Написал знакомый продакт. Вам знакома боль?

на текущем месте работы сталкиваюсь с тем, что некоторые коллеги выполняют задачи с помощью ллм (тут все ок), но не удосуживаются когнитивно обработать ответ. просто копи-пастят первый же отпут моделей в чаты, в комментарии к задачам, принимают странные решения и так далее. генерят очень много слабых артефактов на 10+ страниц или гигантские таблицы, в которых сами разобраться не могут, и довольны собой мне же приходится очень много времени тратить на то, чтобы понять содержимое. задаю много уточняющих вопросов, на которые на звонке, например, ответить не могут, уходят спрашивать модель, возвращаются опять с бессмыслицей. доходит до абсурда вот пример, одну задачу по аналитике не можем решить уже три месяца, потому что главный аналитик все делает через кодекс, даже отвечает на сообщения, а исполнители не могут понять, что он от них хочет. прямым текстом пишут, что не понимают, тот объясняет опять через модель, и так по кругу. кое-как удалось затащить аналитика на звонок с исполнителем, чтобы они голосом обсудили, что не хватает, чтобы закрыть задачу. поняли все за 20 минут на звонке продакты из соседнего продукта генерят десятки продуктовых гипотез (типа убрать скидки, чтобы повысить маржу) без предоставления достаточного контекста моделям, тратим часы на звонки, чтобы разобраться, что это все дерьмо неприменимо коллеги не запоминают решения, потому что не они к ним приходили и все в таком духе. в общем, вместо ускорения работы, ллм накидывают только задач и времени на принятие решений

Палец вверх 👍 - вы тоже недовольны, робот 🤖 - у вас ИИ ходит по струнке. Если есть поучительные истории, делитесь в комментах.

✔️ Gemini получит функцию исходящих звонков и навигации по IVR-меню Google тестирует функцию Call for Me, с которой агент Gemini самостоятельно звонит в организации от имени пользователя. На этапе пилота инструмент доступен в США в бета-версии приложения «Google Телефон» для пользователей Pixel 11 с платной подпиской Gemini. Агент совершает исходящие звонки с реального номера абонента, ориентируется в IVR-меню, ждет на линии ответа оператора и передает заранее согласованные данные. Среди сценариев заявлены бронирование ресторанов, перенос записей и проверка наличия товаров. Во время разговора на экране транслируется реалтайм-стенограмма. Пользователь может контролировать процесс и перехватить управление в любой момент. Закрытый характер тестирования в Google объясняют необходимостью дополнительной калибровки модели для работы с нелинейными живыми диалогами перед глобальным релизом. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Компания, создававшая косметику для гейш, оказалась одним из бенефициаров ИИ-бума 🤔 Дело в том, что японская Sakai Chemical, которой уже 108 лет, когда-то научилась делать оксид цинка — его использовали вместо токсичных свинцовых белил в гриме гейш и актёров кабуки. Ну, а затем они прокачались в целом в производстве очень мелких и однородных частиц и начали помогать и в создании солнцезащитных кремов, и в создании шин. Спустя век их технологии неожиданно пригодились и для ИИ. Сегодня Sakai производит сверхчистый титанат бария — из него делают крошечные керамические конденсаторы, которые в огромных количествах используют в ИИ-серверах для стабильной работы чипов. Из-за бума ИИ заказы на этот материал Sakai удвоились, а существующих мощностей начинает не хватать. Так что компания теперь готовится расширять производство. Вот куда нужно было вкладываться… 🤑

