Data Adventures

SnowBeaver @ 16.09.25 

Не напишет оно никогда чего-то вроде "Как бухать перестал, читать стало неинтересно" )))

оно намекнуло тонко,что бухать не перестал,но перестал об этом писать=) хотя я не перестал,все в видео формат перешло. а оно видео не умеет смотреть =)

SnowBeaver @ 29.05.25 

Интеллект это не врождённое качество. Это способности прокаченные в определённой области. Ребёнок не рождается с высоким интеллектом, он рождается с когнитивными способностями и предрасположенностью к чему-то. А потом уже если скажем ему повезло в жизни и у него хорошие родители, которые им занимались, то он сначала будет учиться в лучшей гимназии в своём городе, потом сможет поступить на физтех, потом если проявит способности к систематическому труду и выдержит весь экзистенциональный ужас накладываемый высоким интеллектом, то у него появится шанс приносить уже какую-то пользу своим созидательным трудом. И вот про таких людей обычно говорят, что у них высокий интеллект. Интеллект не даётся без боли даже тем у кого к нему были зачатки. Ну и да, если у кого-то способности превышающие мои, то я это спокойно признаю, мне ок. Зависть к высокому интеллекту проявляется иначе, чем к дорогой яхте.

До сих пор так считаешь?

 BoraBora, так это как? :) тут довольно много мыслей за раз. Конкретизируй

Жизненный путь и развитие как-то так и выглядят. При этом с каждым днём доступ к качественному обучению всё больше элитизируется и заменяется всякими эрзацами.

 SnowBeaver, Думаешь iq или когнитивные способности не лимитированы генетически?

 BoraBora, в бесконечные способности точно не верю. Значит лимитированы хотя бы сверху. Но вообще у меня нет на этот счёт своего особого мнения. iq это и есть когнитивные именно способности, а интеллект это более сложное понятие

Статистическая зависимость - "от осинки не родятся апельсинки" существует.

Привет всем, кто пока ещё не бросил профессионально заниматься покером. Я долго не писал. Но вовсе не потому что уже исписался, и мне нечего сказать. Всё как раз наоборот. Просто одновременно случились большие значимые для меня вещи. 

1. Я с подачи ув. awakening получил контракт своей мечты (за что буду всегда признателен) и проходил испытательный срок, въезжал в процессы, зарабатывал начальный авторитет в новой конторе. 

2. Я стал отцом, и оказалось, что раньше у меня был вагон свободного времени. Не то что сейчас. Но кажется раньше я считал, что очень устаю и хотелось тратить больше времени на хобби. Ну да, ну да :) Практика показала, что хороший  life-work баланс это когда у тебя есть 6-7 часов сна. Ну и я кажется принудительно научился лучше планировать. 

Из уже куда менее значимых вещей, но которые таки принесли свои плоды было моё окончательное погружение в кодинг с AI. Я долго спокойно игнорировал весь бугурт вокруг "нейросетей" т.к. в целом то программирование, которое меня кормит не требует написания большого количества рутинного кода. Ну и в целом качество получаемого продукта на выхлопе меня не устраивало плюс-минус никогда. Время отладки + вайбкодинг было больше чем моя работа над тем же самым с нуля руками без помощников. Да и вообще, мне нравиться писать код. Я мог бы и дальше двигаться в этой парадигме, но возможность писать не в своём стеке перевесила лень. Я всегда был хардкорным бэкендером, и не создал пока ни одного своего сайта. Решил поставить эксперимент с claude code и использовать старые работающие вещи в новой обёртке. Это заняло где-то 30 часов чистого времени у меня. Но сама специфика эффективной работы меня как программиста перестроилась. Если раньше я часами старался находиться в контексте одной задачи, то сейчас для эффективного использования инструмента (и заработка бОльших денег) мне нужно мультитейблить. Пока получается держать контекст 3х проектов в голове, которого достаточно чтобы использовать с ними claude code. Ну и где-то в моменты повышенной сложности сосредотачиваться на одной задаче. 

В итоге я решил создать свой покерный AI с блекджеком и шлюхами. 

В качестве отправной точки и теории послужили:

1. генерация бакет-матрицы и построение деревьев решений (можно почитать например здесь )

2. способность LLM (в теории) хорошо интерпретировать деревья (много статей на эту тему, можете погуглить). LLM крайне тяжко вытягивает какие-либо сведения из данных структурированных таблицами (типа диапазонов рук) и довольно легко встраивает в рассуждения что-то, что выглядит как условные переходы (true/false деревья)

Хотелось избежать всех минусов работы с LLM вроде галлюцинирования и додумывания. До конца не удалось. Да чё там говорить, я пока просто прототип сделал. В планах научиться уменьшать степени свободы у LLM чтобы оно определённые вещи не писало и как можно жёстче следовало входным данным. Эксперименты показывают, что я своей цели скорее достигаю на более тупых моделях LLM. Но пока что для прототипа настроил gpt5.1.

