Когда мы слышим словосочетание "Большой IT" (Bigtech), то в голове всплывают логотипы Amazon, Google и прочих Netflix со Spotify. Однако в странах Юго-Восточной Азии есть успешные tech-игроки с сотнями миллионов пользователей и целой россыпью необычных сервисов и продуктовых решений. Сегодня я о них расскажу.
В этом цикле статей я разбираю самые крутые и мощные технологические компании за пределами так называемого "золотого миллиарда". И еще Китай не трогаю - это отдельная большая история, тянет на собственный цикл (возможно, напишу позже). В первой части я разбирал IT-лидеров Японии и Южной Кореи, а сегодня речь пойдет про Юго-Восточную Азию - Индонезию, Таиланд, Малайзию, Сингапур, Вьетнам и так далее.
Итак, начнем:
Скутеры для всего или первый единорог Индонезии
Если вы хоть раз летали погреться на тайском, вьетнамском или, скажем, балийском солнышке, то наверняка заметили, насколько в Юго-Восточной Азии любят скутеры. Лично у меня одно из самых ярких впечатлений от поездки на Пхукет - это как местные везут на мопеде семью с ребенком, клетку с курицей, а еще огромную доску для серфа. И им норм.
Safe enough.
Логично, что при такой популярности скутеров в этом регионе развился и соответствующий извоз. Если мы возьмем, например, Индонезию, то там уже много лет все катаются на мототакси, которое местные называют "ojek".
Так вот, 15 лет назад один индонезийский предприниматель подумал "Во всем мире уберизируется такси, а чем наши родные оджеки хуже?". Так появился стартап Gojek. Сейчас это огромный райдтех и экосистема, но началось все как раз с упорядочивания скутерного хаоса.
Бизнес оджеков походил на базар на колесах. Большую часть времени оджеки тратили на поиск пассажиров, а у клиентов знатно подгорало от того, что поиск свободного скутера занимает дольше времени, чем сама дорога. Так что, идея оказалась очень актуальной.
Изначально Gojek был всего лишь колл-центром, который распределял заказы. Однако, в 2014-2015 годах на рынок Индонезии начал заползать Uber и некоторые региональные игроки (про одного из них поговорим отдельно ниже), так что, Gojek получил первое внимание инвесторов. В тот момент пришло осознание, что модель колл-центра изживает себя. Нужен был агрегатор в приложении, который и решили пилить на первые привлеченные инвестиции.
Основатель Gojek Nadiem Makarim - довольно интересный персонаж. Начал консультантом McKinsey (коллега по цеху, получается), потом разорвал местный tech, а в 2019 специально под него придумали роль "технологического министра" (как-то так) в Правительстве.
За первый же год приложение набрало аж 30 млн скачиваний. Вообще, рынок Индонезии был настолько огромным и лакомым, что Gojek получил оценку 1,5 млрд долларов (т.е. стал единорогом) еще в рамках первого инвестиционного раунда в 2014 году. Однако, путь компании только начинался.
Gojek стал усиленно расти. Каждый год увеличивался парк скутеров и число обслуживаемых заказов. Параллельно компания меняла позиционирование - от "Убера для оджеков" компания перешла к модели "цифрового сервиса на все случаи жизни". Почти сразу после основания у Gojek появился сервис доставки еды и посылок - что логично, учитывая, как удобно и быстро можно доставлять негабарит на скутерах. В 2016 г. у Gojek уже был огромный скутеропарк (так вообще говорят?), так что было логично запустить их краткосрочную аренду - назовем её "скутершеринг". Позже добавили и полноценный каршеринг, а следом и автомобильный такси-агрегатор.
Потом компания и вовсе пошла во все тяжкие. Gojek оцифровал буквально все сегменты и ниши, до которых смог дотянуться своей цифровой индонейзийской лапой:
Доставка готовой еды GoFood, доставка непродовольственных товаров GoShop и GoMart. Лекарства привозит GoMed. Курьерская доставка через GoSend и GoBox. Агрегатор клининга GoClean. Библиотека развлекательного контента с умным подбором через Gotix, GoPlay, GoGames. Запись на всякие массажи и бьюти-процедуры через GoMassage...
