ИИ

ИИ крадёт у нас или учится у нас? 🧠 Недавно сидел на панельной дискуссии. Во время вопросов из зала прозвучало примерно следующее: — Как быть с тем, что ИИ будет обучаться на наших данных? Как защитить то уникальное, на создание чего человек потратил столько времени? Но тут возникает неудобный вопрос: а в чём именно заключается эта уникальность? Я люблю сравнивать работу ИИ с ЕИ — естественным интеллектом. Такое сравнение помогает лучше замечать некоторые паттерны человеческого мышления и обучения. Так вот: ЕИ тоже учится на чужих данных 📚 Человек читает книги, слушает преподавателей, разбирает чужие работы, наблюдает за другими людьми и запоминает удачные решения. В творческих профессиях это называют насмотренностью и начитанностью. А затем человек комбинирует знания и приёмы, придуманные до него, — и создаёт нечто, что мы считаем уникальным. Даже гены в некотором смысле можно рассматривать как накопленный поколениями опыт 🧬 Это, конечно, не обучение в обычном смысле, а результат эволюционного отбора. Но принцип сохранения успешных решений здесь тоже просматривается. Поэтому мне немного странно слышать от ЕИ, что ИИ обязательно что-то у него «украдёт». Ведь ИИ обучается на созданном людьми примерно так же, как сам человек когда-то учился на наследии предыдущих поколений. Возможно, главное, чему ИИ пока не научился, — это вкус 🎨 Не просто способность скомбинировать знакомые элементы, а умение почувствовать: что действительно стоит создавать, зачем и для кого. Хотя и вкус, если честно, тоже формируется не в вакууме. На фото мы с Радославом @girafe_ai — довольные тем, что обсудили эту тему и поняли друг друга с полуслова 🤝 💬 Как думаете, что на этом изображении создано с ИИ?

a16z собрали интересную аналитику в подтверждение многих тезисов, о которых я написал вчера: стоимость часа использования computer use модели стоит на 30-40% дешевле аутсорса в Филиппинах или Индии и на 500% дешевле сотрудника штатах. При этом, за год рост успешно выполненных бизнес-задач по бенчу OSWorld вырос с 42 до 85% и продолжает расти (одновременно с падением цены). Это не универсально: автоматизация прекрасно работает для любых задач, где есть четкие инструкции, понятные правила оценки и много примеров выполнения идеального результата, но не очень в тех местах, где задача непонятна и формулируется примерно как "не знаю, но иди разберись и сделай за**ись". Для компаний, которые делают такую автоматизацию это уже не про модели - все последние модели очень круто справляются с задачами поддающимися BPO, но скорее - вопрос цены (найти китайский аналог в 5-10 раз дешевле) - удобства и полнота знания о том как именно устроена работа в конкретной компании - права доступа, проверки, обработка ошибок - возможность "запомнить" удачный сценарий и потом запускать его дёшево без ИИ или с ультрадешевой моделью.

📉 Заметили, что я уже несколько недель не ною про лимиты Клод Кода? Привет! Заметили, же да, никаких жалоб на лимиты. Может, я стал меньше работать и больше отдыхать? Может, завёл себе ещё один аккаунт? Может, проектов поубавилось? О нет, всё совершенно не так. Работаю я ровно столько же, сколько и раньше, пет-проектов как всегда парочка. Но теперь вдруг, внезапно, токенов стало хватать. Причём не просто хватать, а с запасом — как ещё зимой, когда к концу недели оставалось 30-40%. Что за магия? Неужто Дарио Амодей на меня подписался и прочитал мои жалобы в почте? Вовсе нет, друзья. Всему виной китайцы и конкуренты. Но я не только заметил — я, как обычно, сел и проверил. Мне давно говорят, что я считаю спички в коробке и пишу письма на Балабановскую фабрику. Так вот, я пересчитал свою выгрузку той же методикой, что и в июле: на неделе 20 июля, ещё на Opus 4.8, я сжёг 3854 M токенов и упёрся в стену, а на первой неделе Opus 5 — 9366 M и 25 586 сообщений вместо 12 696. В 2.4 раза больше при том же объёме работы. И спички, как всегда, сошлись — сначала с независимыми бенчмарками, потом с вашими же цифрами в комментах. Теперь вспомним, что было до этого. Fable 5, а потом и Sonnet 5 — это была попытка содрать с рынка больше денег. Все мы знаем, что компания убыточна и пытается заработать деньжат, но попытка была крайне мерзкой: подкрученный токенайзер и запуск супердорогой модели. Цифры это подтверждают: по замерам Artificial Analysis одна задача на «подешевевшем» Sonnet 5 обходится в $2.29 против $1.20 на старом Sonnet 4.6. И тут Китай ответил. Шестнадцатого июля вышла Kimi K3, которую я и сам успел потрогать: $0.94 за задачу против $2.75 у Fable 5 — втрое дешевле при сопоставимой производительности. У Дарио, конечно, загорелось. И ровно через восемь дней срочно пришлось выпускать Opus 5, который оказался и дешевле, и лучше — $5/$25 против $10/$50 и почти то же качество. Ровно то, чего все ждали. Просто нормальная рабочая модель, которая не пытается содрать с тебя больше денег, а нормально выполняет свои задачи. Охренеть, правда? Fable 5 я с тех пор не включал ни разу — в выгрузке за три недели ровно ноль. Нахрена козе баян, если Opus делает то же самое вдвое дешевле. И это не мои фантазии: Bernstein пишет прямым текстом, что лаборатории «начали ценовую (лимитную) войну», а OpenAI следом срезала цены на GPT-5.6. Кстати, про убыточность бедных компаний тоже интересно: SemiAnalysis насчитал Anthropic миллиард операционной прибыли за третий квартал при маржинальности API выше 80%. Резали, получается, не от бедности. Вот как не хочется в очередной раз демонизировать большие компании, но оно как-то само получается — пока жареный китайский петух не клюнет Дарио Амодея в темечко, он не почешется. Ну будем надеяться, что система конкурентных сдержек и противовесов продолжит работать и дальше. А не до первого обновления в команде маркетологов, которые тоже придумают новый гениальный план, как содрать с пользователей побольше денег. Тем более повод для паранойи есть: щедрое промо +50% к недельным лимитам действует до 19 августа. Девять дней. А вы заметили улучшение с переходом на Opus 5? Пишите в комментариях. Всех обнял, нескончаемых лимитов, ваш - Nerual Dreming ❤️