Давайте знакомиться. Я Саша Русанова и это мой канал - Kruasanova PRO IT Здесь технологии встречаются с людьми. Иногда буквально. Меня зовут Александра Русанова. Я работаю на стыке IT, Devrel, HRи технологических трансформаций. Развиваю ИТ-компетенции, профессиональные сообщества, занимаюсь трансформацией производственных процессов и помогаю людям и технологиям находить общий язык. А ещё я путешествую, отжимаюсь в самых странных точках планеты Земля, интересуюсь наукой, искусственным интеллектом и всем, что ещё вчера казалось фантастикой. Однажды мне стало интересно не просто читать о том, как меняется мир, а разговаривать с людьми, которые непосредственно его меняют. Так появились Биты реальности - подкаст, где технологии пересекаются с реальной жизнью. В моих подкастах мы обсуждаем всё: от искусственного интеллекта в медицине и космических технологий до психологии разработчиков, биохакинга, роботов и цифровой безопасности. Здесь можно смеяться, спорить, задавать неудобные вопросы и пытаться разобраться в сложных вещах простым человеческим языком. А вот и небольшая библиотека моих подкастов. Выбирайте, с какого начать. Доступ разрешить? Всё о кибербезопасности и приватности Что интернет знает о нас? Можно ли удалить свои данные и существует ли вообще цифровая приватность? YouTube | VK | Rutube | Яндекс Музыка | Звук Между нами роботы Разбираем роботов на запчасти. И человеков тоже. Поговорим не только про железо, но и про любовь. Смогут ли машины заменить нам людей? YouTube | VK | Rutube | Яндекс Музыка | Звук Космос без багов С космонавтом Сергеем Рязанским разбираемся, как устроены космические технологии, что происходит за пределами Земли и насколько безопасны космические полёты. YouTube | VK | Rutube | Яндекс Музыка | Звук AI как Месси: революция в футболе, аналитике и спорте Как искусственный интеллект меняет профессиональный спорт? Можно ли просчитать победу алгоритмами и какие технологии уже используют спортсмены? YouTube | Rutube | Яндекс Музыка | Звук AI в медицине: как это работает? Может ли искусственный интеллект спасать человеческие жизни? Как технологии помогают врачам и где проходит граница между алгоритмом и человеком? YouTube | Rutube | Яндекс Музыка | Звук Хакнуть кодера: взгляд айтишного профайлера Собираем ИТ-команду по психотипам. Как понять разработчика, найти подход к системному аналитику и почему с некоторыми коллегами так сложно договориться? YouTube | Rutube | Яндекс Музыка | Звук Биохакинг: от стволовых клеток до регенерации Сможем ли мы восстанавливать органы, продлевать молодость и управлять собственным организмом? Наука, технологии и будущее человеческого тела. YouTube | Rutube | Яндекс Музыка | Звук Motion Design: деньги, перспективы, обучение Как превратить творчество в профессию? Сколько зарабатывают моушн-дизайнеры, чему учиться и как попасть в индустрию? YouTube | Rutube | Яндекс Музыка | Звук Разговор по душам с разработчиком/психологом Как Саша варила борщи разработчикам и чем это всё закончилось? Психология, отношения и немного закулисья ИТ. YouTube | Rutube Цифровая трансформация мусорной империи Как технологии меняют даже самые традиционные отрасли? Автоматизация, логистика отходов и загадка чёрных пакетов петербуржцев. Яндекс Музыка | Звук А здесь, в @kruasanova_as, я делюсь технологическими новостями, собственными исследованиями, интересными кейсами, путешествиями и размышлениями о будущем. Мне нравится разбираться в том, как устроен мир. А ещё больше нравится делиться тем, что удалось узнать. Добро пожаловать в Kruasanova PRO IT. Располагайтесь. Будем вместе разбираться в будущем, которое уже наступило. https://t.me/kruasanova_as Всё ещё пишет сама и помогает сохранять ваши данные. По вопросам рекламы, участия в подкастах пишите сюда: @rusanova_as #kruasanovaproit #битыреальности #русановасаша #ит #ии

Вероятно, Nvidia Blackwell попадёт в Китай в виде графических адаптеров RTX Pro 5500 Китайские власти могут разрешить компаниям закупать профессиональные видеокарты Nvidia RTX Pro 5500 на архитектуре Blackwell. Регуляторы уже запросили у бизнеса планы закупок и объяснения, как будут использоваться эти ускорители. RTX Pro 5500 оснащена 21 760 ядрами CUDA и 84 ГБ памяти, поэтому может пригодиться не только для рабочих станций, но и для задач искусственного интеллекта. Теперь всё зависит от реакции США, которые пока не хотели снимать ограничения на поставки чипов Blackwell в Китай. #nvidia #blackwell #rtxpro5000 #китай 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Дайджест новостей за две недели 14–27 сентября 2026 Раз в неделю я выпускаю обзор самых интересных новостей финансов и технологий в России и мире (одновременно в формате текста, видео и подкаста) – достаточно потратить всего 15–30 минут, чтобы быть в курсе событий.

В этот раз большой дайджест, сразу за две недели. Много чего интересного произошло!