Разумеется, все это дело приправили собственным платежным сервисом GoPay (запущен в 2020 году). Он умеет переводить деньги, генерировать и сканировать платежные QR-коды и делать оплату коммуналки, штрафов и прочих счетов. Позже к нему прикрутили рассрочки, займы, страховки, платформу для инвестирования, сформировав комплексный оффер в финтехе.
У Gojek есть и совсем удивительные услуги, которые я не встречал даже у самых заковыристых азиатских супераппов - например, у компании есть агрегатор услуг по уходу за домашними животными, а в пандемию компания сдавала в аренду медицинских масок (надеюсь, эта аренда не была многоразовой).
В 2018 г. произошло важное объединение - Gojek купил крупную индонезийскую ecommerce-площадку Tokopedia (это еще один индонезийский единорог), за счет чего экосистема усилила онлайн-торговлю.
Сейчас экосистема Gojek выглядит так. 3 юнита дополняют и усиливают друг друга.
Нужно отметить, что в отличие от многих азиатских tech-лидеров, Gojek - это не совсем суперапп. Напомню, суперапп - это когда компания делает зонтичный интерфейс для пользователя в одном месте и запускает площадку для внутренних мини-приложений, а эти мини-приложения уже клепают сторонние разработчики (ну, в основном). Gojek же - это именно экосистема цифровых сервисов, разработанных самой компанией.
Сейчас у Gojek более 100 млн активных пользователей в Индонезии и нескольких соседних странах, а около 80% местных предпринимателей непременно работают через него (как основной канал или один из). А всего-то надо было навести порядок в чехарде азиатских скутеров.
Gojek нередко приписывает себе титут крупнейшего цифрового сервис Юго-Восточной Азии, но...
... с этим не согласны их конкуренты из соседней Малайзии...
... Или из Сингапура, попробуй там разбери.
Появление Grab на свет чуть более прозаично, чем у их индонезийских коллег. В 2012 г. двое сингапурско-малазийских выпускников Гарварда запустили местный аналог Uber под названием MyTeksi. Стартовали в Малайзии, где долгое время сервис так и назывался, а с 2013 года стали расширяться на соседние страны - сначала в Сингапуре и Таиланде, а позже и Вьетнаме, Индонезии и на Филиппинах.
Grab решил фокусироваться на on-demand мобильности, так что в других сегментах первые годы был не очень активен (хотя сейчас ситуация меняется). Зато в райдтехе они очень быстро развернулись на полную катушку.
Начали расширение с GrabCar. Как объясняет сама компания, это не агрегатор-такси, а сервис для краткосрочной аренды частных авто с водителем. Для клиента ключевых отличия ровно два. Во-первых, если Grab Taxi агрегирует машины из местных таксопарков, которые везут в основном по счетчику, то в GrabCar водители-частники везут по фиксированному прайсу (у нас всё такси так работает, а у них вот нет). Во-вторых, в GrabCar фокус на более премиальных авто (видать, с кондиционером) и более скилловых водителях. То есть, в этом плане слегка напоминает наш Wheely. Для компании же отличий целая куча - начиная с уровня вовлечения во всю цепочкой, заканчивая регуляторкой и прочими нюансами.
Еще чуть позже Grab запустить ультра-мега-лакшери извоз под брендом GrabCar+. Возможно, в машинах по этому тарифу даже есть кожаные сидения!!
В 2014 г. компания оцифровала тех самых оджеков на мопедах под брендом GrabBike (получается, повторно оцифровала, вслед за Gojek). Потом добавила собственный каршеринг. В 2017 г. компания предложила детский тариф GrabFamily - он идет как отдельный сервис, но по сути это просто тариф. В том же году руководство Grab решило, что хватит плодить родственные сущности, и объединило почти весь свой транспорт в единый суперапп JustGrab. В связи с объединением появились и новые фичи - например, запуск единого поиска по всем машинкам с фикс тарифом, а там уж что быстрее найдется - будь то такси или частник из GrabCar.
