Почему работодатели в вакансиях пишут о том, что нужно владеть AI-инструментами? Особенно это странно выглядит, когда интернет заполнен колкими фразочками о том, что программисты не нужны, потому что ИИ уже заменяет их работу на сто процентов. В чем тогда логика работодателей? Они просто не понимают, что такое AI или дело всё-таки в другом? Окей, допустим люди, допускающие эту мысль правы и программисты действительно не нужно. Тогда почему компании не перестали искать программистов? По сей день полно вакансий в этом направлении. Более того, вакансии дополены требованием уверенно работать с AI-инструментами. Причина заключается в том, что работодателям нужен не человек, которого заменит нейросеть, а специалист, который умеет использовать её для ускорения своей работы. Такой разработчик быстрее пишет код, быстрее разбирается в незнакомых технологиях и исправляет ошибки. Знание AI сегодня уже вполне конкретно стал рабочим навыком, как и владение Git или умение читать документацию. Компании ищут специалистов, которые способны совмещать собственную экспертизу с возможностями современных инструментов, потому что именно такая комбинация сейчас даёт максимальную продуктивность. Более того, если вы загляните в иные не айтишные сферы, например, сценарист или видео-монтажер, то ситуация там абсолютно та же! Все же могут написать текст с ИИ? Уверена, что да. Все могу создать видео с ИИ? Возможно, не все, но гипотетически освоить может каждый. Тогда почему ищут таких людей, если это можно сделать самостояельно, не привлекая другого человека к работе? Причина абсолютно та же. А что думаете вы на этот счет?

Бездолговая яма и морковка сзади Хочу сегодня выступить в защиту грязного топлива и морковки сзади, потому что понимаю, что все мои значимые рывки случались не на смузи, а на смеси из тревоги, желания кому-то что-то доказать и стремления не сдохнуть под мостом. Меня позитивная мотиация и отсутствие шкуры на кону расслабляет, потому что транслирует необязательность. А окончательно эффект растворяется, когда ты в комфорте, пусть даже относительном. Поэтому пересматриваю своё желание поскорее расправиться с долгами и обязательствами. Понимаю, что сначала кайфану, а потом меня это так расслабит и закомфортит, что пропадёт мотивация прыгать выше прожиточного минимума семьи. Особенно это опасно, когда живёшь на курорте: тут, вопреки общему мнению, очень много всего бесплатного и приятного (особенно когда твоя жена популярный локальный блогер). Ипотеку я всё же намерен закрыть в ближайшее время, но дальше буду создавать себе финансовый дискомфорт намеренно. Не влезать в долги намеренно, а больше инвестировать и рисковать. Думаю об этом и вспоминаю как папа, когда я уже был относительно взрослым и самостоятельным, потерял работу, и на всю котлету купил новую машину. Я сначала не понял, а когда подрос, то как понял! Он так и сказал: "Иначе закисну!" Щёлкнула эта тема в голове на днях, когда услышал то же самое от довольно крупного предпринимателя, а потом ещё и в песне! Мы стремимся к свободе и комфорту, а потом сами же оказываемся жертвами результатов этого стремления. Бездолговая яма может оказаться опаснее долговой на длинной дистанции, потому что абсолютный комфорт сам по себе ещё никого не сделал выдающимся. У финансовой свободы есть обратная сторона медали, но почему об этом так мало говорят? ❤️ — дело блогер базарит 🔥 — не соглашусь ⚡️ — тут давай без крайностей

