Отзыв о волшебнице Татьяне, или Как я снова подружилась со своим голосом 🎶Знаете, я всегда думала, что умею петь. Ну, в машине-то точно! Но несколько попыток занятий с педагогами по вокалу мягко намекнули: «Голосовые данные скромненькие, дорогая, лучше пой в душе». Я и махнула на себя рукой. Чего уж там, я ведь врач и вроде бы неплохо представляю, как устроено тело. Казалось, ничего нового о своих связках я не узнаю.А потом я познакомилась с Татьяной. И всё перевернулось.Она мягко, строго и настойчиво стала показывать мне, что я на самом деле ничего не знаю о возможностях, которые прячутся в моём теле! Оказалось, что звук может идти СВОБОДНО, ЛЕГКО и КРАСИВО. Теперь я в машине не просто пою — я изучаю и слушаю свой голос, своё тело, и мне это безумно нравится!Самое волшебное — я перестала бояться своего голоса в голосовых сообщениях! А на онлайн-занятиях сокурсники стали говорить, что у меня приятный тембр. Мы занимаемся совсем недолго, а уже такие результаты! Наверное, всё дело в системе: упражнения простые, но очень действенные, и с каждым разом моя «голосовая мышца» становится понятной и предсказуемой, я учусь с ней договариваться.И да, я теперь всех агитирую за занятия! Мне сложно объяснить, чем Татьяна отличается от других. Но я-то знаю, ведь до этого я лет 10 ходила к разным преподавателям без результата. А она смогла «достать» мой настоящий голос и показать его возможности.Отдельный лайфхак для всех, кто много говорит: стало легче общаться, люди слушают внимательнее. А если горло заболит, голосовые упражнения помогают быстрее поправиться! (Ну, логично же: улучшается кровоснабжение, активизируется иммунная система в носоглотке — воспаление уходит быстрее! 😄)Благодарю моего любимого музыкального проводника, Татьяну, за её терпение, мудрость и ту самую красоту звучания, которую она помогла найти во мне! Если вы, как и я, думали, что «буду скрипеть, что ж тут сделаешь» — бегите к ней. Она знает секрет!Как не опубликовать такой потрясающий отзыв! Наталья, благодарю сердечно ❤️ и на наших занятиях наслаждаюсь процессом и настройкой твоего мощного и прекрасного голоса 🥰🤗
Необычные купола Успенского собора (Куртя-де-Арджеш) в Румынии, XVI в.Тут что-то и явно византийское, и древнерусское и какой-то прямо-таки Гауди!♥️ Эстетика Византии
Как ИИ мешает нашему делуВ последние месяцы все чаще приходится сталкиваться с печальными последствиями работы искусственного интеллекта, точнее, так называемого «умного поиска». Вместо того чтобы экономить усилия, такие инструменты нередко отнимают время, уводят внимание в сторону и мешают сосредоточиться на действительно важных аспектах работы.Пример 1. Командный проект и «готовая» презентацияГруппа коллег или даже группа студентов выполняет командный проект: обсуждают идеи, распределяют задачи, кто‑то отвечает за аналитику, кто‑то — за структуру, один коллега добровольно берет на себя подготовку презентации. В итоге выясняется, что «исполнитель» просто ввёл задание в программу вроде Gamma и получил готовую презентацию без какого‑либо личного аналитического вклада. Команда разочарована: потеряно время, общее качество страдает, а каждому, возможно, было бы эффективнее подготовить свои слайды самостоятельно. Приходится тратить дополнительные часы на переработку материала, который изначально должен был быть результатом мыслительной работы.Пример 2. Аналитика, превращённая в безликий текстВ другом случае коллега по проекту должен был свести и при необходимости доработать аналитику на основе уже подготовленных документов. Вместо внимательной работы с содержанием он прогоняет тексты через ИИ‑сервис и присылает «обновлённую» версию. На выходе — документ, который кардинально расходится с исходной задумкой, полностью теряет авторскую «изюминку» и внутреннюю логику, представляя собой набор выхолощенных общих фраз. Такой результат приходится фактически отвергать и заново составлять сводку вручную — уже в одиночку.Пример 3. Фактические ошибки в обзоре рынкаБолее массовая ситуация — студент или начинающий специалист готовит обзор по состоянию рынка исламского финансирования в России. На первый взгляд все выглядит аккуратно, но уже на первой странице обнаруживается грубая фактологическая ошибка в данных, которые известны любому минимально погружённому в тему. Речь, например, может идти о количестве участников в реестре Банка России. Если бы расхождение составляло одну–две компании, это ещё было бы объяснимо: реестр действительно обновляется, недавно туда зашла новая дагестанская компания, одновременно была исключена одна организация из Башкортостана. Но когда погрешность достигает около десятка участников, это уже выходит за рамки допустимого. После такой ошибки читать документ дальше просто не хочется.Пример 4. «Научная» работа без раскрытия использования ИИКлассический случай: студент готовит «научную» работу, не раскрывая факт использования умного поиска и генеративных моделей. Встает вопрос, можно ли вообще считать такой текст научным. Причём сама по себе помощь ИИ — ещё полбеды. Главная проблема в том, что пользователь, увидев стилистически гладкий, «красивый» текст, зачастую даже не пытается перепроверить изложенные факты, источники и логику. В результате в академический и профессиональный оборот попадают работы, которые выглядят прилично внешне, но по сути подрывают качество и доверие к общему делу.Все эти примеры объединяет общая тенденция: отказ от личного анализа и проверки в пользу кажущейся лёгкости и скорости. В итоге страдают и командные проекты, и исследовательская работа, и базовая культура обращения с информацией. Делитесь, есть ли у вас свои показательные случаи столкновения с подобным использованием ИИ?
