3 навыка, которые меньше всего обесценит ИИ ИИ не заменил человека, и ебать как далеко до этого. Более того, чем больше я им пользуюсь, тем больше понимаю, что человека он никогда полностью не заменит. Я тут пару месяцев почти ничего не писал, был полностью погружён в работу. Если помните, у меня почти не осталось людей в команде: около 15 человек на все проекты, когда раньше для такого объёма работы это было бы человек 150. Я сам работаю только с 4–5 менеджерами и кучей ИИ-агентов. Вместо бесконечных созвонов, задач, контроля и расписания, разъёбанного в щепки, я теперь работаю со своей армией супермозгов и очень быстрых рук: создаю тонны гипотез, быстро сам их проверяю и собираю продукты. Не описать мой восторг от того, что у меня в жизни есть ИИ и почти нет людей) Моя рабочая метрика не поменялась: скорость без потери качества. Раньше тест гипотезы занимал 10–15 дней и стоил ведро денег. Теперь это 1–2 дня максимум, и часто я могу сделать всё сам или вдвоём с партнёром. Кайф. Но у этого есть обратная сторона: без людей никуда. Причём я понял это именно тогда, когда перестал с ними много работать. Вот три качества, которые я теперь особенно ценю в людях. Точнее, это те качества, которые мне действительно нужны от человека, который рядом в работе. Для всего остального есть ИИ. Первое — суждение и критическое мышление. ИИ может за минуту выдать тебе 50 вариантов решения, расписать плюсы и минусы каждого и даже сказать, какой он считает лучшим. Но ответственность за решение всё равно остаётся на человеке. Можно получить идеальный анализ и принять абсолютно тупое решение. Потому что иногда нужно просто посмотреть на ситуацию и сказать: «Мы сейчас занимаемся какой-то хуйнёй». Увидеть то, чего нет в данных. Понять контекст. Поставить под сомнение саму задачу или проект. С ИИ наоборот: только закапываешься и масштабируешь хуйню. Второе — любопытство. Это вообще мастхэв. Любопытный человек с ИИ становится в разы сильнее. Он постоянно что-то пробует, копает глубже и не принимает первый ответ за истину. «А почему мы вообще делаем так?» «А что будет, если сделать наоборот?» ИИ очень сильно увеличивает скорость человека, которому действительно интересно разобраться. А если человеку ничего не интересно, он просто получает очень быстрый генератор текста и картинок. Третье — коммуникация. ИИ уже отлично умеет написать письмо, разобрать разговор или подготовить презентацию. Но человеческое взаимодействие он не заменяет. Почувствовать другого человека. Понять, когда надавить, а когда отступить. Договориться. Поругаться и потом нормально продолжить работать. Самому что-то почувствовать и нормально это выразить. ИИ на тебя вообще похуй! Это всё пока очень человеческая территория. И я думаю, что именно эти три навыка будут становиться только ценнее. ИИ теперь с нами надолго. И если одновременно прокачивать в себе эти навыки и учиться выжимать максимум из ИИ, получается очень разъёбная смесь.

