brain is a new luxury На заре цифровой эпохи privacy было new luxury; теперь прайваси даже за большие деньги купить трудновато, зато место приватности заняли живые человеческие мозги, которыми пользуется ваш подрядчик - это дорого, долго и не всем доступно. Чем, собственно, навеян пост. Намедни по просьбе одних уважаемых людей редачил статью про SEO, и там был такой пассаж, что мол, вот, в нормальном КП всегда должен быть аудит, прогноз, план работ, анализ конкурентов, оценка спроса и бла бла бла. Меня это триггернуло, потому что 3-4 года назад такой состав КП можно было использовать в качестве маркера для косвенной оценки качества, но сейчас - нет. Сейчас вам положат в КП весь перечисленный список, пару през сделанных именно под вас и несколько анализов - Клод и не с таким справится. Свидетельствуют ли эти документы каким либо образом об уровне агентства? Сомневаюсь. Вообще, SEO-пресейл постепенно превращается в забавную штуку (не всегда, но эпизодов все больше и больше). • зак описывает задачу как может и просит клода\чат гпт сгенерить ТЗ для тендера. Ручной проверки или нет, или для нее недостаточно компетенций, поэтому шлют как есть • ТЗ рассылается агентствам • агентства пихают эту срань в свои клоды и шлют ответный нейрослоп • зак собирает помои в кучу и просит отскорить и выбрать победителя Разумеется, я описал предельно негативный вариант, и разумеется такой сценарий сравнительно редкий, но такие случаи уже есть. На практике чаще всего имеет место быть некое комбо из части этих пунктов. Что тут важно знать. 1) такие тендерные ТЗ всегда видно по логическим нестыковкам, оговоркам и прочей ерунде. Это несколько понижает скор клиента - т.е. если зак не в состоянии вычитать собственное ТЗ, вероятность длительного и успешного сотрудничества корректируется вниз, и ограниченный ресурс мозгов на SEO-пресейле отдается другим заказчикам 2) сам по себе клод в нашей работе - мастхэв, и спорить с этим глупо. Клод без мозгов и опыта реального спеца - мусор и неуважение к контрагенту. Часть заказчиков уже не спасти в любом случае - они обречены на нейрослоп SEO; но что делать, если вы управляете крупным проектом и подбираете себе агентство? во-первых, позовите все агентства на созвон, и послушайте как они защищают свою презу и расчеты. По детализации повествования сразу можно будет отсечь основную часть лузеров, но если есть сомнения - доебитесь до формул и расчетов в прогнозах и оценках конкуренции. Это самая душная и нудная часть работы, которую все поручают ИИ (это полбеды), не вникая что там внутри. Просто попросите внезапно прям посреди созвона показать формулы, обосновать коэффициенты, логику, показать основные допущения и узкие места. Все будет видно сразу - либо в агентстве "ИИ это джун за которым проверяет сеньор", либо "ИИ это сеньор, который делает все за живых джунов". 3) Что будет дальше? В низком и среднем ценовом сегменте SEO частично помрет, частично выродится в нейрослоп конвейер (собственно, уже выродилось). В верхнем - еще можно будет купить себе мозгов, если постараться и знать, как проверять.

🧠 Как работает нейросеть простыми словами Вышел урок про то, что происходит внутри ChatGPT и Claude. Коротко: нейросеть не думает, а угадывает следующее слово. Отсюда и её польза, и уверенные выдумки. Что разбираю в видео: • что такое LLM и как её обучают • токены и почему по-русски они дороже • как модель пишет ответ и при чём тут температура • контекстное окно и почему длинный чат «забывает» начало • откуда берутся галлюцинации • четыре правила, чтобы нейросеть не подводила Без формул, 9 минут. Ролик снова целиком собрал агент по моему заданию, вместе с анимацией и озвучкой моим голосом. https://www.youtube.com/@baldfrombrowser

