ИИ

Парадокс выбора Раньше плохой результат объясняли нехваткой ресурсов. Дескать разрабов не хватило, дизайнер занят, копирайтер дубина. Плюс нужно три месяца и мешок денег. Сейчас за вечер можно получить исследование рынка, прототип, рекламную кампанию, финмодель. За выходные собрать продукт, на который раньше ушли бы месяцы. Казалось бы, предприниматели должны попадать в цель как ненормальные. Но — нет. За последний год я выпотрошил внутренности десятков ИИ-проектов. Почти везде одна картина: гипотез больше, функций больше, контента больше — понимания, что делать, меньше. Когда создание было дорогим, мы думали перед. Стало бесплатным — палим во все стороны. Продакт приносит 30 гипотез; маркетолог тестирует сотню объявлений, не понимая, кому и зачем продает. Раньше не хватало рук; теперь человека, который может сказать «из 100 вариантов делает этот», «эти 12 фич выкидываем», «этого клиента лесом», «на этот рынок не идем». Мы называем это вкусом, видением, предпринимательским чутьём. Хотя по сути это одно умение — делать выбор с последствиями. Платить будут тому, кто умеет закрыть 99 вкладок, оставить одну и сказать: — Делаем это. Я отвечаю.

Рекомендую канал "Зачем мне эта математика?" Популярно пишут про фундаментальные вещи в ML и математике. Читается легко несмотря на глубокие темы. Недавно у них вышла хорошая серия постов про No Free Lunch Theorem. Обычно ее рассмотрение заканчивают на том, что идеального ML алгоритма не существует, но не объясняют: почему тогда все табличные кагглы решаются бустингами, а глубокие нейронные сети решают все задачи? Ребята заглядывают глубже: - https://t.me/practicum_math/1127 - https://t.me/practicum_math/1128 - https://t.me/practicum_math/1129 Если после этих трёх постов захочется продолжения — весь канал примерно в таком духе. Подписаться: @practicum_math

Google и Microsoft вместе разрабатывают WebMCP — будущий веб-стандарт, через который сайты смогут предоставлять свои функции ИИ-агентам. Если давали агенту задачи в браузере, то видели, как он работает. Открыл страницу, снял скриншот, посмотрел, нашел кнопку, нажал, снова посмотрел. Иногда промахнулся, вернулся, попробовал еще раз. С WebMCP сайт может сам рассказать агенту, что на нем можно сделать, какие данные передать и какой результат он получит. Если знаете как устроен MCP, то поймете и принцип WebMCP. Тут кстати есть сравнение. Сайты просто будут регистрировать доступные агенту функции, либо через JavaScript функцию document.modelContext.registerTool(), либо с помощью HTML атрибутов toolname и tooldescription на формах. Для Lovarus вижу здесь интересную возможность. Человек описывает, какой сайт ему нужен. Lovarus создаёт страницы, каталог, формы — и вместе с ними инструменты для ИИ-помощников будущих посетителей. Владельцу сайта не придётся отдельно разбираться, как всё это подключить. Тогда посетитель сможет прийти со своим помощником и поручить ему часть действий на сайте. Особенно полезно там, где много параметров: подбор товаров, расчёт стоимости, запись на услугу. Стандарт пока экспериментальный, поддержка есть не везде. Но поскольку стандартом занимаются гиганты, думаю они доведут его до прода. Десктопный ChatGPT уже использует этот стандарт работая с сайтами.

Налог государству за AI-сотрудника — реально ли такое? Вчера размышляла над тем, какую роль всё-таки будет выполнять искусственный интеллект. Все же слышали, что сейчас есть новый тренд: создавать себе "сотрудников" на базе AI? Их еще коротко называют AI-агентами. Суть в том, что каждый, даже не владеющий собственным делом, пытается вписать в свою жизнь "сотрудника", который будет выполнять рутинные задачи. Например, личного ассистенты, который будет вписывать задачи на день, неделю, месяц или наоборот напоминать о том, что необходимо выполнить здесь и сейчас. Или собственный контент-менеджер, который на потоке будет выпускать статьи в личные блог или соцсети. Или собственный тестировщик для поиска и исправлений багов в свеженаписанном сайте или приложении, который может тоже написать AI-агент. Контроль реально человека всё также понадобится, тут сомнений нет, но некоторые предприниматели, написав таких "сотрудников" вытесняют для экономии бюджетов реальных специалистов. Например, сейчас очень плохо себя чувствуют маркетлоги, которые зарабатывали непомерно много. А ведь за них платили налоги, если те были трудоустроены официально. Теперь представьте, сколько теряет налогов государство (или будет терять), если реальных людей будет оптимизировать AI-агентами? Или наймут людей просто для контроля качества AI-агентов, но за меньший бюджет, само собой. Думаю, в итоге придем в тому, что AI-агенты станут не только дороже (а это уже проявляется в удорожании тарифов и поднятии цен на оперативку), но и государство подключится в получении налога на ИИ. Тогда и встанет вопрос, а что выгоднее, содержать реального сотрудника или держать AI-сотрудника. И именно в этот момент рынок перестанет штормить с безумией в сторону ИИ. А вы как считаете?