Также с годами появился сервис поиска попутчиков GrabHitch (что-то вроде BlaBlaCar), бронирование мест в автобусах, доставка продуктов, еды и прочей всякой всячины. Позже доставку докрутили до полноценного ecommerce-сервиса под брендом GrabShop. Ну и собственный платежный сервис запилили - куда же без него, это ж азиаты.
Несколько интересностей про Grab:
В ковид компания запустила отдельный сервис для удобного и быстрого перемещения медработников между домом, больницей и пациентами. Сервис назвали GrabCare. Правда, работал он только в Сингапуре, но все равно круто.
Grab еще в 2016 г. сделал в приложении чат между водителем и пассажиром. Более того, поскольку компания сразу целилась в страны, во многих из которых было по несколько локальных языков, то в чат почти сразу прикрутили лайв-перводчики. В этом плане Grab обскакал свой оригинал, ведь в приложении Uber чат с водителем возник только в 2017 г. В Яндекс Такси еще годом позже.
Не обошлось и без скандалов. В 2022 г. курьеры и водители Grab во Вьетнаме проводили массовый протест против политики компании. По их мнению, из-за повышения цен на топливо быть курьером или таксистом стало гораздо менее выгодно, а компания слишком аморфно реагировала на эту ситуацию. Grab решили отрегировать повышением цен для клиентов (что, вообще говоря, логично), но эффект вышел так себе - грэбберы просто столкнулись со снижением заказов. В ситуацию даже вмешивались власти, в итоге ситуацию разрулили путем подкрутки условий и комиссий.
Вероятно, на этом фото недовольный вьетнамский курьер Grab пытается понять "а хули тут так мало??!"
В 2019 г. Grab стал первым декакорном (т.е. стартапом стоимостью более 10 млрд долларов) из Юго-Восточной Азии. После этого сервис продолжил бурное развитие. Ковид и пандемийные реалии дали дополнительного пинка доставке еды, товаров и прочим сервисам "последней мили". В 2021 Grab стал публичной компанией через SPAC. Сейчас у сервиса около 180 миллионов пользователей и очень прочные корни в большинстве стран региона. Однако, популярность различных его сервисов может варьироваться по странам.
Местный Wildberries, подвинувший Amazon
Прямо сейчас Shopee - самая посещаемая ecommerce-площадка Индонезии и крепкий игрок в Малайзии, Вьетнаме, Таиланде, на Филиппинах и Тайване, а еще (внезапно) в Бразилии.
Компанию основал сингапурский бизнесмен Форрест Ли. Вообще, ему принадлежит целый холдинг Sea Ltd., помимо Shopee включающий гейминговую компанию Garena (это разработчик мобильных игр и эксклюзивный дистрибьютор многих ПК и консольных хитов регионе, тоже достойный кандидат на разбор), платежные сервисы и чего только не. Многие годы компания соревнуется с тем же Grab на вершине списка самых дорогих компаний Сингапура. А сам Форрест в некоторые годы возглавлял местный список Forbes.
Фаундер Shopee Форрес Ли. Компании по ловле креветок у него нет, но зато есть крупнейшая торговая платформа в ЮВА. Тоже неплохо.
Но да ладно, вернемся к Shopee. Компания запустилась в 2015 г. в Сингапуре, а экспортироваться в соседние крупные страны стала в последующие пару лет. Сначала это был C2C-маркетплейс, примерно как наш Авито, но потом они прикрутили B2С продажи, и профессиональные крупные селлеры стали перетягивать оборот на себя.
Отдельно стоит отметить, что Shopee укреплялся на новых рынках в тот период, когда в регион активно выходили мощнейшие игроки. Во-первых, в 2017 г. в ЮВА объявился Amazon. Во-вторых, в 2016 г. Джек Ма купил сингапурскую платформу Lazada, после чего стал сжигать мегатонны юаней на конкурентную борьбу. Lazada, кстати, тоже достойна разбора в этой статье, но за ней стоят китайские владельцы и ресурсы, поэтому не совсем наш сабж.
Однако, Shopee смог победить их в Индонезии, да и на других рынках сохранил очень неплохую долю. Так как им это удалось?