Мозг продолжает видеть то, чего не видим мы BREAKING DISCOVERY: возможно, разгадка тайны сознания скрывается в правилах допуска к реальности Вчера я нарушил график публикаций, чтобы сообщить об открытии, способном оказаться поворотным в изучении природы сознания. Сегодня - обещанное продолжение. Но в этом открытии есть подробность, которая, на мой взгляд, еще удивительнее вчерашней новости о том, что примерно половину времени исследованные нейроны высокоуровневой зрительной коры представляют изображение лица, которое мы не осознаем. Причем для кодирования видимого и невидимого лиц используются в значительной степени одни и те же нейроны и одни и те же признаки изображения. Подавленное лицо представлено настолько содержательно, что исследователям удалось восстановить его особенности по нейронной активности, объединенной из множества коротких эпизодов.   Эта удивительная подробность вот в чем. В состоянии представления подавленного лица нейроны в среднем разряжаются даже немного чаще, чем в состоянии представления видимого. И все это происходит при устойчивом сознательном восприятии одного изображения. Получается, мозг продолжает обрабатывать то, чего сознание не видит, используя для этого почти тот же нейронный инструментарий.

Тогда вопрос на миллиард долларов: что же отличает информацию, становящуюся частью нашего сознательного опыта, от информации, остающейся за его пределами?

 Авторы открытия предполагают, что дело может заключаться в особых признаках нейронных состояний, определяющих дальнейшее направление информационных потоков в мозге. А я предлагаю посмотреть на эту загадку из возможного будущего науки. Что, если обнаруженное чередование представлений окажется частью гораздо более общей архитектуры, в которой

содержание нейронного представления и его доступность сознанию определяются разными механизмами?

Тогда принципиальное значение может иметь не только то, что мозг представляет, но и когда, куда и на каких условиях направляется это представление.   В моем новом эссе я называю такую гипотетическую архитектуру «коммутатором перцептивного Мультиверса». И здесь начинается самое головокружительное. Если подобный принцип действует не только при конкуренции двух изображений, но и при выборе между альтернативными интерпретациями происходящего, то

наше ощущение единственной реальности может оказаться результатом динамического отбора из множества внутренних представлений мира.

 А если выяснится, что аналогичные функции можно реализовать в искусственном интеллекте? Тогда по-новому встанут вопросы о сознании машин, о природе их «мерцающих Я» и о том, чем обеспечивается непрерывность человеческого субъективного опыта и возможна ли подобная связность у искусственных интеллектуальных идентичностей. Пока это гипотезы. Работа нейробиологов - еще не прошедший рецензирование препринт, а предполагаемый механизм сознательного доступа предстоит экспериментально установить.   Но именно здесь я вижу возможный масштаб открытия. В новом большом эссе я прослеживаю путь от Уильяма Джеймса и Дэниела Деннета к сегодняшней нейробиологии, сопоставляю обнаруженное чередование нейронных представлений с недавним открытием J-space в Claude и предлагаю четыре экспериментальных испытания, способных проверить ключевые положения моей футуроархеологической гипотезы.   Если же свести эту гипотезу к одной формуле, получится следующее:

Возможно, одна из величайших тайн сознания связана с тем, как мозг превращает множество представлений мира в единственную переживаемую реальность.

И тогда будущей науке предстоит выяснить, какие правила открывают одним представлениям дорогу в наше сознание, оставляя другие за его пределами.   Слайды структурированного резюме эссе «Коммутатор перцептивного Мультиверса» смотрите  здесь.   #Разум #Сознание #ИКЖИ

💲 Сколько зарабатывают самые дорогие европейские AI-стартапы Мультипликатор «оценка к выручке», конечно, не самый надежный, но все равно интересно. Чуваки из Inside/VC взяли 20 самых дорогих европейских AI-стартапов и постарались найти информацию об их выручке. Получилась вот такая картина. Суммарная оценка этих стартапов около $173 млрд. Выручка более $100 млн есть только у восьми компаний. Топ-5 по мультипликаторам выглядит так: ➖ 71х — Wonderful (выручка — $70 млн, оценка — $5 млрд) ➖ 61х — Mistral AI (выручка — $400 млн, оценка — $24,4 млрд) ➖ 60x — Parloa (выручка — $50 млн, оценка — $3 млрд) ➖ 52x — Nscale (выручка — $281 млн, оценка — $14,6 млрд) ➖ 45x — n8n (выручка — 100 млн евро, оценка — $5,2 млрд) У девяти компаний из топ-20 не удалось найти данные о выручке за 2025 или 2026 год. Ну, надеюсь, хоть инвесторы ее знают 🤣 @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