Спасибо за комплименты, друзья! 🤗Да, это низ от фартука. Копировали этнографию из д. Пожарище Нюксенского района Вологодской области.10 лет назад на День рождения мама подарила мне шикарнейшую новую нюксенскую рубаху. Но к ней у меня не было ничего… Под руководством мастеров из Этнокуба «Василиса» сделали вот такую красоту! ⭐️⭐️⭐️И что же думаете, это все? Теперь нужен сарафан, борушка на голову… и все это не быстро! Главное, в размерах не поменяться, к тому времени,когда все будет готово!😄
ИИ в ИндииНа прошлой неделе я была в командировке в Индии. Одно из мест, которые мне удаллось посетить — Indian Institute of Technology в г. Индор/ Индаур.На фото — одно из зданий университета и слайды из презентации проектов с ИИ.Мне больше всего понравилось приложение, которое сканирует и распознает рецепты от врачей. Да-да, почерк у докторов везде примерно одинаковый, а в Индии еще и куча диалектов и языков, поэтому доктор может писать разные названия лекарств на разных языках английский/ хинди и т.д. — на том, на котором его помнит. Приложение сканирует рецепт (без персональных данных) и выдает его на выбранном языке с пояснениями. На финальном этапе пока все равно сидит реальный фармацевт (тут я вспомнила историю с бесконтактным магазином Амазон), чтобы устранить все неточности.Если несколько рецептов имеют противоречия, приложение покажет уведомление.Но количество языков огромно, а врачей мало, что же делать? Другое приложение переводит звучащую речь врача/ пациента на один из выбранных языков и диалектов (модель тренировали так, что она знает более 30 разных видов боли горла, например).Все эти разработки (и комната с пациентом для моделирования течения болезней) принадлежат университету. Он сотрудничает с больницами и фармацевтическими компаниями.А еще студенты в свободное время занимаются разработкой различных устройств. Парень на видео — студент 3 курса бакалавриата, демонстрирует свою разработку для транспортировки тяжелых грузов. Все сделано из остатков деталей и схем от старых мотоциклов и т.д. (более 960 деталей), но это прототип, а потом изделие патентуется и поступают заказы от компаний.Конечно, когда показывают передовое оборудование в университете, мне кажется, оно таким было (для нас) довольно давно, но тем удивительнее студенты, которые (в отличие от многих наших) учатся не благодаря каким-то условиям, а вопреки всему.Конкурс огромный, есть квота на студенток женского пола — 30%, студенты мега вовлеченные и внимательные. Прямо захотелось поработать в Индии.Во время командировки была еще в Indian Institute of Management Indore и Tata consultancy services (если интересно — тоже расскажу и поделюсь видами).@Дневник злобного препода — ИИ в образовании
Понедельник очень хочется начать с удовольствия! Для меня это - смотреть крутые интерьеры, особенно роскошные. Собрание таких нашлось на канале Red Robot Design, студии премиальных интерьеров. Листаем ⬇️▶️60 квадратов в Париже▶️Диалог дизайна и природы в Сан-Паулу▶️Розовый дом в Мексике▶️Ресторан - пещера в ТокиоЛатиноамериканские интерьеры - особенно нравятся (поэтому первые три фото - из дома в Мексике) 💀
Два тезиса для аперитиву:1. Ориентир всё тот же — западно-европейская модель. Там хорошо умеют создавать бренды.2. Тренды — песок. Скоротечное явление. Надеяться на это как на фундамент нельзя. А как инструменту нужна параллельная работа в области культуры, "большой мысли" и воспитании.Пасмурный внутренний критик поведает о том, как эпоха пост-матьего-модерна, определяющая наше мышление, искусство, культуру и общество, имеет цель столкнуться с тем единственным, что ему противостоит. "Всё, чего касается толпа, обрастает шлаком, который быстро отваливается"На фото работа Анны Удденберг ☀️ Вольный художник
дни мои такие сейчас тепло-морозныехочется взять кисточки и краски и рисовать и рисовать прекрасное!!вдохновляюсь книгами, искусством Византии и природой, которая даже в ноябре каждый день меняется! и в этом тоже своя красота!!