В идеале я бы хотел построить себе площадку, куда бы мог выкладывать разные аналитические проекты, которые уже как-то показали себя в виде контрактной работы на отдельных людей \ школы (разумеется если я с ними не обговаривал эксклюзивность результатов). Куча нароботок по MDA лежит, которая никому больше не нужна, но на мой взгляд всё ещё представляет определённую ценность. Плюс я научился интегрировать солвер. Можно посчитать какие-то эксплойты, и их тоже визуализировать деревьями. Сейчас я для затравки сделал всего 2 отчёта, мне очень нужен адекватный фидбек. Пока что про омаху, но двухкарточную историю тоже добавлю со временем. Если совсем взлетит проект, то договорюсь с plomastermind. Я с ними работаю много лет, и у нас хорошие деловые отношения. Можно попытаться выстроить RAG систему, которая будет подтягивать данные из их базы по необходимости. Собственно отчасти прототип делался чтобы им показать и заинтересовать в идее. Но продавать с потрохами кому-то свою систему я уже не буду. Я много где душу вложил и помог создать бизнесы, хочется сделать хоть что-то своё (пусть и небольшое). 

Чтоб не пасануть в начале пути, я сразу сходу начал искать подходящее имя для системы, и считаю, что мне повезло купить себе подходящий Ангильский домен https://www.pokerlab.ai/ 

Ангилья это здесь :)

Тестировать могут все желающие. Я там поставил по-умолчанию добавление 20 кредитов при регистрации. Этого хватит на 20 анализов первого типа или на 10 второго. Но в целом если кто-то начнёт это пробовать и что-то дельное мне фидбечить, то я буду рад добавить ещё. 

Работает оно так:

1. Регистрируетесь (google идентификация работает, так что это самый быстрый способ)

2. Выбираете тип анализа (их пока всего 2, не ошибётесь)

3.1 Первый анализ интерпретирует ситуацию (набор диапазонов). Надо указать борд, 2 диапазона и две метки как называются диапазоны. Параметр глубины дерева можно пока не трогать. Он подобран сбалансированный для диапазонов PLO4

3.2 Compare Situations уже сложнее работает. Надо указать две ситуации и добавить контекст (можно этого и не делать, но лучше сделать если хочется осмысленный текст на выходе). 

Можно сравнивать сценарии на одном борде, можно на разных. Пока что нужно указывать одинаковое количество действий. Я тут тестировал сценарий сравнения игры на флопе в ситуации когда у опа донк залочен и когда нет. Раньше делал это на коленке для клиента. конкретный пример - тут многовато лишнего. Я постарался отсечь технические вещи у себя на сайте. В целом две ситуации можно сравнивать много где в покере. Классика эквилибриум vs exploit. Но можно например задать разные тёрны при каком-то переходе, и посмотреть чем отличается игра на скажем мастевом тузе и просто тузе. Короче, это практический инструмент, который для меня лично уже давно стандартен. 

4. Нажимаем кнопку, прилично ждём (потом оптимизирую), и видим отчёт. Буду описывать только первый. Второй сильно похож.

В начале мы можем видеть accuracy - оно растёт при уменьшении листьев дерева. Если поставить 1 вместо 50, то дерево не будет отрисовано, но LLM анализ будет более подробный. Это сложная ситуация в омахе (контбет в позиции) и тут confidence от бакетирования довольно небольшой. Для 3бет ситуаций будет частол 95%+. Что такое confidence в бакет матрице ищите в других моих статьях по омахе. Далее показаны фичи (бакеты), которые наиболее сильно влияют на игру здесь. Для омахи блокеры типичная история, которая имеет максимальную значимость при принятии решений. Для холдема чуть проще. 

Само дерево тоже будет отрисовано (если оно не сильно большое). можете поэкспериментировать с глубиной. Если поставить 200, то у вас в дереве будет всего несколько узлов. Типа интерпретация диапазонов самая простая из возможных. 

