Thinking Machines Миры Мурати превратила закрытую экспертную оценку Bridgewater в обучаемый навык и обошла frontier-модели, снизив число ошибок на 29.8%. В ии подавали финансовые статьи, отчёты, документы центробанков, письма. ИИ должен был определить что аналитик должен прочитать первым. Для LLM это оказалось тяжёлой задачей. При обычных промптах модели держались на уровне 46–50% accuracy, почти как угадывание. Экспертные промпты поднимали качество до 74–78%, но лучший результат дала разметка от опытных инвесторов Bridgewater. Неэкспертные метки провалились: здесь важны рыночный контекст, приоритеты и профессиональное чутьё. Один заголовок про тарифы может быть сильным сигналом, другой громкий геополитический инфоповод останется шумом. Bridgewater чистила датасет через спорные рейсы. Если модель расходилась с разметкой, пример возвращали экспертам на повторную проверку. Так в обучение попали паттерны принятия решений, которые эксперты видят интуитивно, но редко могут описать полноценной инструкцией. В обучении использовали три приёма. Во-первых, смешивали разные типы задач, чтобы модель училась применять экспертную оценку в похожих сценариях, а не запоминала один узкий шаблон. Во-вторых, аккуратно ограничивали обновления при обучении. Это снижало риск, что модель зацепится за случайные признаки в данных и начнёт уверенно ошибаться. В-третьих, модель дообучали на ответах более сильных версий. Так лучшие checkpoints постепенно становились учителями для следующих итераций. Результат: на 29.8% меньше ошибок, чем у лучшей frontier-модели, и в 13.8 раза ниже inference cost. Заметное преимущество, благодаря качеству экспертных решений. Такой датасет конкурент не скачает с Hugging Face. https://thinkingmachines.ai/news/learning-to-replicate-expert-judgment-in-financial-tasks/

Дешёвая заявка — самый дорогой канал В клуб MFS приходил Денис Сметнев — он разгонял международную экспансию Skyeng. И рассказал про ловушку, в которую попадают почти все, кто впервые заходит на чужой (читай "международный") рынок. Обычная ситуация: запускаем рекламу и просим алгоритм оптимизировать на стоимость заявки. Он идёт искать самые дешёвые лиды. А дешевле всего заполняют формы те, у кого больше всего свободного времени: на новом рынке это часто безработные и недавно переехавшие мигранты. Заявок вал, CPL смешной, дашборд зелёный. А потом сейлзы прозванивают базу — и никто не покупает. Алгоритм всегда оптимизирует ровно ту метрику, которую мы назвали. Просим дешёвые заявки — получаете тех, кого дешевле привести, а не тех, кто платит. На домашнем рынке вы поймали бы это чутьём. На новом чутья нет, поэтому вы верите цифре. А цифра врёт. Вывод простой: пока когорта реально не занесла деньги, считайте, что CPL вас обманывает. Целевое действие для рекламы — оплата, а не поднятая рука. Почему привычные CAC и LTV так легко вводят фаундера в заблуждение — разбирал в блоге Всем классных выходных ☀️ Андрей Резинкин | Money For Startup

«Коммерсант» со ссылкой на исследование медиагруппы «Родная речь» пишет, что за январь-май 2026 года дневной охват Instagram* вырос на 19%, до 7,4 млн человек, Discord — на 21%, до 1,1 млн, а Threads — почти в 1,9 раза, до 300,7 тыс. При этом у Telegram показатель снизился почти наполовину, до 40,25 млн человек, у WhatsApp — на 43%, до 25,6 млн. У Viber, Snapchat, TikTok и Facebook* тоже зафиксировали падение актива.

🔗Аудитория заблокированных соцсетей в России выросла почти вдвое Мой комментарий: Это то, куда перетекла активная аудитория Telegram. Но не за контентом, который она читала здесь. Instagram и Threads сейчас лучшие платформы в русскоязычном сегменте с точки зрения органического трафика. Алгоритмы рекомендаций + отток значительной части селебрити и блогеров, живших с рекламной модели, позволили обеим платформам дать очень хорошие охваты экспертному контенту и авторам, которые продвигают собственные товары и услуги, живя именно вокруг построения бренда и продаж (от консультаций до мебели). В итоге, сформировалась уникальная картина — буквально, как говорится, "природа настолько очистилась", что в Инсте и Тредсах начало формироваться новое, более ориентированное на качество ядро авторов контента. Если у вас в 2026 году есть вопрос, где продвигаться, не имея бюджетов, именно за счет своей экспертизы и качества — да, это будут продукты Meta. Facebook, пожалуй, слишком политизирован, а вот Тредсы и Инста — дадут вам буст просто за то, что вы делаете интересно и регулярно. Работа по выстраиванию сообщества там специфична, однако же вполне возможна — просто это будет не чатик, конечно :)

