ИИ

Стоит ли стремиться в Anthropic/ OpenAI? Все чаще я слышу от знакомых продактов: вот бы попасть в Anthropic / OpenAI! Работа в frontier AI labs для многих стала голубой мечтой - как когда-то все хотели в FAANG, а потом в Airbnb/ Notion/ Dropbox / нужное подставить. Но реально ли это “работа мечты”, или просто очередное “модное” место? Хочу поразмышлять с вами вместе. И начнем, конечно, с главного вопроса - а зачем вообще туда идти? Я вижу три основные причины: 1) Опыт. Конечно, если ваша специализация - AI PM, никаких вопросов нет: мало где в мире можно получить подобный опыт работы с инновационными технологиями в топовых командах. Другой вопрос, что продактов с такой специализацией не так уж много: у 95% совершенно другой карьерный фокус, да и интересы, если уж на то пошло. Если мы говорим про, например, growth PM или security PM, тут • и позиций в Anthropic / OpenAI будет сильно меньше, • и еще вопрос, если продуктовый опыт именно в этих компаниях даст более сильный толчок для развития, чем в других. С другой стороны, есть еще опыт, не привязанный к роли: как в компании построен процесс, культура, оргдизайн (в свое время я именно по этой причине пошла работать в Intercom). Это точно будет ценно, пусть и менее осязаемо. 2) Престиж. Подобная строчка в резюме, вне зависимости от позиции, точно привлечет внимание рекрутеров, а, при предпринимательских амбициях, - и инвесторов. Личный бренд тоже однозначно получит буст: будет легче получать приглашения на конференции, а также продавать инфопродукты. Вопрос в том, какие конверсии будут дальше по воронке :) Я собеседовала не одного продакта из Гугла или Меты, которые не справлялись с самыми базовыми вопросами. Я знаю не одного начинающего фаундера с громкими титулами, которому не удавалось поднять инвестиции или, что важнее, построить работающий бизнес. Бренды, которые у всех на слуху, открывают двери, но вот что происходит дальше, ни один бренд не решает. 3) Зарплата. А вот тут интересно: если посмотреть на общую компенсацию продакта из Anthropic/OpenAI, то получается цифра около $800k-$1M. Это выше, чем, например, компенсация в топовые компании на роли того же уровня: например, в Google или Airbnb можно ожидать около $500к. Но загвоздка в ликвидности. Базовая зарплата в frontier AI labs около $250-350к - что как раз соответствует рынку. Основная часть компенсации - equity, и это поднимает сразу несколько вопросов: - по сравнению с FAANG, это приватные компании: то есть, надо ждать либо IPO, либо secondary sale, чтобы реализовать продажу - это цена по оценке на текущий момент: верим ли мы, что она продолжит карабкаться вверх, или же что в какой-то момент окажется слишком раздутой и упадет? - по отзывам ребят, которые недавно устроились работать в OpenAI / Anthropic, такое количество стоков никому уже не дают. С ростом компаний (а в них уже 4+ тысячи сотрудников) можно ожидать, что эта часть компенсации сильно снизится. Так стоит ли пытаться попасть в Anthropic/ OpenAI? Давайте возьмем гипотетического продакта с 8 годами опыта и классными достижениями в резюме, но без AI экспертизы. На текущий момент ему будет очень сложно конкурировать за желаемую позицию: по оценкам, менее 1% кандидатов доходят до оффера от топовых AI компаний. Значит, надо будет усиленно вкладываться в образование и минимум следующие 3-4 года нарабатывать подходящий опыт. Но за это время: - могут появиться другие, более хайповые игроки - компенсация явно будет уже не такой вкусной - и итого вполне может быть сравнима с опцией «продолжить инвестировать в свой текущий опыт» и либо расти по уровню в big tech, либо зайти рано в новый модный стартап, который вырастет в единорога. В общем, я бы здесь отталкивалась от вашего интереса и «сложного процента»: какой опыт в моей карьере усиливает мое общее портфолио и USP? Но, если у вас уже релевантный опыт, и вы выбираете между Anthropic и условным Netflix/Uber, конечно, сейчас имеет смысл идти в Anthropic 😅 А вы что думаете?