Во-первых, Shopee быстрее конкурентов смог понять главные боли своих целевых рынков. По порядку:
Боль первая - не очень высокий уровень благосостояния (простите за эвфемизм) местного населения. Из-за этого нужно было фокусироваться на мобилках, причем так, чтобы сервис нормально работал на любой самой нищебродской лопате. Для этого Shopee с самого начала использовал подход mobile-first.
Mobile-first - это когда любой интерфейс, процесс или фичу пилят сразу для смартфона (мобильного бразуера или приложения). А уже позже все это дело адаптируется для десктопного формата.
Вот тут COO Shopee неплохо объясняет, что это означает на практике.
Боль вторая - низкая технологическая грамотность населения, помноженная на повальную бедность. Данная гремучая смесь приводила к крайне низкому уровню доверия к онлайн-торговле. Что логично, когда плохо шаришь за технологии в целом, а еще любое кидалово может стать фатальным для скромного семейного бюджета. Решение Shopee - собственный сервис эксроу-депонирования Shopee Guarantee. Здесь помогли финтех-компетенции материнской компании Sea Ltd.\
Эскроу - это способ оплаты, когда некая третья сторона сначала размещает (депонирует) средства покупателя у себя и передает их продавцу только когда покупка успешно совершена. Например, когда покупатель получил товар и оповестил об этом сервис, нажав соответствующую кнопку в приложении.
Проще говоря, сервис выступал финансовым гарантом сделки. Кстати, есть мнение, что с помощью похожего финта в Китае в свое время укрепился Alibaba.
Боль третья - слабая логистическая инфраструктура. Здесь Shopee использовать гибридный подход. Во-первых, он активно подключал множество локальных логистических партнеров, при этом всячески усиливая их и дополняя собственными логистическими центрами. Там, где с логистикой было совсем печально, компания выстраивала инфраструктуру с нуля. При этом, чтобы сделать доставку доступнее и привлечь побольше логистических партнеров, Shopee активно субсидировала и предлагала бесплатную или льготную доставку.
Помимо лечения глубинных болей, Shopee неплохо отрабатывала и потребительскую специфику местных рынков. Например, запилила вкладку со скидками и спецпредложениями (по сути, непрерывный канал с трансляцией скидок), а также добавил отдельный раздел с продажами через лайвстримы. Последнее - это отдельный фетиш азиатской торговли, про него я много писал у себя на канале (раз, два, три).
Вот соответствующие фичи Shopee наглядно. В середине - трансляция скидок, справа - лайвстримы. А слева зафигачили гигантский приветственный купон, чтобы у юзера не было шансов не сконвертиться.
Сейчас у Shopee около 400 млн юзеров (одни источники говорят про 300 млн, другие про 500 млн, так что я округлил), которые делают около 215 уникальных заходов на сервис в месяц. Примерно половина из них - индонезийцы, остальные - жители других стран ЮВА.
Также интересен выход компании в Бразилию. Shopee начал заходить на этот рынок в 2020 г., а в начале 2021 г. стал самым скачиваемым шоппинговым приложением в стране. Ключ к бразильскому успеху - геймификация привлечения. Shopee запустил несколько мини-игр в приложении, победители которых получали скидочные и подарочные купоны. И здесь явно не обошлось без геймдев-юнита материнской компании. Вообще, Форрест Ли очень круто добивается синергий между своими бизнесами, нашим строителям экосистем точно стоит исследовать его подход.
Кстати, заметили, что в статье шла речь аж о трех огромных трансазиатских компаниях с базой в Сингапуре? Дедушка Ли Куан Ю явно что-то знал.
На сегодня всё. Хотите такую же статью про Японию и Корею? Тогда вам сюда.
Если вы дочитали до конца, то вам наверняка зайдут мои тг-каналы, а именно:
На основном канале Дизраптор я простым человечьим языком разбираю разные интересные штуки из мира бизнеса, инноваций и технологий (а еще анонсирую все свои статьи).
А на втором канале под названием Фичизм я пишу про новые фичи и инновационные решения самых крутых компаний и стартапов.
