Внезапно поучаствовал в коллективном иске в США

Неожиданно столкнулся с работающим правосудием в США, причём почти ничего не делал для этого.

• Году в 2017-2018, когда был бум крипты, подписался в один майнерский стартап: купил их токенов, одну единицу оборудования.
• Стартап пошёл в рост, начал строить мега ферму, но не фортануло — на пик их трат пришлось падение биткоина, деньги кончились, контора обанкротилась. Забавно, что через месяц-два после подачи на банкротство биткоин всё отыграл назад. Не повезло :-)
• На потерянные деньги тогда уже забил, конечно. Действовал по правилу «вкладывай только 10% дохода, которые не жалко потерять».
• Поскольку юридически всё происходило в США, народ там собрался и подал коллективный иск.
• Мне прислали письмо, по которому я автоматически среди истцов, если не откажусь. Я не отказался, интересно же.
• Всё затихло до этого (2024) года.
• Весной пришло ещё одно письмо: «подтвердите владение токенами и укажите их количество, мы победили и поделим оставшееся на всех владельцев пропорционально, за вычитом здоровой комиссии юристам».
• А как я подтвержу? Больше 5 лет прошло. Счёт в банке РБ закрыт, админка конторы недоступна, прямой транзакции в блокчейне нет — отправлял прямо с какой-то биржи (хотя так делать не рекомендуется).
• Нашёл на почте письмо от конторы о том, что я купил токены (без указания количества), распечатал в pdf. Прикрепил к заявке его и скриншоты транзакции с биржи за тот период. Дал адрес своего текущего кошелька, где эти токены лежат мёртвым грузом. Отправил.
• Сегодня на банковский счёт прислали 700$. Это, конечно, не всё потерянное, но процентов 25% будет, может даже больше.

Какие выводы можно из этого сделать:

• Иногда вашему бизнесу может просто не фортануть.
• Сохраняйте всю электронную почту, никогда не узнаете что и когда пригодится.
• Коллективные иски работают и делают это интересным образом.
• Правосудие в США работает долго, но, видимо, неотвратимо и неожиданно лояльно к левым минорным участникам конфликта. По крайней мере иногда.

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.

Мигрируем с GPT-3.5-turbo на GPT-4o-mini

На днях OpenAI выпустила GPT-4o-mini — новую флагманскую модель для дешёвого сегмента, так сказать.

• Говорят, работает «почти как» GPT-4o, а иногда даже круче GPT-4.
• Почти в 3 раза дешевле GPT-3.5-turbo.
• Размер контекста 128k токенов, против 16k у GPT-3.5-turbo.

Конечно я сразу побежал переводить на эту модель свою читалку новостей.

Если кратко подвести итоги, то это крутая замена GPT-3.5-turbo. У меня получилось сходу, не меняя промпты, заменить двух LLM агентов на одного и суммарно удешевить работу читалки раз в 5 без потери качества.

Но потом я полез тюнить промпт, чтобы сделать ещё круче, и начал сталкиваться с нюансами. О них расскажу далее.

Далее

Обзор книги «Сигнал и Шум»

Нейт Сильвер — автор «Сигнала и Шума» — широко известен благодаря своим удачным прогнозам, например, выборов в США. Неудивительно, что книга стала бестселлером.

Собственно, прогнозам книга и посвящена: подходам к прогнозированию, сложностям, ошибкам, заблуждениям и так далее.

Как обычно, я рассчитывал на более теоретическое изложение, в духе Масштаба, но автор выбрал другой путь и подаёт свои идеи через разбор конкретных случаев: один случай на главу. Каждая глава описывает большую задачу, например, предсказание погоды, и с помощью неё даёт несколько призм для взгляда на прогнозирование. Это определённо делает материал доступнее, но лично я хотел бы больше системности и теории.

Из-за подхода через изложение кейсов, сделать краткую выдержку из книги сложно. Это возможно, было бы даже интересно попробовать, но объём работы слишком большой — автор не ставил целью свести всё в цельную систему или короткий набор тезисов.

Поэтому дам отзыв на книгу в целом, примерный перечень призм и набор прикольных фактов.

Далее

Мои GPT-шки и prompt engineering

Я пользуюсь ChatGPT практически с момента выхода её четвёртой версии (то есть уже больше года). За это время хорошо набил руку в написании запросов к этой штуке.

В какой-то момент, OpenAI разрешили настраивать свой чат с помощью собственных текстовых инструкций (ищите Customize ChatGPT в меню). Я постепенно дописывал туда команды и вот на днях размер инструкций превысил разрешённый максимум :-)

Плюс, оказалось, что универсальный набор инструкций не получается — под каждую задачу их нужно подстраивать, иначе они не будут так полезны как могли бы быть.

Поэтому покумекав, я решил вместо кастомизации своего чата, вынести инструкции в GPT ботов. OpenAI называют их GPTs, по-русски буду называть их GPT-шками. По-сути, это такие же чаты, в которых больше лимит на кастомизированные инструкции и в них можно залить дополнительные тексты как базу знаниий.

Когда-нибудь, я сделаю GPT-шку для этого блога, а пока расскажу про двух рабочих лошадок, которыми пользуюсь каждый день.

• Expert — ответы на вопросы.
• Abstractor — краткое изложение текста.

Для каждой будет описание базового промпта с моими комментариями.

OpenAI недавно открыла магазин GPT-шек, буду благодарен если пролайкаете мои. Конечно, только если они вам полезны.

Далее