Есть такой рак-богомол. Этот хрен видит 12 цветных каналов (мы только 3, если что, а пчёлы и птицы 4) и 6 поляризационных (мы ни одного). Цвет — это длина волны. Поляризация — в какую сторону она колеблется. Муравьи ориентируются по поляризованному свету неба, водные жуки находят так поверхность воды. У рака всё это в диапазоне от ультрафиолета до конца видимого нам света (без инфракрасного). То есть у него все задатки стать лучшим цветовым дизайнером, потому что цвет он видит далеко за привычными нам шкалами. Точнее, мог бы, если бы у него было достаточно мозга. Хватит ли у него способностей стать дизайнером, выяснить не удалось, но: — Цвет он различает хуже нас — до мозга доезжает всё это с очень большим округлением до 25 нм. Мы в середине спектра в зелёных цветах различаем с точностью 1-2 нм, а в несъедобных цветах (наши предки ели листву) вроде фиолетового — 10-20 нм. — Система, похоже, не сравнивает сигналы каналов между собой, а считает их отдельно — скорость важнее точности. Есть камеры, которые могут снимать и цвет, и поляризацию — но они тяжёлые и дорогие. В них используются сложные системы линз, призм и разделителей луча. Из-за этого пиксели цвета и поляризации часто не совпадают друг с другом с идеальной точностью (погрешность десятки пикселей). Начали реверсить рака: — В обычных матрицах фотоаппаратов пиксели RGB лежат рядом друг с другом (фильтр Байера). У рака клетки расположены друг под другом стопкой. Синий свет поглощается на самой поверхности (на глубине около 400 нанометров), зеленый проникает чуть глубже (до 1 микрометра), а красный уходит глубже всего (до 3 микрометров). Один элемент фиксирует сразу три цвета. — Поверх этого пирога прямо на чип напылили микроскопические решетки из алюминиевых нанопроводов (шириной всего 75 нанометров). Они работают как жалюзи, пропуская свет только с определенным углом поляризации. Нанопровода расположили блоками 2х2 с углами 0°, 45°, 90° и 135°. Собрали полноценную матрицу 1280 на 720 пикселей и протестировали. Потребление 250 милливатт (примерно как в телефоне). Очень хорошее качество съёмки поляризации, пространственный шум 2% (норма 5%), точность высокая. Но очень херовый шум считывания, поэтому камера работает только при хорошем освещении. Из-за интерполяции по поляризации ещё и результирующее разрешение ниже физического. Поныряли с ней около Австралии, снимали каракатиц, кальмаров и раков-богомолов. Оказалось, они имеют на теле поляризационные узоры, невидимые нам, которые используют для маскировки или общения друг с другом. А вот прикладные применения этой камеры: — Вскрыли мозг живой саранче, направили на него свою камеру (снимая 20 кадров в секунду) и начали пускать насекомому в усы разные запахи (гексанол и октанол). И увидели без красителя, как в ответ на запах меняется поляризация нейронов мозга. Изменения микроскопические: отражение менялось всего на 0,38% для одного запаха и на 0,45% для смеси. Но этого хватило, чтобы увидеть работу мозга вообще без внедрения красителей! — Растягивали тонкий срез коровьего сухожилия с частотой 1 раз в секунду. Камера в реальном времени показала изменение угла поляризации, который напрямую соответствует тому, как выстраиваются и натягиваются коллагеновые волокна. — Примерно 50–80% так называемых плоских предраковых и раковых поражений кишечника пропускаются врачами, потому что на обычной камере они не отличаются от здоровой слизистой. Ученые подключили матрицу к эндоскопу и исследовали кишечник мышей. Было хорошо видно как тёмные пятна. Слабые места — в конструкции. Например, нанолитография для алюминиевых решеток нестабильная, поэтому там куча битых и кривых датчиков, и нужна компенсация программным фильтром. Ну и интерфейс — поляризацию врач не видит, приходится показывать отдельно. Так рак помог искать рак! Фотографии Cédric Peneau. -- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты — Эй, лосось, знаешь, мы назвали в твою честь цвет! — О, это тааак мило! Серебристо-голубой, да? — Э.. как бы тебе сказать...

