Ну вот и кончилась стачка, где я снова выступил с докладом, но в этот раз не с бесполезной ерундой, как в прошлый раз. Как запись появится, мб и выложу. На фан встречу все же пришли люди, хотя вопросов никто не задал, либо всем было все понятно, либо не понятно. Сам сходил буквально на 3 доклада (заставили). Скорее всего это была моя последняя какая либо конференция, направление, куда все идет, мне конкретно так не нравится. Ai на Ai Ai погоняет. При всем при этом без какой либо конкретики. Каждый просто рассказывает, что и как внедрить, но только вот циферок на руках нет(на самом деле есть, но все они подозрительно идут вправо и вверх) и конкретных предложений/решений. Ситуация буквально как с роадранером 6 лет, что все рассказывали, как его внедряли, пересказывали общие рекомендации и все. И раньше искать доклады с конкретикой, а не абстракциями было проблематично, сейчас же просто невозможно. Причем проблема буквально в самой теме. Контроля со стороны конечного пользователя над всеми этими Ai практически нулевой, а правила использования диктуются двумя крупными игроками. Максимум, который можно привнести - использование локальных ллм + какой-то общий гейтвей над ними, все. Абсолютно все остальное будет такое же. Из-за чего опыт у всех +- одинаковый и советы +- одинаковые. Любые новые подходы и практики либо рискуют умереть в течении полугода, после подкапотного обновления моделей, либо настолько сложные, что не стоят свеч, поэтому и рассказывать про них смысла нет.

Переходим на следующий этап развития 😮😮 Провели очень клевую страт-сессию с нашим ментором Виктором Савюком (создатель той самой приставки Денди между прочим!) Мы быстро растем в нашем немецком проекте — в этом году сгенерировали уже 2,5+ миллионов долларов выручки, а в команде уже больше 50 фулл- и парт-тайм сотрудников Многие старые процессы не работают, а новые не всегда успевают за ростом, поэтому с помощью Виктора собрали для нас двоих список ключевых проектов до конца года. Вот на чем хотим сфокусироваться: 1. Построить большую контекстную харнесс-обвязку вокруг компании (это такое большое контекстное окно, куда может добавлять данные каждый из сотрудников). Это супер-важно при масштабировании для того, чтобы все жили в одном смысловом поле, в спорах был объективный третейский судья в виде ИИ, и существовал общий источник истины В харнесс сможет вносить свой вклад каждый из членов команды и он ляжет в основу системы онбординга новичков для всех команд и системы алертов об аномалиях в ключевых метриках 2. Выводим наш отдел продаж на новый уровень автоматизации Наши РОПы и тимлиды уже владеют вайбкодингом на уровне сильно выше среднего, только в прошлом месяце мы сожгли порядка 3к баксов на токены для автоматизаций отдела продаж Большая цель — замахнуться на то, чтобы развернуть полноценных голосовых агентов, которые смогут вести полный цикл сделки с клиентом 3. Начинаем строить слой AI-сотрудников в маркетинге. Мы собрали список задач по одному из каналов, описали логику принятия решений в зависимости от кабинетных данных, подключилии нашу creative system (платформу по анализу и предсказанию эффективности креативов), нашли команду людей для оценки решений. Орда киборгов маркетосов скоро начнут штурмовать каналы! Ставьте 🔥, если хочется, чтобы мы детальнее рассказывали про каждый из этих проектов, и пишите в комменты про что хочется услышать в первую очередь

Чтобы к 2030 году войти в топ-25 стран по плотности роботизации, России предстоит серьезно нарастить парк промышленных роботов. В базовом сценарии Strategy Partners он вырастет с нынешних 22 000 до 47 000 единиц, в оптимистичном — до 104 000; с отчетом ознакомился Forbes. Пока Россия занимает лишь 42-е место в мире, но догоняет быстро: в 2020–2024 годах плотность роботизации выросла в 4,8 раза против 1,4 раза в среднем по миру. Подталкивают ее разрыв цепочек поставок, локализация и дефицит персонала. Тормозов хватает: зависимость от импортных компонентов, ограниченная инфраструктура внедрения и высокая ключевая ставка. Не хватает и специалистов, способных не просто запрограммировать робота, но и встроить его в действующую линию, отмечает руководитель направления роботизации Т1 Дмитрий Кайнов. Первую полностью автоматизированную «темную фабрику» в SP ждут в России не раньше 2032–2035 годов. Как России удвоить число промышленных роботов к 2030 году — разбирался Forbes 📸: Фото Salvador Escalante / Unsplash

