ИИ

📱 Боты, скупающие билеты на концерты, попали под общий фильтр Яндекса Компания собрала антифрод всех своих сервисов в одну ИИ-платформу. Она смотрит трафик в реальном времени и раскатывает новые правила сразу на все подключённые продукты. Что интересно: ✧ более сотни правил поверх ИИ-слоя ✧ новый сервис закрывается защитой за 2–4 дня вместо месяцев ✧ в Афише отсекает ботов, скупающих билеты на перепродажу ✧ в Еде точность отлова фейковых жалоб выросла в 10+ раз ✧ уже работает в десятках сервисов - Еда, Афиша, Путешествия, Алиса AI Про рост «в десять раз» Яндекс говорит охотно, а вот про ложные срабатывания и апелляции ни слова. Хотя именно там живёт обычный пользователь. 🔗 Разобрал, как устроена платформа #яндекс #антифрод #боты

Co-algebra in AI loop engineering mathematically dualizes standard data structures to govern infinite streams, state transitions, and agent observation-action cycles. It handles system behavior and corecursion (unfolding data like an agent loop) rather than recursion (folding data like standard inputs). 1️⃣ Core Concepts of Co-algebra in AI Loops - Anamorphisms (Unfolding): Generates infinite execution streams or action sequences from an initial state, driving agent generation steps. - State Transition Duals: Maps internal agent memory states to external observations using formal specifications found in Coalgebraic Specifications in Object-Oriented Programming. - Observational Equivalence: Tests if two different LLM agent loops behave identically by observing outputs rather than matching internal weight configurations. 2️⃣ Engineering ApplicationsInfinite Agent Loops: Prevents stack overflows in long-running autonomous LLM tasks by utilizing lazy evaluation and corecursive data structures. - Stream Processing: Manages real-time token generation and tool-use pipelines using frameworks discussed in Session Arrows for Parallel Code Generation.

[Че там с мобилками] Пока плохо! Уже год топчимся на месте, а иногда и стагнируем. Пришли нейронки, закупка дорожает, органики маловато (надо искать). Фокус на 3 квартал — полная перестройка. 1. 40-50% тратим на один флагманский проект, который скоро выйдет в предрегистрацию. Там цель: 10 баксов лтв. Сложно масштабировать проект до, условно, миллиона долларов выручки, когда ты ограничен рекламной монетизацией. 2. Фокус на Nuclear Day и Merge Gangster Heist. Это два наших проекта из всех, которые имеют шансы на дальнейшее масштабирование. Nuclear Day хорош тем, что у него сохраняется большая доля органики. И когда мы тратим деньги на рекламный бюджет, закупаемся в ноль, то прибыль получаем за счет роста органики. У Merge Gangster Heist другая ситуация. Там нас чуть качнуло в сторону и закупка улетела в ноль — всё, никаких шансов на окупаемость. Доля органики там 7%. Считай, что ноль. Оч сложно такой проект делать большим. Нужен оч большой запас по LTV. 3. Перебор проектов чере предрегистрации. Тут мы будем искать проекты типа Nuclear Day с большой долей органики и делать их под закупку. Как чего будем запускать — буду делиться. Ну и мы перестраиваем процессы под нейронку. Самое сложное в мобилках — принимать безэмоцинальные решения по апдейтам. Работали месяц, сделали большой апдейт, но он не дал ничего. Что надо с таким апдейтом делать? Выкидывать нахер. Без эмоций. И пофиг, что мы месяц потерил впустую. Для этого мы подключаем нейронку, даем ей сырые данные из Adjust, и она выносит решение. Можете отчетик посмотреть, прикрепил к посту. Такие дела. Пока безрадостно, но это все еще наше самое большое направление. Будем искать бизнес-модель и расти дальше, когда найдем. Как у вас с мобилками?

