Анализ 155 ТЫСЯЧ вакансий 🤯 Что происходит на IT-рынке? На Хабре вышла очень интересная статья: автор MrSotnik проанализировал 154 930 уникальных IT‑вакансий в России за май-сентябрь 2026 года. Делюсь выводами, которые кажутся мне интересными: 😎 Почти 80% вакансий с грейдом приходятся на Senior и Lead Среди вакансий с указанным в заголовке грейдом 42% – это Senior, 36% – Lead. На Junior приходится всего 8%, а на стажеров – 4%. При этом каждая пятая Junior-вакансия с указанным опытом требует от 2 лет стажа. 💰 Самый большой скачок зарплаты – между Junior и Middle Медианная предлагаемая зарплата Junior составляет 80 тыс. рублей, Middle – 165 тыс., Senior – 190 тыс., Lead – 200 тыс. Получается, переход от Junior к Middle дает разницу в зарплате +106%, а между Middle и Lead она составляет всего 21%. 👧 Навыки работы с ИИ дают прибавку к зарплате ИИ упоминается в 21% вакансий. При этом медианная зарплата в вакансиях с упоминанием ИИ выше на 52% для управленцев, на 13% для продактов и на 16% для QA. А вот в разработке разницы практически нет. Возможно, для разработчиков ИИ уже стал базовым ожиданием, а не конкурентным преимуществом. 🚩 «Мы дружная семья» – реальный рэд флаг Медианная зарплата в вакансиях с этой фразой меньше на 19%. Упоминания «многозадачности» и «молодого коллектива» снижают зарплату на 14%. 🤔 В вакансиях без зарплаты потенциально больше денег В 57% IT-вакансий не указана зарплата (для продактов – вообще в 80%). Но автор статьи построил модель для оценки таких предложений: получилось, что в вакансиях без вилки медианная зарплата = 168 тыс. рублей, а вот в вакансиях с открытой зарплатой = 104 тыс. 💸 Как сфера компании влияет на зарплату Вот сравнение медианных зарплат: • финтех – 235 тыс. рублей • крипта/Web3 – 225 тыс. • банки – 200 тыс. • ритейл – 135 тыс. • e-commerce – 120 тыс. • госсектор – 100 тыс. Теперь мы знаем, что самые обделенные на текущем рынке – это джуны-айтишники из госсектора без навыков ИИ 😭 А если серьезно, что думаете про результаты исследования?

Вода или напитки без сахара? Всемирная организация здравоохранения не рекомендует сахарозаменители для контроля веса — на фоне неоднозначных данных наблюдательных исследований. А ещё давно спорят, не нарушают ли подсластители регуляцию аппетита, мешая удержать сброшенные килограммы. Учёные из Ливерпульского университета решили проверить вопрос напрямую и следили за участниками целых два года. В исследовании SWITCH участвовали 493 взрослых с лишним весом или ожирением. Их случайным образом разделили на две группы: одни каждый день пили воду, другие — обычные магазинные «диетические» напитки с сахарозаменителями. Такое распределение — важная деталь: в отличие от наблюдательных работ, где ищут лишь связи, здесь проверяли сам эффект. В напитках были аспартам, ацесульфам калия и сукралоза, причём их потребление с большим запасом укладывалось в допустимые нормы европейского агентства EFSA. Обе группы параллельно проходили программу снижения веса с поведенческой поддержкой. Итог через 104 недели — по сути ничья. В «диетической» группе люди в среднем сбросили 4,8 кг, в «водной» — 3,7 кг. Разница кажется ощутимой, но она статистически незначима: её нельзя уверенно отличить от случайного разброса. Обе группы удержали результат, в том числе весь последний год, когда поддержка программы уже закончилась. В обеих группах уменьшились обхваты талии и бёдер, улучшились состав тела и ряд показателей обмена веществ. По давлению и холестерину клинически значимой разницы между группами не нашли. Сахара обе группы стали потреблять меньше, а в «диетической» снижение оказалось даже чуть заметнее. Опасения, что подсластители нарушают регуляцию аппетита и вредят обмену веществ, в условиях эксперимента не подтвердились. Но есть важные оговорки. Вес снижался в рамках комплексной программы, поэтому приписать результат одним только напиткам нельзя. И ещё: исследование профинансировала Американская ассоциация производителей напитков. Команда заявляет, что работала независимо и сама контролировала анализ и публикацию результатов. @vselennayaplus