Тут вроде интуитивно ясно (да? 😇) У нас да\нет переходы с условиями. Обычно я сам не прогоняю это через LLM чаще всего. Только когда нужен какой-то массовый анализ и лень самому посмотреть дерево. В целом его достаточно чтобы примерно опознать стратегию. Когда-нибудь сделаю дерево кликабельным и более репрезентативным. Пока в прототипе максимально простое статичное (но вектор, можно увеличивать)

Далее идёт уже текстовая расшифровка с помощью LLM (на рентген ходили? тут также типа). Не все блоки тут ценные, я пока экспериментирую. Важен фидбек. Чего не хватает, что лишнее, что неправильное?

Меня обычно в таком анализе только practical часть интересует. Из неё уже можно плюс-минус понять как играть hero согласно данным. 

Вроде бы всё. Ах, да. "Философии" налить забыл. Ну ничего, как-нибудь в другой раз...

P.S. если кто-то хочет потестить, но у него нет своих PLO4 проблем, то можете скачать диапазоны, которые я здесь использовал 9s6d5c board

Технический стек выглядит так. 

Раньше бы я соло такое не вытащил. Долго-дорого-хуёво бы вышло. Реально я не знал 2/3 из данного стека (ну изучил в процессе конечно). Сейчас же это всего-лишь неделя плотной работы. Мне нравится реализовывать идеи и экономить время на написании рутины в коде, но тот факт, что за 30 часов можно сделать такой проект от идеи до деплоя с регистрацией для меня всё же оказалось неожиданностью.

А да, там в конце отчёта остаётся чатик с LLM. Можно уточняющие вопросы задать, обсудить то, что видишь. Можно на русском.

Работа колоссальная 👍(ну или мне так кажется, потому что я ноль в программировании), но первое же Practical Application: AQ87 - хороший блеф на доске 965r, потому что блокирует 87 🙈🙈🙈...

depresnyak @ 13.12.25  

Работа колоссальная 👍(ну или мне так кажется, потому что я ноль в программировании), но первое же Practical Application: AQ87 - хороший блеф на доске 965r, потому что блокирует 87 🙈🙈🙈...

это додумка от LLM. Оно типа считает, что что-то понимает в покере. Все кто спрашивают про покер у чата gpt получают примерно такого же уровня "знания". Ну и для не игрока (или хреново игрока) это всё reasonable. Мне надо научиться делать так чтобы додумывало минимально. Ну или был бы какой-то "бегунок пиздежа" так чтобы можно было давать свободу импровизации если хочется поучиться у LLM покеру. Я буду его затуплять для такого рода анализов, т.к. поумнеть настолько чтобы изучить покер LLM увы не сможет. Надо ещё дохера правил записать как то - если есть готовая сильная рука, то это не блеф и тому подобная кастомщина. До момента когда за это можно деньги брать ещё пока далеко. Но у меня хотябы уже есть рабочий прототип для prompt инжиниринга. Может кого заинтересую кто в этом шарит, и он захочет в команду вписаться. Как знать. 

Для меня core результат здесь это дерево. Но такое широкой публике не продашь. Нужен вау эффект какой-то и модные фишки. Я уже вижу попытки других делать что-то подобное. Но как правило это энтузиасты, которые веруют в AI. А я как раз жду каждый раз пиздеца когда оно "думает", и мне надо чтобы оно "описывало" человеческим языком, а не пыталось делать выводы само. 

Сейчас это технический прототип, и да, он непростой. С заделом на будущее. Чтобы можно было выделить серьёзные вычислительные ресурсы когда будут уже рабочие нагрузки. В целом самое полезное будет не говорилка эта, а возможность мои наработки в ML туда запихать и использовать чуть более широкой аудиторией чем я и мои 2-3 корефана.

Сегодня вечер субботы и другие планы.) Но на днях обязательно попробую затестить! Выглядит как минимум интересно, а то что баги есть - это вполне ожидаемо.

NikolasDLP @ 13.12.25  

Сегодня вечер субботы и другие планы.) Но на днях обязательно попробую затестить! Выглядит как минимум интересно, а то что баги есть - это вполне ожидаемо.

