Последние несколько месяцев я одержим идеей, которая родилась из простой и, уверен, знакомой многим боли. Тебе на почту падает ссылка на годовой отчет на 300 страниц с комментом «нужно быстро вникнуть». Или например у тебя завтра сессия и тебе быстро нужно погрузиться в кучу информации. Что ты делаешь в обоих случаях? Ищешь сервис, который сделает краткую выжимку.
И почти всегда получаешь на выходе мусор. Кашу из вырванных из контекста «ключевых» предложений. Логика потеряна, суть ускользает.
Проблема не в том, что эти сервисы плохо сокращают. Проблема в том, что сокращение — это в принципе неверная цель.
Три уровня понимания текста. Почему мы застряли на первом?
Размышляя над этим, я понял, что существует три уровня работы с информацией. И 99% инструментов не поднимаются выше первого.
Уровень 1: Извлечение. Это работа «маркера‑выделителя». Алгоритм бежит по тексту и выдергивает предложения, в которых много ключевых слов. Это самый примитивный подход. Он отвечает на вопрос «Что здесь написано?», но полностью игнорирует «Почему и Как?». В итоге ты получаешь набор фактов, но не понимаешь их связи.
Уровень 2: Абстрагирование. Это уже лучше. Здесь машина пытается пересказать основные идеи своими словами. Уже есть попытка обобщения, но структура всё ещё теряется. Это хороший способ быстро понять суть одной главы, но не всей книги.
Уровень 3: Структурирование. Это высший уровень. Цель — не пересказать, а вскрыть логический скелет текста. Найти главную цель или проблему, ключевые аргументы и детали. Только так можно построить картину мыслей автора. Ты не просто знаешь факты, ты понимаешь, как один вытекает из другого.
Настоящее понимание — это третий уровень. А мы до сих пор пытаемся решить задачу инструментами первого уровня.
Мой эксперимент
Я решил попробовать научить машину работать на третьем уровне. Не сокращать, а структурировать. Не выкидывать лишнее, а находить связи между частями.
Ключевой задачей было избавиться от окна контекста, из‑за которого большинство моделей ломаются на больших документах. Я хотел, чтобы инструмент мог проанализировать хоть статью, хоть целую книгу, сохраняя общую логическую структуру от первой до последней страницы
И это сработало.
Алгоритм не просто выкинул воду. Он вскрыл структуру: нашёл цель, построил пошаговый процесс и выделил важные детали. Хаос превратился в понятную схему. Протестировать работу вы можете сами БЕСПЛАТНО.
Этот эксперимент и философия легли в основу моего инструмента — Shear AI.
Это не убийца Google. Это моя скромная попытка создать инструмент, который помогает работать с текстом на третьем уровне — уровне структуры и смысла, а так же обрабатывать большие документы.
Проект на самой ранней стадии, он сырой, и я буду безумно благодарен за любую обратную связь. Если у вас есть статья, отчет или документ, который вы давно откладывали на потом — попробуйте прогнать его через Shear AI.
А если продукт вам понравится, то вот промокод на скидку в 20%: SAVE2
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/943660/
Добавить комментарий