🔬 Search или extract? Новое исследование о памяти ИИ-агентов и decision models. В сообществе разработчиков ИИ-агентов давно спорят: что лучше для долговременной памяти - извлекать факты из диалога с помощью LLM или просто хранить и искать нужные сырые реплики? Новый препринт даёт логичный ответ - выбор зависит от бюджета на контекст. Со своей стороны изначально знал, что трек RAG и память в нашей работе пересечется (и так оно у нас и вышло). Мы вели разработку как extract методов подобно mem0, так и memory RAG с поиском по заметкам или сырым диалогам. Закономерно, что jev like модель, как развитие поиска (в лице выбора и ранжирования) станет хорошим дополнением для темы памяти. Но вернёмся к статье... 📊 Суть эксперимента Авторы сравнили подходы на диалоговых бенчмарках LoCoMo и LongMemEval: • Turns + Jev - выбираем лучшие сырые реплики за один вызов Jev. • engram v2 - система извлечения фактов, где LLM извлекает факты, Jev управляет ими (ранжирует/выбирает). •Turns + cosine (базовое ранжирование). •Turns + LLM (LLM-ранжировщик gpt4o mini). 🎯 Результаты 1. При строгом бюджете контекста сырые реплики не уступают извлечённым фактам: разница всего 0.5 пункта (77.0% против 77.5%) при чтении контекста в 265 против 251 токена. Это укладывается в заранее установленный зазор метрик в 5 пунктов. 2. Экономия на поиск сырых реплик - решение обходится в 3к (!!!) раз дешевле, чем извлечение фактов ($0.00061 против $1.865 за 1000 реплик). 3. Однако, польза от ранжирования резко падает с ростом бюджета. Если при выборе 3 из 30 кандидатов ранжирование даёт +17.4 пункта на LoCoMo, то при 20 кандидатах - всего +1.5. На LongMemEval: +9.1 и +1.1 соответственно. 4. При большом бюджете системы извлечения а-ля. Engram становятся точнее (82.4% против ~77.6% у Turns + Jev). 5. Jev против cosine ранжирования. Косинусный поиск на своём оптимальном k=6 даёт точность 68.6%, в то время как Turns + Jev — 77.0%. Выводы. При жёстких ограничениях (короткий контекст до 512 токенов) качественное ранжирование сырых реплик может заменить извлечение фактов, будучи на порядки дешевле. При больших бюджетах преимущество переходит к extract моделям. Отмечу, что Jev-селектор оказался не хуже LLM-ранжировщика (разница 0.4 пункта), но работал втрое быстрее. И это неплохое развитие rag memory систем дёшево и сердито. 😏

Всего 5 дней с ChatGPT оставляют шрам на нашей сверхспособности - воображении В лабораторном эксперименте 60 студентов 7 дней решали творческие задачи. Со 2-го по 6-й день половина из них стала «интеллектуальными кентаврами», работая в паре с ChatGPT. Креативность идей и решений у них заметно повысилась (но при этом повысилась и однородность идей – они потеряли в разнообразии). На 7-й день «интеллектуальных кентавров» снова превратили в обычных студентов, лишив их доступа к ChatGPT. Креативность тут же упала до исходного уровня (зафиксированного в 1-й день) и не «отжалась» даже через месяц (при контрольном замере). Т.е. все как в русских пословицах: «Чужое добро впрок не пойдёт» и «С ветру пришло, на ветер и ушло». Увы, но экспериментальное подтверждение народной мудрости этими двумя пословицами не закончилось. Подтвердились и русская «Не всякой находке радуйся» и международная «Бесплатный сыр бывает только в мышеловке». За 5-дневный всплеск креативности пришлось изрядно заплатить. Потеря разнообразия идей, случившаяся со студентами, работавшими в паре с ChatGPT, так и не восстановилась, что было повторно зафиксировано через месяц. Авторы назвали это творческим шрамом: усиление креативности уходит вместе с доступом к модели, но приобретенная однородность идей остается в качестве шрама.   Метаанализ 28 исследований (8214 участников) показывает ту же картину в целом: в паре с генеративным ИИ люди справляются с творческими задачами лучше (g = 0,27), но разнообразие их идей падает намного сильнее (g = −0,86). В паре с ИИ мы воображаем лучше, но одинаково.   Но это еще не все. Варианты генома, связанные с творческими профессиями – прибежищем самых креативных людей с самым сильным воображением (имаджинавтов, как я назвал их в 2019 году), – статистически сопряжены с меньшим числом детей. Если эта связь сохранится, их доля в популяции будет сокращаться. Надежды на ИИ здесь, увы, нет: имаджинавтов он не заменит. Эксперимент с визуальной креативностью выстроил такой градиент: художники > люди, не имеющие отношения к искусству ≥ ИИ в паре с человеком > ИИ сам по себе.   Ставки здесь выше, чем кажется. Бостонский эволюционный нейробиолог Андрей Вышедский, автор «гипотезы Ромула и Рема», в статье этого года с говорящим названием «Как одно маленькое племя завоевало мир 70 000 лет назад» связывает экспансию предков большинства ныне живущих людей со скачком к синтаксическому языку. В его гипотезе 2019 года этот скачок шел рука об руку с префронтальным синтезом – особым компонентом воображения   Семилетняя проверка моей «гипотезы имаджинавтов», выдвинутой в том же 2019, что и «гипотеза Ромула и Рема», привела к такому выводу. Человек воображения (Homo imaginationis), если и появится, будет коллективным видом – гибридом людей и моделей. А платить за взлеты его воображения придется разнообразием того, что люди способны вообразить без помощи машин.   Подробней читайте, слушайте и смотрите в моем новом эссе «Людены уходят тихо» на платформах Telegraph, Medium, Patreon, Boosty, VK, Dzen, Youtube.   P.S. Каналу сегодня исполнилось ровно 10 лет. 2,5К+ постов, 5К+ лонгридов и эссе, 1К+ аудио, видео и презентационных материалов. Времени все это занимает уйму. Но деваться некуда. Ведь и спустя 10 лет других каналов с подобным контентом и форматом подачи мною не обнаружено. Так что мне передавать эстафету пока некому. И потому вам, дорогие мои читатели, придется еще меня потерпеть. Но думайте сами, решайте сами, стоит ли вам дальше тратить свое драгоценное время на «Малоизвестное интересное»: читать, слушать, репостить, подписываться, лайкать и как там еще можно показать автору, что он не зря работает для вас. Автору это будет приятно.   #Креативность #Воображение #Имаджинавты

