TGViewer
Channel Public Channel
Ясность в делах

Ясность в делах

@manage_me

Канал, где я делюсь, как работаю и структурирую дела
Subscribers
246
Photos
30
Videos
7
Links
23
Recent Posts 19 shown
Post #155 109
Личный ИИ становится всё доступнее.

Друг скинул любопытное устройство — Tiiny AI Pocket. Небольшой компьютер размером примерно с пауэрбанк, на котором, по заявлению разработчиков, можно запускать языковые модели до 120 млрд параметров. Внутри — 80 ГБ оперативной памяти и терабайт SSD. Весит 300 граммов, для работы требуется внешнее питание. Модели работают локально, без обращения к облаку и оплаты за каждый запрос.

Вокруг этого устройства обещают собрать среду для работы с документами, агентами и персональной базой знаний. С памятью, которая дополняется по мере общения.

Со временем такая система может помнить историю наших решений лучше нас самих. Почему отказались от одной идеи и выбрали другую, что обещали сделать, что регулярно откладываем - подробности, которые мы сами уже забыли или помним совсем иначе.

Как присутствие такого помощника повлияет на наши отношения с собой? Что мы увидим, получив возможность оглянуться на собственную жизнь по записям, а не только по воспоминаниям? И насколько захотим в это смотреть?

С таким помощником можно начать лучше разбираться в своих делах, замечать ошибки и принимать более обдуманные решения. А можно привыкнуть соглашаться с его предложениями, постепенно передавая ему всё больше своей жизни, которую раньше проживал сам.

Приведёт ли это к большей осознанности и счастью или к оглупению и потере самостоятельности? Вероятно, у каждого по-своему.
  • ⚡ 3
Post #153 167
На выходных гулял без телефона и заметил, сколько полезных мыслей приходит, когда его нет рядом. А главное, мысль успевает развиться, потому что её не перебивает очередное «сейчас только проверю».

И мне захотелось перенести это ощущение глубины и спокойствия в обычную жизнь и свой стиль работы.

Так появилась идея нового продукта (гпт назвал "Remilo") - маленького устройства без экрана, через которое можно разговаривать с ИИ-ассистентом. Спросить о проектах, записать мысль, перенести встречу, попросить написать коллеге. Он помнит контекст, все входящие декомпозирует по областям жизни и проектам (прям как могу ассистент, ага😉), разбирается в контексте и следит за прогрессом.

Мне нравится образ жизни, в котором можно глубоко работать, больше встречаться с людьми и спокойно думать о своём. А необходимые дела решать голосом, не проваливаясь каждый раз в телефон. В современный век изобилия информации, замедление особенно ценно.

Чтобы рассказать про свою идею, набросал презентацию продукта.

Посмотрите: вам хотелось бы пользоваться чем-то таким? Что бы вы поручили этому помощнику и что изменили бы в самой идее? Хочу понять, это общая потребность или мое личное увлечение)
  • ❤ 5
  • 👏 3
  • ⚡ 1
Post #152 166

Forwarded from Секреты DARPA и ЦРУ | DARPA&CIA

Генеративный ИИ и цифровой вирус сознания: патент Фреда Коэна и автоматизация когнитивных войн

Генеративный ИИ ускоряет разработки во многих областях. Но наука алгоритмического управления обществом интересует военных и разведку США ничуть не меньше, чем программирование.

В продолжение темы когнитивных войн разберём ещё один недавно опубликованный патент. Его автор — фигура легендарная. Это Фред Коэн, человек, который в 1984 году ввёл в оборот само понятие «компьютерный вирус».

Его карьера неразрывно связана с американским ВПК. Ещё в 1974 году, будучи студентом, он работал над проектом HearSay для DARPA — первой в мире системой автоматического распознавания речи. Позже Коэн стал ведущим техническим специалистом в Sandia National Laboratories — закрытой национальной лаборатории по ядерной безопасности, тесно связанной с Пентагоном и разведкой. В 1993 году он написал для Агентства оборонных информационных систем базовый документ «Основы планирования оборонительной информационной войны». Сегодня он — сооснователь Калифорнийского научного института, выпускающего магистров и докторов в области национальной безопасности.

Мы не просто так перечислили его титулы. Это не маркетинговый стартап. Это люди, которые закладывали основы американской кибервойны. И теперь они пишут алгоритмы для управления обществом.

