Suggestions
Volodymyr Bandura
AI applications development | InnolyticsGroup.com
Volodymyr Bandura is a prominent entrepreneur and technology leader currently serving as the CEO and Partner at Allbionics.ai, a company focused on developing innovative bionic prosthetics. He co-founded Allbionics.ai in October 2022, aiming to provide high-quality, affordable prosthetic solutions, particularly for lower-income regions affected by war and other crises.23
Professional Background
Bandura has an extensive background in technology and business development. He is also the CEO of Innolytics Group, a company dedicated to creating new inventions and enhancing research and development processes. His experience includes various leadership roles, such as:
- Mentor at the Founder Institute since July 2020.
- Co-Founder of the Ukrainian Development Hub since December 2018.
- Speaker on the leadership team of SingularityU Kyiv Chapter since December 2017.1
Education
Volodymyr Bandura holds a Master's degree in Law from Kyiv National Economics University and an MBA from the same institution. He has also participated in programs at Singularity University, which focuses on innovative technologies and their impact on society.1
Vision and Impact
At Allbionics.ai, Bandura is committed to revolutionizing the prosthetics industry by utilizing advanced technologies such as AI and 3D printing. The company's mission is to develop prosthetics that are not only functional but also stylish and accessible, thereby improving the quality of life for individuals in need.23
Highlights
Як практично застосувати штучний інтелект для Ваших задач зараз? Покажу на прикладі нашого нового додатку, який представляємо ринку, власне для розмитнення товарів. Додаток не для конкретного замовника, запропонуємо за підпискою для всіх бажаючих, то зручно на його прикладі ШІ показати. Додаток зроблений для бізнесу, дуже прагматичний. Ми створили АІ помічника для митних брокерів, який забирає з них величезну кількість рутини. Хоча і не тільки з них. Для розмитнення кожного товару, треба визначити як його класифікувати згідно класифікатору товарів УКТЗЕД. Якщо Ви з цим не стикались, звучить не надто страшно. Але проблема в тому, що цих класифікаторів з роз’ясненнями набігає під 100, і загалом десь до 3000 сторінок нормативки. Новому менеджеру потрібен не один місяць щоб в цьому розібратися. І от згідно коментарів менеджерів, які цим професійно займаються, у них класифікація нового товару займає більше 1 години в середньому, на один товар. З точністю близько 90%. І щоб розібрати збірний вантаж з десятків позицій, це триває прям дуже довго. І не надто самим менеджерам така робота копання в Гуглі і в класифікаторах подобається. Але, очевидно, це ідеальна задача для АІ. Відповідно, ми створили Асистента з базою знань, яка включає всю необхідну для клієнтів нормативку. Тепер все що потрібно менеджеру – це ввести текстовий опис товару. І до 30 секунд, він може отримати від нашого БрокерАІ конкретні рекомендації щодо кодів класифікації з обгрунтуванням цих рекомендацій. Більше того, він може просто надати фото товару з коротким коментарем щодо товару. Та навіть і фото в більшості випадків буде цілком достатньо. Хоча ми рекомендуємо включати певні деталі про товар. Яка точність? За замірами на контрольних задачах, близько 94%. А враховуючи, що Ви можете будувати діалог, уточнювати, пропонувати свої аргументи, то вирішити можна практично будь-яку задачу. Непогано, чи не так? Швидкість зростає в рази, ціна одного з ключових елементів бізнес процесу падає в рази, якщо не в десятки разів. Дуже просто побачити цінність АІ сьогодні саме в таких задачах. І так, враховуючи, що це АІ, і що він творчо працює з великою нормативною базою, є інші цікаві результати. Наприклад, один із користувачів, показав, що здобув варіант аргументовано і коректно класифікувати певний поширений товар за ставкою 0% мита, при тому що всі «за інерцією» возять його розмитнюючи за ставкою 12,5%. Одне таке рішення легко окупить всі витрати на АІ ) В розробці чимало і додатків, які представимо ринку, так що покажу ще як це гарно працює. До речі, очевидно, що такі рішення вони не можуть народитися просто з технічної експертизи. Саме тому ми ідемо від запитів бізнесу. Як Вам таке рішення? Кину візитку проекту в коментар. А якщо Вам це професійно цікаво, і хочете самі потестувати, пишіть на Фейсбук, створимо тестовий доступ.
The Dwarf Giant from OpenAI
The introduction of a crucial new product from OpenAI has gone almost unnoticed. People love hype. Rumors about superintelligence and various Q-star leaks gather much more attention than this very pragmatic and correct product. But it's truly revolutionary in an aspect vital for every business and practical application - the model's cost.
GPT-4 blew many minds, but it was very expensive. Many may have forgotten, but I remember well how quickly it burned through account credits. The price for a model with a 32,000 token context was:
- $60 per 1M input tokens (about 2000 pages that the model reads)
- $120 per 1M output tokens (what the model writes in response)
Now, OpenAI has released a new model: GPT-4 Turbo Preview. It's a very intelligent model, on par with the original GPT-4 (though slightly weaker than the latest GPT-4), capable of reading and understanding images (documents, etc.). But it's very fast. And the price...
For the same 1M tokens (2000 pages of text):
- Input: $0.15 (400 times cheaper)
- Output: $0.6 (200 times cheaper)
- Context window: 4 times larger - 128,000 tokens (over 200 pages of text in one prompt)
Have you seen any other useful, in-demand product in any field that became 300 times cheaper in a year while maintaining the same level of quality (and actually with better quality)?
As OpenAI's CEO said, we're working to make intelligence so cheap that measuring its use becomes irrelevant. This is more revolutionary for many practical corporate tasks than some new large model.
Firstly, there are many tasks that require processing large amounts of information (standard documents, user complaints, typical queries, etc.) cost-effectively. This is that opportunity.
Secondly, the most powerful use of language models is as engines for agents. It's a proven fact that in this mode, smaller, less intelligent models can achieve much better results than the most intelligent and expensive ones. Not just slightly better, but significantly better results.
One problem - agents, especially teams of agents, make dozens or hundreds of queries to the "engine" to solve a problem sequentially, work on errors, find additional data, etc. When you actually run such a construction, the bill adds up very quickly. This radical price reduction is a great gift for developing solutions with agents.
That's why I really like this release. What do you think about the new model?