(запустил пло1к и наживает с подсказчиком  )

Изучаю тему создания системы, которая бы более-менее переварила большое количество обучающего видео + поняло как ориентироваться в базе данных посчитанных решений. Хочу сделать это как надстройку plomastermind.com хотябы на уровне работающего прототипа. Вроде как я сильно бустанул с использованием Claude Code, но по ощущениям мой чайник стал уставать гораздо больше. Если раньше я мог отлаживать полдня какой-то модуль вылизывая код, рефакторя проект чтобы добавить одну-две фичи, то теперь приходится жить в другом уровне абстракций типа "Есть такая база Redis" - "Для чего она?" - "Где и как встраивается в мой проект?" - "Альтернативы?" - "Берём-нет?". Если и раньше программирование было работой с текстами, то теперь это стало работой с морем текстов. И по сути тут bottleneck у меня это способность как-то впитать такой объём информации. Хотябы тупо вычитать весь ответ LLM и понять по терминам всё чтобы сложилась мозайка. Кому стало легче работать с помощью LLM? Я вам слегка завидую (на самом деле нет).

Я люблю что-то изучать в процессе использования. По сути при моей нагрузке у меня вообще нет времени сесть сейчас и какой-то курс слушать на курсере или ещё где-то. Стояла в голове галочка про Obsidian. Что надо типа уже начать упорядочивать свои знания по проектам хоть в каком-то виде чтобы я ночью не просыпался т.к. надо срочно добавить что-то на mindmap или написать кому-то, кого забыл. Также спасибо cirozzz за ремайнд в личной переписке по инвестициям. Оказалось что инструмент предельно гибкий и какой-то уж очень сильно подходящий программистам. Просто на уровне дизайна. Всё минималистично как комадная строка linux, но ебануться какие возможности предоставляет. Что меня особенно прикололо это то, что внутренний формат это просто .md файлы, которые стандарт де факто документации программерской сейчас. Вы всё равно их пишете и знаете язык разметки если хоть что-то кодите в общих проектах на github. Я же просто через полчаса обсуждения дизайна моей системы попросил написать черновик в мой обсидиан, что claude code за 5 минут и сделал. 

Я уже освоил на уровне API как сделать текст из видео. Попробовал разное, больше всего зашло assemblyai.com. Система пушка, просто через API с питона можно получить расшифровку в json или векторную базу данных. Оно определяет когда, кто и что на видео сказал (да, различает дикторов). и выдаёт что-то вроде

Ещё прикололо, что интонацию различает. Может понимать каким голосом сказано - грустным или весёлым. Прикиньте обучающую систему по покеру где вы просите "дай мне подборку самого грустного покерного видео на ночь" )))

Потом считаем embeddings с помощью openAI и платим ещё денежку (совсем копейки) и отправляем все чанки с векторами в базу данных (я знаю, что я на птичьем сейчас. Но поверьте, я сам только 2 дня назад узнал что это такое). И в итоге получаем систему, в которой я могу заселектить момент с видео по свободной фразе - типа я пишу "equity realization" и система ищет не по полному попаданию в текст, а в том числе и всякое вроде "realization of equity", "how you can better realize your equity" и т.д. и сортирует по степени попадания. Ну короче, так как работает любой поисковик нормальный. 

Но увы далеко на этой функции не уедешь. У меня другие амбиции на данную систему. План такой

Уровень 1 - Simple RAG (то что у меня сейчас уже есть)

Уровень 2 - Conversational RAG - система которая работает уже более сложными фильтрами и может ответить на вопрос "что нового за 2 недели по видео?" - или "что Гальфонд записал по PLO" (если мы ещё и run-it-once задампим и прогоним через индекс)

на втором уровне уже появляется разговорный (примитивный) интерфейс, а не просто поисковик

Уровень 3: Hybrid Search + Poker Taxonomy - система начинает понимать контекст и способно уже строить цепочку рассуждений

Уровень 4: Knowledge Graph -  цель как Obsidian построить связи между видео чтобы LLM "понимало" картину в целом. и можно будет спрашивать что-то вроде  "Покажи все видео которые базируются на концепции X"

Уровень 5: Agentic System - тут уже происходит то, что мы понимаем под LLM для масс. То как вы ощущаете взаимодействие когда работаете с chatGPT, claude и т.д. Т.е. где система вроде как понимает о чём пишет и обладает объёмом информации. Но в общем случае она будет обладать информацией всего интернета, а в случае агентской системы для покера оно будет базировано на обучающем видео, которое таки прошло какую-то премодерацию. Т.е. мы по сути получаем тот же самый chatGPT, который оперирует с данными, которые прошли проверку на адекватность, может дать ссылки на видео с таймкодами и данные для разбора из базы данных которые соответствуют вопросу. 