Очень правильная постановка вопроса в позавчерашней статье на New York Times: если так много умных экспертных людей, и так много данных, то почему никто не может сказать, что реально происходит на рынке труда (под влиянием AI) — и будет происходить дальше? Ну то есть да, очень много мнений и убедительных интонаций. Но почему в этих мнения так много противоречий? Что говорит автор текста: • Существующая система макроанализа и данных (в основном, государственная) не подходит для описания тех явлений и изменений, которые мы наблюдаем и пытаемся измерить • Эти данные ещё и постоянно опаздывают • Большая проблема с интеграцией показателей, в том числе методологической — в итоге они описывают противоположные тенденции • Сложности с атрибуцией — эксперты могут приписывать тенденциям системный характер, тогда как это скорее наложение уникальных обстоятельств и кризисов • Отсутствие надежной методологии прогнозирования на 3-5-10 лет Ну и очевидно, что это касается не только влияния AI на профессии, но и в целом — рынка труда, образования, бизнеса и экономики. Переведённый пдф в комментариях. → https://www.nytimes.com/2026/07/02/business/economy/ai-economy-data.html

Совет для тех, кто настолько обленился, что уже не помнит, как выглядит рекламный кабинет Яндекса. Потому что все рекламные кампании давно запускаются через Клод. Перед тем как генерить стратегию и запускать новую рекламу, просим Клод проанализировать результат всех рекламных кампаний за прошлый год Он сам зайдет в рекламный кабинет, выгрузит статистику и разберется, какие кампании сливали бюджет, какие объявления давали норм лиды, какие аудитории слабо отрабатывали и далее по списку. Все выводы учтет и напишет стратегию, которая не даст повторить прошлогодние ошибки. И раз уж он все равно копается в кабинете, можно попросить еще: 1) найти аудитории, которые конкурируют друг с другом и раздувают стоимость клика 2) показать аномалии: когда внезапно выросла цена лида или просела конверсия, и попытаться объяснить почему 3) проверить, какие креативы выгорели и перестали работать 4) почистить фрод площадки

Пересчитал модель проникновения VPN в РФ. Улучшил методику (ИИ помогает!). Оценка числа тех, кто по меньшей мере знает что такое VPN и умеет им пользоваться по итогам второго квартала 2026 года достигла 77 млн человек. Проникновение технологии VPN — 71% Число платных пользователей оценочно (нет ни у кого реальных цифр): 10 млн "клиентов". Но число клиентов я явно не равно числу пользователей — многие покупают один аккаунт, но устанавливают на множество устройств. Можно констатировать, что Россия — лидер по проникновению VPN в мире. Я еще раз подчеркну, что это — модель и все цифры оценочны и базируются на интерполяции по опорным точкам и поисковым запросам. Никаких реальных цифр о точном числе пользователей VPN в РФ в природе не существует.

🌞 Июньский дайджест звучен Солнцем – Продакт-менеджмент не профессия – Продакты будущего – Про пессимизм менеджера – Эра нулевого клика – Foundational Mental Models & Skills – 5 когнитивных искажений конверсии – Мотиваторы, потребности и ценность – Как готовить ИИ-фичи: вводный гайд – Когда работа перестаёт учить – Стратегия ≠ План – Целевой клиент ≠ Целевая аудитория – Защитные метрики – Почему вам не нужна ИИ – Отмена – самая дешёвая точка роста – Откуда берутся «источники» в ответах ИИ – 10 причин провала ИИ-трансформации – Не складывайте слабости – Гант маминой подруги – Не весь фидбэк нужно принимать – Команды галлюцинируют о клиенте – Метод Дельфи для брейншторма – Output vs Outcome – Продуктовые собесы с ИИ – Проблемы продукта из вакансий – STAR на собесе: структура ответа – 2026 Product Hiring Trends Report – Чего не хватает ИИ в аналитике – Особенности синтетических фокус-групп – Твой лендинг теперь читают двое – Путь за рамками интерфейса – Как снизить усталость в интерфейсах – What Designers Struggle with on Product – Какие бывают дизайнеры – Путь к ИИ в модели мира – Я выпустил нейросеть в реальный мир – Спасет ли нас Human-in-the-loop – Гравитации как силы нет Вы мантру пропеть могли бы под гул водопроводных труб?