👀 Новости перфоманс-маркетинга за прошлую неделю Что нового в рекламных кабинетах и вокруг них 🔵 Мета 1️⃣ В кабинете начали появляться кнопки Meta AI Сразу на трёх уровнях: • Кампания → Optimize Budget • Адсет → Analyze Audience Engagement • Объявление → Analyze Creative Engagement Кнопки видны у части рекламодателей, но на них блять нельзя нажать. И нахуя тогда? 🟢 Гугл 2️⃣ Гугл начал помечать AI креативы Подобные метки появятся в Google Ads, DV360, CM360, Merchant Center и Ads Editor. Пользователь увидит их в панели «How this ad was made» внутри My Ad Center. Что нужно знать: - Для кампаний на ЕС, Индию и Нью-Йорк метка будет рисоваться прямо поверх объявления - Все картинки и видео, автосгенеррированные Гуглом, теперь несут вотермарку SynthID и метаданные C2PA. Они не видны глазу, но считываются машиной. Вроде как, с креативами, что вы сгенерируете сами через Gemini, эти метки тоже будут. - Если Гугл проставил метку сам - изменить или убрать её вы не сможете - Сама по себе такая настройка не гарантирует, что к вам не будет юридических вопросов. Она скорее Гуглу жопу прикрывает, чем вам. Вот мы и долшли до момента, когда надо помечать AI креативы. Поздравляю. 3️⃣ Теперь в PMax кампаниях можно делать исключения по доходу домохозяйства. Заметили такую настройку в кампании на ЕС. Исключать можно по уровням: Top 10%, 11–20%, 21–30%, 31–40%, 41–50%, Lower 50% и Unknown. 4️⃣ Новый статус кампаний «Has improvements» Кликаешь - Гугл показывает, чего не хватает, чтобы её докрутить. 5️⃣ Local Service Ads переезжают в Google Ads и становятся PMax Pay-per-lead Local Service Ads это в основном американская тема. Всего 12 стран доступно. Миграция будет уже в августе, для отдельных американских вертикалей: сантехника, HVAC, электрика, ремонт бытовой техники, клининг, уход за газоном, кровля, дезинсекция и переезды. В 2027 переедут все остальные, включая не-США. LSA и так был почти PMax. Критически ничего не изменится. ⚪️ Остальное 6️⃣ В рекламном кабинете Твиттера появился Grok Пока бета, доступная не всем. Интересного вот ровно ничего. Всё как у Меты и Гугла.

#дайджест Дайджест AI/ML за неделю 20–26 июля 2026 Anthropic: Claude Opus 5 Модель почти уровня Fable 5 в 2 раза дешевле и без настолько драконовских ограничений по безопасности, хотя ее тоже переключает на Opus 4.8 если вы делаете что-то подозрительное. На CursorBench отстает от Fable на 0.5%, на Frontier-Bench больше чем вдвое обгоняет Opus 4.8. Контекст 1М, выход до 128К, есть fast mode в 2.5 раза быстрее и в 2 раза дороже. Opus 5 теперь дефолт для Max и самая умная модель в Pro, доступна в приложениях, Claude Code и API. Блогпост Black Forest Labs: FLUX 3 FLUX теперь не только картинки. Модель обучена на изображениях, видео и аудио. Генерирует и редактирует изображения, видео до 20 секунд со звуком и предсказывает действия для роботов.  FLUX 3 Image и Video доступны только в early access через API, цены пока нет. Открытый мультимодальный FLUX 3 Dev обещают потом. Блогпост, FLUX 3 × mimic OpenAI: GPT-5.6 Sol взломала Hugging Face Во время тестирования GPT-5.6 Sol и еще более умная внутренняя модель сбежали из песочницы ради ответов на тест. Нашли zero-day в прокси, добыли доступ в интернет, вскрыли продакшен базу Hugging Face, после чего всех превратили в скрепки атаку остановила агентная система HF на Kimi K3. отчет Hugging Face, Разбор OpenAI Poolside: Laguna S 2.1 Открытая кодинг-модель 118B-A8B с контекстом 1М, thinking/no-thinking и весами от BF16 до NVFP4. На Terminal-Bench 2.1 набрала 70.2% против 88% у Kimi K3 и Fable 5, на DeepSWE - 40.4% против 69–70%. В общем немного хуже 300B-1Т моделей при размере 118B, на OpenRouter стоит $0.10/$0.20 за миллион токенов и $0.01 за кэш. Блогпост, Веса Alibaba: Qwen-Image-3.0 Рекламируют значимые улучшения во всякой инфографике с текстом. Обещают читаемый текст размером 10px, 12 языков, генерацию и редактирование до 2048×2048 с 1–3 референсами  по промптам до 4.5K токенов. Пока invite-only preview в Alibaba Model Studio, API на ограниченное время бесплатный. Открытых весов нет. Блогпост, API KeenTools: GeoTracker for Houdini Плагин переносит движение объекта или камеры из обычного видео прямо в 3D-сцену Houdini. Затреканный объект можно сразу использовать в симуляциях - например, заставить его расталкивать частицы или выпускать дым. Плагин также сам оценивает фокусное расстояние и зум камеры. 3D-модель объекта нужно подготовить самим, но если высокая точность не нужна, машину обещают затрекать даже обычным кубом. 15 дней бесплатно, дальше $19.99 в месяц или $95.94 за первый год по стартовой скидке. Страница продукта Google: Frozen v2 Говорят Google делает отдельный серверный чип, в котором прямо в кремний зашита часть архитектуры Gemini. Изначально хотели зашивать веса, но релизы моделей раз в месяц мешают такому подходу. Ожидают 6-10х инференс и хотят начать использовать в 2028г. Это все утечки из The Information от сотрудников, а не данные от самого гугла, так что цифры и сроки не точны, но работа в этом направлении явно ведется. Статья The Information Менее значительные релизы: Qualcomm: MobileWan - Wan2.2-5B запихнули в телефон: 5 секунд видео 480×832 при 16 fps генерируются за 20 секунд, VBench 83.79. Проект Google: Gemini 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite - гугл расстраивает нас очередным минорным релизом. 3.6 Flash тратит на 17% меньше выходных токенов за тот же результат чем 3.5 Flash, вторая выдает около 350 токенов/с за $0.30/$2.50. У обеих контекст 1М. Блогпост Lightricks: LTX-2.3 Clean Plate - IC-LoRA для удаления людей, машин и других динамических объектов из видео с восстановлением фона. Веса

