Добавлю про Японию важное: она значительно дешевле, чем многие думают! Все цены кроме жилья низкие, потому что йена сейчас на исторических низах. Например кафе, рестораны дешевле, чем в Тбилиси, Анталии, Бангкоке, Уфе и др. А качество еды в Японии ну просто мировой топ. Многие регионы Японии вымирают, много доступной недвижимости, в т.ч. в аренду. На airbnb на месяц в Осаке нормальное жилье можно найти за 700+ евро. Пару лет назад Мила была в арт-резиденции в Японии, жила в классическом японском доме рядом с океаном два месяца - 3 спальни, кондиционеры, красивый японский сад, полтора часа до центра Токио на поезде (в Японии везде удобный транспорт). Я из любопытства посмотрел, сколько такой стоит в аренду на долгосрок - 350 евро в мес! Главная проблема Японии в том, что там сложно жить долго легально - либо учеба, либо через бизнес (посложнее). Но на месяц приехать - ну просто топ, что вообще сейчас в мире лучше? По numbeo Осака с арендой на месяц дешевле Белграда, Пхукета, Бали, Вильнюса, Бангкока и многих других городов. Если айтишник работает удаленно, периодически номадит в Азии, то не пожить пару раз по месяцу в городах Японии - ну просто преступление! 🙂 @kyrillic

Сегодня разбирал paper про память для AI агентов решил собрать инфу в пост Из чего состоит любая такая память (4 части) Первое — как хранить: просто текстом, деревом (от общего к деталям) или графом (факты связаны стрелками — кто с кем и когда связан). Второе — что записывать: вытаскивать из разговора отдельные факты или сохранять всё подряд. Третье — как искать нужное: по смыслу, по ключевым словам, по связям в графе или дать самому ИИ решить, что искать. Четвёртое — как поддерживать порядок: обновлять факты, удалять устаревшее, сжимать лишнее. Главные выводы: 1. Идеальной системы нет — каждая хороша под свою задачу. Для обычных диалогов лучше «гибридные» (MemOS , MemoryOS ), для поиска конкретных фактов — графовые (Zep , Cognee ). Но графовые плохо отвечают на вопросы вида «что было раньше, а что позже». 2. Чем старее нужный факт, тем хуже его находят. Если что-то было сказано много сообщений назад, система часто это упускает. 3. Обновления фактов лучше всего держат графовые системы. Простые системы, которые только «дописывают» новое, плохо умеют заменять старый факт на новый — и потом выдают устаревшую информацию (авторы называют это «галлюцинациями прошлого»). 4. На длинных историях простые системы часто ломаются. Причём для вопросов, где важен порядок во времени, иногда выгоднее вообще не мудрить с памятью, а скормить модели весь текст целиком — потому что «умное сжатие» стирает подсказки о том, что за чем шло. 5. Дороже — не значит лучше. Навороченные системы тратят в разы (иногда в сотни раз) больше времени, но точность не всегда выше. Часто выгоднее что-то лёгкое (LightMem , MemTree). Ещё пара наблюдений: лучше сохранять исходный текст разговора, чем агрессивно его сжимать; и не стоит слишком сильно фильтровать факты при записи — потом их может не хватить для рассуждений. Итог: готовой «идеальной» памяти для агентов пока нет, и систему нужно подбирать под конкретную задачу. Плюс можно еще посмотреть в сторону провайдеров памяти для Hermes, сам хочу покопать в сторону OpenViking(понравился core-concept ) и Hindsight - is the most accurate agent memory system (но аккуратный не всегда значит, что полезный для работы)

Международная команда физиков при участии НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге разработала микролазеры диаметром всего 2 микрометра, работающие в диапазоне глубокого ультрафиолета с длиной волны 255 нанометров. Такие устройства способны заменить громоздкие и токсичные ртутные лампы или газовые лазеры. Новинка функционирует при комнатной температуре и потребляет в разы меньше энергии, что упрощает ее интеграцию в компактные биосенсоры, газоанализаторы и фотонные чипы. Основой для лазера послужила подложка из доступного в производстве сапфира. На ней вырастили тонкие полупроводниковые слои, из которых вытравили микродиски. Свет внутри такой конструкции удерживается без зеркал за счет эффекта шепчущей галереи, многократно отражаясь от краев диска и усиливаясь в квантовых ямах. Пороговая плотность мощности для самого маленького образца составила 280 кВт/см², что соответствует лучшим мировым результатам. Пока прибор запускается оптическим методом от внешнего источника, но следующим этапом инженеры называют переход на стандартную электрическую накачку.