💭 Домашка стала лучше, а знания хуже: как ИИ влияет на систему образования Помните колумниста из The New York Times, который настаивал, что использование нейросетей ухудшает мыслительные навыки? Как раз на эту тему я нашел 2 интересных исследования: ученые выяснили, как ИИ влияет на обучение. 🔎 В чем суть первого исследования? Китайские ученые 30 месяцев наблюдали за 26 тысячами школьников 12-18 лет. После того как ученики начали использовать ассистенты, вроде Doubao и DeepSeek, оценки за домашку выросли на 18%, а время на нее сократилось на 30%. Но уже через полгода результаты экзаменов упали примерно на 20% 😱 Но есть интересный нюанс. Оценки падали у тех, кто использовал ИИ, чтобы побыстрее разделаться с работой - загружал задачи в чат-бот и копировал готовый ответ. А у ребят, которые с помощью нейросетей разбирались в теме, уровень знаний практически не упал. 🔎 Вот вам второе исследование. В Middlebury College студентам дали изучить новую тему с ИИ и без, а потом проверили знания - сразу и через неделю. Ребята, которые использовали нейросеть, чтобы найти информацию и разобрать сложные моменты, запомнили материал лучше. У группы, которая копипастила готовые ответы, знания были слабее. 🧐 И что получается? ИИ может помочь в учебе, если использовать его правильно: искать информацию, проводить мозговой штурм. Беда в том, что так делают далеко не все ученики - выше я рассказывал, как преподаватель поймал студентов на использовании ИИ. И это приводит к ОЧЕНЬ большой проблеме системы образования. Раньше, чтобы решить задачу или написать сочинение, человеку нужно было напрячь мозг: найти информацию и проанализировать. По такой работе можно было оценить реальные знания. 🤡 Благодаря ИИ, все это превращается в профанацию. Ни решенная задача, ни грамотное сочинение больше не показывают, насколько ученик понял тему. В итоге качество готовой работы растет, а качество мыслительного процесса снижается.  Но ведь именно мыслительный процесс - главное в образовании. Мы должны научиться думать, анализировать и понимать. Видимо, чтобы дети освоили эти навыки в эпоху ИИ, школам и университетам придется менять всю систему оценки знаний.  Что думаете, пора уже запретить школьникам и студентам пользоваться ИИ? ❤️ - Давно пора, так вообще думать разучимся. 😁 - Не вижу смысла. Если человек хочет учиться, ИИ ему не помешает. 👉🏼 Подписывайтесь на «Телеграмму...» в Максе: max.ru/yumaks #ИССЛЕДОВАНИЕ #НЕЙРОСЕТИ #ИИ

Российский ИИ-стартап EORA привлек инвестиции от ГК “КОРУС Консалтинг”, бизнес-ангелов Вячеслава Закусилова и Александра Долгова, а также ряда частных инвесторов, сообщили “Русскому Венчуру” в компании. Средства инвесторов пошли на выкуп доли основателя Романа Доронина и в развитие проекта. Оценка компании составила 300 млн рублей. EORA начала работать в области искусственного интеллекта в 2017 году. Первыми проектами стали кастомные ИИ-внедрения для крупных корпоративных заказчиков. Затем компания перешла от модели заказной ИИ-разработки к продуктово-платформенной стратегии. В 2024 году EORA вывела на рынок решение для контакт-центров на базе LLM и провела первые пилоты корпоративного RAG в закрытых контурах крупных компаний из таких отраслей, как телеком и банковский сектор, где критичны безопасность, права доступа и точность формулировок. В 2025 году совместно с “Авандок” был создан корпоративный ИИ-ассистент для работы с документами: RAG-модуль EORA интегрирован в систему электронного документооборота без изменения ядра продукта и рассчитан на развёртывание на тысячи пользователей. Среди клиентов стартапа - более 60 российских компаний: Банк Санкт-Петербург, сеть “ДоДо Пицца”, Магнит, Колёса Даром, Токио Сити, Lamoda. EORA развивает два продукта. EORA RAG Platform предназначена для создания единого слоя корпоративных знаний, на базе которого компании запускают ИИ-ассистентов и агентов. EORA Agentic Platform позволяет разворачивать ИИ-агентов и цифровых сотрудников внутри защищенного контура заказчика. Компания делает ставку на on-premise-развертывание, управление правами доступа и измеримый контроль качества ответов - требования, критичные для банков и крупных корпоративных заказчиков. По данным сервиса проверки контрагентов Rusprofile, ООО "Зен Солюшнс" [юрлицо EORA] было создано в 2014 году. Экс-основатель турсервиса “РокетГо” Ким Хиун владеет 45%. Бывший управляющий партнер “Первый Бит” Роман Калинкин, который вошел в капитал компании в 2023 году, владеет 22,5%. Еще 18% у ООО “2К Инновации”. Сергею Веренцову принадлежит 5,5%. Вячеслав Закусилов владеет 5%. Еще 4% у Александра Долгова. Выручка юрлица в прошлом году составила 30 млн рублей, чистая прибыль - 421 тыс. рублей.  @rusven