Места для обсуждения Feeds Fun
Продолжаю развивать свою читалку новостей: feeds.fun. Чтобы собирать информацию и людей вместе, завёл несколько ресурсов, где можно обсудить проект и найти полезную информацию:
- Блог blog.feeds.fun
- Discord
- Reddit r/feedsfun
Пока что там никого и ничего нет, но со временем обязатено будут и новости и люди.
Если вам интересен этот проект, добавляйтесь! Буду рад вас видеть и постараюсь быстро реагировать на все вопросы.
P.S. Если вы пропустили эту мою активность, то вот пост с описанием проекта.
Делаем вымышленную вселенную: месяц 1
ChatGPT: "Draw an image of a producer working on semantic neighborhood analysis of a new fictional universe IP."
- первый месяц
- второй месяц
Прошёл первый месяц занятий в Product Vision Masters. Посвящён он был «категорийному анализу» (внутренняя практика школы, на основе опыта преподавателей) вымышленной вселенной, над которой каждый из участников будет работать. Один участник — одна вселенная, потом обещают объединить нас в команды.
Feeds Fun — читалка новостей с тегами и ChatGPT
Выглядит неприглядно, но это временно.
Задержался с постом, а между тем читалка уже работает и экономит мне 4-8 часов в неделю.
Для нетерпеливых и ленивых:
- Репозиторий: github.com/tiendil/feeds.fun
- Сайт: feeds.fun — заходите, подписывайтесь на подготовленные коллекции новостей, экспериментируйте.
Суть:
- Читалка автоматически определяет теги для каждой новости. Тут очень кстати пришлась ChatGPT.
- Вы создаёте правила в духе
elon-musk & twitter => score -100500,procedural-content-generation & hentai => score +13. - В интерфейсе сортируете новости по интересности и читаете только самые-самые именно для вас.
Если есть просьбы по фичам — создавайте issue, постараюсь воплощать. Хочется, чтобы штука пошла в народ.
Итоги творческого отпуска 2019-2021 годов
Every single day 'cause I love my occupation
A-a-ay, I'm on vacation
If you don't like your life, then you should go and change it
Или как написать том «Войны и мира» за 2 года.
В июне 2019 я уволился из Melsoft и ушёл в творческий отпуск, который длится вот уже 2 года и 2 месяца. Пора подводить итоги.
Расскажу зачем я это сделал, чем занимался, что получилось, что не получилось, какие впечатления остались.
Кратко: всем рекомендую.
Монополизация машинного обучения
Появление монополий почти всегда идёт во вред, но до всеобъемлющей цифровизации у людей оставались варианты защиты от шантажа отбором товаров или услуг.
С переводом жизни в цифру, средств защиты остаётся всё меньше, отказ от цифровых услуг откатывает уровень жизни на неприемлемые для большинства позиции.
До расцвета машинного обучения проблема IT монополий с трудом, но решалась созданием альтернативного ПО. Его авторами могли выступать как небольшие предприятия, так и сообщества энтузиастов, ратующие за свободное и открытое ПО.
Сначала альтернативный софт можно было создавать в одиночку. Затем группами всё большего размера.
Стоимость разработки росла, но альтернативы продолжали появляться, поскольку основная стоимость производства ПО определялась оплатой труда разработчиков. Люди всегда могут затянуть пояса ради идеи или будущего дохода.
Machine Learning, в его текущем виде, меняет расклад.