Также стоит немного упомянуть passthrough-моды (мешапы) — это когда две модифицированные игры запускаются параллельно и используют IPC (межпроцессное взаимодействие — к примеру, общаются через сокет) для передачи информации о сущностях, коллизиях и т.д друг-другу. Подробнее о принципе работы passthrough можно почитать в соответствующем скилле Universal Modder (это такой набор скиллов и тулов для создания модов через любого агента). По сути, такие моды являются визуальным трюком, а не полноценной интеграцией одной игры в другую, хотя и ощущаются именно так. Из примеров подобных модификаций: Mario 64 x Elden Ring, Minecraft x Elden Ring, Minecraft x Skyrim. Очевидным ограничением таких модификаций является то, что их сложно сделать интересными с точки зрения геймдизайна и геймплея ввиду ограничений passthrough-метода. Но повеселиться, собрать много просмотров в соцсетях или просто протестировать какую-то идею вполне себе сойдет. Более интересным и полезным способом остается все-таки обычная модификация одной игры, хоть и силами агентов. Например, в Project Zomboid появилось сразу несколько модов, превращающих изометрическую игру в игру от третьего лица.

Новый UX паттерн: кастдев врет, а галерея смартфона нет. Разбор Dazzle. Марисса Майер (та самая экс-CEO Yahoo) на днях выкатила из стелс-режима проект Dazzle AI с контр-интуитивным тезисом: ваш инбокс врет, а фотопленка говорит правду. Вот как они перевернули подход к сбору данных и профилированию. 1. Решение проблемы холодного старта Вместо синхронизации с календарем, где лежит скучная рабочая рутина, или долгих опросов, где юзер фантазирует, Dazzle просто просит доступ к галерее. ИИ сканирует фотки и достает реальный контекст: куда человек ездит, что ест, с кем тусит по выходным. Продуктовый профит тут понятен: это мгновенная персонализация ассистента вообще без напряга для юзера. 2. Пивот от фичи к платформе Проект вырос из прошлой приложухи Майер под названием Sunshine. Сначала они пилили умную адресную книгу и шеринг фоток. Но проанализировав юзкейсы команда поняла, что настоящая ценность кроется не в обмене фотографиями. Настоящее золото это сам фотопоток как идеальный датасет для обучения персонального ассистента. 3. Запуск и маркетинг Тут все по классике. Подняли 8 млн долларов при оценке в 35 млн. Выходят на рынок через закрытую бету по инвайтам. Это и сервера спасает от перегрузки, и отлично подогревает FOMO. Весь пиар строится на имени фаундера и противопоставлении классическим ChatGPT или Siri, которые опираются на тексты, а не на визуальный контекст. 4. Главный продуктовый риск Понятно, что это приватность. Отдать ИИ доступ ко всей личной медиатеке это гигантский барьер доверия. Дальше все зависит от того, смогут ли они доказать безопасность вычислений на самом устройстве, и перевесит ли магия персонализации страх утечки данных. Для меня главный вывод тут такой: самый ценный сигнал это цифровые следы, которые пользователь оставляет на автомате. Классно, что потихоньку продукты переосмысляют в эту сторону. Пошерили бы данные галереи с таким ассистентом? 👍 - да 👎 - нет @productgames

Сегодня 15 лет, как не стало Стива Джобса Вот, что пишет Тим Кук в этот день:

Есть люди, которые оставляют след в мире, а есть те, кто меняет его полностью. Стив изменил мир и бесчисленные жизни. Он определённо изменил мою жизнь навсегда. Его дух живёт в каждом творении, которое он оставил, и в каждом человеке, которого он вдохновил.

