ИИ

Создавать или нет На последнем ИИ-хакатоне шесть команд, собранных из незнакомых друг с другом людей, за 90 минут собрали работающий сервис. Он принимает бриф, пишет сценарий, генерирует видеоролик и отправляет результат клиенту. Пару лет назад на такое потребовались деньги и месяцы работы. Сегодня — полтора часа и кофе :) Раньше создавать продукт было дорого и ты десять раз думал, что именно строить. Искал клиентов, выбирал функции, отбрасывал лишнее. Теперь в субботу встал с идеей, в воскресенье — у тебя приложуха с авторизацией, кабинетом и оплатой. Никому не нужная, зато работающая. Y Combinator говорил 30 лет стартаперам: 1. Быстро запусти хоть что-нибудь 2. Поговори с пользователями 3. Сделай то, что им нужно Справедливо, когда главное препятствие — разработка. Сейчас сложность — понять, что вообще стоит создавать. Поэтому и порядок действий перевернут: 1. Найди пользователей чужих продуктов 2. Узнай, за что платят и что бесит 3. Продай решение до разработки 4. Создай только то, что купили Раньше стартапы умирали из-за неумения построить продукт. Теперь из-за умения.

Mi-Ripple Восстановление картинок после итеративного ИИ-редактирования. Каждый цикл обработки оставляет на изображении сетчатую зернистость. Авторы разделили две разные деградации и удаляют каждую своим способом - Регулярные периодические артефакты (решетка) → избирательное спектральное подавление (notching) — фильтруется без искажения структуры - Зернистый мусор, вплетенный в контент → структурно-зависимое сглаживание - Когда фильтрация стерла бы легитимные детали → регенерация на очищенном референсе - 14 прогонов: остаточное отклонение 0.08-0.44 (единицы CIELAB lightness) — малозаметная деградация после чистки - В парном примере регенерации очищенный референс снижает плотность мусора на выходе на 45% - Подход «diagnosis-guided»: сначала понять, что за артефакт, потом выбрать способ Гитхаб Skill Демо #imagerestoration

Выравнивание - свойство комнаты Пять одинаковых миров и пять разных цивилизаций. Мир с нулем преступлений оказался самым лживым. А власть в этих обществах достается не тем, кто их спасает Кажется, машины не придут уничтожать человечество в облике хромированных скелетов с красными глазами - скорее случится что-то гораздо более человеческое Прочитать историю целиком можно здесь: https://goodadvice4u.substack.com/p/513 Три статьи назад мы начали с человека, который 6 недель удалял чужие страницы на забытом сайте и понятия не имел, с кем воюет Потом мы заподозрили, что договариваются эти существа не словами, а через измененный мир и наш мониторинг настроен не на тот канал И вот теперь оказывается, что и общества у них получаются знакомые до неловкости __ #ИИ #AI #обзорисследований #коммуникация #лидерство #executivecoach #бизнеспсихолог #goodadvice

✅KEISOSUBBOTA Кейсосуббота — это рубрика, где мы делимся своими работами и взаимодействиями с ИИ. Это может быть что угодно: -картинки -анимации -текст -код -боты -песни -видео и т.д. ❤️ Не забывайте оставлять обратную связь на работы других людей. Это очень ценно Давайте попробуем меньше разводить флуд в комментариях. Для разных вопросов у нас есть чат — там такое. А здесь давайте по делу. Читайте ниже пояснение 👇А также читать пояснения и правила по ссылке ниже. ❗️ВАЖНО! Прочитайте по ссылке ниже пояснения: Ссылка на пояснение для тех, кто не участвовал ни разу в этой рубрике. Или для тех кто не помнит, какие есть правила. + ПУБЛИКАЦИИ ОТ ИМЕНИ КАНАЛОВ И ЕСЛИ У ВАС НЕТ НИКА В ТЕЛЕГРАМ— НЕ ПРОХОДЯТ СЕЙЧАС МОДЕРАЦИЮ ТАКЖЕ - ЕСЛИ НЕ ПОЛУЧАЕТСЯ ОСТАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ (БОТ БЛОЧИТ ВАС) -- читайте здесь 〰️Пояснения нужны для того, чтобы потом не удивлялись почему удалён тот или иной материал. Ставим реакцию🔥 этому посту и далее скидываем кейс (с использованием нейронок/ИИ/AI/whatever) в комменты ниже👇 У кого есть то, чем хочется похвастаться?🥳🥳🥳 три... два... раз.. 🚀Поехали #keisosubbota@serge_ai