Звучит страшно. Мульти, модальное, так еще и программирование. Технически, такой подход в ML включает в себя разработку приложений с поддержкой нескольких модальностей ввода и вывода: аудио, видео, текст и даже голоса — все эти данные объединяются и прогоняются через алгоритмы машинного обучения.
Хорошим примером тут может послужить CLIP, которая соотносит изображение и подпись к ней, ее продвинутый аналог VQGAN, квантованная генеративная адвесариальная сеть, которая создает изображения.
Работая вместе, VQGAN генерирует изображение, а CLIP выступает как ранжировщик, оценивая насколько хорошо изображение подходит тексту. Тот же Siri от Apple, Google Assistant и Amazon Alexa — примеры мультимодальных ИИ, так как им приходится взаимодействовать и с голосом пользователя, и его текстовыми запросами. В E-commerce может стоять классификатор продуктов, учитывающий и их названия, и внешний вид.
Очевидно, что у мультимодальных нейросетей много применений — это могут быть все нейросети, где задействуется два и более типа данных. Мы также нашли датасет CMU-MOSEI с аудио и видео тысячи спикеров на ютубе.
Но Microsoft, Apple, OpenAI и другие компании все равно остаются на стороне одномодальных моделей, ведь зачастую невозможно выделить адекватное представление аудио через текст, а также провести адекватное совместное обучение из-за проблем перевода данных из одной модели в другую, например, как в случае перевода обработанной информации с компьютерной томографии и МРТ.
В обучении обычно применяются два типа по времени слияния данных: раннее и позднее. В первом случае данные объединяются задолго до этапа принятия решения нейронкой и обучаются вместе, во втором — слияние проходит только в самом конце, а дополнительные нейронки обучаются на датасетах независимо.
Уже очень скоро грядет ИИ-революция. Мы обречены, и это - реальность, не паранойя.
Многие сейчас утешаются "это все хайп и пузырь, гпт4 никого не заменило...почти, ии не будут доверять и т.д.". Или "все это будет постепенно, лет через 10-20".
Но вы посмотрите на сдвиги в ИИ за 2 года. Резкие скачки по экспоненте, и, самое главное - это только начало. Тот шок, что получаешь от чатботов и генераторов, которые уже могут многое заменить - это удивление перед инструментами, которые можно назвать примитивными по сравнению с тем, что будет уже скоро. Первые ии были на миллионах параметрах, потом на миллиардах, теперь на триллионах, далее на сотнях триллионов, и это не предел. Им не хватало мощности и ресурсов, но нвидиа и другие компании уже решают вопрос, и опять же решают по экспоненте, к примеру, новый процессор Blackwell B200 и суперчип GB200, который уже внедряют.
И это не пространные рассуждения - об этом уже говорят вовсю ведущие люди из Майкрософт, Гугл, Мета. Просто посмотрите их интервью на ютуб. Они знают все изнутри, и уже готовят людей к революции в этой сфере через 1 год, максимум 5 лет. Потому что сейчас уже появилось достаточно технических возможностей уже не для AI, а для AGI, который будет в ближайшие годы и заменит почти всех.
Мало того, десятки людей, работающих в области ИИ, уже уволились, чтобы открыто говорить о рисках. Один из них - Джеффри Хинтон, названный “крёстным отцом искусственного интеллекта”.
Но хочу акцентировать на тех, кто остался и работает над ИИ в Майкрософт, openAI, Гугл. Они ТОЖЕ открыто предупреждают о рисках, при этом в их прогнозах чувствуется фатализм. Т.е., "мы открыто говорим, что большинство потеряют работу, потеряют мотивации, интеллектуалы и творческие люди станут не нужны. Мы знаем, что это может быть антиутопией, адом. Но это уже не остановить, мы прошли точку невозврата, и поэтому решили оседлать волну".
Понятно, что они-то оседлают. Но что они предлагают остальным? Адаптироваться, переквалифицироваться на какой-то ручной труд или социальные навыки. В лучшем случае - все человечество - "на пенсию", попивать сок у берега океана, agi все будет решать за них.