А вот, что написал Джон Тернус, нынешний глава Apple:

Способ, которым Стив научил нас заботиться о каждой детали, каждом опыте, каждом человеке, по-прежнему направляет нашу работу сегодня. Навсегда благодарны.

В Apple осталось не так много ветеранов, кто успел поработать лично со Стивом, поэтому многие ожидают, что именно Тернус сможет вернуть тот самый «дух старой Apple» времён Джобса в новые продукты.

Нейродайджест за неделю (#133) LLM - DevDay OpenAI — OpenAI представила постоянно работающих агентов dots, модель GPT-6.1 Sol и подписку Pro за $500 с Astra Ultrafast. - Лимиты ChatGPT Pro — OpenAI вдвое уменьшает лимит использования ChatGPT Pro за $200 в пересчёте на стоимость тех же запросов в API. Цена подписки не меняется. Компания ссылается на удешевление GPT-6 Sol и Luna и обещает не возвращать пятичасовые лимиты. Изменения войдут в силу в конце месяца, подписчикам раздали эквивалент $2500 в кредитах. - Gemini 4 Argon — закрытое превью для киберзащитников. Первое время цена будет $2/$10 за миллион токенов, такая же как у Sonnet и Sol, потом её увеличат вдвое. Генеративные модели - Репортаж с IROS — прямое включение из Питтсбурга: VLA, тактильные сенсоры и гуманоиды, собирающие мебель IKEA. Миша из магистратуры AI Robotic также рассказал о своей модели HapticVLA, которая учится на тактильных данных, а работает без датчиков касания. Прочее - ML в Ozon — записи докладов с E-CODE о нейросетевых рекомендациях и измерении габаритов товаров с помощью стереокамеры и 3D-реконструкции. - TPU на орбите — Google запустила прототип Project Suncatcher. На спутнике проверят работу TPU при воздействии радиации и перепадах температуры. > Читать дайджест #132 #дайджест @ai_newz

К зумерам все вроде бы привыкли, но корпоративный мир ждёт новая встряска — поколение альфа. Они выйдут на рынок труда уже к 2030 году, и, скорее всего, вообще не будут пользоваться привычными методами коммуникации вроде почты 😦 Лондонская школа экономики и Jabra считают, что они будут отправлять голосовые или на крайний случае записывать их ИИ, а затем пересылать расшифрованный текст. Из плюсов: многим так действительно проще и быстрее выражать свои мысли Из минусов: голосовые сообщения не отображаются в поиске, а также в них легко наговорить бесполезной информации. Кроме того, в международных компаниях из-за акцентов голосовые могут привести к большому количеству недопониманий

Что связывает Xbox 360 со смартфонами нулевых? Xbox 360, HTC HD2, Xperia Play и старые Android-смартфоны — не самая очевидная компания для одного технического расследования. Но если начать копаться в истории ATI, старых GPU, даташитах и драйверах, знакомые следы начинают всплывать в очень неожиданных местах. Автор прошёл путь от видеочипов ATI нулевых до исходников Xenia и Freedreno и реверса GLES-драйвера Adreno. В какой-то момент совпадения добрались уже до регистров и опкодов — и вопрос о родстве совсем перестал выглядеть случайным. Получилась довольно извилистая родословная старого железа, в которой мобильные GPU и Xbox 360 оказываются ближе друг к другу, чем можно было предположить.

ReflectionAI (стартап, который финансирует Nvidia) выпускают какую-то мощную открытую модель Об этом написали Axios со ссылкой на анонимные источники. ReflectionAI – это стартап Миши Ласкина и Иоаниса Антоноглу, который они основали два года назад. Оба выходцы из DeepMind. Ласкин руководил reward modeling в Gemini, Антоноглу – соавтор AlphaGo. Сейчас они оцениваются примерно в $8 миллиардов, недавно привлекли $2 миллиарда, в том числе $800к от Nvidia. Сначала компания занималась RL-агентами для кода, потом переключилась на опенсорс для бизнеса. Свою новую модель они позиционируют как мощную альтернативу DeepSeek, Zai и прочему китайскому опенсорсу. Интересно, что покажут.