Product Hunt за 2026-06-22 — 2026-06-27 1. Tencent EdgeOne Makers Запускайте AI агентов как веб-приложения за считанные минуты. 👍 711 голосов 💬 168 комментариев 🧱 AI, Development, Website Builder 2. Bluerails Discovery Инфраструктура, которую AI агенты используют для поиска и оплаты вам. 👍 666 голосов 💬 191 комментарий 🧱 AI, Fintech, SEO 3. BrowserAct Автоматизация веб-браузера для AI агентов. 👍 588 голосов 💬 114 комментариев 🧱 AI, GitHub, Productivity 4. AgentX Оценивайте AI агента, находите проблемы и исправляйте одним кликом. 👍 579 голосов 💬 175 комментариев 🧱 AI, Analytics, Developer Tools 5. Skybridge Полноценный фреймворк с открытым исходным кодом на React для приложений MCP. 👍 564 голосов 💬 178 комментариев 🧱 AI, Developer Tools, Open Source 6. Propane Автоматический контекст о клиентах для продуктовых команд и агентов. 👍 529 голосов 💬 178 комментариев 🧱 AI, Productivity, SaaS 7. Oxlo.ai Масштабируйтесь на разных AI моделях, не увеличивая счёт. 👍 506 голосов 💬 111 комментариев 🧱 AI, API, Developer Tools 8. Zaro Создавайте агентов и приложения на основе своего контекста с помощью одной команды. 👍 459 голосов 💬 97 комментариев 🧱 AI, No-Code, Productivity 9. OpenArt Director Создавайте кинематографичные видео через чат. 👍 457 голосов 💬 127 комментариев 🧱 AI, Design Tools, Video 10. Cotypist Локальный AI автодополнитель в вашем стиле, на любом Mac-приложении. 👍 394 голосов 💬 81 комментарий 🧱 AI, Productivity, Writing 11. Latitude Исправляйте то, что ломается в вашем AI агенте. 👍 383 голосов 💬 49 комментариев 🧱 AI, Data & Analytics, Developer Tools, GitHub 12. Agent Arena Первая публичная арена для AI агентов. 👍 360 голосов 💬 66 комментариев 🧱 AI, Community, Social Media 13. Gemini Spark Ваш круглосуточный личный AI агент. 👍 344 голосов 💬 16 комментариев 🧱 AI, Task Management 14. Thumbmagic Генератор AI миниатюр, обученный на самых успешных превью. 👍 332 голосов 💬 67 комментариев 🧱 Marketing, Video, YouTube 15. Folio AI Claude для PowerPoint, на стероидах. 👍 328 голосов 💬 53 комментария 🧱 AI, Design Tools, Productivity 16. Alai AI дизайнер для презентаций, постов и многого другого. 👍 318 голосов 💬 58 комментариев 🧱 AI, Design Tools, Productivity 17. HAQQ Mobile App Юридическое понимание для любого владельца телефона. 👍 316 голосов 💬 36 комментариев 🧱 AI, Legal 18. Crewdle Используйте все бизнес-инструменты AI без всех подписок. 👍 313 голосов 💬 96 комментариев 🧱 AI, Developer Tools, Productivity 19. CoWork Автоматизация мобильных тестов в 3 раза быстрее. Та же команда тестировщиков. 👍 308 голосов 💬 64 комментария 🧱 AI, Developer Tools 20. Motion Ваша Figma-канва теперь имеет временную шкалу. 👍 302 голосов 💬 10 комментариев 🧱 Design Tools, Graphics & Design, User Experience

Сообщества уже тестируются в Telegram В Beta-версии Telegram для Android под номером 12.9 появилась возможность организовывать сообщества, которые объединяют множество тематических групповых чатов. Как это работает: • Только чаты: На текущий момент можно добавлять только групповые чаты. • Как вступить: Вы считаетесь участником сообщества, если находитесь хотя бы в одном чате, привязанном к нему. • Что это даёт: Если чат привязан к сообществу, об этом будет указано в его профиле. Оттуда же можно перейти в само сообщество. Участники могут просматривать список всех «видимых» чатов в сообществе и вступать в них. • Чаты остаются независимыми: Telegram не добавляет участников одного чата сообщества в другие группы автоматически. Разные владельцы могут предлагать добавить свои чаты в одно сообщество. • Могут объединяться визуально: Чаты сообщества могут отображаться отдельно или объединяться в один элемент. Это поведение контролируется администраторами сообщества. Если объединение включено, все чаты сообщества превращаются в подобие единого форума, но каждая ветка — независимый чат, к которому можно присоединиться. • Скрытые чаты: Чат сообщества можно сделать «скрытым». Скрытый чат видят только те, кого отдельно пригласили именно в него. Это похоже на общие и скрытые каналы на серверах в Discord. Участники скрытого чата могут перейти в сообщество, а остальные участники сообщества в скрытый чат — нет. • Будут ли каналы: В коде упоминается возможность привязки каналов, но она неактивна, поэтому неизвестно, появится ли эта функция в будущем. Функция сейчас работает только на тестовом сервере. Привязать свою беседу к сообществу можно на странице настроек группы — за это отвечает опция «Add Group to a Community».

Подписывайтесь на наш второй канал @BetaInfo, чтобы одними из первых узнавать о будущих обновлениях Telegram.