Чтобы понять суть нового патента Коэна, нужно вернуться в 2010-е, когда DARPA запустила два проекта — ADAMS и SMISC.

DARPA ADAMS появилась после инцидента с Брэдли Мэннингом и WikiLeaks для выявления «внутренних угроз» среди военных и госслужащих. По сути, это алгоритмический психоанализ, который изучает:

-паттерны нажатий клавиш;

-содержание и тональность электронной переписки;

-малейшие отклонения от «нормального» поведения пользователя.

Цель — предсказать, когда сотрудник «переключится» и начнёт сливать секреты, ещё до того, как он сам примет окончательное решение. Это цифровой полиграф непрерывного действия.

DARPA SMISC — программа 2011 года для ведения алгоритмической пропаганды. Её задачи:

-отслеживать зарождение и распространение «мемов» (идей, нарративов) в соцсетях;

-выявлять уязвимые точки аудитории;

-генерировать и вбрасывать контр-нарративы для манипуляции настроениями.

Что делает Коэн с этим наследством?

Он собирает эти военные разработки в единый, замкнутый конвейер:

1. ADAMS даёт ему методы психометрического профилирования — возможность дистанционно измерять скрытые мотивы, страхи и склонности человека.

2. SMISC даёт технологию доставки информационных вирусов, способных влиять на поведение.

В патенте Коэн описывает систему, которая:

-собирает данные о цели (из соцсетей, сообщений, голоса, датчиков);

-прогоняет их через когнитивную оценку (анализ тональности, распознавание скрытых эмоций и комплексов);

-принимает решение, какой именно триггер задействовать;

-генерирует этот мем с помощью ИИ;

-доставляет его через нужный канал;

-замеряет реакцию психики — и повторяет цикл.

В 2011 году для работы такой системы требовались сотни аналитиков: психологи, лингвисты, стратеги. Коэн убрал их всех. Генеративный ИИ теперь выполняет всю работу — от интерпретации данных до синтеза мема. Человек больше не нужен.

Это полностью автономный конвейер управления поведением, где психометрика и нарративный инжиниринг работают в автоматическом режиме. Система сама находит болевую точку человека, сама синтезирует цифровой вирус и сама заражает его сознание.

🔒DARPA&CIA
Post #151 216
А вот и интерфейс взаимодействия подъехал: очки виртуальной реальности + браслет дадут непрерывный мультимодальный датасет для определения вашего состояния с последующим использованием в ассистенте.

Что вызывает удовольствие? Что беспокойство?
Точная диагностика состояний, персональная рекомендательная система!
Эти идеи приходили вчера, а сегодня они уже здесь.

К дискуссии про что лучше "быстро-плохо" или "долго, но идеально"? Такое сейчас время (да и последние лет двадцать уже, если ты не работаешь в техногиганте с безграничными ресурсами), что, отлаживая решение, имеешь очень высокий риск потери авторства и проявленности в целом ввиду мгновенного изменения окон возможностей, потребностей и окружающего контекста
Meta New Meta Ray-Ban AI-powered display glasses and neural band Discover the new Meta Ray-Ban Display AI-powered glasses with advanced in-lens display technology controlled by a smart EMG wristband. Experience the latest in smart style innovation.
Post #150 217

This post (sticker, poll or similar) has no web preview. Open in Telegram

  • 👍 1
  • 💯 1
Post #149 184
Эти люди будут знать историю науки. Они будут знать, что когда-то открытия делали люди.

Но в их наблюдаемом мире этого больше не будет происходить.

И это неизбежно изменит не только профессию учёного — это изменит представление человека о самом себе.

Для нас способность самостоятельно добраться до края известного — всё ещё часть человеческой природы. Для них мысль о человеке, который в одиночку увидел нечто раньше всей остальной цивилизации, будет звучать дико.

Наш наставник и руководитель, как-то говорил, что одна из удивительных вещей в науке — возможность «прикоснуться к вечному».

Мне кажется, только сейчас я начинаю понимать, насколько необычной исторической привилегией может оказаться сама доступность этого переживания.

Ты можешь прожить совершенно обычную человеческую жизнь. Прийти в лабораторию. Несколько лет думать над каким-то крошечным фрагментом устройства мира.

А потом однажды увидеть то, чего до тебя не видел никто.