И я не боюсь даже потерь работы, а вот этого - потери мотивации, развития, творчества у новых поколений. Деградация, причем без замены на новое более разумное живущее существо. Потому что сомневаюсь, что agi будет разумным.
И такое впечатление, что подталкивают к этому фатализму, не понимая, как решить этот вопрос. Потому что должны быть уже созданы какие-то структуры, хоть что-то, чтобы его решать. Переоценка этики, человеческой важности и стимулов и т.д.
Может, agi предложит решение, потому что это в будущем будет самым важным и сложным решением. Сами корпорации, похоже, решили, что их ответственность - только предупредить о грядущем, а дальше - как-то вы сами.
Привет, я Настя, руководитель отдела контента в Aigital. Каждую неделю мы рассказываем о развитии проекта и изнанке продукта.
На этой неделе у нас мало новостей, поэтому сегодня коротко расскажу о двух больших задачах, которые удалось доработать. Мы 7 раз переделывали промпт для написания деловых писем и благодаря изучению пользователей нашли для себя новую ЦА.
А вот backend-разработчика из предыдущего дайджеста мы так и не нашли, но скролл на мобилке ребята починили :)
За видео спасибо Саше, главному по телеграм-каналу Aigital.
Как устроен навык «Деловое письмо»
Для разработки этого навыка мы перечитали «Новые правила деловой переписки» Максима Ильяхова и Люды Сарычевой. И решили попробовать написать промпт на базе основных тезисов из книги, немного адаптировав под наш сервис.
Под капотом навыка 6 шагов, первые 4 стандартные — пользователь вводит запрос, он переводится на английский и передается нейронке, которая формирует для себя роль.
А дальше подключаются наши наблюдения из книги. Вот как мы переработали «Правила» для ИИ:
Проявлять уважение к адресату, ценить его время и заботиться о его удобстве.
Учитывать интересы адресата, избегать конфликтов, стремиться создать позитивное впечатление и поддерживать дружественное отношение.
Придерживаться тона письма, который соответствует контексту обращения — деловой, неформальный, дружественный и т. п.
Написать тему письма так, чтобы она помогала принять решение, стоит ли ответить на него сразу или можно ответить позже.
Включить все необходимые детали обращения, при этом проработать структуру письма — поделить текст на абзацы и использовать маркированные списки.
И дополнили нашим стандартным «улучшителем» стиля для текстовых навыков. В прошлом дайджесте мы не стали его раскрывать, но сегодня решили поделиться. В методе написания мы просим нейронку:
Адаптировать содержание запроса под потребности адресата и цели отправителя.
Писать информативно, передать максимум полезной информации, избегая лишней воды.
Подтверждать свои утверждения фактами, чтобы вся информация в тексте была выверена.
Избегать обобщений.
Использовать лексику, привычную целевой аудитории.
Избегать сложных и длинных предложений, изъясняться ясно и лаконично.
Сосредоточиться на пользе для читателя.
Писать как носитель выбранного языка.
Дважды перепроверить, все ли условия из промпта соблюдены.
Навык «Деловое письмо»
Мы тестировали промпт на тысяче запросов — от рассылок коллегам до обращений в консульства и онлайн-магазины. Но несмотря на простые и понятные истины из книги, пришлось перепиливать его 7 раз, пока мы не пришли к результату, который нам понравился.
А если вам есть что сказать вашему собеседнику, но вы не находите правильных слов, попросите Aigital переписать ваш текст более дружелюбно, как на скрине ниже.
За скрин спасибо нашему другу, за лексику приносим извинения :)
Узнаем лучше наших пользователей
Наш продакт Юра проанализировал действия пользователей платформы и обнаружил несколько направлений развития сервиса. В первую очередь это уже привычные нам маркетинг, SEO, графический дизайн и создание текстового и визуального контента для соцсетей, медийных площадок, веб-сайтов.
Интересным направлением, в сторону которого мы не думали прежде, оказалась разработка образовательных материалов и использование Aigital для самообразования и саморазвития. Уже побрейнстормили на этот счет и пришли к очень крутым идеям, от которых у нас с ребятами загорелись глаза. Теперь не терпится их реализовать и поделиться с вами, надеюсь, уже в следующем выпуске :)
Из того, о чем уже могу рассказать и спросить вас, — определили ведущие роли AI-ассистентов, о которых рассказывали в первом дайджесте.