И можно будет спросить что-то вроде "собери мне плейлист по эксплуатирующей игре от базового до продвинутого"

Я не знаю сколько на это времени у меня уйдёт. Есть оценка от claude code такой архитектуры, но она какая-то запредельная. Прежде оно мне рисовало 4 месяца на прототип который я сделал за 30 часов. Если звёзды сложатся, то в первом квартале 26го выпущу. MVP наверное через месяц чтобы можно было уже что-то показывать владельцам контента. В прочем никто не мешает мне поскачивать видео со своей подписки и проиндексировать условный run it once без согласия владельцев. Я по сути им только халявную рекламу сделаю. Но конечно, я лучше всего ориентируюсь с контенте plomastermind.com и начну индексировать с него. Но больше всего конечно хочется чтобы оно начало ориентироваться в данных, а не видео. Сейчас используя все эти фильтры можно ёбу дать. И вообще не понятно что есть в система, а чего нет

тут любой клик по любому фильтру меняет все остальные. Иерархия есть, но она сложная. 

Ну и меня ждёт очередное увлекательное чтение "войны и мира" чтобы начать понимать всё с данной диаграммы

Программист теперь не писатель, программист теперь читатель :)

P.S. Есть ещё два инвайта для недели бесплатного использования claude code. Если кому очень хочется попробовать, черканите в личку.

Закончил с построением прототипа. В целом кликабельно и я бы даже сказал, что работает неожиданно хорошо. Будет время и нехер делать, можете попробовать тут https://www.pokerlab.ai/ Я не ожидаю ажиотажного интереса от игроков и частных лиц в целом. Но думаю можно заинтересовать крупных продавцов контента, у которых дохера видео + статьи, но нет возможности эффективного поиска. Для меня это по сути визитка.

Нажимаем на вот эту картинку

и получаем чатик, где можем писать что-то и получать ссылки на видео с сайта https://plomastermind.com/

Или например 

В целом оно на лету переводит русский, но я не полностью загрузил таксономию русских покерных терминов (как используются синонимы). есть ещё над чем работать, но думаю для прототипа-визитки пойдёт.

основаная цель была максимально прижать степени свободы LLM чтобы оно говорило буквально то же, что на видео с минимальной фантазией. 

вот так оно и должно работать, а не как обычно

По стеку тут всё тот же самый питон с FastAPI, поизучал как работают векторные базы данных (и кайфанул нереально), для расшифровки видео пожёг немного баксов на AssemblyAI, для выстраивания логики в рассуждениях пригодился Pydantic AI. 

Больше всего из технических вещей меня прикололо работать с Neo4j и вообще с графовыми базами данных. Я выгрузил в для данной (крохотной по сути) задачи граф связей для моих 257 видео в obsidian. Выглядит так

Тут зелёные кружочки это видео по PLO4, синие по PLO5. Можно выделить какой-то кружок и посмотреть его связи 

LLM умеет довольно эффективно с этим работать и делать запросы к дереву с помощью языка для графовых баз данных. Я думал, что у меня будет огромное дерево и придётся что-то платить, но оказалось, что моё ещё очень скромное и я даже 1% не выработал от бесплатной подписки на Neo4j. Нереально крутая система для анатика на мой взгляд. 

Вообще всё это не особо сложно поднимается. Я потратил меньше недели. Думаю для любых продавцов контента оно скоро станет стандарт де факто. Вот сейчас мы врядли найдём где-то форум без текстового поиска. А скоро везде будет в движках AI поиск в базе зашит. Всё ещё требует ресурсов и прямых рук для настройки, но уже не сложно. Я раньше избегал любого подхода по созданию чего-либо на сайтах. Меня постоянно просили, но я честно писал, что я не web-developer и не фронтендщик. А тут я от прототипа перешёл к модели с примитивным биллингом на сайте за день.

А для obsidian сам граф строил?

Iva @ 29.12.25  

А для obsidian сам граф строил?

это физически невозможно :)

написал код (с помощью claude code), который выгрузил текущее состояние моей базы в Neo4j

на такое руками полгода надо. код же делает минут за 5

То есть у тебя была база со связями, а она откуда получилась? С сайта парсинг?

Iva @ 29.12.25 

То есть у тебя была база со связями, а она откуда получилась? С сайта парсинг?

1. Скачиваются видео (на самом деле тут только аудио)

2. Прогоняются через assemblyai для генерации полного описания (субтитры продвинутые с таймкодами)

3. По этому объёму текстов строится дерево. Ключевые концепции выдаёт assemblyai. Там конечно есть ошибки, в целом оно не про покер. Но если поебаться хорошенько, то всё работает приемлемо.

Плюсанул. Люблю того кто делает и когда работа сделана интересная.

как освоить модные AI инструменты и не сорвать себе челюсть от смеха