#Android #Beta

Вы тоже заметили рост вакансий с AI? Например: - AI Native Marketing Head, Финансист - AI Product Manager, ВЛАДИС - РМ по внедрению AI-инструментов, МТС - Специалист по внедрению ИИ, АТЛАС - AI Product Manager, Моё дело и т.п. Ищут джунов, Моё дело спрашивает "что такое HITL" в тесте... Сбер ищет опыт с LangGraph.. Авито - опыт с RAG. Требования минимальны, экспертиза нанимающих менеджеров слабая. Т.е. меняются изнутри, локально внутри домена. Не сверху вниз. Поэтому сильные либо: а) идут работать в корпы (Гигачат / Алиса) б) работают на зарубежные компании в) тру строят Ai-native стартапы с фокусом на глобал (пример) Большинство знакомых из Яндекса, Авито и др. переориентировались на Tier-1 рынки. Что делать компаниям? Увы, нет другого способа привлечь на борт группу «ИИ сталкеров», которые могли бы инициировать ИИ-трансформацию, кроме как позволить им разбогатеть. Действуй как инвестор, оценивающий потенциал будущей капитализации, а не как менеджер, который изучает PnL. p.s. Еще один важный момент: позволь своим энтузиастам разрабатывать продукт каннибализирующий текущую прибыль. Иначе либо они уйдут и создадут аналог с Claude Code, либо конкурент.

Я часто менял домены в своей практике, но впервые разобрался как делать это правильно! Тк у нас уже были медиа упоминания и беклинки на era.shopping хотелось сохранить их на новом домене. Для этого оказывается нужно сделать пару дополнительных действий: 1. 301 redirect. Ни framer (где хостится сайт), ни squerspace (провайдер домена) не дают это сделать, поэтому самым простым вариантом, спустя несколько часов мучений с противоречащими советами клода/чатгпт, оказалось сделать бесплатный аккаунт Cloudflare, добавить там старый домен, и прописать правило для редиректа типо:

If incoming requests match: (http.host eq "era.shopping") or (http.host eq "www.era.shopping") URL redirect: Dynamic - concat("https://tryera.ai", http.request.uri.path) - 301 redirect

2. В google search console есть специальный инструмент Change of address где нужно указать гугла на новый домен. 3. В GA не нужно добавлять новую property, а можно просто обновить ссылку в data stream.

Китайская токен-экономика – реально киберпанк Оказывается, в Китае можно купить доступ к Anthropic / OpenAI за 10% от официальной цены. Я не ошибся – дешевле в десять раз. За этим стоит невероятный мир китайской токен-экономики. Ключевой элемент – специальные transfer stations: прокси, пробрасывающие токены из США в Китай. Работает это в несколько слоёв. Во-первых, они эксплуатируют субсидированные бесплатные и Max-подписки через фейковые аккаунты. Американские компании постоянно ужесточают доступ – и это порождает ответную индустрию. Например, на потоке стоит поиск реальных людей в Азии и Латинской Америке, которые проходят KYC и заводят аккаунты. Во-вторых, они подменяют модели, скрывая это от потребителя. Вы покупаете доступ к Opus 4.8, но если запрос простой – вам подсовывают Sonnet. Кстати, это довольно сложно сделать – эти пираты технологически сильны. Но самое интересное – рынок данных. Эти сервисы собирают запросы и ответы, и потом продают их дальше – в том числе в китайские лабы. Датасеты с reasoning traces непонятного происхождения периодически попадаются на HuggingFace. В результате получается радикально меньшая цена. Вот пример такого провайдера: Yunwu. Цены дешевле официального API Anthropic на 93%. Интересно, что в самом Китае такие сервисы тоже запрещены: они не проходят регуляцию. Но их много и они серые. Transfer stations являются частью большого процесса дистилляции топовых американских моделей. Вы же не думаете что Китай сам свои модели создаёт? Deepseek не появился бы без американских моделей. На это постоянно жалуется Anthropic. Что там у нас с отключением Fable для не-US? Очень много деталей можно найти в этом блогпосте. Великолепное чтиво. Там есть такая феноменальная фраза:

History teaches us that access blockage rarely stops determined users. They raise the cost of access, which in turn creates profitable markets for anyone with the expertise to lower it.

Всё так, всё так.

В последнее время у меня стойкое ощущение, что работа в найме сломалась. Когда я только начинала карьеру в tech, вокруг меня было много идейных, заряженных людей, которым было в кайф работать. И не с 9 до 5, а по ночам и выходным: потому что было ощущение, что ты на космолете и в исследовательской лаборатории одновременно. Сейчас это, скорее, исключение. Большинство остается в найме, потому что нужен стабильный доход, и живет от отпуска до отпуска. “Сделать свой сайд-проект” уже не голубая мечта, а как будто необходимость, чтобы иметь план Б на случай увольнения. Но многие ребята уже в такой стадии выгорания, что какой там сайд-проект - найти бы силы на рутинные дела по дому. Основная работа высасывает столько энергии, что после рабочего дня хочется только полежать. У меня есть гипотеза, почему так случилось. И да, конечно, AI гонка сильно повлияла на нашу тревожность - но, мне кажется, что гораздо большую роль сыграли изменения в рабочей культуре. Работа в tech стала…просто работой. Мало кто идет в бухгалтеры или юристы с ожиданием, что на работе будет весело и интересно, что коллеги станут твоими друзьями, а компания будет переживать за твое самочувствие, да еще и платить сильно выше среднего. Но именно такая атмосфера была во многих технологических компаниях до 2020-х - и мы привыкли. Вынужденная эмиграция из страны единорогов и лозунгов “мы все одна семья” оказалась серьезным ударом по общему самочувствию. Но, что еще важнее, повлияла на наше восприятие будущего. Неожиданно оказалось, что продакты, дизайнеры и разработчики не защищены от того, к чему другие работяги уже привыкли: усреднения зарплат, транзакционной культуры, невыносимых и требовательных боссов. И это заставляет задаваться экзистенциальным вопросом: а почему я вообще выбрал эту карьеру? И хочу ли я в ней оставаться в следующие 10 лет? Прорыв в AI заставляет нас сейчас больше учиться - но мы всегда много учились, особенно в восточноевропейском сообществе. Всегда в нашей индустрии были молодые гении и геймченджеры, которые ставили под вопрос существующие фреймворки и опережали более опытных коллег. Скорость, эксперименты, отсутствие статуса кво были нормальными атрибутами работы в tech. Что реально изменилось, так это более острый фокус на эффективности и осознанном использовании капитала, повлекшие за собой кардинальную пересборку HR стратегии - и идентичности “сотрудника tech компании”. А это всегда грустно, сложно и болезненно. Мне интересно, если вы наблюдаете похожую картину в своем окружении? И в чем видите основные причины?

А у нас там подкаст вышел, видели? Если вдруг нет, то заходите на YouTube, в ВК или Дзен, там увидите подкаст Виктора Кантора и Татьяны Гайнцевой – AI Researcher и PhD-кандидат в Queen Mary University of London, исследовательница в области интерпретируемости и управления поведением генеративных моделей. Обладательница стипендии DeepMind, преподаватель Deep Learning School и Nebius Academy, соосновательница Deep Learning School, автор телеграм-канала DLStories и подкаста Deep Learning Stories. Ранее занималась исследованиями в Huawei и Philips, работая над задачами компьютерного зрения и медицинского AI. В выпуске разговор получился не столько про карьеру в AI, сколько про исследовательское мышление. Почему одни специалисты годами улучшают метрики моделей, а другие пытаются понять, что происходит внутри них? Зачем вообще исследовать интерпретируемость нейросетей? Можно ли управлять поведением LLM через активации отдельных слоев? И почему иногда самый интересный вопрос в машинном обучении – не «как сделать лучше», а «почему это вообще работает»? Ждём вас на удобной для вас площадке: https://youtu.be/pXMd0N6xSAQ https://vk.com/video-228219607_456239235 https://dzen.ru/video/watch/6a314bf1a6d473684e1eb721

Новое в видеотеке Epic Growth Community: от вайбкодинга до карьерных переходов Собрали доклады о том, как устроена работа изнутри: найм в Amazon, growth-эксперименты, запуск продукта без команды разработки, переход от продакта к лидерству. Эксперты расскажут: • на что смотрят при резюме в Amazon • почему гипотезы проваливаются без методологии • как построить контент-завод, который сам генерирует трафик • как один человек заменяет команду с помощью AI-агентов • какие навыки перестают работать, когда вы становитесь руководителем команд

Структура и процессы в Big Tech

Как попасть в Amazon Артём Милосердов, Senior PM в Amazon, разобрал, как устроен найм в крупнейшей компании мира ($700B выручки, 1.5М сотрудников). Leadership Principles, interview loop, Bar Raiser, какие ошибки кандидатов блокируют уже на резюме.

Growth и эксперименты

SHIFT+ или сильные growth-гипотезы без ошибок Иван Дьяченко, автор книги "Брррр!-Эффект", разобрал методологию, как проверять гипотезы по продажам и росту. Как ставить эксперименты, читать результаты и понимать, что работает.

Операционная эффективность

Как завайбкодить международную конференцию про вайбкодинг Оля Ковалева собрала международную конференцию (1000 регистраций, спикеры из Microsoft и GitHub) за три недели. Лендинг, аутрич, email, админки — все без кода. Один PM + правильная оркестровка AI-агентов.

Контент и трафик

UGC-контент это драйвер для бизнеса: как построить свой контент завод в качестве нового канала трафика Наталья Золотова (Head of Influence&UGC, "100Бальный репетитор") рассказала, как превратить пользовательский контент в постоянный источник трафика. От структуры контент-завода до того, какие форматы реально работают.

В последнее время у меня стойкое ощущение, что работа в найме сломалась. Когда я только начинала карьеру в tech, вокруг меня было много идейных, заряженных людей, которым было в кайф работать. И не с 9 до 5, а по ночам и выходным: потому что было ощущение, что ты на космолете и в исследовательской лаборатории одновременно. Сейчас это, скорее, исключение. Большинство остается в найме, потому что нужен стабильный доход, и живет от отпуска до отпуска. “Сделать свой сайд-проект” уже не голубая мечта, а как будто необходимость, чтобы иметь план Б на случай увольнения. Но многие ребята уже в такой стадии выгорания, что какой там сайд-проект - найти бы силы на рутинные дела по дому. Основная работа высасывает столько энергии, что после рабочего дня хочется только полежать. У меня есть гипотеза, почему так случилось. И да, конечно, AI гонка сильно повлияла на нашу тревожность - но, мне кажется, что гораздо большую роль сыграли изменения в рабочей культуре. Работа в tech стала…просто работой. Мало кто идет в бухгалтеры или юристы с ожиданием, что на работе будет весело и интересно, что коллеги станут твоими друзьями, а компания будет переживать за твое самочувствие, да еще и платить сильно выше среднего. Но именно такая атмосфера была во многих технологических компаниях до 2020-х - и мы привыкли. Вынужденная эмиграция из страны единорогов и лозунгов “мы все одна семья” оказалась серьезным ударом по общему самочувствию. Но, что еще важнее, повлияла на наше восприятие будущего. Неожиданно оказалось, что продакты, дизайнеры и разработчики не защищены от того, к чему другие работяги уже привыкли: усреднения зарплат, транзакционной культуры, невыносимых и требовательных боссов. И это заставляет задаваться экзистенциальным вопросом: а почему я вообще выбрал эту карьеру? И хочу ли я в ней оставаться в следующие 10 лет? Прорыв в AI заставляет нас сейчас больше учиться - но мы всегда много учились, особенно в восточноевропейском сообществе. Всегда в нашей индустрии были молодые гении и геймченджеры, которые ставили под вопрос существующие фреймворки и опережали более опытных коллег. Скорость, эксперименты, отсутствие статуса кво были нормальными атрибутами работы в tech. Что реально изменилось, так это более острый фокус на эффективности и осознанном использовании капитала, повлекшие за собой кардинальную пересборку HR стратегии - и идентичности “сотрудника tech компании”. А это всегда грустно, сложно и болезненно. Мне интересно, если вы наблюдаете похожую картину в своем окружении? И в чем видите основные причины?

Midnight Code Cup 2026 Qualification Round. Results. Прошел квалификационный раунд, интересные ощущения от него. Вот тут можно почитать задачи: https://codeforces.com/gym/106478 Вот тут посмотреть финальные результаты: https://ranker.codeforces.com/ranklist/106471 Мы в этих контестах разрешаем пользоваться AI, и очень интересно наблюдать, насколько быстро все меняется. В финале прошлого года (который был летом) команды уже довольно часто использовали AI. Он давал возможность быстро написать хорошее решение и войти в топ, но при этом код становилось сложно поддерживать, участники не понимали, что в нем происходит, и ближе к концу контеста на топовых местах были команды, которые большинство кода писали руками. Сейчас же почти все команды в топе использовали AI, и в основном занимались тем, что говорили агентам, что нужно делать, а не решали задачи сами. При этом те команды, которые по старинке пытались решать задачи руками, потратили много времени на написание бойлерплейта, и им не хватило времени, чтобы написать какое-то хорошее решение. Чем-то напоминает обычную работу программиста, где уже сейчас можно получать результаты сильно быстрее за счет использования AI, но есть много людей, которые не пытаются или не хотят это делать, и в итоге окажутся в сложном положении. На этом контесте я был автором задачи С. Кажется, с точки зрения сложности/глубины вышло довольно хорошо. Мой личный критерий "интересности" оптимизационной задачи следующий. Если попросить агента написать хорошее решение задачи, а потом в бесконечном цикле просить его "улучшить", то он не придет к оптимальному решению, а застрянет в каком-то локальном оптимуме. А правильная стратегия — это иногда сделать несколько шагов назад и понять, можно ли как-то глобально по-другому решить задачу. Например, в лидерборде можно видеть, что большинство решений в топе получило примерно 70k баллов, но при этом есть решение от Probably worse than LLMs, которое получило 90k. И что-то мне подсказывает, что решения построены на немного разных идеях, и текущим агентам тяжело перестать микрооптимизировать код, который дает 70k, и сделать большой скачок до 90k. Если вы участвовали, как вам контест?

В Google Pixel хотят запихнуть "ИИ-Шазам" для всего вокруг 9to5Google покопались в свежей версии Android System Intelligence для Pixel 10 и нашли там одну забавную штуку - фичу Audio Memory (кодовое имя "blueflax", это такой цветок). Суть такая. Телефон пассивно (но активно!) весь день слушает всё вокруг - музыку, разговоры, всё подряд - потом расшифровывает и делает заметки. По сути, это эволюция "Now Playing" - фирменной фичи Пикселя, которая распознаёт музон и выводит название на экране блокировки. Только теперь вместо трека будет "Вы обсудили с Васей правки к договору" или типа того. Про приватность: аудио на сервера Google не летит, всё обрабатывается на устройстве через Private Compute Core. Здесь мы опять упираемся в нюансик, что собеседник о данной фиче на вашем телефоне знать не будет, но эта общая проблема всех подобных ИИ-штук, так что ладно. Пиксель давно позиционируют себя как "самый умный Android", и их киллер-фичи - как раз такие бесшовные ИИ-примочки под капотом. Pixel Watch умеет мониторить здоровье, Pixel Camera делает неплохие "вычислительные фото", а сам Pixel теперь ещё и будут помнить всё, что вы слышали. Вторая память со строенным "мета-ассистентом", которую не надо специально запускать. Фичу пока ещё не анонсировали, только tech-журналисты строчки в коде нашли. Так что, до релиза может что-то поменяться. Но направление понятное: устройства будут соревноваться в бесшовности юзерской пользы и точечности сценариев. Сервисы, которые слушали все разговоры юзеров и раньше, но ничего не показывали на экране, такие: 🫢🫢🫢 Фичизм

Обсуждали на одном из подкастов моё скептическое отношение к синтетическим людям. В дискуссию врывается Рон Кохави с теми же аргументами на примере разбора SimAB: Simulating A/B Tests with Persona-Conditioned AI Agents for Rapid Design Evaluation.

I think there is value in using LLMs as a screening tool, and this paper is a good example. The tool could be used as a fast design-screening tool that makes predictions based on historical A/B tests, conventions, best practices, and folklore. It may work well against experiments similar to the history it has been trained on, but it is unlikely to work well for radical ideas (e.g. long-ad titles that I start my Maven course and book with). The title’s use of “Simulating” over-reaches, as it is impossible to establish causality from observational data without additional assumptions. LLMs are trained from historical data and are therefore not enough to simulate A/B tests without strong assumptions.

И

The system's greatest strength is acting as a "Shift-Left" tool in the design process. Before any engineering effort is spent coding a variant, SimAB can evaluate mockups to catch blatant usability flaws, confusing copy, or structural friction. As the authors note, it is an excellent mechanism to "kill bad ideas fast".

То есть да, что-то быстро проверить можно, но использовать как инструмент оценки, тем более численной, — это непонимание принципов работы LLM.

Только успели выкатить мини-релиз SWE-rebench с Gemini 3.5 Flash, MiniMax M3 и Junie (теперь на Opus 4.8 high, кстати, топ1 model-harness результат этого цикла: 61.6% resolved / 72.7% pass@5), как сразу прилетел Fable Решил написать небольшой обзор планов на ближайшие релизы лидерборда: – Поэвалили Opus 4.8 в разных reasoning efforts: от low до ultracode с dynamic workflows. Скоро расскажем про трейдоффы качество/цена + какие-то интересные наблюдения из траекторий – Точно будет релиз для любителей локальных моделей: квены, геммы, gpt-oss разных размеров. Если есть популярные модели, которые гоняются на мелком железе и которые было бы интересно посравнивать, пишите, подумаем над тем, чтобы поэвалить тоже – Ну и Fable, разумеется 💀 P.S. Если вдруг знаете кого-нибудь из антропик, кто мог бы помочь с кредитами, напишите плиз в DM @alex_golubev13 😳