Темы прошедшей недели: — Тема недели: Новые налоги и сборы для россиян — Международные новости: Новые санкции для поддержки санкций — Новые AI-модели: Anthropic против OpenAI — Финансы в AI: Будущее IPO Anthropic — Политическая дискуссия: Споры вокруг рисков ИИ накаляются — Большой блок: Риски AI — Подкаст недели: Лучшие дебаты про безопасность AI для нормисов — Инновации в AI: Замена LLM — Новости технологий: Роботы будут еще круче — Крипта: ЦБ и Мосбиржа — Хорошие новости за две недели Топовые посты прошлой недели из моего второго канала: 🐌 Разбор кейса, где рой агентов ломанул правительственный сайт Австралии 🐌 Ретроспектива дискуссии о безопасности AI с Иваном Ямщиковым, в которой я участвовал три года назад 🐌 Об аргументах Робина Хэнсона против рискованности ИИ 🐌 Очередной провальный горизонтальный сейф-спейс 🐌 Прикольная игра в подбрасывание монетки #RationalNews #нетвойне текст | видео | подкаст

Это одно из самых практичных применений ИИ на рельсах 🚆 А что, если проверка железнодорожных путей перестанет быть плановым мероприятием и станет происходить постоянно? Кто-то построил инспекционное устройство на базе Raspberry Pi, чтобы показать, как это может работать: 📷 Камера Pi → снимает пути 🤖 ИИ → обнаруживает дефекты и трещины 📍 GPS → фиксирует местоположение 📳 Вибрация → улавливает аномальные движения 📝 Логирование → формирует записи Прототип — это лишь малая часть. Главная идея в том, чтобы перестать проверять по расписанию и начать наблюдать непрерывно, чтобы проблемы выявлялись, пока они ещё незначительны. #интересное

AI negative hallucination (отрицательная галлюцинация) — это сбой в работе искусственного интеллекта, при котором модель игнорирует, «не видит» или полностью удаляет существующие данные, факты или элементы контекста.В отличие от обычной (положительной) галлюцинации, когда ИИ придумывает несуществующие факты, при отрицательной галлюцинации он ведет себя так, будто реальной информации или объекта не существует. Почему это происходит?Перегрузка контекста: Современные модели могут принимать огромные объемы текста, но их фокус внимания (Attention mechanism) распределяется неравномерно. Информация из середины промпта часто теряется.Проблема «Безопасности» (Over-refinement): Иногда в попытках снизить классические галлюцинации разработчики так сильно зажимают рамки генерации ИИ, что модель начинает чрезмерно перестраховываться и просто отбрасывать любые данные, в которых она хоть немного «сомневается».Ошибки токенизации и фильтрации: Важная деталь может быть отсечена алгоритмами очистки данных или некорректно разбита на токены, из-за чего ИИ не связывает её с основным запросом.

ИИ, безусловно, увеличивает продуктивность, но он не сделает бедные/отстающие страны и компании автоматически богаче. Причина очень простая: эффект от зависит от способность эту технологию конвертировать в экономическое преимущество. А это больше про человеческий капитал, чем его замену. Выиграют от ИИ те страны и те компании, которые наиболее энергичны, адаптивны, мобильны и имеют человеческий капитал для трансформации технологий в реальный экономический эффект. Представьте себе трактор, который привезли в бедную африканскую страну. В теории он должен увеличить продуктивность, но на деле без тракториста, механика, топливной инфраструктуры, запасных частей и адаптации процесса пахоты, посева и все такое. С ИИ эта аналогия х100 важнее: он заменяет в первую очередь высокооплачиваемый и интеллектуальный труд. Компания со 100 юристами и до экономика с 5% ВВП в юриспруденции получит огромный буст производительности, а ферма или аграрная страна - почти никакого. Еще более важно построение системы для внедрения ИИ. Компания с супер мобильной, адаптивной и переводовой инженерной культурой и огромной личной ответственностью на местах (NVIDIA, Anthropic, Stripe) получают х2 производительности в год, тогда как традиционные ИТ-галеры застрявшие в мире «я начальник - ты дурак», ненужных планерках, кодерах с неподвижными мозгами, немотивированными сотрудниками, дай Бог, 25%. Богатые от ИИ будут богатеть не только из-за роста ценности капитала (это тоже), но и из-за возможности более эффективно внедрять технологический капитал. Они имеют систему менеджмента, институты, системные подходы, инженерную культуру и подход основанный на реальных инновациях вместо бумажек, отчетов, карьерных войн, распила и бюрократической возни. Важно не образование или наличие технологий, а способность (и скорость) эти технологии внедрить в общую систему и получить экономически значимые результаты. Это отличит тех, кто иксанется от тех кто помрет вследствие ИИ.