На несколько минут, часов или дней оказаться единственным человеком на Земле, который знает о Вселенной что-то, чего не знает больше никто.

Не получить ответ.

Не прочитать его.

Не попросить систему его найти.

Увидеть первым.

Возможно, я ошибаюсь и человек всегда будет отодвигать границу вопросов вслед за машинами. Возможно, изменится само понятие открытия. Возможно, человек сохранит за собой постановку вопросов, интерпретацию и понимание, а ощущение первенства просто найдёт другую форму.

Но мне интересен другой сценарий.

Что если наука при этом вовсе не закончится?

Что если произойдёт ровно обратное — следующие сто лет принесут больше открытий, чем вся предыдущая история человечества?

Просто открывать будет уже не человек.

Тогда вопрос, который меня действительно занимает, — не «что станет с наукой?»

С наукой, возможно, всё будет прекрасно…

А что станет с человеком, когда неизвестное останется — но окажется за пределами его горизонта?
  • 👍 2
  • 🤔 2
  • ❤ 1
Post #148 181
«Кажется, мы можем оказаться одним из последних поколений людей, для которых опыт научного открытия ещё доступен человеку».


Странно звучит, да?

// Это будет первый пост на тему философии, ИИ, науки и жизни вокруг нас. Есть желание писать чаще - посмотрим, как получится.


Пройдёмся по фактам.

Январь 2026: команда Google взяла 700 задач Эрдёша, числившихся открытыми, и прогнала их через Gemini. Для пяти система, по оценке авторов, получила новые решения⁠. Ещё для восьми обнаружила уже существовавшие решения, которые не были отражены в базе.

Май 2026: другая система получила 353 формализованные открытые задачи Эрдёша — и самостоятельно доказала 9 из них⁠. Заодно доказала 44 из 492 открытых гипотез из OEIS.

20 мая 2026: модель OpenAI опровергла многолетнюю гипотезу Эрдёша о единичных расстояниях⁠. Это уже была не забытая задача на периферии математики. Модель неожиданным образом связала комбинаторную геометрию с методами алгебраической теории чисел и получила результат, которого до неё не знали люди.

1 августа 2026: OpenAI опубликовала ещё десять результатов⁠ — решения или существенные продвижения в давних открытых проблемах из геометрии, теории групп, комбинаторики и теоретической информатики.

8 сентября 2026 — сегодня: OpenAI заявила, что их новая внутренняя система решила задачу существования и гладкости решений уравнений Навье—Стокса⁠ — одну из семи «задач тысячелетия», за решение каждой из которых назначена премия в миллион долларов.

Последний результат ещё должен пройти независимую проверку математическим сообществом. Поэтому пока корректно говорить именно:
OpenAI заявила о решении.


Но для мысли, которая меня беспокоит, это уже почти не имеет значения.

Потому что интересна здесь не конкретная задача.

Интересна производная.

Ещё совсем недавно нейросеть была инструментом учёного. Потом она научилась решать отдельные открытые задачи. Потом ей начали давать их сотнями.

Теперь десятки тысяч агентов можно направить на одну проблему, над которой люди думали десятилетиями.

И возникает вопрос:

Что происходит с человеком, если скорость движения фронтира знания становится выше скорости, с которой отдельный человек способен до этого фронтира добраться?

Есть удивительно похожий сюжет в космологии.

Вселенная расширяется с ускорением. Если это ускорение продолжится, наступит время, когда далёкие, гравитационно не связанные с нами галактики одна за другой уйдут за космологический горизонт⁠. Свет, испущенный ими после определённого момента, уже никогда не сможет нас достичь.

Вселенная при этом никуда не денется.

Просто для наблюдателя она станет другой.

Цивилизация, возникшая в достаточно далёком будущем, окажется внутри изолированного гравитационно связанного «острова» в практически пустой наблюдаемой Вселенной.

Но эта цивилизация появится слишком поздно, чтобы увидеть остальное.

И здесь происходит кое-что более интересное, чем просто потеря красивого ночного неба.

Исчезновение наблюдаемого меняет философию наблюдателя.

Цивилизация, возникшая в достаточно далёком будущем, будет смотреть на окружающий мир и вполне рационально заключать: вокруг почти ничего нет. Мы — одинокий галактический остров в огромной пустоте.