Пожалуй, один из серьезнейших вопросов, который сегодня стоит перед бизнесом, звучит так:Инвестиции в ИИ растут экспоненциально. Но сможет ли бизнес после этих гигантских вложений получить быструю, ощутимую отдачу?И ответ на это будет частично ответом на вопрос — ждать ли в 2026 году серьезного финансового кризиса в мире. Именно так, к примеру, ставит вопрос Deutsche Bank, который предупреждает о его приближении, поскольку аналитики заметили растущий дисбаланс между рынком долговых обязательств и акций, что обычно предшествует обвалам.Дело в том, что в последние месяцы в индустрии идут споры: MIT сообщило, что 95% из 300 публично описанных AI-инициатив ($30–40 млрд инвестиций) не дали реального ROI. Это сильно контрастирует с ожиданиями рынка, который рассчитывает на мгновенный эффект от генеративного и агентного ИИ.Что это означает?Да то, что денег на чипы, дата-центры и т.д. потратили море. А где реальная и быстрая отдача?Однако одновременно со всем этим формируются первые сектора, где отдача уже становится заметной. И банковская отрасль — одна из тех, кто выходит в плюс.Вот кейс DBS — крупнейшего банка Юго-Восточной Азии. DBS больше 10 лет строил свои данные и ML-инфраструктуру — и это позволило ему войти в эпоху генеративного и агентного ИИ готовым.Сегодня банк использует:✔️370 AI-use-cases✔️1500+ работающих ML/GenAI моделей✔️100+ поведенческих алгоритмов для персонализации клиентских действийИ главное: банк ожидает рост выручки >1 млрд SGD в 2025 году, против 750 млн SGD в 2024-м — не абстрактного «эффекта ИИ», а прямой финансовой выгоды от реальных моделей.CEO Тан Су Шан подчёркивает:Это не надежда. Это уже происходит. И будет только лучше.DBS — не единственный пример. Эффект начинает масштабироваться в других банках. ◽️JPMorgan Chase уже выходит в ноль на своих инвестициях в AI (~$2 млрд/год). Для проекта такого масштаба — это крайне быстрый путь к окупаемости.Будем думать — как все это отразится на капитализации банка. Аналогично и с другими гигантами. ◽️Bank of America сообщил, что их ИИ-ассистент Erica обработала 1,5 млрд запросов, что снизило операционные издержки и давление на контакт-центры.◽️Morgan Stanley внедрил AI-платформу для wealth-management: ускорение работы аналитиков и рост эффективности продаж — вплоть до двузначных процентов.◽️Goldman Sachs отмечает, что автоматизация бэк-офиса с помощью ИИ уже сокращает время закрытия сделок и снижает compliance-расходы.Финансовый сектор первым получает быстрый ROI, потому что здесь:➡️ много структурированных данных,➡️ высокие маржинальные выгоды от автоматизации,➡️ огромные объёмы рутинных процессов,➡️ развитые системы аналитики.Какие отрасли станут следующими?Сейчас вырисовываются три направления, которые получат быструю операционную отдачу уже в ближайшие 1–2 года:1️⃣Логистика и цепочки поставокИИ даёт:✔️прогнозирование спроса (ошибка снижается на 20–40%),✔️динамическую оптимизацию маршрутов,✔️автоматизацию складов.ROI здесь быстрый, потому что каждый процент улучшения = миллионы экономии.2️⃣Производство и промышленность (smart manufacturing)Промышленный ИИ (особенно агентный) уже сокращает:✔️простой оборудования,✔️брак,✔️энергорасходы.По мировым оценкам, генеративный ИИ в производстве даёт окупаемость за 9–18 месяцев — одна из лучших метрик на рынке.3️⃣Розничная торговля и e-commerceБыстро растёт применение:✔️персонализации в реальном времени,✔️AI-мерчандайзинга,✔️автоматизации ценообразования,✔️упрощения клиентского сервиса.Большие сети уже видят рост конверсии на 8–15% и снижение операционных затрат до 30%.Продолжение ⤵️