Я начала использовать кодинговых агентов (вроде Codex/Claude Code) в марте 2026 года. Первые 3–4 месяца я применяла их в основном для запуска новых экспериментов на базе уже имевшегося у меня кода рисерч проектов, который я полностью написала сама или с соавторами. Это получалось довольно хорошо: агенты отлично справляются с масштабированием экспериментов, а проверять их работу в таких случаях довольно просто, и это в итоге сэкономило мне массу усилий. Но недавно я начала пробовать использовать Claude Code для новых проектов, попросив его написать много нового кода, используя внешние GitHub репо только как ориентиры, добавив сверху новой логики и датасетов. Агент весьма уверенно заявлял, что написал код и запустил эксперименты. Но когда я решила проверить этот код, то там обнаружились ряд проблем с методологией и выбором гиперпараметров, причем некоторые из них выявились только через некоторое время. Дальше я попросила Claude внимательно перепроверить код. Он действительно нашел несколько ошибок и согласился, что некоторые гиперпараметры были выбраны случайно — он не сумел/не захотел нормально проанализировать внешний GitHub репо и понять, какие гиперпараметры верные. Но один цикл такой проверки и исправления не решил всех проблем. Ради интереса я попросила Claude повторить проверку и исправление еще несколько раз, и в следующих нескольких циклах он находил новые баги, часть из которых влияла на постанову эксперимента, а часть вообще возникала из-за предыдущих исправлений. К чему это я: это явно не сюрприз, что агенты делают ошибки, а я, безусловно, не самый опытный пользователь подобных агентов, и мои конфиги и промпты далеки от идеала. Но беспокоит меня вот что: я вполне могу представить людей, которые используют агентов для запуска экспериментов и написания статей на основе полученных результатов. Но без нормального понимания методологии исследований и тщательной проверки кода такие эксперименты с высокой вероятностью будут содержать ошибки или даже окажутся некорректными. Понятно, что и до появления агентов не было гарантии, что все эксперименты, описанные в статьях, точно верны. Но теперь порог входа стал сильно ниже, и стало гораздо проще получить неверные результаты, даже не подозревая о наличии в них ошибок. Возможно, одним из способов решения этой проблемы могло бы быть обязательное требование прикладывать код проекта к сабмиту статьи. Мы могли бы сделать автоматическую проверку структуры экспериментов для тех статей, которые скорее всего будут приняты, и более внимательно ревьюить те работы, в которых эта проверка выявит что-то подозрительное.

Внедрение через насилие В маленьких системах (агентствах, компаниях, командах) внедрение в работу новых инструментов - это вопрос воли фаундера или просто ответственного. Выглядит примерно так: нас тут в команде пятеро, у нас хватает свободного времени, решили, что нам нужна аи-кластеризация, накидали пайплайн, используем, все довольны. Чем старше я становлюсь и чем больше людей у нас работает, тем отчетливее я понимаю, что даже на такой сравнительно небольшой системе как у нас (около 100 человек), политическая воля меня как основателя работает чем дальше, тем хуже. Поясню на простом примере. Уровень давления 0: 2-3 года назад степень развития ИИ становится достаточным, чтобы внедрять его в сеошную рутину: кластеризация, очистка ключей и так далее. Мы это обсуждаем в команде, но все ответственные внутри, кому целесообразно этим заниматься, завалены работой по уши. Такой работой, за которую уже заплачены клиентские деньги. Брать человека под это со стороны вроде бы неэффективно. Поэтому ничего не происходит, я время от времени ною в командном чате, но мне говорят: ты что, хочешь чтобы мы просрали сроки вот тут или вот тут ради этого ресерча? Уровень давления 1: года с полтора назад мы просрали крупный тендер, потому что у нас не было готовых ИИ инструментов для обработки больших массивов семанта. Это уже был сильный звоночек, это были серьезные деньги и мы начали что то делать. Что-то по итогу было сырое и не очень готовое, но все уже поняли, что просранный тендер сегодня - это без работы завтра. Уровень давления 2: спустя еще некоторое время, мы, хоть и с сырыми инструментами, выиграли другой крупный тендер на обработку семантики, и вопрос встал ребром: либо мы обосремся на подписанном договоре, либо разработка и семантика в сжатые сроки доделают процесс до идеала. При этом, когда мы в тендер заходили, я понимал что инструмент у нас еще сыроватый, но я также понимал и то, что выиграть тендер - это единственный способ быстро доделать инструментарий; необходимо создать сильное внешнее давление на ответственных, помимо моих увещеваний. По итогу, конечно, доделали вовремя, сейчас работает хорошо, будем улучшать еще, клиент, как минимум, доволен. Другой пример на сильно большем масштабе: кто то ответственный наверху понимает, что пора бы уже заранее ставить сетки поверх бочек с нефтью. Но от ответственного до конкретного собственника конкретной бочки - огромное расстояние, прямого воздействия нет. И пока часть бочек не сгорят, сетки никто ставить не начнет. В чем тут мораль по итогу? Если какие то ваши инициативы и внедрения протухают по дороге, подумайте не о том, чтобы топать ногами на подчиненных, а о том, чтобы создать внешний стимул, угрожающий той модели жизни/работы, в которой подчиненные привыкли работать.

Всем привет! Обучил адаптер который заменяет Квен-4б на младшего брата Квен-0.6б в Клейн-4б https://huggingface.co/AiArtLab/qwen3-0.6b-4b-adapter Qwen3-0.6B text encoder adapter for FLUX.2-klein-4B Replace klein's 4B text encoder with a 0.6B one — 7.5 GB VRAM and ~0.3 s/step less. Те можно разгрузить немного рам и сэкономить бакс-другой на инференсе Устал как скотина нет сил описывать как я не спал всю ночь дипсик пиная Вроде неплохо вышло - к моему удивлению даже текст немного тащит в 6 раз меньшая модель. Комфи тоже сгенерил Может ломаться на редких сложных токенах - все таки я ГПУ-бомж По качеству +/- как в базе где то лучше где то хуже - без чудес

AMD разрабатывает аналог DLSS 5 Neural Lighting По сообщениям инсайдера Kepler_L2, AMD ведет работу над собственной технологией нейросетевого освещения (Neural Lighting), создаваемой как аналог решений Nvidia. В экосистеме конкурента Neural Lighting входит в стек нейронного рендеринга (Neural Rendering) и заменяет традиционные шейдеры машинным обучением. Из-за высокой вычислительной нагрузки аналог от AMD, вероятнее всего, станет эксклюзивом архитектуры RDNA 5. Чтобы избежать недочетов DLSS 5, инсайдер предлагает дать нейросети прямой доступ к геометрии, структуре BVH, материалам и буферам глубины, а также разделить задачи: одна модель отвечает за освещение, вторая — за шейдинг, с полным отказом от этапа цветокоррекции.

Конкуренты подняли раунд. Всё, поезд ушёл? После прошлого поста про Ask напрашивается вопрос. Мы пишем на слайде «3 наших конкурента подняли раунд A», а инвестор может прочитать это как «рынок уже поделили, вы опоздали». На разборах этот страх звучит постоянно, причём с обеих сторон стола. Фаундеры прячут сильных конкурентов в самый низ таблицы, рассказывая про фичу, которую они вчера допилили, а конкуренты нет. А инвесторы ставят красный флаг, подразумевая «красный океан». В 2011 году Эрик Юань ушёл из Cisco, где руководил разработкой WebEx (тогда главный сервис видеоконференций для корпораций), и пошёл делать очередной сервис видеозвонков. Рынок выглядел закрытым наглухо: WebEx, Skype, который как раз купил Microsoft, GoToMeeting, Google. Фонды отказывали один за другим, и некоторые прямо говорили: делай что угодно, только не видеосвязь. Первые $3 млн дали ангелы, в том числе основатель того самого WebEx. Дальше вы знаете. Самое интересное здесь в том, как одни и те же цифры можно прочитать по-разному. Выручку WebEx и GoToMeeting в сотни миллионов долларов большинство фондов видело как доказательство, что рынок занят. Но те же цифры доказывали и другое: рынок огромный, и люди уже платят за эту задачу. А переход с тяжёлого корпоративного софта в облако и мобильные давал новичку шанс. Раунд у конкурента работает так же. Кто-то уже сделал за нас самую дорогую часть работы: убедил фонд, что проблема существует, за неё платят, и на ней можно построить большую компанию. Минус тоже есть: фонды из их раунда можно вычёркивать из своего списка. А остальным инвесторам нам остаётся показать, где мы с конкурентами не пересекаемся: другой сегмент, другое гео, другой канал продаж. И что на растущем рынке, где лидер держит условные 5%, места хватит ещё нескольким игрокам. Настоящий повод насторожиться выглядит иначе. Рынок перестал расти, три игрока держат большую часть выручки, и новые раунды в нише уже никто не поднимает, а компании начинают скупать друг друга. Вот там действительно поздно. Пустое поле без единой сделки тоже повод присмотреться. Возможно, мы просто пришли раньше всех, но чаще туда уже кто-то заходил и ушёл ни с чем. Стоит сначала выяснить, кто это был и почему не получилось. Когда я вижу на слайде конкурентов с раундами, я не думаю «опоздали». Я думаю: «окей, рынок есть, а вы-то чем отличаетесь?» Если на это есть ответ в одно предложение, слайд с конкурентами становится одним из самых сильных в деке. А вам инвесторы говорили «рынок уже занят»? Расскажите в комментариях, чем ответили и сработало ли. Андрей Резинкин | Money For Startup

Накопилось по #minimaxH3 - часть 24 github.com/MiniMax-AI/MiniMax-H3/tree/main/skills - #Skill папка в официальном репозитории H3. 8 стилевых скиллов huggingface.co/Asirus/TaoMate_H3_3_Step_LoRA - ещe 2 ComfyUI-версии TaoMate github.com/Code2Collapse/ComfyUI-CustomNodePacks - нода для стабилизации видео #stabilize huggingface.co/Comfy-Org/MiniMax-H3/tree/main/vae - #VAE INT8 перезалили, обновленная версия Замена #ControlNet-pose — расширение кадра через аутпейнт дает стабильное движение даже при несовместимых пропорциях тела pastebin.com/BUBUJpwK #workflow #pose2video huggingface.co/spaces/multimodalart/h3-acceleration-arena - лидерборд пополнился VDN-H3, TaoMate H3, LightX2V 1.2 huggingface.co/FastVideo/FastVideo-FastH3-8-Step-V2 - обновился ускоритель github.com/spacesimeco-hue/Chain-Motion-AI-Video-Editor - видеоредактор поверх #ComfyUI в браузере: таймлайн, библиотека ассетов, регенерирование сегментов github.com/aa335615543-ux/BUNNY_H3_Conditioning_Bridge и huggingface.co/JOKER141/BUNNY_H3_Conditioning_Bridge - адаптер кондиционирования для H3, который чинит кто что делает в видео github.com/vizart-vj/ComfyUI-MiniMax-H3-LongMedia - обновился кастом пак для генерации длинных видео от @vj_vizart

ZTE представила флагманский смартфон Nubia NaviX Ultra Новинка получила встроенную ИИ-систему Doubao, которая выполняет голосовые команды, включая бронирование билетов, и может работать офлайн. Для запуска ИИ предусмотрена отдельная оранжевая кнопка со сканером отпечатков пальцев и поддержкой голосовой аутентификации. Устройство будет доступно в фиолетовом, розовом, белом и чёрном цветах. Основные характеристики: • Дисплей: 6,78″, LTPO OLED, 2800 × 1260, 1–144 Гц • Чипсет: Snapdragon 8 Elite Gen 5 • ОС: Nebula AIOS • Камеры: 200 Мп + 50 Мп ширик + 64 Мп перископ + 32 Мп селфи • Память: 12+512 ГБ / 16+512 ГБ / 16+1024 ГБ • Связь: Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0, NFC • Защита: IP68/IP69 • Аккумулятор и зарядка: 7100 мАч; 90 Вт, 50 Вт • Цена: от 5999 юаней (~78 800 ₽)

Агент с токеном из гита работает так быстро, что кластер не отличает его от атаки Пока ИИ-ассистент просто подсказывает фрагмент кода, риск детский, ну примет кто-то плохое предложение молча, ну утечёт лог с секретом. Совсем другое дело, когда агенту вручают токен из гита, облачные креды или ServiceAccount в кластере. Теперь он создаёт, меняет и сносит ресурсы с такой скоростью, что Kubernetes не поймёт, это атака или просто сработала слишком мощная автоматизация. И вот в эту секунду удобный помощник по продуктивности превращается в новую нечеловеческую идентичность со своими правами, зоной поражения и пропиской в вашей модели угроз. А инъекцию он подхватит откуда угодно, хоть из README, хоть из лога сборки, который никто и не думал считать опасным. Спорить, будут ли разработчики этим пользоваться, поздно. Уже пользуются. Обсудим, как удержать агента там, где его видно и можно остановить.

💰 Оттенков серого все меньше: теперь только каждый одиннадцатый россиянин получает серую зарплату С 2006 года доля граждан, получающих зарплату "в конверте", снизилась с 19% до 9% работающего населения. Об этом говорит ВЦИОМ. Чаще — хоть и не слишком — с этим сталкиваются те, кто работает в негосударственном секторе. Также связь прослеживается с материальным положением: чем ниже россияне оценивают свой доход, тем чаще они сообщают о полностью или частично серой зарплате. Однако отношение к зарплате "в конверте" все равно достаточно терпимое: 46% выбрали вариант "скорее с пониманием". За последние три года их доля выросла на 4 п.п. Более половины респондентов (55%) согласились бы получать зарплату неофициально, если бы ее увеличили вполовину. А 37% — совсем против такого варианта. 📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Фидбек – продуктовая валюта, которая подвержена инфляции и обесцениванию, а задержка между фидбеком и последующей реакцией и действиями на него является процентом по кредиту доверия и лояльности от пользователей.

Спрошенный и проигнорированный фидбэк хуже, чем не спрошенный (древняя мудрость китайских продактов)

Фидбек бывает двух типов: «решить сейчас» и «зафиксировать паттерн», и по своей сути они являются частью и продолжением друг друга. Мгновенный ответ на фидбек – это защитная реакция мозга и отговорка, бери минимум два дня между сообщением и требуемой реакцией вместо быстрого «услышал/согласен/не согласен». Тот, кто просит фидбэк, заранее определяет вопросом, какая область правды допустима. Тот кто отвечает на вопрос ограничен в ответе своей возможностью уйти от риска его оценки и зоны комфорта. Стандарт работы с фидбеком: 1) факт (что видел?), 2) подтверждение (это так?), 3) гипотеза (что это может значить 3 варианта).

Интервью с довольными юзерами бес-по-лез-ны, они лишь тешат эго

Ушедшие юзеры – вот чистейший фидбэк, свободный от искажения присутствия чего-либо кроме отказа. Внутренний фидбэк команды предшествует пользовательскому. Самый правдивый фидбек формирует саппорт, чувствующий фичи заранее и оказывающийся правым в 99% случаев. Любите и цените саппорт. Запроса фидбэка в контексте 1 фичи/механики внутри определённого этапа user journey /CJM в 10 раз эффективнее, чем общие вопросы. Вот так странно этовсё работает. Для КАЖДОГО фидбека в базе должна быть сделана запись через Х времени: изменилось: да/ нет, как именно, почему. Ротируйте инициацию фидбека. Разнообразие а)каналов и б)контекста(!) сбора фидбэка должно соответствовать разнообразию сбоев Системы.

Фидбек о самой обратной связи свят

Пользователь учится у продукта быстрее, чем его команда Система развивается способностью учиться на ошибках Пользователь это Система Молчание – тоже фидбек. Тишина трёх видов. Осмысливайте друг друга, впитывайте Суть. Истинная благодарность за фидбек приходит после изменений 🙏