У неё не будет наших наблюдательных свидетельств того, что Вселенная заполнена миллиардами других галактик. Не будет того неба, из наблюдений за которым мы узнали о расширении Вселенной. Некоторые фундаментальные факты космологии, очевидные для нас, для неё станут практически недоступными.

И самое странное:

Вселенная при этом не изменила своего прошлого. Изменилась позиция наблюдателя внутри неё.

Мне кажется, с наукой может произойти нечто похожее.

Мы выросли в мире, в котором человеческое открытие — нормальная часть представления о человеке.

Мы знаем не только Галилея, Ньютона, Эйнштейна или Перельмана. Мы живём среди людей, которые всё ещё могут открыть что-то первыми.

Для молодого учёного это не мифологический сюжет. Это один из возможных вариантов собственной жизни.

Но представим поколение, которое родится после того, как фронтир знания окончательно станет машинным.
arXiv.org Semi-Autonomous Mathematics Discovery with Gemini: A Case Study on... We present a case study in semi-autonomous mathematics discovery, using Gemini to systematically evaluate 700 conjectures labeled 'Open' in Bloom's Erdős Problems database. We employ a hybrid...
  • ❤ 4
  • 👍 1
Post #146 203
  • 🔥 3
Post #142 218
Просто контекст происходящего - future is coming.

Не знаю, радует ли вас это также, как и меня, но лично я сильно предвкушаю, как это забустит моего персонального ассистента, используемого для планирования, генерации и повышения осознанности
  • ❤ 1
  • 🔥 1
Post #139 358
Можно считать, что ИИ-ассистент настроен хорошо, когда он сам отправляет тебя спать☺️
  • 👍 6
  • 🤣 2
  • ❤ 1
Post #138 305

Forwarded from [[PRO Obsidian]]

Trip2g

trip2g - открытый проект (один Go-бинарник на SQLite), который превращает хранилище Obsidian или просто папку с Markdown в живой хаб знаний. Одна и та же заметка работает дважды: как веб-страница для человека и как ответ ИИ-агенту через MCP.

Из заметок собирается: сайт, база знаний с полнотекстовым и семантическим поиском (RAG из коробки), канал в Telegram, MCP-сервер для агентов. Правки уходят за миллисекунды. Формулировка авторов - «от Markdown до пиринговой сети знаний».

Для тех, кто

*⃣Ведет базу знаний в Obsidian и хочет делиться частью заметок - публично, по подписке или платно. Разделение доступа через подграфы: что-то открыто всем, что-то только своим.
*⃣Работает с ИИ-агентами (Claude Code, любой MCP-клиент) и хочет дать им долгую память обычными Markdown-файлами с читаемой историей правок, а не непрозрачной векторной базой.
*⃣Является автором канала или курса: те же заметки публикуются в Telegram, платный контент закрывается пейволом.
*⃣Команда или компания: центральный хаб плюс хабы сотрудников, один запрос агента ищет по всем сразу.

Как это работает

Наполнять хаб можно как удобно:

*⃣плагином синхронизации прямо из Obsidian - в один клик, двусторонняя синхронизация, хранилище остаётся локальным;
*⃣из терминала или силами агента - API, вебхуки;
*⃣через Git - вся база доступна как обычный репозиторий: git clone для бэкапа с историей, git push для правок.

На выходе получаем:

*⃣Сайт - оформление через шаблоны, от «просто фронтматтер, без кода» до своих HTML-шаблонов; mermaid-диаграммы и графики из CSV из коробки;
*⃣MCP-сервер в каждом хабе: поиск, чтение заметок, поиск похожих; доступ агента ограничен его подпиской;
*⃣Telegram-канал - заметки становятся постами, правка заметки обновляет пост;

Кейсы

*⃣ Публичный второй мозг: часть vault - публичный сайт, часть приватная; агент отвечает по заметкам с указанием источников.
*⃣ Память агента: MCP-клиент подключается к хабу и получает поиск по всем заметкам, без отдельного «инжеста».
*⃣ Контент-конвейер: заметка одновременно на сайте, в Telegram и в RSS; ссылки не ломаются.
*⃣ Платная база знаний: закрытые материалы как подграф с пейволом, бесплатное открыто.
*⃣ Федерация: несколько хабов соединяются в сеть, один запрос агента ищет по знанию всех.
*⃣ Лендинги: встроенный движок шаблонов позволяет собирать страницы из кусоков markdown.