Kandinsky 6.0 Video — новая линейка моделей генерации видео со звуком Модели генерируют видео с диалогами, музыкой и звуками окружения. Аудиодорожка синхронизирована с происходящим в кадре, движения губ персонажей совпадают с речью. Это первая российская нейросеть, генерирующая видео с синхронным звуком. — Флагман новой линейки, Kandinsky 6.0 Video Pro — показывает качество на уровне Veo 3.1 Audio, а среди открытых моделей уступает только MiniMax H3, достигая паритета с LTX 2.5. — Есть компактная Video Lite (3B) для запуска дома — доступны пресеты для видеокарт с 16–32 ГБ VRAM. Веса моделей доступны на Hugging Face, код — на GitHub и на GitVerse. Также опубликован подробный технический отчёт с описанием архитектуры, данных, процесса обучения и результатов тестирования. Модель можно попробовать бесплатно в ГигаЧате в разделе генерации видео.

«Как у нашей IT-компании бесплатно забрали софт для автоматизации 13% ВВП страны, а нас отправили в РНП без экспертизы» В девятом томе арбитражного дела лежит флешка с исходниками. По словам основателя «Омега Софт» Алексея Рыбакова, результаты первого этапа разработки передали «Транснефть-Технологиям» точно в срок, но 24,7 млн рублей за выполненные работы компания так и не получила. Затем последовали односторонний отказ заказчика от договора, взыскание гарантии на 3,2 млн рублей и включение разработчика в РНП. У «Омега Софт» есть серверные логи, переписка и 42 часа записей демонстраций системы. Компания просила назначить независимую ИТ-экспертизу и внесла на неё 250 тысяч рублей. Обе судебные инстанции отказали. Рыбаков утверждает, что без технической проверки суды не могли объективно разрешить спор, и подробно разбирает обстоятельства, которые, по его мнению, остались без должной оценки.

Френдслоп Banana Airways на Steam Next Fest Накорми пассажиров. Иначе они съедят друг друга. Управляй авиакомпанией с курами-каннибалами, радиоактивными пассажирами и орущими младенцами, которых можно выбросить из самолёта. Летай, обслуживай, чини и попробуй приземлиться. Соло или до 5 друзей. И нет, это не клон Dear Passengers :) Обе игры анонсировали в один день, 14 июля, смешное совпадение. Если тебе зашла Dear Passengers, это тот же кооп-хаос, только поиграть можно уже сейчас. Пара деталей: 1. младенцы плачут, швыряются, пилотируют самолёт и загораются 2. радиоактивные пассажиры со странными голосами и шприцы из 3 бананов 3. двигатели, двери и затопленный туалет ломаются прямо в полёте 4. кооп до 6 друзей, чем больше народу, тем хуже Ссылка на игру #инди | Telegram | YouTube | чат

