ИИ

По сообщениям, OpenAI нашла новые оптимизации инференса, которые снизили стоимость запуска моделей больше чем в два раза. По данным The Information, инженеры в этом месяце рассказывали коллегам, что эти техники в какой-то момент позволили обслуживать ChatGPT для посетителей без бесплатных или платных аккаунтов всего на нескольких сотнях GPU Nvidia. Точный метод пока не раскрыт. Это может быть квантизация, KV caching, batching, маршрутизация простых запросов на более дешёвые модели или комбинация всех этих подходов. OpenAI закончила Q1 с gross margin 39% и хочет выйти на 52% к концу года. Более дешёвый инференс даёт компании пространство: улучшать маржу, поднимать лимиты ChatGPT или снижать ценовое давление API для разработчиков. Moat OpenAI всё сильнее смещается в сторону инференса и преимущества по стоимости, особенно на фоне Anthropic. https://www.theinformation.com/newsletters/ai-agenda/openai-discovers-new-way-cut-inference-costs-half

🏸Робот сыграет с вами в теннис, и даже раскритикует Теннисные автоматы, которые выстреливают по игроку мячами, давно никого не удивляют. А вот Acemate S10 умеет больше: он отбивает ваши удары и держит полноценный розыгрыш — будто по ту сторону сетки живой партнёр с ракеткой. Как это устроено: пара 4K-камер и бортовой ИИ следят за мячом сразу в трёх измерениях, как человеческие глаза. Робот предугадывает точку приземления, катится на всенаправленных колёсах, ловит мяч в сетку и тут же отправляет назад. Машина меняет направление, скорость, вращение и траекторию, бьёт плоско, с топспином и слайсом, а свечи запускает на высоту до 8 метров. Заряда хватает примерно на два часа. Самое интересное — после игры. S10 показывает статистику: точность, точки контакта, стабильность розыгрышей. Приложение делает из этого отчёт с вашими сильными и слабыми сторонами, а связка с Apple Watch покажет время на корте, число ударов и сожжённые калории. Стоит удовольствие 2500 долларов (~194 000 долларов). Дороговато для спарринг-партнёра — зато тренировку не отменит и в отчёте вас не пожалеет. @droidergram

Исследователь из Microsoft доказал, что у ИИ нет чувств с помощью козлов из Age of Empires II. Он использовал внутриигровых животных, чтобы сделать простейшую нейросеть — если козёл забежал на дорожку из травы, то бит равен 0. Если на дорожку из камня — бит равен 1 После выполнения операции козлы умирают (🧱), а на выходе появляется новый козёл, который переносит результат уже в следующий элемент схемы. При желании таким образом можно собрать аналог ChatGPT — просто потребуется очень много козлов Но цель не в этом — исследователь хотел показать, что мы зачем-то очеловечиваем ChatGPT и Claude, у которых под капотом практически те же самые козлы 😳

Главное в работе с ИИ ваши данные и Claude вновь об этом напомнил На выходных другу в России закрыли аккаунт Claude. Не за нарушение правил, а просто прилетела проверка, а пройти её из РФ невозможно. Я пошёл искать в чат ИИ энтузиастов, и действительно та же история у нескольких человек: Claude блокирует доступ. Причина системная и Anthropic с 8 июля закрепляет в политике то, что уже работает выборочно, просят паспорт и живое селфи. Один из триггеров - вход из неподдерживаемой страны. Касается это всех тарифов Free, Pro и Max. То есть платишь за Pro, а в любой момент может прилететь запрос на ID, который ты физически не пройдёшь. Будучи в РФ, к этому стоит относиться трезво: рано или поздно доступ к остальным американским моделям может закрыться (NotebookLM/Gemini уже давно это показал). Паниковать тут не из-за чего - это просто вводная, с которой надо жить. Я давно про это пишу: не привязывайся к одному инструменту. Самое ценное это данные. Контекст, база знаний, наработанные промпты/скиллы и инструкции агентов. Если всё это принадлежит тебе, сменить модель не катастрофа. Благо выбор есть, китайские модели за последний год показали, что могут дать достойный отпор фронтиру - несмотря на санкции, дефицит видеокарт и скромные бюджеты. Об одной такой, которая прямо сейчас рвёт чаты, расскажу в следующем посте.