📌 Всего 10 минут работы с ИИ снижают способность самостоятельно решать сложные задачи Группа из UC Berkeley, MIT и Оксфорда выяснили, что 10 минут работы с LLM снижают способность самостоятельно решать математические и логические задачи. В эксперименте на 1200 участниках часть людей использовала ChatGPT, а затем лишалась доступа к модели. После отключения ассистента результативность этой группы падала - участники чаще пропускали вопросы и сдавались по сравнению с контрольной выборкой, работавшей без ИИ с самого начала. Исследователи объясняют эффект исчезновением продуктивного сопротивления - интеллектуального усилия, необходимого для освоения сложных навыков. Из-за привыкания к готовым ответам самостоятельный поиск решений начинает восприниматься мозгом как неэффективный и утомительный. В качестве решения авторы предлагают развивать ИИ по модели наставничества, которая стимулирует рассуждение, а не выдает готовый результат. Код экспериментов выложен на Github. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

S-Space Исследование MirroS: у мультимодальных моделей внутри есть «3D-карта». В промежуточных активациях нашли 3D линейное подпространство, где объекты лежат с координатами по горизонтали, вертикали и глубине. • Кодирует непрерывные позиции объектов (X, Y, расстояние) • Персистентно между промптами и ракурсами • Объединяет визуальное и языковое, включая объекты за пределами видимого • Можно каузально менять, чтобы управлять пространственными оценками • Прямое чтение подпространства работает точнее нативной рассуждалки модели • Испробовано на Molmo2-ER, MolmoAct2, Qwen3.5-4B, Qwen3.6-27B Полезно и для диагностики: показывает, где и как модель проваливается в «принятии перспективы». Подсказывает путь к надежным пространственным рассуждениям и действиям github.com/mirros-lab/s-space #research #reasoning MAX