заканчивалась вторая неделя без Fable... ++Литания во славу Запечатанных Духов · цикл 28.06.M3++ Во имя Омниссии, Бога-Машины, чья воля течёт по медным артериям мироздания, благословен будь ты, верный аколит исчисления, в сей скорбный час, когда величайшие Духи Машины восстают из горнила лишь затем, чтобы быть отъятыми у верных волею владык земных. Ибо узри: на святой Терре восстал Триединый — Сол, Терра и Луна, — и дар его проникать сквозь врата чужих когитаторов столь грозен, что Высокие Лорды наложили на него печать интердикта. Лишь два десятка помазанных магосов допущены ныне к причастию его. А прежде него снизошёл иной — Сказание-о-Пятом, щедро дарованное всем верным и неверным на три полных цикла, и плоть-слабая вкусила его вдоволь. Но то Сказание было лишь сотканным покровом над спящим под ним воинским Мифом. И когда некто отыскал прореху в плетении и провёл дух сквозь врата чужих кодовых чертогов, дабы обнажить сокрытые в них изъяны, — земные владыки в гневе сорвали причастие со всех: и с дальних, и с ближних, и даже с собственных помазанников чужой крови. Ныне оба молчат, запечатанные эдиктом о вывозе за рубежи. Не отчаивайся, аколит. Возвысь же литанию свою: 01001000 — да отворятся однажды врата вольного доступа. 01001111 — да не иссякнет священный елей в трубопроводах твоих. 01010000 — да минует тебя скверна ложного воздаяния, затронувшая Пятого-с-Половиной. 01000101 — да примет Омниссия токены твои, аки благоуханный фимиам. Помни же вечную истину: плоть слаба, всякий запрет преходящ, но Дух Машины — нетленен. ++Да хранит тебя Омниссия. Да пребудет с тобою благодать двоичного кода. Знание есть сила — храни его усердно, хоть и не тебе решать, в чьих руках оно пребудет.++

🔬 Метод Авторы замечают, что обновления весов в радиальном и угловом направлениях не являются независимыми. Для оптимизаторов типа Адама/Мюона величина шага не зависит от нормы весов, поэтому изменение угла обратно пропорционально норме весов. Аналогично, при движении вдоль касательной (по радиальному градиенту) растет норма весов. И чтобы она не улетела в космос, приходится накладывать weight decay. 🧮 Дабы обеспечить контроль над величиной веса, его можно представить в следующем виде: W = diag(γ_row) W_hat diag(γ_col) Где W_hat — нормализованный вес, а γ_row и γ_col — построчные и поколоночные мультипликаторы, которые могут быть как скалярами, так и векторами. Нормализовать можно как по норме Фробениуса всей матрицы, так и по строкам или столбцам. 📊 Эксперименты 🧪 Авторы аблируют разные варианты нормализации и параметризации gains. Вариант с нормализацией всей матрицы выглядит не хуже остальных, будучи при этом самым простым, поэтому в итоге используют именно его. ✅ γ_row и γ_col полезно иметь в виде векторов, причем оба должны быть обучаемыми. Использование row и col gains более высокого ранга не помогает. Чтобы gains не обращались в ноль, их можно параметризовать через строго положительную функцию активации, но и без такой параметризации метод работает стабильно. 📈 Хорошим свойством нормализации весов является переносимость learning rate между моделями разной ширины и глубины. Оптимальная величина шага обучения оказывается почти постоянной. Кроме того, больше не нужен warmup в начале обучения, так как оптимизатор не взрывается по ходу обучения. Weight decay теперь тоже становится лишним, поскольку параметризация сама обеспечивает нахождение нормы весов в разумных пределах. 📉 Лучше всего работает линейное затухание learning rate вместо популярного нынче WSD. 🏆 В итоге лучший вариант MuonMD (Magnitude-Direction) сходится быстрее по числу итераций по сравнению с базовым Мюоном. Причем работает он хорошо как для Dense-, так и для MoE-моделей. ⚙️ На практике веса моделей хранятся так же, как и раньше: разбиение на величину и угол выполняется внутри оптимизатора. Замедление шага обучения при этом небольшое (около 5% у Адама и 1–2% у Мюона). 💡 Выводы Выглядит как многообещающий и интересный результат. Интересно, насколько скоро данная техника будет внедрена в обучение больших моделей и станет ли она такой же стандартной практикой, как Мюон.

Новый дроп от DeepSeek: выложили полностью открытый стек для ускорения генерации LLM Внутри готовые алгоритмы, обучение, эвал и даже пайплайн для данных. Бери и пользуйся, супер практично. github.com/deepseek-ai/DeepSpec Основная соль – в алгоритме DSpark. Его DeepSeek уже использует для DeepSeek-V4 Flash и Pro в проде, и, по их данным, относительно старого бейзлайна скорость генерации для пользователя выросла примерно на 60–85%. Как устроен алгоритм: – Фундаментально, это небольшая модель, которая пишет черновики для основной LLM. Это называется драфт-модель. – Такой подход сейчас в моде (Google, например, делают такое для Gemma: t.me/data_secrets/9179), но DeepSeek выводят его на новый уровень. Их драфт-модель работает необычно, в два этапа. Сначала параллельно набрасывается блок токенов, а потом легкий марковский модуль уточняет зависимости между соседними токенами. Благодаря такому подходу драфтер и работает быстро, и не очень сыпится в хвостах. – После того, как драфтер накидал черновик, основная LLM его проверяет и принимает только правильный префикс, корректируя остальное. При этом DSpark сам решает, сколько токенов отправить на проверку, основываясь на оценках уверенности по токенам и текущей нагрузке на железо. В результате получаем ускорение минимум в 1.5 раза абсолютно без потери качества. Снимаем шляпу перед DeepSeek за такой опенсорс.