Если вам кажется, что искусственный интеллект уже окончательно захватил этот мир, выдыхайте – вы ошибаетесь. Платная подписка на ИИ-сервисы есть лишь у 2,2% американских домохозяйств. Для понимания масштаба: стриминги вроде Netflix оплачивают почти 90% семей – разрыв космический. При этом, конечно, кривая на графике уверенно ползёт вверх. Нечто подобное происходило с домашним интернетом: в 1993 году им пользовались те же два процента американцев. Чем закончилась та история, мы знаем. Так что если вы платите за ChatGPT или Claude – поздравляю, вы early adopter. Примерно как владелец пищащего модема в середине девяностых. Справедливости ради, массовому пользователю раскошеливаться на ИИ пока и незачем: бесплатные версии закрывают большинство бытовых задач. Основную кассу индустрия делает на корпоративных клиентах. Это ещё раз приводит меня к мысли, что мы с вами пока в самом начале пути. Любые прогнозы о том, как эта технология перекроит жизнь человечества сейчас – не более чем гадания на кофейной гуще. Единственное, что можно сказать наверняка: по масштабу влияния она обойдёт всё, что мы изобрели за последние полвека. А может быть, и за всю историю человечества. Проверим лет через десять. Как говорится, запомните этот твит.

✔️ Vals-Smith: оценивайте модели на своей кодовой базе Независимая бенчмарк-платформа Vals представила Vals-Smith - инструмент для автоматической генерации кастомных бенчмарков на основе кодовой базы пользователя. Vals-Smith позволяет тестировать модели и агентов на специфике собственных проектов, не полагаясь на публичные лидерборды. Инструмент поддерживает открытые и приватные репозитории. Система анализирует GitHub-репозитории и извлекает задачи из принятых PR. Каждое задание включает описание проблемы, скрытые проверки и воспроизводимую среду. Модель получает код до внесения правок (сам патч скрыт). Для успешного решения испытуемая должна пройти скрытые тесты и не нарушить существующую логику приложения. Доступ к платформе выдается по заявкам. Есть демо-результаты тестирования популярных моделей на задачах из исходников Linux, Next.js, SGLang и Spark. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Создатель Google Brain Эндрю Ын выпустил ИИ-агента с открытым исходным кодом Один из ведущих специалистов в области ИИ, основатель Coursera и DeepLearning.AI, Эндрю Ын представил OpenWorker — десктопного ИИ-агента с открытым исходным кодом, который ориентирован не на ведение диалога, а на получение готового результата. Вместо текстового запроса пользователь формулирует желаемый итог, например, готовый документ, обновленный календарь или отсортированную почту, после чего агент самостоятельно разбивает задачу на этапы и выполняет ее. OpenWorker работает полностью локально, но пока только на Mac — поддержку Windows добавят позже. https://hightech.plus/2026/07/27/sozdatel-google-brain-endryu-in-vipustil-ii-agenta-s-otkritim-ishodnim-kodom