Главное решение в моей ИИ-системе: память не принадлежит инструменту. Если завтра я поменяю Claude на что угодно другое - вся база останется моей. Рассказываю, как это устроено. Есть три слоя. 💚 Память живёт в облаке. Мои заметки, саммари встреч, проекты, решения, переписки с Клодом - это обычные текстовые файлы в приватном репозитории на GitHub. Рядом база Supabase, в ней задачи, напоминания, посты канала и статистика по ним. Даже если ноутбук закрыт, всё доступно с телефона. 💚 Сервер работает круглосуточно. Обычная виртуалка на Hetzner за 8 евро в месяц. На ней живёт Мира - мой личный помощник - телеграм-бот, и всё, что должно случаться по расписанию без меня. 💚 Разговаривать с системой и управлять проектами можно из двух мест. С ноутбука, где я работаю и откуда запускается всё остальное. И через Миру с телефона - она ходит в ту же самую память, так что разговор не начинается с нуля. Плюс коннекторы - система сама дотягивается до почты, календаря и таблиц. Мне не нужно ничего выгружать и копировать руками. Что происходит само? На Маке стоит планировщик (launchd - штатная macOS-штука, запускает программы по расписанию). В в 19 собирается дайджест почты, в девять вечера - дайджест из телеграм-каналов, в одиннадцать - разбор прожитого дня - кому я что пообещала и должна сделать. Отсюда же можно поставить на расписание любого агента: раз в неделю собирать идеи, каждое утро проверять что-то важное. Утром я открываю разобранную информацию. Теперь две вещи, на которых всё держится. Система Skills. Под каждую повторяющуюся задачу заведена своя инструкция (в следующих постах серии расскажу подробнее). Вызываю я их обычными словами - у каждого навыка описано, на какие фразы он откликается. Я говорю «посчитай по этой таблице» - подтягивается нужная инструкция со всеми проверками, а не общее знание модели. Проекты - это то, почему чаты раскладываются сами. У каждого моего проекта есть карточка: статус, следующий шаг, принятые решения и правила, которые в нём действуют. И к каждой приписан набор слов, по которым её узнают. Для аналитики продаж это «выручка, дашборд, направления, школы». Для канала - «контент, посты, идеи, дайджест». Когда я открываю новый разговор, система первым делом получает список активных проектов с этими словами и с тем, где каждый стоит. Дальше она слышит от меня «посмотри, что у нас по выручке за июль», сопоставляет со списком и открывает нужную карточку. Всё, что мы наработали, ложится туда же. Сейчас есть двенадцать проектов, и каждый разговор попадает в свой. И есть правила, по которым Claude сам предлагает завести новый проект, когда чувствует масштабность задачи. Файлы лежат в git, поэтому у каждого изменения есть история и я в любой момент вижу, что и когда поменялось. Читает их не только Claude - я открываю ту же базу в Obsidian и хожу по ней глазами, как по обычным заметкам. Что изменилось в моём подходе к решению задач. Теперь любую из них я начинаю одинаково: захожу в Claude и спрашиваю, что у меня уже есть по этой теме. Он собирает полную подборку - все документы, решения, встречи, к которым можно обратиться. И дальше я работаю, опираясь на этот фундамент, а не начинаю с чистого листа. А у вас где живёт ваш контекст? В голове, в переписках или всё-таки где-то, откуда его можно достать через полгода? Любовь на удаленке | Оля Сохнева #ИИ_наудаленке

Нейронка Kimi K3 стала настоящим подарком для человечества в целом и специалистов по кибербезопасности в частности. Можно как угодно относиться к Китаю, но трудно не восхищаться тем, что «рисовые» делают для AI с открытым исходным кодом. Впрочем, хейтеры тут как тут: Белый дом утверждает, что Moonshot AI дистиллировали Kimi K3 из Fable. Майкл Крациос, технологический советник Трампа, пишет, что ради этого в стартапе даже разработали некую замысловатую платформу, позволяющую воровать данные и оставаться незамеченными. Никакой магии тут нет — новый прокси, SMS, карта, и вот новый аккаунт готов: за работу. Его, конечно, забанят, и тогда по новой: прокси, SMS, карта. Но хейтеры, конечно, так просто это не оставят.

Легитимная дистилляция ИИ, используемая для создания более компактных и эффективных моделей, играет ключевую роль в экосистеме открытого инновационного развития. Однако масштабная скрытая промышленная дистилляция, направленная на кражу проприетарных технологий США и подрыв американских исследований, недопустима.

Большинство расхваленных национальных моделей в мире — это переделанные китайские опенсорс-модели; большинство нейронок в стартапах тоже от китайцев, и даже Cursor Composer был построен на Kimi K2.5. Выбирайте правильную сторону, да хранят их рисовые боги.