Как попробовать

*⃣ Без установки за полминуты: добавить публичный хаб trip2g.com/_system/mcp в свой MCP-клиент и задать вопрос.
*⃣ Локально: git clone https://github.com/trip2g/trip2g, затем quickstart через docker compose.
*⃣ На своём сервере: SSH и одна команда - установщик спросит режим запуска, e-mail владельца и способ входа, скачает релиз и запустит фоновой службой. Ubuntu 24.04 из коробки, другие системы не гарантируются. Через пару минут сайт готов.

Ссылки

Репозиторий: https://github.com/trip2g/trip2g
Документация (ru): https://trip2g.com/ru/user
MCP-хаб для проб: https://trip2g.com/_system/mcp
Сайт проекта - главное демо: https://trip2g.com/ru
  • 👍 1
Post #137 215
Прикольное👇
Post #136 300
Уже какое-то время назад настроил через API выгрузку своих биомаркеров с умных часов в ИИ-ассистента - формирует метрики ресурса и здоровья + строит тренды.

Теперь это доступно из коробки всем пользователям GPT 🤷‍♂️
  • 🔥 3
Post #134 317
{research}_trustgraph_и_memgraphrag_публикационная_версия.pdf430 KB
Уже четыре месяца строю систему, которая постепенно собирает контекст моей жизни: решения, проекты, наблюдения, события, цели, ценности и отношения между ними. Из этого формируется постоянно уточняемый «компас» — представление о том, где я нахожусь, куда двигаюсь и насколько мои реальные действия совпадают с выбранным направлением.

Ассистент нужен мне как внешняя память, зеркало и прямой собеседник. Его задача — замечать повторения и противоречия, связывать повседневные события с длинной траекторией и показывать то, что изнутри легко пропустить.

——

Параллельно я собираю долгосрочные стратегии технологических направлений: связываю потребности, технологии, компетенции и возможные продукты.

——

В какой-то момент эти две работы сошлись в одном вопросе: как устроить память ИИ, чтобы она не превращалась в склад правдоподобных ошибок? Пришлось углубиться в философию организации знаний, вспомнил про подходы к онтологическим GraphRAG.

Сегодня разобрал два подобных подхода — TrustGraph и MemGraphRAG.

MemGraphRAG исходит из того, что извлечённое знание — это гипотеза. Её надо проверить, сопоставить с другими фрагментами и при необходимости исправить.

TrustGraph смотрит на знание как на инфраструктуру: важны происхождение, версия, права доступа и возможность восстановить путь от источника до ответа.

Если совсем коротко: MemGraphRAG — это редакция, TrustGraph — библиотека.

Мне кажется, естественная схема — поставить их последовательно: посмотрим, что из этого получится.

Для интересующихся собрал небольшой материал с разбором философии обоих подходов и сценарием их совмещения.
  • 🔥 7
  • ❤ 3
Post #133 306

Forwarded from НИИ «Панорама» РАН

⚡️Нейри и Минобрнауки представили нейроимплант для учёных с функцией прямой подачи статей через мозг

«Ученый формулирует мысль, и статья уже в редакции журнала. Мы протестировали систему на крысах, и небольшая группа за месяц опубликовала 5 статей в MDPI», — пояснил генеральный директор Нейри.


Ключевой особенностью устройства стал встроенный модуль первого отдела. Проверка на гостайну происходит непосредственно в момент возникновения мысли.

Отдельно реализована функция антиплагиата в реальном времени: при попытке вспомнить чужую диссертацию имплант показывает в сознании скрин страницы Диссернета с вашей фотографией.

РНФ также рассчитывает оценивать конкурсные заявки напрямую через импланты, минуя стадию их подачи. Эксперт подключается к заявителю, считывает замысел проекта в исходном виде и выставляет оценку до того, как тот успеет его обосновать.
  • 😁 12
  • 🤣 2
  • 👍 1
Older posts →

About this channel

How can I read @manage_me without a Telegram account?
TGViewer shows the public web preview Telegram publishes for Ясность в делах: recent posts, photos, videos and the subscriber count, with no app, login or account.
How many subscribers does Ясность в делах have?
Ясность в делах (@manage_me) has 246 subscribers on Telegram, refreshed roughly every 30 minutes.
Does Ясность в делах know I viewed it here?
No. Public channel previews carry no viewer identity, and TGViewer has no accounts or tracking of what you look up.
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →