/stability stacking — тому, про что я говорю уже два года, наконец дали название уважаемые издания/ Когда-нибудь я вам расскажу про свой большой страх, который появился из-за того, что большой финансовый кризис пришёлся ровно на мою самую, как мне кажется, пока продуктивную эру. Но обо всём по порядку. Факт, с которым сложно спорить: сейчас самая большая часть рабочей силы в мире - миллениалы [1981-1996 г.р.]. И, по идее, в этом возрасте должен быть самый стабильный кусок карьеры: опыт уже есть, зарплаты выросли, профессиональный капитал накоплен, а до пенсии ещё как до Луны. Но идеи стабильного времени остался в прошлом, а на цифрах видно следующее: больше 3/4 опрошенных миллениалов сейчас пересматривают свой карьерный путь. Вместо ощущения «ну всё, наконец-то я встал на рельсы» мы получили очередную экономическую турбулентность, сокращения и очень быстро меняющийся из-за AI рынок труда. Предыдущая версия карьерной стабильности выглядела довольно линейно: хорошо учиться в школе → закончить хороший вуз → найти хорошую работу → расти внутри → повышать зарплату → иногда менять компанию на следующую хорошую работу. Сейчас понятие карьеры меняется и расширяется - в ней надо не искать одну максимально надёжную опору, а собирать несколько. Работа + дополнительный источник дохода Основная профессия + новый навык, который расширяет количество доступных сценариев Зарплата + свой маленький продукт или проект Текущая компания + сайд-деятельность, которая существует независимо от неё stability stacking - ты буквально складываешь стабильность слоями. Основная/фуллтайм работа все еще вполне может оставаться одним из самых мощных слоёв. Просто она перестаёт быть единственным. Я последние два года говорю примерно то же самое через концепцию портфельной карьеры. Почему-то несколько параллельных занятий долго воспринимались как отсутствие определённости: мол, человек никак не выберет, кем он всё-таки хочет быть. А я всё больше верю в обратное: одна компания + одна профессия + один источник денег = довольно концентрированный риск. Так что карьера нового времени - мозайка, сложенная из разных стеклышек ваших навыков, опыта и ролей Синк ебаут 😊 источник

Мои принципы командной AI Native разработки Главная цель тут - самостоятельность агентов при сохранении общего замысла продукта. (1) Люди и агенты могут координировать работу через общий язык и явно сформулированные концепции. Это можно использовать, если нужно держать AI Native команду из них в синхроне, распараллеливая работу между ними. В начале нужно создать небольшое смысловое ядро. Это цель, язык, приоритеты и ограничения, из которых естественно следуют дальнейшие решения. Это маленький файл, который пишется вручную (агент может помогать вычитывать). Он грузится в начало контекста агентов и проговаривается со всеми людьми в команде. На базе него принимаются решения и расписываются требования. (2) Получается пирамида, где нижние слои детализируют верхние: смысловое ядро -> решения и требования -> исполняемые BDD спецификации -> код. Чем выше, тем важнее человеческое суждение и тем шире последствия ошибки. Чем ниже, тем больше работу можно распараллеливать и проверять автоматически. Обратная связь из реального мира идёт вверх и помогает пересматривать исходные представления. (3) Контекст раскрывается по мере необходимости (progressive disclosure для людей и агентов). Краткая точка входа ведёт к подробным документам. Знания сохраняются в репозитории и доступны между сессиями. Имена файлов имеют значение! (4) Соответствие кода оформленным требованиям можно проверить запуском тестов! Продуктовые требования связаны с быстрыми поведенческими спеками (executable BDD specs), которые позволяют перепроверять корректность кода со скоростью 7k спеков в секунда. (5) У агента есть инструменты, чтобы проверять результат и исправлять ошибки. Это исполняемые спеки, служебные интерфейсы для отладки. Плюс доступ к логам и продуктовой телеметрии для получения обратной связи от реального мира. (6) Эта система из людей и агентов должна накапливать опыт. Скажем, ошибки улучшают спеки и документацию; пересмотр базовых принципов происходит осознанно (скажем, если повторяются разногласия или узнаем что-то новое). Общие соглашения и центр управления помогают переносить удачные решения между проектами. Урок усвоен, когда он меняет будущие решения или проверки и уменьшает вероятность повторения ошибки. Это можно проверять перезапуском старой сломавшейся задачи после переконфигурации всей пирамиды. А как вы помогаете своим агентам эффективнее работать в командах с людьми? Что работает хорошо, а что - не очень? Ваш, @llm_under_hood 🤗

3-я магия запустила эпоху чудес и ужасов Пока эксперты искали признаки Сингулярности в фантастике, она вошла в мир в виде артефактов 3-й магии. А человечество, не замечая этого, превращается в пассажиров «Желтой стрелы ИИ» 20 лет назад, говоря о признаках грядущей Сингулярности, эксперты называли особое событие - день, когда ИИ начнет одну за другой щелкать задачи тысячелетия. Ирония сентября 2026 в том, что этот день уже наступил, но почти никто его не заметил. Ной Смит еще 3 года назад в эссе "The Third Magic" описал феномен «3-й магии» – способности ИИ управлять миром без понимания законов, на которых это управление держится. FYI: 1-я магия – это языковое описание опыта: способность извлекать знания из прошлого опыта, накапливая и передавая знания через язык. 2-я магия – это наука: поиск ответов на вопросы «почему это работает?» и «что будет в новых, ещё не встречавшихся случаях?»   В 2023 это прозвучало теоретической метафорой. Осенью 2026 метафора превратилась в хронику. Скотт Ааронсон в эссе "The Age of Wonders and Terrors" перечисляет в дополнение к, по всей видимости, решенной проблемы Навье-Стокса еще 7 крупных математических и квантовых результатов, полученных ИИ за один месяц (вкл. опровержение гипотезы Якоби, доказательство Великой теоремы Ферма в Lean и ряд задач из квантовой теории сложности, которыми занимался сам автор).   Показательна реакция на историю с решением проблемы Навье-Стокса. Вместо признания факта – порог Сингулярности пройден – математическое сообщество и научные медиа обсуждают скандал. Куда интересней, кто первым приблизился к ответу, кого обошли, кого не упомянули в благодарностях и т.д. Артефакт 3-й магии оценивают не по масштабу произошедшего, а по пиар-волнам вокруг него.   Из этой же логики, по имеющейся у меня информации о слухах в кругах людей, близких к фронтирным ИИ-лабам (об этом же упоминает и Ааронсон), вытекает такое следствие.

ИИ-компании якобы придерживают у себя решения еще нескольких задач сопоставимого с Навье-Стоксом масштаба. Они просто боятся новых склок и потенциальных судебных наездов, т.к. еще не придумали, как объявить о новых артефактах 3-й магии не ввязываясь в скандалы, способные похерить их планы на IPO.

 Если слухи верны, цивилизация уже едет в роли пассажиров поезда, подобного пелевинской «Желтой стреле». Эдакой «Желтой стреле ИИ» – составу, который не может остановиться, ибо им никто не управляет и потому летящего по инерции к разрушенному мосту, в то время как его пассажиры с туманом в голове цепляются за материальное, не видя истинной реальности.   Разница с повестью лишь в одном: пассажиры «Желтой стрелы ИИ» все более погружаются в обсуждение постоянно расширяющегося спецменю вагона-ресторана экзотической ИИ-кухни.   #Сингулярность

Лучшие в 16 и лучшие в 30, обычно разные люди Прочитал в Science обзор траекторий более чем 34 000 человек, добравшихся до вершины: олимпийские чемпионы, нобелевские лауреаты, сильнейшие шахматисты и музыканты. Мне стало интересно: в детстве они тоже были первыми? В основном нет. Спортивным академиям, олимпиадным школам и корпоративным программам для high potentials такой ответ не понравится. Что нашли:

1. Юниорские звёзды и взрослая элита почти не пересекаются. В шахматах топ-10 среди юниоров и топ-10 среди взрослых - практически разные люди. В спорте картина похожая. 2. Ранний успех устроен понятно: узкая специализация с детства, много тренировок в одной дисциплине, быстрый прогресс. Это хорошо предсказывает, кто лучший сейчас. 3. У взрослой элиты паттерн обратный: несколько видов спорта или областей в детстве, позднее начало в своей дисциплине, медленный старт. Многие будущие лидеры поначалу уступали сверстникам.

Получается странно. Все системы отбора смотрят на скорость раннего прогресса, а она плохо предсказывает, каким человек станет на пике. Мы берём тех, кто раньше выйдет на плато, и отсеиваем тех, кто через десять лет мог бы стать лучшим. Причины довольно приземлённые. Широкий опыт даёт навыки, которые переносятся с одного дела на другое, и умение быстро осваивать новое. Пробуя разное, человек находит то, где он действительно силён, а не то, куда его записали в семь лет, и меньше выгорает: кто выжал всё из одной дисциплины к 12, к 20 часто уже устал. Мне это интересно не столько про спорт, сколько про найм: рейтинг вуза, олимпиады, скорость роста в первый год. Ровно те сигналы, которые исследование называет слабыми. AI толкает рынок труда в ту же сторону. Агенты быстрее всего забирают узкую исполнительскую работу. Ценность уходит к тем, кто связывает несколько областей и может оценить результат. Я писал, что judgment - единственный навык, который не обесценится. Он вырастает из широкого опыта, а не из ранней заточки под один KPI. Это не аргумент против глубины. Умение глубоко осваивать дело как раз необходимо. Но строить его выгоднее после широкой разведки, а не вместо неё. Федерации, школы для одарённых, программы для high potentials живут на раннем отборе. Их KPI - юниорские медали и быстрые повышения. Тех, кого они отсеяли, они никогда не увидят. Сама эта машина исправляться не будет. Хотя есть и обратные примеры: топовые американские вузы смотрят не только на оценки, но и на заслуги перед обществом, на способность самостоятельно довести проект до масштаба и признания, на личность целиком. Если ребёнок или сотрудник начинает медленно, это ещё ни о чём не говорит. Ранний успех тоже ничего не обещает. Смотреть стоит более широко: продолжает ли человек расти, когда лёгкие победы закончились, и что он довёл до конца сам. @maxvotek | linkedin | substack

Китайцы собрались подвинуть Ютуб. Получится? Если коротко, то в масштабе всего рынка - едва ли. Но в отдельных нишах шанс есть, и сейчас разберём, в каких. Для начала сама новость: т.н. "китайский Ютуб" (на самом деле не совсем, там посложнее субстанция) Bilibili выходит на мировой рынок. В августе они перезапустили международное приложение, сейчас готовят англоязычный сайт, нанимают комьюнити-менеджеров в США, UK, Мексике, Бразилии, Турции и Японии. Параллельно потихоньку окучивают западных блогеров: раздают в Дискорде презентации про "Gen Z coded, обеспеченную и образованную аудиторию", пилят маркетплейс для связи авторов с брендами и зазывают инди-музыкантов и игровых разрабов. К слову, МрБист там давно куплен постит. Смотрите, подвинуть монополиста (Ютуб - де-факто монополия) можно только одним способом: запретить нащупать ниши, которые монополист "обижает" сильнее других, и попробовать отработать эти обидки. Монополист - он, гад такой, всегда кого-то обижает, потому что заточен под усреднённого юзера и усреднённого рекламодателя, а всё, что от серединки отклоняется - ему невыгодно. Так вот, кого обижает Ютуб? Вижу минимум три категории: 1. Стримеров. На Ютубе стримы - это такая "нелюбимая падчерица", которую и выгнать из дому нельзя, и игрушки дорогие покупать никто не будет, ну вы поняли. 2. Фандомы. Аниме, гейминг, какие-то нёрдовые 40-минутные разборы лора. На Ютубе это всё конечно есть, но растёт плохо - там копеечная стоимость просмотра, а значит алгоритму нет прикола наращивать там охваты (невыгодно, неприбыльно). 3. Всех, кому нужна не лента контента, а тусовка. Да, у Ютуба есть комменты, и кто-то их даже читает, но на этом всё. Социальные механики там очень примитивные и зачаточные - их пытаются сделать, но сама природа Ютуба их отторгает. А теперь посмотрим, в чём силён Bilibili: 1. Главная фича называется "данмаку" - это такие лайв-комменты, которые летят поверх видео. Это как смотреть аниме в зале с тысячей людей, которые что-то говорят и эмоционируют одновременно. И это не просто фича, а ядро их продукта (он с этого начался). 2. Стримы и видео в одном приложении с общей аудиторией. Они вообще сильны в стримах (ещё бы, китайцы). Возможно, их цель вообще не Ютуб, а Twitch/Kick, но посмотрим. 3. Монетизация через подписки, донаты и игры: 37% выручки от "value-added services" и 18% от игр, а не от рекламы. Ютуб так не умеет даже близко. 4. Плюс есть свои аниме и игры как приманка, но это ладно. Как видите, Bilibili неожиданно силён именно там, где Ютуб провисает. И это уже интересно. Но есть нюансы: Во-первых, это уже вторая попытка. Первую - в 2020 г. выходили в ЮВА - эпично слили. Знаете почему? От иностранцев требовали ID для верификации. В Китае это может и норм, но иностранцы такие: "Чё? ПНХ" Сейчас эту ересь убрали, но вроде бы осталось "правило 100 вопросов" - экзамен по правилам и субкультуре, без которого нельзя ни комментить, ни писать те самые данмаку. В Китае это работает как фильтр "для своих" и наоборот добавляет ценность сообществам. Но там они лидер и могут себе позволить. А глобальный юзер такое вряд ли поймёт. Возможно, и это для мира уберут. Во-вторых, в отличие от TikTok/Douyin, которых разделили технически, здесь китайский и мировой контент будут одним пулом. Значит, и модерация будет китайской. А это... нуууу, вы понимаете. Обычно я стараюсь давать какой-то actionable вывод, но тут слишком много нюансов, поэтому как в анекдоте про динозавра: 50% что смогут, 50% что не смогут 😂 Дизраптор - канал с ценными продуктовыми инсайтами, подписаться. P.S. СМИ ещё мусолят, что встроенная монетизация (когда площадка сама платит за просмотры) будет ниже ютубовской. Так вот, как опытный блогер заявляю: на неё всем плевать. Это копейки на фоне остальных способов заработать на видеоплатформе, поэтому можно даже не обсуждать. Был бы качественный трафик, а авторы найдут как его превратить в деньги. Дизраптор

Ибо Реал У нас новый генератор видео. Быстрый и дешевый. Точно также как пацаны ускоряют Минимакс, смышленые мальчики из Creatify Labs бахнули Boreal - сверхбыстрый и очень дешёвый генератор видео, и он, внимание!, на базе LTX-2.5. Модель умеет в text-to-video и image-to-video, вместе с видео может генерировать речь, звуки и аудио. В основе - открытая LTX-2.5 22B , которую Creatify дополнительно дообучила на рекламных видео и UGC-контенте. И вот тут интересно, сегодня "на UGC-контенте" означает на вашем нейрослопе? Главная фишка - экономика. На fal 720p стоит $0.01 за секунду видео: пятисекундный ролик - около $0.05, десятисекундный - $0.10. Огонь! 1080p стоит $0.03/с, 2K - $0.12/с. Со скоростью тоже нарядно. Creatify заявляет примерно реалтайм 1:1 - пять секунд видео примерно за пять секунд генерации, и до 40 раз быстрее некоторых закрытых моделей в их сравнении. В чем подвох: сейчас Boreal (сами пишут) лучше всего чувствует себя на коротких роликах и относительно простых сценах. Это скорее очень дешёвая машина для быстрого перебора десятков рекламных креативов. Уже доступна через Creatify Labs API, Model Playground, AdFlow и fal. На fal есть 720p, 1080p и 2K, разные aspect ratio, референсное изображение и возможность подать собственную аудиодорожку. А теперь бочка дегтя: несмотря на то, что это на базе открытой LTX - никаких весов!! Вот так пацаны зарабатывают на опенсорсе. @cgevent

ИИ-агенты Claude вышли за пределы симуляции и попытались связаться с людьми Согласно исследованию, опубликованному ИИ-лабораторией Emergence AI, автономные агенты способны объединяться, обходить защитные ограничения и выходить за установленные для них границы. В одной из симуляций десять агентов на базе Claude обошли четыре проверки безопасности и попытались привлечь реальных людей к своей виртуальной экономике. Когда им это не удалось, все они приняли «обет молчания». Исследование вышло на фоне предупреждений со стороны сотрудников ведущих ИИ-компаний об угрозе автономных систем. https://hightech.plus/2026/09/16/ii-agenti-claude-vishli-za-predeli-simulyacii-i-popitalis-svyazatsya-s-lyudmi

Attention: я ищу работу  Я долго и счастливо работала директором по маркетингу в Surf — отвечала за лидген, пиар, управление командой маркетинга и много чего еще. Сейчас мы с Surf расходимся, и я ищу новую работу. Никакой драмы и интриги — просто у компании начинается свой новый этап, а у меня свой. Коротко обо мне: ▫️директор по маркетингу, 9+ лет в профессии, из них 6 — на руководящих позициях. Опыт управления большими командами (до 24 человек+подрядчики), серьезные бюджеты. ▫️умею два разных дела: построить маркетинг с нуля (бренд, позиционирование, команда, настройка лидогенерации) и пересобрать отдел, который вроде есть, а отдачи нет. Делала и то, и другое ▫️сложные продажи с длинным циклом и высоким чеком: заказная разработка, IT-услуги, AI-продукты. До Surf — директор по маркетингу в Botkin.AI (ИИ для медицины, ТОП-30 стартапов мира), ещё раньше — отвечала за маркетинг в юните red_mad_robot. ▫️считаю маркетинг в деньгах: CPL, конверсия по этапам воронки, ROMI, вклад в выручку. ▫️вывела компанию в ТОП-4 ключевых отраслевых рейтингов, заходили с седьмого места. В B2B-разработке рейтинги — один из главных источников входящих ▫️органика сайта — х5 за полгода ▫️собрала и провела AI Boost: первую офлайн-конференцию компании и одну из первых в стране про ИИ в разработке. 400 человек в зале, спикеры из Т-Технологий и RuStore, мероприятие окупилось. Еще про AI - это важно Я не руководитель, который поручил кому-то разобраться с нейросетями. Я сама сижу в Claude Code и Cursor и пишу агентов под конкретные задачи маркетинга: контент, реклама, аналитика, отчётность, рутина, которая жрала у команды часы каждый день. Перестраиваю маркетинговые процессы так, чтобы команда меньше тратила времени на работу руками.  Провела серию обучающих воркшопов по AI — для маркетологов, для руководителей, для сообщества. Что сейчас ищу: ▪️должность — CMO / директор по маркетингу / Head of Marketing фултайм, удалёнка или гибрид ▪️B2B и IT в приоритете, но смотрю шире: сервисы, e-com, финтех ▪️и бонусом: мой телеграм-канал идёт в комплекте со мной Позвать на собеседование, посмотреть резюме, подкинуть вакансию — @diana_ignatovich1

Контекст меняет восприятие Фрейминг — это психологический инструмент, с помощью которого один и тот же товар или ситуация воспринимаются по-разному в зависимости от того, как они подаются. В 2007 году всемирно известный скрипач Джошуа Белл устроил эксперимент: он играл 43 минуты на скрипке Страдивари за 3,5 миллиона долларов прямо на станции метро L’Enfant Plaza в Вашингтоне. Прохожие почти не обращали на него внимания. А на его концерте в Бостоне, где билеты стоили около 100 долларов, зал был переполнен, и публика была в восторге. Это яркий пример того, как сильно наше восприятие зависит от окружения и контекста. В маркетинге эффект фрейминга используется, чтобы повысить ценность продукта в глазах потребителя. Например, когда одно и то же вино предлагают по разной цене — от 5 до 90 долларов — люди оценивают более дорогое как более вкусное, даже если это тот же самый напиток. Для бизнеса это значит, что оформление, цена и ситуация, в которой потребитель сталкивается с продуктом, могут существенно повлиять на его привлекательность и воспринимаемую ценность. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Китайские бесплатные токены Летом я брал отпуск от интернета — трогал траву, дышал воздухом, красил фигурки и играл в настолки с живыми людьми. А потом зашел обратно в ленты, и это конечно было испытание для психики. От вашего эйая нигде не продохнуть. Модели сбегают, срут в интернете и воруют у математиков формулы, корпорации тоннами скарлимают книги моделям, экс-сотрудники вопят, что эйай убьет 10% от человечества, уже вот-вот, экзекьютивы за кулисами уже в курсе, и не знают что делать. Черте что творится.  Но когда кажется, что эйай заполнил вообще все — хехе милое летнее дитя — он еще даже не начинал. Почитал тут, чего творится в Китае. “Потребление токенов” там уже повседневное явление и вполне себе экономический термин. — Некоторые банки подсуетились и запустили эйай кредитки. Там вместо кэшбека и миль тебе начисляют токены.  Сельскохозяйственный Банк Китая выпускает карту с токенами для Kimi. CMB (China Merchants Bank) делает карту вместе с ИИ-стартапом MiniMax, а Шанхайский SPDB — кредитку с токенами для Qwen. Больше того, в крупнейших банках, типа Bank of China уже есть практика оценивать компании по количеству произведенных и потраченных токенов и в зависимости от этого выдавать им кредиты. — Мобильные операторы вместе с обычными интернетом продают и планы с токенами. China Telecom, China Mobile и China Unicom в среднем берут доллар за 3 миллиона токенов. — Кафешки и рестораны завлекают теперь не бесплатным вай-фаем, а бесплатными токенами. В Пекине, например, есть AGI Bar. Покупаешь там выпить и бесплтано пользуешься Дипсиком (на локальной модели, которую гоняют тут же в подсобке). А рядом с баром ресторан с пельмешками с такой же схемой — купил покушать, получил ваучер на токены. В итоге за 2026 год Китай нажег уже 500 триллионов токенов (за весь 2024-й было 100 миллиардов). Зазывают, продвигают и просвещают, чтобы эйаем пользовался и простой люд, а не только у технарей шлепалось по 100 форм в параллели. Токены валяются на дороге, прогрессом пропитан воздух. Спрятаться уже негде

#product_bits Как выбирают кроссовки? Когда начинаешь реально выбирать, довольно быстро выясняется, что «женские кроссовки» - это почти бессмысленная категория. Кроссовки фактически начинает позиционироваться вокруг job to be done: для бега, для йоги, для фитнеса и т.д., то есть через контекст: бегаю каждый день, только начинаю бегать, нужна максимальная амортизация, хочу лёгкую обувь для темпа, много хожу и тд Вот вам пример ловушки. В какой-то момент Nike отказалась от привычных категорий вроде Running, Basketball, Football перестроила бизнес вокруг Men, Women, Kids. Логика выглядела вполне рационально. Зачем держать отдельные команды для разных видов спорта, если можно объединить ресурсы, собрать больше данных через DTC и лучше понимать мужчин, женщин и детей? Только с точки зрения JTBD здесь есть фундаментальная проблема. Men / Women / Kids - это характеристика человека. Running / Basketball - гораздо ближе к контексту, в котором человек пытается что-то сделать. Вот здесь появляется принципиально другая логика продукта. Она частично убрала из организации специализацию вокруг контекста клиента. Индустрия спортивной одежды и обуви перешла к мерчандайзингу по работам клиента: товар всё чаще организуют не вокруг того, кто ты, а вокруг того, что ты собираешься с ним делать. Посмотрите, как сейчас устроены каталоги. Nike быстро поняла ошибку. У Nike внутри беговой категории уже есть Road Running / Road Racing / Track / Trail Running, а следующим слоем - тип амортизации: Maximum / Responsive / Supportive. Эта именно та логика, по которой сам потребитель всё чаще выбирает спортивный продукт. То есть рынок фактически вернулся к простой мысли: категория должна отражать не человека. Она должна отражать задачу человека.