Если вы пользуетесь Claude, может быть пригодятся советы от ИИ-евангелиста Egor Rudometkin. Хаки - в приложенной картинке, общее описание ниже: 1. Установка Claude Desktop (хаки 1–10) ☑️ Скачай десктоп-приложение. Не браузер. ☑️ Создай папку на компе — CLAUDE. ☑️ 4 подпапки: «О себе», «Проект», «Шаблоны», «Output». ☑️ Загрузи anti-AI-промпт — он убивает роботизированный голос. 2. Выбери модель (хаки 11–20) ☑️ Opus 4.6 + Extended Thinking — для сложных задач. ☑️ Sonnet — быстрые правки. Haiku — сканирование файлов. ☑️ Модель решает меньше, чем промпт. ☑️ Плохой промпт на Opus < хороший промпт на Haiku. 3. Промптинг (хаки 21–30) ☑️ Хватит писать длинные промпты. Файлы > промптов. ☑️ Одна задача — один промпт. Одна. Не пять. ☑️ Скажи «НЕ должно звучать как…» — убьёт AI-голос. ☑️ Давай задачу, а не метод. Пусть сам найдёт путь. 4. AskUserQuestion (хаки 31–40) ☑️ «Начни с AskUserQuestion» — в каждом первом промпте. ☑️ Claude соберёт кликабельную форму. Жмёшь — отвечаешь. ☑️ Он сам задаёт правильные вопросы. Ты не думаешь. ☑️ Идёт не туда — скажи. Перестроит. 5. Коннекторы (хаки 41–50) ☑️ Settings → Connectors → Browse → Add. ☑️ Slack, Google Drive, Notion, Gmail. 50+ инструментов. ☑️ Claude читает реальные файлы. Без копипаста. ☑️ Бесплатно на всех планах. 6. Плагины и Skills (хаки 51–60) ☑️ Claude → Customize → Browse → Install. ☑️ Маркетинг, юристы, продажи, аналитика — выбери роль. ☑️ Жми / — мгновенный вызов любой команды. ☑️ Кастомизируй под свою компанию и тон. 7. Claude в Excel (хаки 61–70) ☑️ Поставь «Claude by Anthropic» из Microsoft Marketplace. ☑️ Читает каждый лист. Объясняет формулы по-человечески. ☑️ Кинь PDF — сам вытащит таблицы. ☑️ Никаких макросов. Подсвечивает что трогает. 8. Projects и команды (хаки 71–80) ☑️ Один Project = один deliverable. Не один клиент. ☑️ Загрузи отличный пример — стандарт подтянется автоматом. ☑️ Сначала конвертируй одного человека. Потом масштабируй. ☑️ 15 минут демо. Покажи, не рассказывай. 9. Artifacts (хаки 81–90) ☑️ Графики, дашборды, трекеры — прямо в чате. ☑️ Работают автоматически. ☑️ Превью до экспорта. Правишь вживую. Копируешь. ☑️ Делишься с не-юзерами Claude как HTML. 10. Продвинутый уровень (хаки 91–100) ☑️ Файлы — до 200 строк. Короче — лучше. ☑️ 80% твоего файла — про то, кем ты НЕ являешься. ☑️ Проверяй output. Особенно финансы. ☑️ Claude делает 80% рутины. Ты — оставшиеся 20%. #ai