🧡💛1️⃣2️⃣3️⃣4️⃣🟨 Почему одни города рождают сильных предпринимателей, а другие нет? Последние несколько лет я очень много езжу по России. И чем больше общаюсь с предпринимателями, тем сильнее убеждаюсь в одной мысли, что у каждого города есть свой предпринимательский характер. Где-то сильнее производство. Где-то IT. Где-то люди умеют строить сообщества. Именно поэтому мне понравилась идея нового проекта Т-Бизнеса «Локальный код». Вместо того, чтобы делать просто конференцию, команда поехала в экспедицию, чтобы разобраться, чем на самом деле живет бизнес каждого региона. Следующая остановка Новосибирск. И, на мой взгляд, это один из самых интересных городов для такого разговора. Там я как раз буду выступать как спикер! Это город сильной инженерной школы, науки, производства, IT и предпринимателей, которые привыкли строить бизнес, потому что умеют создавать ценность. Мне вообще кажется, что сегодня особенно важно встречаться не только в Москве, так есть много сильных бизнесов, которые развивается по всей стране. А такие мероприятия помогают увидеть, какие практики работают у других, познакомиться с предпринимателями региона и найти новые идеи. Тем более формат здесь совсем не похож на привычную конференцию, это скорее, как и писал выше, предпринимательская экспедиция с интервью, выступлениями, дискуссиями и большим фестивалем в конце дня. Обязательно посмотрите фотографии в этом посте с прошлого мероприятия во Владивостоке. Выглядело просто грандиозно! Если будете 9 июля в Новосибирске, рекомендую зарегистрироваться и заехать. Иногда одна встреча оказывается полезнее десяти просмотренных видео. 🟨 Регистрация по ссылке

На каждый $1, потраченный в мире на софт, сейчас приходится $6 на услуги Sequoia Capital считает, что следующая компания с капитализацией $1 трлн будет продуктовой — но замаскированной под сервис. Слава Бусаров, ex Head of Product в Авито Доставке, разбирает, почему это не случайность, а следствие того, как LLM меняют расстановку сил между «инструментом» и «сервисом», и что это значит для тех, кто выбирает модель монетизации сейчас. 1️⃣ Конкуренция с ИИ / сотрудничество с ИИ

Продаете инструмент по подписке? Скорее всего, вы плохо спите — Opus 5.0 вполне может заменить ваш продукт, и бизнесу конец. Продаете сервис, который решает проблему клиента «под ключ»? Тогда новая LLM уже играет в вашей команде и помогает, например, снижать издержки.

2️⃣ Простота / ответственность

Продаете инструмент — за результат отвечает человек на стороне клиента, который держит его в руках. Продаете сервис — ответственность за результат на вас. Сложнее для исполнителя, но при достаточном качестве клиент всегда выбирает сервис.

3️⃣ Подписки / сдельная работа

Многие еще помнят лицензии и сопротивление подписочной модели. Сейчас подписка — норма, но и она постепенно уходит. LLM уже приучают платить за единицу работы, и это станет следующей популярной моделью монетизации: • на Claude покупаем подписку, но получаем «Usage limit reached • Resets 03:20 AM» • при релизе каждой новой модели видим в новостях «$5/$25 per million tokens»

Итого: если строите b2b-компанию, цельтесь в сервис, который целиком закрывает потребность бизнеса (пусть даже софт спрятан внутри). Начинать можно с привычной подписки, но в итоге все придут к оплате за единицу работы — не важно, будет она называться токеном или иначе. 🔜 Лучше выбирать сферу, которую клиент уже привык делегировать, значит, там уже есть бюджет и понятный процесс. «Игра в визионера» на рынке РФ — в следующих постах Славы, stay tuned

