💸 Я откатываю свои ИИ-рутины с Sonnet 5 обратно на Opus 4.8 Пару недель назад, как только вышел Claude Sonnet 5, я шустро перевёл на него штук пять своих рабочих рутин. Обещали красиво: лучше, быстрее и почти такой же умный, как Opus, только дешевле. Прошло две недели — и я меняю модель обратно. Сел, разобрался в цифрах, и картина оказалась ровно противоположной обещанной. 1. Скрытая наценка ~30% через токенайзер. Вместе с Opus 4.7 Anthropic сменила токенайзер — тот же текст теперь дробится на до 35% больше токенов, это признаёт даже документация самой Anthropic. Ставка за токен «не менялась» — но платишь-то за количество. С Opus 4.7 это уже проходили: у людей счёт вырос на 27%, хотя на странице цен ничего не поменялось. The Decoder зовёт это паттерном скрытого повышения цен. 2. Дороже за реальную задачу. Независимый замер Artificial Analysis: полный прогон Intelligence Index обошёлся в $2.29 за задачу на Sonnet 5 против $1.97 на Opus 4.8. «Дешёвая» модель по факту вышла дороже флагмана — потому что жрёт ~40% больше выходных токенов и делает втрое больше шагов. 3. Тупее на ровном месте. И это не за «больше ума» — наоборот. Opus 4.8 сейчас — первая модель мира на Intelligence Index (61.4), Sonnet 5 — 53. На агентном кодинге SWE-bench Pro — 69% против 63%. Для рутин это реально сорвавшиеся прогоны и лишние итерации. 4. Заставишь думать — сожрёт больше Opus. Поднимаешь effort, чтобы вытянуть качество, — и Sonnet 5 по стоимости обгоняет Opus 4.8 при сопоставимом результате. А сам Opus 4.8 при этом стал ещё и экономнее: ту же работу делает на 15% меньшим числом шагов и с 35% меньшим числом токенов, чем 4.7. Честно, где Sonnet 5 хорош: простые задачи на низком усилии (суммаризация, классификация, извлечение) и период вводной цены ($2/$10 до 31 августа) — там он реально дешевле. Но мои рутины — многошаговые агентные прогоны, где включаются и токенайзер, и мышление, и лишние итерации. Именно там математика разворачивается против него. Вывод. «Премиальный» ценник Opus 4.8 оказался дешевле в пересчёте на выполненную работу — и умнее. Мораль: считайте стоимость по задаче, а не по ставке за токен. Именно на этой подмене построена вся «экономия». 🎯 НЕЙРО-ПУШКА ● НОВОСТИ И ОБЗОРЫ НЕЙРОСЕТЕЙ

Странно, но факт: расширяющаяся Вселенная не сохраняет энергию Энергия не возникает из ниоткуда и не исчезает в никуда, только преображается. Один из самых прочных законов физики, и держится он на симметрии, подмеченной ещё Эмми Нётер, законы природы одинаковы в любой момент времени. Вот только расширяющаяся Вселенная отличается от момента к моменту, эта симметрия ломается, и энергия перестаёт сохраняться. Дальше начинается странное. Свет далёких галактик по дороге к нам растягивается и теряет энергию, а тёмная энергия, наоборот, прибывает, потому что её плотность держится постоянной, а объём пространства всё растёт. Куда уходит одно и откуда берётся другое, физика отвечает так, что сам вопрос оказывается поставлен неверно. Разберёмся, почему в расширяющемся пространстве энергию нельзя даже толком посчитать.

Опять же, походу надо обьяснить. 1. Никакой прямой связи между шутками в Хвиттере и саспендом домена может не быть. И вероятно ее нет. 2. Имидж и репутация работают так, что в какой-то момент, когда французская полиция/российское руководство/илон маск/черногорский оператор реестра/кто угодно другой имеют некие претензии к Телеграм, груз имиджа Дурова, совокупность публичного поведения аккаунтов и прочих коммуникаций — не перевешивают эти претензии. Проще говоря, мелочи перестают сходить с рук, а за крупное уже начинают дрючить. Коммуникации, пиар и имидж именно для того и нужны — чтобы создать себе такой образ, когда тебе и твоей платформе прощают огрехи. В свое время Фейсбук именно на этом просрал львиную долю своих технических новшеств, включая божественный Graph API (его закрыли после скандала с Кембридж Аналитикс). У Телеграм имидж отрицательный. Причем, в целом, 50% отрицательной репутации создано публичными коммуникациями и развязным стилем поведения основателя. И страдают от этого и платформа, и основатель, и те, кто на платформе обитает, завязывает на ней личные и деловые коммуникации и так далее.