‼️ СӘЛАМ, ДУСЛАР — В СберБанк Онлайн добавили поддержку более чем на 40 языках, включая татарский, башкирский, чувашский, якутский и языки стран СНГ. Сообщения в реальном времени переводит GigaChat. Сотрудник одновременно видит оригинал обращения и перевод на русский, а клиент получает ответ на своём языке — переключаться между разными чатами не нужно. Вице-президент и директор департамента «Забота о клиентах» Сбербанка Елена Левина рассказала, что раньше многие клиенты не обращались в поддержку, поскольку боялись, что не смогут правильно сформулировать вопрос на русском и их не поймут. Теперь языкового барьера нет. Языковой барьер отправляется в бан 👍

Представим себе любого AI-помощника на околоденежную тему. В сети аптек, например. Человек просит совета, и ему можно подсказать дженерик за две копейки или оригинал за миллион. Если специально заставить нейросеть богатому предлагать одно, а бедному другое – это скандал и ужас-ужас. Наживаются капиталисты на богатых или травят бедных – это уже вопрос терминологии, как в заголовках и исках напишут, но возмущение будет неизбежно. И, предположим, специально такое не запрограммируют. Но ведь это же неважно совершенно. Достаточно умная модель неизбежно поступит так сама. Любая метрика, которую она оптимизирует в процессе дообучения, хоть выручка, хоть NPS – всё за то, чтобы дифференцировать ответы именно самым “непорядочным” образом. ChatGPT, может быть, уже так делает, они вроде экспериментировали с коммерческими рекомендациями. И как с этим быть потребителю совершенно непонятно. Сейчас вопрос почти праздный, чем пару лет он таким не будет. #ai #простомысли

⚠️ Вайбкодеры! Общий сбор! Если вы заметили подозрительное поведение близкого вам человека, которое проявляется в непрерывном создании "лопат" для создания софта и игр, то срочно бейте тревогу. Попробуйте провести воспитательную работу с человеком, чтобы перевести фокус его внимания на создание конечных продуктов и пайплайнов. Вайбкодинг вайбкодингом, а важно понимать, что в первую очередь теперь можно делать "старые" продукты по-новому и лопаты у каждого свои. Говорю, как человек, который прошел это на своем опыте. Я понимаю, о чем говорю. Если человек рядом с вами сжигает подписку клод кода $200 за 2 дня, то это НЕ здорово. Это первый звоночек.

Цукерберг разошелся — за последнее время целая череда публикаций и интервью, явно направленных на трансформацию своего образа (и это автоматом отразится на образе его компаний и продуктов). Когда-то апостол метавселенной теперь предстает как апостол же — но уже демократичного персонального ИИ. Взгляд подчеркнуто оптимистичный на фоне соревнования в апокалипсичности прогнозов от лидеров ИИ-лаб. При этом на фоне призывов стреножить китайцев всеми доступными средствами он четко заявляет: это не сработает. Его идея — не корпоративной всемогущий ИИ, а индивидуальный — но тоже могущественный — ИИ, причем часто не зависящий от датацентров и работающий она локальном пользовательском железе. Временной горизонт, на котором мы обзаведемся мощными персональными ИИ-помощниками относительно близкий: 5 лет. На звонке с инвесторами Цукерберг отметил, что к этому времени появятся billions of people with a personal agent that understands your goals and that is just working on your behalf 24/7 to achieve your goals in whatever the domain is that you care about. Ну и, конечно, все это приведет к расцвету именно тех поверхностей, которые его запрещенная Meta контролирует, начинай с мессенджера. Выглядит как соревнование скорее с Гуглом, чем с OpenAI, но особых козырей в этой игре Цукерберг пока не предъявил. А сама картинка будущего — вполне привлекательная, конечно:) Три из множества ссылок за уходящую неделю: https://techcrunch.com/2026/07/29/mark-zuckerberg-predicts-that-billions-of-people-will-have-personal-ai-agents-in-five-years/ https://www.thestreet.com/technology/mark-zuckerberg-says-banning-chinese-ai-artificial-intelligence-wont-work https://www.inc.com/kit-eaton/in-just-3-words-mark-zuckerberg-explained-how-america-could-lose-the-ai-race/91381925

✔️ Экс-сотрудник OpenAI основал стартап для создания качественных RL-данных Эндрю Хо, соавтор бенчмарка GeneBench-Pro покинул компанию ради запуска собственного проекта. Безымянный пока стартап займется генерацией специализированных датасетов для обучения LLM.

По мнению Эндрю, современные языковые модели всё ещё ограничены и предвзяты - для освоения сложных практических задач им не хватает качественных данных, которые позволили бы моделям тренироваться без вмешательства человека.

Решение Хо заключается в создании наборов данных, максимально приближенных к реальным научным исследованиям, но с заранее известными эталонными ответами. Это даст агентам возможность свободно искать алгоритмы решения, а системе - автоматически и безошибочно проверять их корректность. Эффективность такого подхода уже доказал GeneBench-Pro. В этом тесте по биологии модель GPT-5.6 Sol Pro смогла решить лишь 31,5% из 129 предложенных задач. На старте детище Хо сфокусируется на биологии, статистике и анализе реальных лабораторных снимков. Позже стартап планирует создавать обучающие выборки для химии, материаловедения, медицины и сложных офисных задач.