Кстати, про давящие нарративы AI-фирм: ко-фаундер одной моей ангельской инвестиции советовал Dawn of Everything - книга 2021г от Wengrow и Graeber (я постил его Debt: first 5000 years). Изучали мир по археологическим данным. Крипто-анархисты - дети на фоне радикальности этих дядек. В социуме абсолютно всё - субъективно: 1. Детство человечества - Западные нарративы ложно опираются и на неизменность природы человека, типа (по Гоббсу) он жесток "war of all against all" и по Руссо (что до цивилизации он был НЕ испорчен, добр. Это Жирар про это что-ли?) - Много тыс. лет общества по миру экспериментировали с моделями устройства, отказываясь от усложнения ценой иерархий и авторитаризма 2. Миф о прогрессе Европейские колонизаторы нихера не поняли устройство индейских обществ, где было право не соглашаться, на критику власти, можно было не подчиняться приказам. А дальше к этому добавились всякие Адамы Смиты (индейцев и в глаза не видели) - и понеслась.. 3. Ледниковый период Роскошь и масштабы могилы Göbekli Tepe 10 тыс лет назад показывают, что те социумы были вовсе не мелкие племена охотников и собирателей, как пишут в учебниках, а большие и сложные общества с фермерством + способностью накапливать богатство. Ледниковый период, видимо, потребовал от людей бОльшую гибкость и опыты 4. Свободы, культуры, частная собственность - Культура всегда носит локальный, субъективный, конвенциональный характер - это живая субстанция - Запад ложно педалирует якобы неизбежный абсолют частной собственности (и уж тем более фантазирует, что она появилась из-за дефицита). Куча социумов по миру десятки тысяч лет жили безо всякой концепции собственности, и, судя по раскопкам, они жили в изобилии. И никаких проблем у них не было. Социализму мягко говоря больше лет, чем кажется 5. Почему в Канаде были рабы, а в Калифорнии нет Рабство появилось в мире не так уж и давно. И у рабов сперва было много агентности и свобод (e.g. на сезон выращивания урожая их брали). Итп. Марксисты не правы про феодализм или капитализм - в мире успешно со-существовали разные модели обществ 6. Люди неолита избегали земледелие Переход к фермерству был вовсе не бинарным, а плавным и/или гибридным. И куча обществ и коллективно сады свои растили, и фермерству противостояли (т.к. оно создало впервые в истории цивилизации ростки экономического неравенства) 7. Фермерство поехало по миру всюду по-разному. Но в итоге да - плавно так и ушли от communal жизни к - аккумулированию своего личного зерна. И эти запасы - уже своим политическим выбором - кто-то и решили начать облагать налогами (ну а куда же ты с зерном удерешь от насилия?) 8. Города без королей Первые крупные города типа Çatalhöyük 9 тыс лет назад или Indus Valley были без королей. Это уже всё потом добавилось и разметало эгалитаризм 9. Индейцы дали США social housing и демократию Демократию почему-то принято аттрибуцировать Древней Греции, хотя индейцы тоже пришли к этому, да еще и с social welfare 10. Скромный старт суверенности, бюрократии и политики Государство - это вовсе не что-то предначертанное, а лишь было такое вот изобретение под узкие задачи своего времени. И бюрократия появилась сперва для ритуалов (и религии, и подтверждения власти монархов) и для войны. И идея госмонополии на насилие тоже очень юная: бОльшую часть истории общества по-всякому решали конфликты, и успешно 11. Замыкая круг - В 1050-1350 гг в США был авторитарный индейский город Cahokia у Миссисипи, рухнул. И, похоже, индейцы с тех пор и отошли от централизованной власти к сетевым структурам - А европейцы ложно интерпретировали исторические фигуры типа Kandiaronk как якобы наивные и детские. Это же и было свободное общество. Универсализм Запада - ложный (прям как Си Цзиньпин) Эпилог Все привычные нарративы - ложь. И наш текущий путь мира - он абсолютно не детерменирован. И в будущем есть тьма опций. И возможно много креатива про политические системы, а не только на неравенстве или иерархиях ** Еле одолел (гигантская), НЕ читать, моего саммари хватит Полет мысли освежает в нашу эпоху нарративов силы и доминантности

Я провел глубокий анализ бенчмарков, стоимостных характеристик и архитектурной выгоды от внедрения Claude Fable 5 (`claude-fable-5`) в наши агентные цепочки маршрутизации. Ниже представлены конкретные метрики улучшения точности, удорожания пайплайнов и наш запрос на твой аудит. --- ## 1. Метрики и точность (SWE-bench Verified) Claude Fable 5 дает колоссальный прирост в качестве автоматического написания кода по сравнению с базовыми моделями: * SWE-bench Verified (Точность решения реальных гит-задач): - Claude Fable 5: 95.0% (абсолютный рекорд) - Claude Opus 4.8: 88.6% - Claude Sonnet 5: 85.2% - Claude 3.5 Sonnet (legacy): 49.0% - *Дельта:* Внедрение Fable 5 дает прирост +46.0 п.п. по сравнению с Claude 3.5 Sonnet и +6.4 п.п. по сравнению с Opus 4.8. * SWE-bench Pro (Агентное кодирование): - Claude Fable 5: 80.3% - Claude Opus 4.8: 69.2% - Claude Sonnet 5: 63.2% - *Дельта:* Прирост точности агента составляет +11.1 п.п. по сравнению с Opus 4.8. --- ## 2. Стоимость токенов и удорожание цепочек ### A. Базовые тарифы на 1 миллион токенов (Input / Output): 1. Claude Fable 5: $10.00 / $50.00 2. Claude Opus 4.8: $5.00 / $25.00 3. Claude Sonnet 5: $2.00–3.00 / $10.00–15.00 4. Claude 3.5 Sonnet: $3.00 / $15.00 ### B. Во сколько раз дороже прямые вызовы: * Fable 5 vs Opus 4.8: +100% (в 2 раза дороже) как по вводу, так и по выводу. * Fable 5 vs Claude 3.5 Sonnet: +233% (в 3.3 раза дороже). ### C. Реальное удорожание при использовании спекулятивного роутинга (ARBITRAGE / SCOT): Если вызывать Fable 5 напрямую для всех шагов, стоимость агентской работы вырастает в 3.3 раза. Однако благодаря разработанному нами спекулятивному роутингу (вызов Fable 5 только в критических точках принятия решений при предсказании явного преимущества): * Средний рост стоимости пайплайна составляет всего +20% – +35% (вместо +233%). * При этом общая точность цепочки на выходе приближается к 95.0% (уровень Fable 5). -—

Что будет, если завтра мы потеряем доступ ко всем зарубежным LLM? Такой вопрос задает себе Eugene Saturov (AI Product & Engineering Lead) и сам себе отвечает, сравнивая цены токенов на российских площадках с ценами на OpenRouter.

Не беда, ведь у нас есть LLM дома, правда? Cloud ru, Yandex AI Studio и десятки игроков поменьше уже готовы предложить вам заветные токены за рубли прямо здесь и сейчас. Давайте же разберёмся, как изменится наша жизнь, если это станет единственной опцией. Начнём с Cloud ru (ex-SberCloud). Хорошая новость в том, что этот облачный провайдер отстаёт от индустрии не сильно, в среднем на одну версию по всем популярным моделям. И поверьте, это хорошая новость. На июль 2026 года на платформе доступны GPT 5.4 (в том числе Pro), DeepSeek V4 Pro, Kimi-K2.6, MiniMax-M2.5. Доступность аптаймом не ограничивается, важна ещё и цена вопроса. А вот тут начинаются чудеса отечественного инференса. Сравнивать будем инпут-токены – они дешевле, но в большинстве рабочих задач их сгорает больше. За бейзлайн возьмем OpenRouter, самый распространённый облачный агрегатор LLM в мире. • GPT 5.4 – дороже в 2,5 раза • GPT 5.4 Pro – дороже в 2,5 раза • Kimi K2.6 – дороже в 4 раза • DeepSeek V4 Pro – дороже в 5,5 раза • MiniMax-M2.5 – дороже в 39 (!!!) раз Разница в цене с OpenRouter на исходно очень дешёвые китайские модели в некоторых случаях двузначная. Цена на GPT 5.4 Pro далеко перешагнула психологический порог – почти 6 тысяч рублей за 1 миллион инпута и абсолютно безумные 35 тысяч рублей за 1 миллион аутпута! Может быть, в Yandex AI Studio ситуация лучше? Давайте заглянем в тарифы. Первое, что мы увидим там – шарлатанство. Цена за доступ к моделям по API в прайсе указана за 1 тысячу токенов, а не за 1 миллион, как это принято в индустрии. Если бы Яндекс продавал фисташки, то указывал бы цену за 1 грамм? Второе, что мы увидим – плачевный выбор моделей. Среди доступных вариантов Qwen 3.6 35B, Qwen 3 235B, DeepSeek V3.2, DeepSeek V4 Flash и YandexGPT Pro 5. Последня модель ещё и самая дорогая из представленных на платформе. Третье, что мы увидим – цены. И лучше бы их не видеть никогда. • Qwen 3.6 35B – дороже в 18 раз • DeepSeek V4 Flash – дороже в 42 (!!!) раза • YandexGPT Pro 5 мне хочется сравнить не с OpenRouter (потому что её там просто нет), а с Claude Fable 5. Так вот, YandexGPT Pro 5 дороже Fable в 1,5 раза и дороже Opus в 3 раза. Увы, с такими ценами это даже в качестве фоллбека для промышленной разработки не подходит.

Да, печаль. Я сам искал вариант использования нейронок по API и поражался местным ценам, они не по карману бедному стартаперу 🥲 #ai