Кажется, я наконец поняла, в чём на самом деле состоит ценность специалиста в эпоху AI. Не в том, чтобы делать задачи быстрее - с этим AI native зумер справится лучше взрослного дяденьки сеньора без него. И не в том, чтобы знать больше - модель уже знает больше любого из нас, давайте честно. А в том, насколько быстро и точно ты можешь оценить результат работы AI и сказать ему, где он облажался. Вот в чём твоя настоящая эффективность сейчас: не в скорости выполнения задачи, а в скорости и качестве обратной связи модели. Это объясняет кое-что, что я давно чувствовала, но не могла сформулировать. Джуны с AI действительно закрывают задачи быстро. Но есть один момент, который всё меняет: они часто не могут распознать, когда результат плохой, потому что у них нет достаточного опыта чтобы это почувствовать, нет насмотренности, нет доменной экспертизы, которая позволяет за 30 секунд сказать "это неправильно, тут конкретно это неправильно, вот почему и как подкрутить промпт, чтобы было правильно". И тогда AI ведёт их не туда, а они не замечают. Получается, что экспертиза сейчас - это в первую очередь навык критического диалога с моделью. Умение задать правильный вопрос, распознать ошибку в ответе, переформулировать задачу так, чтобы получить то что нужно. Это и есть то место, где человеческий интеллект пока однозначно выходит вперёд. Мне кажется, это должно немного поменять то, как мы думаем о росте в профессии. Раньше "стать экспертом" значило знать больше и делать быстрее. Сейчас это всё больше про то, чтобы уметь судить качественно и быстро, а это другой навык, который нужно отдельно качать. А вы замечаете это в своей работе?

Почему AI-персоны так убедительно врут Как-то я писала про подход, суть которого юзер-ресерч с помощью AI-персон. Ты описываешь портрет клиента, а LLM отыгрывает его и отвечает на вопросы как живой человек. Звучит как мечта соло-билдера: ноль рекрутинга, ноль созвонов, а “инсайты” можно собрать за один вечер. Но не так однозначно. Что с ними не так: • Модели склонны подстраиваться под рамку вопроса. Дашь чуть наводящую формулировку, и нейронка очень убедительно подтвердит то, что ты и так хотел услышать. • Если не дать модели свежие реальные данные, она опирается на усреднённое прошлое: тексты, паттерны и представления, на которых её обучали. А не на поведение конкретных пользователей сегодня. • Они плохо преподносят сюрпризы. Хороший ресерч часто ценен именно тем, что человек говорит или делает что-то, чего ты вообще не ожидал. AI-персона чаще выдаёт правдоподобное. Но правдоподобное мы и сами можем придумать. В итоге ответы часто получаются плоскими, слишком аккуратными и слишком благожелательными. Synthetic users могут хвалить то, что реальные люди потом игнорируют, не понимают или отвергают. Но это не значит, что инструмент бесполезный. Просто он работает ДО ресерча, а не вместо него: • Прогнать гайд интервью и поймать кривые, скучные или наводящие вопросы. • Быстро накидать гипотезы, чтобы прийти на живые созвоны более подготовленным. • Сделать pre-mortem концепта перед тем, как тратить бюджет на рекрутинг. • Проверить, какие возражения или edge кейсы стоит отдельно послушать у реальных людей. Источник: https://userevaluation.com/post/synthetic-users-vs-real-participants/ #PG_education @productgames

Как плохеет OpenAI. У Sensor Tower вышел отчет State of AI 2026, на данные которого можно полагаться - там считают реальные установки, переходы, посещения и др. реальные действия юзеров. 1️⃣ В b2c доля ChatGPT упала с 86% до 46%! Причем главный конкурент не Claude, а Gemini. Я уже писал, что Гугл долго запрягает, но быстро едет. Так и происходит: благодаря возможностям дистрибуции их AI продукты медленно, но верно захватывают рынок. 2️⃣ Про энтерпрайз и кодинг-агенты наверное и так всем понятно - Антропик в последние месяцы выдавливает OpenAI с рынка. 3️⃣ В 2023-24 кто-то из OpenAI публично объявлял выручку/WAU/другие важные метрики раз в 1-2 месяца. В 2026 году это было лишь однажды, в январе-феврале. А Антропик наоборот, бомбил цифрами run rate (хотя это некоторая хитрость, пост). 4️⃣ Недавно OpenAI сказали, что откладывают IPO, и понятно почему: раньше они были единоличными победителями AI революции, в самом начале мелькали нарративы на AGI, позже - "AI заберет у вас работу". А сегодня OpenAI проигрывает b2b Антропику, b2c - Гуглу. Любопытно, какой большой вижн будет у OpenAI следующий. @kyrillic