Ничего особенно нового про то, за что деятели образования не любят ИИ, текст не сообщает, но мне понравилось одна явным образом сформулированная мысль: 1 ИИ обвиняют в том, что все на что он способен — это отрыжка информации из интернета 2 ИИ обвиняют в том, что он легко пишет контрольные задания за студентов Означает ли это, что вся система оценок учащихся в образовании — это проверка их способности отрыгнуть учебник? Стоит ли вообще этому учить?

AI hasn't created that flaw. It has just made it impossible to ignore. A tool that can generate a competent essay, compare two theories, or summarize a reading in seconds proves the point: regurgitation was never the skill worth testing.

И как логичный вывод утверждается: решение не во все более изощренном контроле учащихся, а в изменении стиля и, главное, цели образования. В статье даже есть примеры, что и как можно поменять. Вот только консерватизм традиционной образовательной системы не дает особых надежд на массовость изменений, увы. https://www.forbes.com/sites/scottwhite/2026/07/12/ai-isnt-killing-education-its-exposing-what-was-already-broken/

Мой любимый вопрос себе - это какие задачи я хочу решать через три года? Можно формулировать в более понятных терминах - какие проблемы решать, но слово проблемы душное. Вопрос мне нравится, потому что задает перспективу - будет жизнь и через три года, и я буду делать что-то осмысленное. И нравится тем, что подсвечивает, что основной смысл любой деятельности - это что-то придумывать и что-то решать. Я могу сегодня ныть и жаловаться: вот почему я этим занимаюсь. А могу переключиться на будущее и подумать: ок, сегодня вот это решаю, а что хочу решать завтра? Окажется, что там те же штуки, но масштаб больше, замес посерьезнее, ставки круче. И сразу хочется меньше ныть, а больше на текущем контексте учиться. Так я однажды я рисовала свои бизнес мечты через три года, а потом посмотрела на них и обратным отсчетом писала список, что мне нужно освоить, чтобы к этим мечтам подготовиться. Оказалось, что в списке и сложные разговоры о зарплатах, и увольнения, и переговоры с государственными органами, и много разного. Ну пошла осваивать. Сразу меньше хотелось ныть, а больше - практиковать. Сегодня так я думала о своем ютьюбе. Я знаю, что буду снимать и писать контент лет до 100 - это даже не тема для меня, надо ли мне что-то делать, не надо. Я просто знаю, что не могу не делать. А дальше вопрос - что я хочу снимать через три года? Там точно новые форматы (сложные и разные), точно коллаборации с другими блоггерами, точно какие-то массивные манифесты. Ок, если завтра это в планах, то сегодня что я могу? Просто пробовать и получать опыт ✨

Нейродайджест за две недели (#122) LLM - LongCat 2.0 — Первая большая LLM на китайских чипах. Meituan выкатили модель на 1.6T параметров, обученную на 50 тысячах ускорителей типа Huawei Ascend. Эмбеддинги занимают 10% весов, а контекст достигает миллиона токенов. - Claude Sonnet 5 — По перформансу модель подтянулась к Opus 4.8. Доступ открыли всем, включая бесплатных пользователей, а на API до конца лета действует промо-прайс. - Снятие ограничений с Anthropic — Эпичная развязка истории с блокировкой Fable 5. В детальном разборе инцидента подтвердилось, что модель нашла уязвимость в Amazon и написала под неё эксплоит. Теперь запросы фильтрует жёсткий классификатор, а доступ к модели полностью вернули. - Muse Spark 1.1 — Meta обновила модель с сильным упором на агентный кодинг и выкатила собственный API, выдавая $20 кредитов новым аккаунтам. - Grok 4.5 — SpaceXAI , при помощи Cursor, дотренировали свою модель на полтора триллиона параметров. Вышло неплохо, модель стоит всего $2/$6 за миллион токенов при небольших контекстах, лишь немногим больше GPT 5.6 Luna. - GPT 5.6 — Sol стала доступна платным юзерам, Terra и Luna — бесплатным. Вдогонку запустили агента ChatGPT Work, публикацию мини-сайтов и объединили Codex с ChatGPT на десктопе. - Продление доступа к Fable по подписке — Anthropic почувствовали конкуренцию с OpenAI и решили оставить Fable по подписке ещё на неделю. Генеративные модели - Comfy MCP — Благодаря интеграции с MCP больше не нужно тонуть в спагетти-пайплайнах: ИИ-агент сам найдёт нужные ноды и соберёт любой воркфлоу. - Muse Image и Muse Video — гибридные модели от Meta для генерации визуала. Muse Image сама пишет код для точной вставки графики, верстает на HTML и сама исправляет косяки. Прочее - Штраф для Google — Компания окончательно проиграла апелляцию в ЕС на $4.68 млрд за принудительную предустановку Search и Chrome на Android. > Читать дайджест #121 #дайджест @ai_newz

