Форм-фактор книги будущего
Читать нонфикшн стало скучно? Оригинальных идей — всё меньше, примеры — растянутые и нерелевантные. GPT пересказывает суть за минуту и подбирает примеры под контекст. Печатный формат просто не выдерживает конкуренции по уровню персонализации.
Я думаю, что форм-фактор книги изменится.
Это будет не текст, а умный носитель контента с элементами нарративного обучения:
интерактивный, персонализированный, модульный.
Не чтение, а диалог, подстроенный под человека.
Внимание, вопрос:
как бы вы сделали этот формат популярнее, чем физические книги на прилавках и в маркетплейсах?
Читать нонфикшн стало скучно? Оригинальных идей — всё меньше, примеры — растянутые и нерелевантные. GPT пересказывает суть за минуту и подбирает примеры под контекст. Печатный формат просто не выдерживает конкуренции по уровню персонализации.
Я думаю, что форм-фактор книги изменится.
Это будет не текст, а умный носитель контента с элементами нарративного обучения:
интерактивный, персонализированный, модульный.
Не чтение, а диалог, подстроенный под человека.
Внимание, вопрос:
как бы вы сделали этот формат популярнее, чем физические книги на прилавках и в маркетплейсах?
Меняем подход к проектированию ИИ-продуктов
Читаю эссе американского инвестора из YC — и он формулирует важный сдвиг в парадигме дизайна LLM-app:
не додумывать за пользователя сценарий,
а давать ему самому задать рамку экспертизы, в которой ИИ будет работать.
Пример. Команда Google добавила фичу: LLM помогает писать письма в Gmail — но только добавляет текст в черновик. Бессмысленно. Гораздо полезнее было бы:
– автоматически адаптировать стиль письма под адресата (официальный или дружеский),
– подстраиваться под привычки владельца аккаунта,
– работать как настройка среды, а не как инструмент по вызову.
Большинство LLM-продуктов сегодня — это попытка прицепить железную лошадь к повозке, вместо того чтобы строить новую машину.
Новая парадигма: системный уровень настроек, персонализация на уровне системного промпта, а не только конечного пользовательского.
Отличная статья — спасибо за наводку @steponeit
Рекомендую всем, кто проектирует продукты с LLM.
@edtechhacker
Читаю эссе американского инвестора из YC — и он формулирует важный сдвиг в парадигме дизайна LLM-app:
не додумывать за пользователя сценарий,
а давать ему самому задать рамку экспертизы, в которой ИИ будет работать.
Пример. Команда Google добавила фичу: LLM помогает писать письма в Gmail — но только добавляет текст в черновик. Бессмысленно. Гораздо полезнее было бы:
– автоматически адаптировать стиль письма под адресата (официальный или дружеский),
– подстраиваться под привычки владельца аккаунта,
– работать как настройка среды, а не как инструмент по вызову.
Большинство LLM-продуктов сегодня — это попытка прицепить железную лошадь к повозке, вместо того чтобы строить новую машину.
Новая парадигма: системный уровень настроек, персонализация на уровне системного промпта, а не только конечного пользовательского.
Отличная статья — спасибо за наводку @steponeit
Рекомендую всем, кто проектирует продукты с LLM.
@edtechhacker
koomen.dev
AI Horseless Carriages | koomen.dev
An essay about bad AI app design
Чтобы идея стала живой, ищи не что сказать, а что человек хочет почувствовать — и говори с ним на его языке.
@edtechhacker
@edtechhacker