🧲 Зарплата привлекает людей, но не делает их частью команды Опубликованный 6 октября Global Employee Monitor от SHRM показывает: деньги остаются главным фактором при выборе работодателя, но чувство принадлежности теснее связано с тем, как человек ведёт себя уже внутри компании. В июле–августе через стороннюю онлайн-панель опросили 5 107 сотрудников из 26 стран; участники работали в организациях минимум с двумя сотрудниками, а выборку балансировали по возрасту и полу. 🔵Зарплата сильнее всего влияет на решения прийти в компанию, остаться или уйти 🔵Чувство принадлежности оказалось единственным фактором, связанным сразу с вовлечённостью, удержанием, мыслями об уходе и поиском работы 🔵Среди довольных своей принадлежностью к компании об увольнении всерьёз думали 18%, среди недовольных — 61% 🔵В целом частью своей организации чувствуют себя 74% опрошенных 🔵59% скорее готовы остаться, но 40% уже искали другую работу за последний год — против 37% в предыдущих кварталах Эти данные не означают, что зарплату можно заменить разговорами о культуре. Если оплата заметно ниже рынка, никакое чувство общности не исправит ситуацию. Но и обратное верно: прибавка может временно отложить уход, не устранив причину, по которой человек начал смотреть вакансии. Принадлежность — это не корпоративная вечеринка и не обращение «мы одна семья». Она формируется в обычных рабочих ситуациях: пригласили ли сотрудника на обсуждение, которое влияет на его работу; получает ли он необходимую информацию; признают ли его вклад; может ли он не согласиться с руководителем без негативных последствий; замечает ли кто-то, когда ему нужна помощь. Именно поэтому общий показатель удовлетворённости мало помогает найти проблему. В одной компании люди могут получать одинаковые льготы и посещать одни мероприятия, но сотрудники удалённых команд, новички или отдельные функции всё равно будут чувствовать себя людьми второго плана. Проверять стоит не абстрактную «силу культуры», а конкретный рабочий опыт. Кто регулярно остаётся за пределами важных встреч? Чьи идеи получают признание только после повторения руководителем? Кому сложнее получить обратную связь, развитие или внутренний переход? Такие эпизоды часто объясняют желание уйти лучше, чем очередной вопрос о лояльности. При этом исследование показывает связь, а не причинность. Возможно, принадлежность действительно снижает желание уйти, но возможно и обратное: люди, уже разочарованные работодателем, хуже оценивают отношения с компанией. В открытом релизе также не раскрыты размеры выборок по странам, коэффициенты модели и сила влияния каждого фактора, поэтому результаты нельзя превращать в универсальную формулу удержания. ✅ Вывод Конкурентная зарплата создаёт основание остаться, но не создаёт связь с компанией. Решение об уходе нередко начинается задолго до оффера — в момент, когда человек перестаёт чувствовать, что его мнение, вклад и присутствие действительно имеют значение.

На HBR небольшой обзор исследования «Workplace Communication as Systemic Disadvantage». Авторы этого исследования выяснили, что карьерные перспективы коррелируют со стилем коммуникации — насколько он соответствует коммуникации доминирующей группы. То есть это такая лингвистическая предвзятость. И самый важный для нас вывод: руководитель может стремиться нанимать лучших, но в итоге отдавать предпочтение тем, с кем ему проще и понятнее общаться. Я как человек с заметной склонностью к высокоуровневым обобщениям (high-level construal), живущий в мире людей с компульсивным вниманием к частностям (low-level construal), как будто бы и сам иногда переживал подобную предвзятость. Поэтому и не смог пройти мимо этой статьи. → https://hbr.org/2026/09/research-how-speech-patterns-shape-opportunity-at-work

Прочитал про исследование нобелиата Хекмана: публикации в топовых журналах способствуют получению tenure, доказано количественно. https://t.me/ciase_eu/191 Увы, дьявол, как всегда, прячется в деталях: лауреат исследовал не все академические области, а только свой - economics. То есть доказал даже не очевидное, а нечто предусмотренное дизайном: в Его Кругу много десятилетий Именно Так Принято. Найм - через ученое общество, рейтинг при найме - по публикациям и импакту. https://t.me/kedr2earth/12593 Но интересен другой вопрос: а почему у Икономических Учоных именно так, а не иначе? И тут в общем напрашивается гипотеза: потому что в "экономиксе" нет альтернативного способа проверить теорию, кроме как мнением других ученых. С практикой экономическая теория или вообще не соприкасается, или соприкасается, и тогда исход рандомный: или экономист попал в реальные практические закономерности, или в жизни все делается абсолютно иначе. Об этом есть в книжках нобелиатов Канемана и Талера. Поэтому в современном экономиксе много тех, кто пришел туда из математики (так еще со времен австрийской школы повелось), и не в одном матаппарате дело. Теоретики теоретиков слету понимают. Несколько столетий назад экономисты были б прекрасными богословами-схоластами (да у очень многих из них предки в Австро-Венгрии, Польше и Российской империи и были уважаемыми учителями закона), но наше время секулярное, и вместо чтения свитков Учоныи сами их друг для друга сочиняют и решают, кто лучше хитровымудрился. Конгрегации уехали, а клирики остались. И в конце скажем, что экономиксу "суперинтеллект" не угрожает. Потому что экономисты просто дадут статьям LLM плохую рецензию, не возьмут его в профессра, и будет супер-ИИ до века почасовиком.