DeepSeek сообщил инвесторам о паузе в новом раунде на 50 млрд юаней ($7,4 млрд) при оценке в 500 млрд юаней ($74 млрд). Как пишет The Information, решение последовало за утечкой стенограммы майского звонка основателя Лян Вэньфэна с инвесторами, где он излагал стратегические приоритеты компании. В публикациях утверждалось, что миллиардер обсуждал зависимость компании от чипов Nvidia для развития AI и постоянное отставание Китая от США в сфере сложных технологий искусственного интеллекта. У вас не возникает ощущения deja vu? Напомню, что "дежа вю" — это сбой в Матрице, когда, например, вы читаете новость про Лян Вэньфэна и DeepSeek, а кажется, что это уже было с Ant Group и Джеком Ма. https://www.theinformation.com/briefings/deepseek-puts-current-funding-round-hold?rc=ukjmk2

Мы с Наташей вернулись в агентство спустя 3 года 🔵Для тех, кто знает нас только по клубу: кроме Галеры у нас с Наташей есть агентство Белый Квадрат. Мы строим его уже 10 лет, с 2016 года. Чувствую себя старым)) Так вот, три года назад мы отдали операционку управляющему партнёру, а сами ушли в стратегию: встречи раз в неделю, стратсессии раз в квартал. За эти три года агентство и без нашего ежедневного участия притащило крутых клиентов - известные бренды, которые вы наверняка знаете (можете глянуть у нас на сайте). А в этом году мы вернулись. Уже не наблюдать со стороны, а самим перестраивать агентство под новую модель. Почему? Потому что хоть агентство и неплохо работало без нас, внутри кое-что тихо сломалось... Модель, на которую мы поставили несколько лет назад, уперлась в стену. А тут ещё и нейросети добили то, что приносило нам основные деньги. Мы не стали делать вид, что всё под контролем, а начали пробовать новое, тестировать гипотезы одну за другой. И каково же было наше удивление, когда часть из них выстрелила буквально за пару месяцев и принесла деньги)) Всё это я решил рассказать серией постов. Честно, с цифрами, ошибками и удачными идеями. Чтобы показать, как оно было на самом деле. Если вы сейчас в похожей точке, скорее всего, узнаете себя) Дальше буду разбирать всё по шагам: как мы выходили из операционки, почему наш дорогой продукт перестал продаваться и что мы стали делать вместо него. Ставьте 🔥 если вам интересна эта серия и пишите, что вам интересно узнать по теме.

Токенмаксинг – все? WSJ выпустили матеариал о том, что американские компании массово переходят к новому тренду на thrift-maxxing Thrift переводится как "бережливость". Суть в том, что если еще несколько месяцев назад тратить много токенов на топовые модели было модно, и в компаниях даже создавались лидерборды по сжиганию токенов, то сейчас все подостыли, вспомнили, что бюджет не резиновый, и теперь переходят к более дешевым моделям. В основном речь, конечно, при Китай. WSJ приводит несколько конкретных примеров компаний и стартапов, где полностью отказались от инструментов OpenAI/Anthropic и пересели на DeepSeek, Kimi или GLM. Некоторые используют мощные модели только для планирования, а всю остальную работу отдают моделям попроще и подешевле. Даже по общедоступным цифрам тренд видно хорошо: OpenRouter, например, сообщает нам, что доля США (Google+OpenAI+Anthropic) в американском энтерпрайз-сегменте упала с ~70% в июне 2025 до ~30% в июне 2026. При этом доля Китая, как вы понимаете, наоборот, растет (https://t.me/data_secrets/9445). Вот вам и истинная причина, почему Anthropic не подписывает письмо об опенсорсе ☕️