Хо уверен, что нехватка верифицируемых данных - это главная проблема индустрии, на преодоление которой топовые лаборатории вскоре потратят более 100 миллиардов долларов.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Spotify добавила в приложение новую функцию тренировок с умными плейлистами Spotify запустила для Premium-подписчиков Running Mode («Режим бега») — функцию, использующую ИИ для подбора персонализированных плейлистов под темп тренировки. Через раздел Fitness Hub можно выбрать один из 25 видов занятий, настроив его под себя — от темпа и длительности до музыкального сопровождения. Помимо настроек, пользователям будут доступны голосовые подсказки, которые поэтапно ведут от разминки к фазам высокой интенсивности. Сейчас аудиосопровождение доступно только на английском языке. В настоящее время функцией могут воспользоваться владельцы iOS в США, Канаде, Великобритании, Ирландии, Австралии, Новой Зеландии и Швеции.

Компании, в которые мы НЕ проинвестировали за последние три месяца 1. AI-legal firm для фаундеров. Сначала впечатлили метрики: заметная база клиентов, стабильный поток входящих рефералов при нулевом маркетинге, очень высокий retention, растущая выручка. Почему нет? Вся выручка – разовые платежи с маленьким средним чеком, без плана его растить. Рынок в этой нише, скорее всего, поделят два-три крупных игрока: там уже и юрфирмы-гиганты, и AI-стартапы с большими раундами. При этом это точно классный cash cow business, но почему-то фаундер решил пойти венчурным путем и рейзил по безумной оценке. 2. Облачная инфраструктура для AI-агентов. Здесь мы подошли ближе всего. Рост быстрый, использование растет кратно, длинные контракты, отток близкий к нулю. Почему нет? Поняли, что 70% выручки держится на двух крупных клиентах – это рискованно. Мы смогли поговорить с одним из клиентов и услышали, что они планируют эту статью расходов сильно сокращать. Оценка – слишком высокий мультипликатор к выручке, половина которой оказалась под вопросом. 3. AI-инструмент для профессионального видеомонтажа. Почему нет? Компания на стадии pre-launch: выручки нет, пайплайна нет, вейтлист клиентов – единственная метрика спроса, а конверсия из него неизвестна. На такой ранней стадии нам нужен хотя бы один сигнал сильно выше среднего – оверперформящий продукт или фаундер с сильной историей. Но продукт классный, продолжаем наблюдать: если после запуска появится быстрый рост, то сможем вернуться на более поздней стадии.

В тему будущего самопрезентации (на котором вы, похоже, чуть уснули 🫶🏼) и на примере последнего поста про карту-реестр фантастов и их идей, давайте обсудим живое В одной из методологий постановки целей есть понятие baseline – то, что ты и так делаешь, база Из-за AI и в некоторых областях эта база резко подскочила: что только не сделаешь с этим айайем, правда? :) И пост он напишет, и умных мыслей соберёт и сайт вот можно сделать буквально на красивой женской коленке, а не с нудным дизайнером, ограничивающим количество правок И происходят (пока) такие забавные штуки: (1) бывает такое, что человек в интернете умнее, чем он есть на самом деле (ведь всегда можно подглядеть в этот ваш айай или гугл) (2) некоторые инструменты и способы обработки информации стали сильно, сильно доступнее, а это значит, что они стали общим местом Может это место и не будет слишком уж общее – не все могут преодолеть препоны в виде иностранных карт и прочих штук, нужных, чтобы получить доступ в заветные иностранные ИИ Может это место все больше будут фильтровать ценой Но произошло и происходит то, о чем моя подруга шутила – были у нас «одинаково красивые женщины» (когда девочки косят под одну внешность и стиль), были у нас «одинаково красивые рестораны» (когда вроде и чисто, и симпатично, но такое все ничем не отличающееся, что как столовая уже) и будут у нас «одинаково красивые сайты», и, к сожалению, «одинаково красивые мысли» «Сделай мне из этого сайт, срез такой, срез такой, разумные доработки приветствуются» Вы же понимаете, что скрин любого сайта можно скормить нормальной модели и спросить «как это сделано?» или сказать «сделай так же»? Все это скучно, до махровой тоски :) Отличаться все будет чем? Настоящестью вашей Аутентичностью (не люблю это слово, ну ладно) Два человека с одинаковым сценарием какого-то тренинга сделают с группой разные вещи, вытащат разные акценты и в разные точки группу приведут Все дело в вайбе, трушности и Душе! Не просрите это на полях одинаково сексуальных ловушек ИИ 😁🫶🏼 🔗 Подписывайтесь на Кружой кройки бытия