Кадр из сериала Suits
Теперь интересно узнать ваше мнение об этом. Отметьте подходящего в голосовалке или, если такого нет, напишите в комментариях свой вариант.
Кого из AI-ассистентов вы хотели бы видеть в своих помощниках?
Чуваки, вы когда-нибудь задумывались, что будет, если нейросети научатся писать стихи? Нет, я серьёзно! Эти ребята уже рисуют картины, сочиняют музыку, а теперь вот и до поэзии добрались.
Короче, я тут на днях наткнулся на одну такую нейронку-поэта. Вбил ей тему, задал размер стиха, а она мне за пару секунд выдала целый сонет. Я такой – "What?!", перечитываю – рифма есть, ритм есть, даже смысл какой-то прослеживается.
Ну, думаю, дай-ка я её посложнее задачку задам. Вбил ей тему "Любовь и космос", жду. И что вы думаете? Нейронка выдала мне стихотворение, от которого у самого Есенина слёзы бы навернулись (а потом он бы ушёл в запой от зависти). Там такие метафоры, такие образы, что я сам офигел.
Честно говоря, я сначала думал, что это просто набор красивых слов. Ну, типа, нейронка нахваталась из разных стихов фраз и тупо их перемешала. А потом смотрю – а там же реально мысль есть, чувство какое-то передаётся. Короче, я под впечатлением.
Конечно, до Пушкина или Ахматовой этим нейронкам ещё далеко. Но прогресс, блин, на лицо. Ещё лет десять, и эти искусственные стихоплёты будут выдавать такие шедевры, что все эти ваши классики нервно курить в сторонке пойдут.
А вообще, прикольно же, да? Представляете, сидите вы такие вечером, грустно вам, одиноко. А тут бац – нейронка вам стишок под настроение сгенерировала. Или, например, надо девушке стих написать, а у вас таланта как у бревна. Нейронка в помощь! Вбил пару ключевых слов – "любовь", "глаза", "красота", и вуаля – готово романтическое послание.
Только вот боюсь я, что скоро все поэты без работы останутся. Ну, кто ж будет читать их творения, если нейронка может за секунду что-то похожее наваять? Хотя, с другой стороны, может это и к лучшему? Вдруг нейросети научат нас по-новому смотреть на поэзию, откроют какие-то новые горизонты?
В общем, чуваки, будущее уже наступило. Нейросети наступают, и они умеют не только считать, но и чувствовать. Так что, готовьтесь, скоро нас ждёт новая эра – эра искусственного искусства. А пока, пойду ещё почитаю, что там эта нейронка-поэт насочиняла. Может, и правда, будущий Пушкин растёт?
Если не хочешь отстать от прогресса подпишись на наш тг- https://t.me/Neiroseti_AI_promt (новости из сферы ии и всё про нейронные сети)
Развитие полупроводниковых лазерных диодов привело к двум важным изменениям в ёмкости оптических дисков. Изначально лазеры для CD-дисков работали в инфракрасном диапазоне с длиной волны 780 нанометров. Уменьшение размера пятна в красном диапазоне (650 нм) позволило увеличить ёмкость однослойного DVD-диска с одной стороны в пять раз до 4,7 ГБ. Использование синего лазера с длиной волны 405 нм, способного считывать изображения с длиной волны 150 нм, обеспечило хранение более 25 ГБ видео высокой чёткости на однослойном диске Blu-ray.
В начале 1990-х годов две крупные отраслевые ассоциации конкурировали в разработке стандарта для распространения видеофайлов в формате CD с высокой плотностью. Philips и Sony поддерживали мультимедийный компакт-диск (MMCD), в то время как Toshiba, Time Warner и другие выступали за диски высокой плотности (SD). Исследователь Алан Э. Белл собрал группу представителей компьютерной индустрии и пригласил президента IBM Лу Герстнера для достижения компромисса. В результате в стандарте 1995 года физические аспекты SD были интегрированы с технологией кодирования данных.