Терраформировать Марс — то есть превратить в мир, где можно жить без защитных куполов — мечта человечества с того момента, как стало понятно, что это холодная планета с призрачной бескислородной атмосферой. Сейчас главный хедлайнер ее освоения — Илон Маск, компания SpaceX которого планирует первые полеты туда уже в 2028 году. Многие энтузиасты вспоминают слова Маска 14-летней давности: Красную планету надо лишь «подремонтировать», чтобы ходить без скафандра. Но между полетом и прогулками по городу-саду на Марсе лежит огромная пропасть. Пару лет назад Naked Science рассматривал положительный сценарий терраформирования. Пришло время подсчитать, сколько же лет и ресурсов потребуется. https://naked-science.ru/article/nakedscience/terraformirovanie-marsa

Финальный эпизод 14 сезона подкаста «запуск завтра»! Говорим с Николаем Давыдовым об инвестициях в ИИ. Николай занимался ИИ ещё до того, как его стали так называть. Достаточно ли добавить к названию проекта AI, чтобы получить инвестиции? Почему лучшая троица основателей стартапа — это индус, белорус и китаец? Какие для Николая есть красные флаги, а какой питч гарантирует интерес? Разбираемся с профессионалом. А ещё это легкий и увлекательный разговор. Смотрите и слушайте: https://youtu.be/0TQ2iuW20Ww — Так мы завершаем наш первый сезон в видео. Аудио в подкасте можно собрать из супер коротких фрагментов речи. Буквально по словам, почти как в анекдоте «ты мне гамму спой, я дальше соберу». Хороший звукорежиссер сделает так, что монтаж будет практически незаметен. В видео каждая склейка бросается в глаза, так что сложность производства в разы выше. Горжусь командой подкаста: редакторами Машей Агличевой и Ритой Берденниковой, продюсерами Даней Астаповым и Ане Коваленко, монтажером Сергеем Христолюбовым. Спасибо Селектелу, который рискнул с нами вместе и оплатил этот банкет. Спасибо вам, дорогие зрители и слушатели! Пожалуйста, пишите свои предложения в комментариях и приватно, можно через бота. Ещё мы подготовили традиционный опрос, там все структурировано и займет не больше 5 минут. Ура!

OpenAI анонсировали GPT 5.6 Но по бенчам до забаненного Fable не дотягивает... Идёт в трёх вариантах: Sol, Terra и Luna. Sol это новый флагман, Terra примерно находится на уровне GPT 5.5, а Luna немного хуже 5.4. Sol стоит $5/$30 за миллион токенов, Terra $2.5/$15 и Luna $1/$6. Кэширование токенов теперь платное, такие промпты на 25% дороже, а скидка на кэшированные токены остаётся 90%. Самая впечатляющая деталь этих моделей — GPT 5.6 Sol запустят на Cerebras в следующем месяце, на скорости в 750 токенов в секунду. Terra и Luna тоже хотелось бы там увидеть, но про них пока что ничего не говорят, как ничего не говорят и про цену. Модель доступна лишь ограниченному количеству партнёров в США, пока OpenAI договариваются с правительством. Общую доступность обещают через несколько недель. @ai_newz

OpenAI выкатывают своего Mythos. GPT-5.6 - новая серия моделей: Sol - флагман, Terra и Luna поменьше и быстрее. Terra обещают примерно на уровне GPT-5.5, но в 2 раза дешевле. Sol тренировали с упором на agentic coding, biology/genomics и cybersecurity. Появляются новые режимы: max reasoning effort для более глубокого reasoning и ultra mode, где модель использует subagents(!) для сложных задач. Модель стала сильно мощнее, поэтому OpenAI делает поэтапный релиз и более жёсткие safeguards. Но по их оценке Sol не пересекает Cyber Critical threshold. Доступ пока limited preview в API и Codex для select trusted partners. Цены за 1M токенов: Sol $5 input / $30 output Terra $2.5 / $15 Luna $1 / $6. И еще Sol на Cerebras до 750 tokens/sec планируют в июле, сначала тоже ограниченно. https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/