#Нейропрожарка Клип на музыку Грига Автор: Игорь Цвигун Тех подробности: Делалось примерно 2 недели не спеша и без напряга. С перекурами на откат лимитов на генерацию. Видео — все в Гроке. Скорей не благодаря а вопреки… Следование промту просто жесть. Кажется Грок теперь может свободно общаться на русском матерном) Грок сам признает что модель не может выдать то что я хочу и скатывается в свои фантазии. Проще и быстрей было периодически в фотошопе ключевой кадр подправить. Музыка — обработка в Суно Денег -да, да .. в этот раз не на халяву. Подписка. Хз сколько генерации. не считал. очень много. 95% в корзину В прожарку хочу выложить с двумя целями: 1. Узнать дельные советы от коллег кто занимался подобным, где и чем? Грок, Гугл Омни не тянут 2.Похвастацааа разумеется Искателям нейроблох — косяки есть, я знаю, как в деталях так и в склейках. Устал их давить и результат как правило был только хуже. Музыка написана в 1875 году для драмы Генрика Ибсена.

Сам Григ относился к этой музыке с уничтожающей иронией: называл её «дерьмом», говорил, что она «так разит коровьими лепёшками и ультранорвежством», и признавался, что она напоминает ему «самолюбование собой». Он знал, что публика иронию не уловит. Я же сделал этот парадокс главной творческой задачей клипа. Визуальное решение: абстрактная масляная живопись в технике густого импасто — тяжёлая текстура, живые гребни краски, глубокие тени. Сюжет: Пер Гюнт пробирается к пещере горного короля. Обитатели подземного мира чувствуют в нём будущего властелина и следуют за ним, оставаясь в тени. В главном зале вокруг мистического зеркала пляшут фантастические существа. Заметив Пера, они пугаются и разбегаются. Часть прячется в зеркале, которое впитывает их тёмные образы. Теперь оно хранит их сущность и, когда Пер смотрит в него, отражает не лицо, а то, что скрыто внутри. Все обитатели пещеры олицетворяют семь смертных грехов. Всматриваясь в отражение, Пер видит не внешность, а суть. Чем дольше он смотрит, тем отчётливее понимает: он и есть горный король. В конце концов, он трансформируется в отражении и окончательно становится тем, кем всегда был.

Сцена у зеркала — мой визуальный ответ на слова Грига. Самолюбование — ловушка: чем дольше человек всматривается в собственное отражение, тем дальше уходит от себя настоящего, превращаясь в монстра. @cgevent

Сделал экспресс-тест дешевых облачных моделей для переводов продуктовых отзывов с англ на ру. Очень хороша оказалась Gemma 4 26B на openrouter - по костам значительно эффективнее flash 3.1 lite; по качеству в разы лучше Google Translate (условно-бесплатного). Пример:

The carbon fiber plate in these is snappy! I shaved 15 seconds off my mile pace on the first run. But man, the upper is paper-thin and feels like plastic. I'm worried it will tear if a twig catches it. Definitely a race-day only shoe, not a daily driver. Super pricey too.

google translate:

Пластина из углеродного волокна в них отличная! На первом забеге я сбил свой темп на милю на 15 секунд. Но, черт возьми, верх тонкий, как бумага, и на ощупь напоминает пластик. Я боюсь, что он порвется, если его зацепит ветка. Определенно обувь предназначена только для гонок, а не для повседневного использования. Очень дорогой.

gemma 4 26B:

Карбоновая пластина в этих кроссовках — просто пушка, очень отзывчивая! На первой же пробежке я скинул 15 секунд со своего темпа на милю. Но блин, верх тонкий как бумага и на ощупь как пластик. Переживаю, что порвутся, если зацеплюсь за какую-нибудь ветку. Однозначно кроссовки только для соревнований, а не на каждый день. И цена, конечно, кусается.

31B тоже хорошая, но дороже. flash lite - еще дороже. qwen 3.6 - тоже дорогой. Начал разбираться, читать отзывы - выяснилось что Gemma 4 как раз отлично подходит для одношаговых задач, а ее слабое место - tool calling. Для переводов европейских языков - рекомендую.

2026: 99% общения в ТГ — с ИИ агентами Какой это топ, прокачать Hermes ещё GSD кодинг агентами, скиллами, петлями. Обязательно попробуйте! Hermes кодит в разы лучше. Завтра буду настраивать мета-промпты для /goal Из полезного что нашел, что может внедрить РМ — в этом посте 21 agent loops ideas you can run this week as a PM. ↓↓↓

/goal Harden a PRD until two engineers, reading independently, would build the same thing. Each pass: find the single biggest ambiguity (the spot two readers would resolve differently), resolve it by adding the missing acceptance criterion, number, or edge case, then re-read for the next-biggest gap. Cap at 5 passes. Flag anything that needs a product decision you haven't made. Checked by: an independent second model reads the PRD cold and finds no ambiguity that would split two builds.