Accenture урезала Claude до $29 в месяц на сотрудника 404 Media пишет, что Accenture теперь оплачивает Claude только на $29 в месяц на человека. До этого отдельные сотрудники сжигали до $1000 в месяц. Кому нужно больше, может списать расходы на бюджет конкретного проекта. $1000 в месяц в чате потратить почти нереально. Переписывание писем и саммари документов столько не стоят. Такие счета получаются у тех, кто работает в агентном режиме: Claude Code, длинные контексты, ночные прогоны тестов и генерация документации. То есть лимит бьёт ровно по людям, которые дальше всех ушли от модели «продаём часы». Консультанта Accenture продают клиенту условно за $200–300 в час, это $30–50 тысяч, которые клиент платит за него в месяц. $1000 на инструмент - 2–3% от этой суммы. У AI-стартапов на работу моделей уходит до трети выручки, и они живут. Всё равно компания с выручкой больше $70 млрд экономит тысячу долларов на человеке. В экономике часов эти деньги считаются расходом. При почасовой оплате инструмент, который экономит консультанту 20 часов, просто уменьшает выручку. В проектах с фиксированной ценой экономия уходит в маржу, но её не видно ни в одном отчёте. Зато счёт от Anthropic виден до цента, его и режут. Летом я писал, что переход консалтинга к AI - прежде всего задача организационная. Здесь это хорошо видно: технология работает, люди пользуются ей на полную, а финансы не могут посчитать, зачем она нужна. При этом клиентам Accenture продаёт как раз такую трансформацию. Думаю, расходы на модели переедут в проектные бюджеты и в итоге в счёт клиенту, как сейчас лицензии и облако. Уже есть FinOps-платформы для токенов: лимиты, распределение затрат по проектам, дешёвая модель для рутины и дорогая для сложного. По моим наблюдениям, Claude ускоряет часть консалтинговой работы и настройку корпоративных систем на 75–90%. А многим клиентам как раз нужны скорость и качество, особенно когда до нас крупный интегратор уже завалил проект. Часть заказчиков будет платить за час тысячи долларов вместо сотен, как платят сильным юристам, за задачи, которые приносят компании миллионы. С Claude между делом решаются задачи, за которые без него браться было сложно или невыгодно, и даже такие, за которые мы вообще не брались. Но перейти от $100 за час к $1000 сложно. У LLM в консалтинге есть побочный эффект: длинные бессмысленные документы и нейрослоп, которые консультант не прочитал, не осмыслил и не вычитал перед отправкой клиенту. Поэтому уже сейчас выделяются те, кто не разучился думать и отсеивает глупости, которые выдаёт Claude. Их ценность в компании только выросла: у них остался свой почерк, и за него заказчик готов доплачивать. $29 - это цена подписки на чат. Так Accenture и определила, чем для неё пока является AI. Я бы следил за тем, сколько проектов через год будут платить за токены из своего бюджета. Если таких станет больше, переход идёт. Если все уложатся в $29, Accenture продаёт те же часы, только с чат-ботом. @maxvotek | linkedin | substack

Упрощение Много когнитивной нагрузки увеличивает вероятность ошибки. И пусть мы не умеем измерять когнитивную нагрузку, но мы понимаем, как ее увеличивать или упрощать. Тогда общая цель — это сокращение когнитивной нагрузки в наших процессах. Любая операция, которая требует от сотрудника выбрать между А и Б, запомнить что-либо, прочитать сложный текст, проявить внимательность — увеличивает когнитивную нагрузку и расходует ресурсы человека. Тогда наша цель — это максимально упрощать подобные действия, особенно которые не требуются для основной работы. Как-то в интернете проходила история про советского эмигранта, который устроился на завод в США. Там обнаружил табличку на доске с умножением на 3: а - б 1 - 3 2 - 6 3 - 9 5 - 15 и так далее. Он стер эту табличку и написал: а = 3б С одной стороны, он прав. Формула более универсальна, она подходит под любые значения. Умножение на 3 достаточно простая операция, чтобы ее делать в уме. С другой стороны: когда человек устал, иногда даже умножить 5 на 3 представляется достаточно сложной операцией. Кроме этого, умножение на 3 простая операция, когда есть навык. Например, любой кто сдавал бутылки в СССР спокойно умножал на 15. Поэтому иногда табличка с умножением на 3 — может облегчить ситуацию. Я бы оставил оба варианта: табличка как простой вариант решить задачу и формулу, как общий метод вычисления значений. Тут необходимо дополнить. Когнитивные навыки тренируются. Это как мышцы — если их нагружать, то они развиваются. Если сделать ситуацию слишком простой — то люди могут слишком расслабится. #ЧФ #когнитивная_нагрузка