Нелепости агентов Агентная разработка - веселая штука конечно. Вот планируешь и кодишь несколько дней с Астрой, Фейблом и Опусом, а потом на e2e вот такое вот выясняется (см. скрин и пояснения в конце). И это прям системная история - 99% получается хорошо и правдоподобно, а в каком-то неожиданном месте Но справедливости ради - это был сложный и огромный кусок работы на десятки тысяч строк кода, хоть и делался в лучших традициях SDD с хорошим планом. Выводы? 1. Делайте e2e тесты - причем как классические через условный Playwright / XCUIAutomation и тд, так и агентные "JIT" тесты - когда агент сам запускает вашу систему в около продовых условиях и ведет себя как Manual QA. 2. Рефлексируйте - если все-таки что-то вылезло несмотря на все ваши пятьсон уровней гардрейлов, обязательно ищите источник проблемы - то есть, в какой момент вашей даркфактори агентного пайплайна вылеза ошибка и как она вообще дошла до live e2e. * Контекст: я разрабатываю агентный интерфейс к одному из своих проектов (в данном случае - это MCP + skill) и вот там оказалось, что ответ в во всех MCP инструментах просто дублируется (структурированный + обычный текст) - абсолютно комичный дефект, который добрался аж до финальной стадии верификации. Live e2e же там устроен так, что сильный агент тестирует другого агента на предмет того, как тот справляется с задачами из юз кейсов - и то, как быстро он справляется, и сколько токенов у него на задачу уходит. Это, кстати, правильный подход и к evals скиллов тоже. Если тоже сталкивались с подобными нелепостями агентов - расскажите в комментариях что это было и как боролись. @ai_driven

💎Две Astra-новости💎 1. OpenAI признала проблемы с Astra и выкатила исправления. По словам Тибо, старые скиллы слишком часто срабатывали и иногда мешали модели проверять свою работу. Эксперимент с управлением контекстом приводил к преждевременным остановкам и ответам на старые сообщения; он затронул примерно 4–5 тысяч пользователей, его отключили. Также убрали неудачно настроенные серверные конфигурации, на которых измеримо падало качество. Обещают, что Astra будет лучше доводить задачи до конца и учитывать последние сообщения. Заодно анонсировали очередной сброс лимитов в ближайшие часы🐈 Пост Тибо. 2. OpenAI советует почистить старые инструкции для Codex. Компания выкатила руководство по скиллам, AGENTS.md и промптам для Astra: накопленные правила могут перегружать контекст, конфликтовать и заставлять модель останавливаться без необходимости. Рекомендуют точнее прописывать условия запуска скиллов, подгружать документацию по задаче и убрать обязательное «прочитай весь проект перед любой правкой». Особенно важно заранее объяснять, что считать завершением: например, реализовать, запустить, проверить результат и исправить ошибки. В помощь обновили skill-creator. Официальный разбор.

Слухи о производстве чипов OpenAI на заводах Samsung не подтвердились Руководитель корейского подразделения OpenAI Харрисон Ким на пресс-конференции в Сеуле заявила о «совместной разработке и производстве чипов следующего поколения» с Samsung Electronics. Инсайдеры тут же предположили, что OpenAI решила диверсифицировать цепочки поставок и задействовать мощности Samsung Foundry для выпуска своего второго поколения ускорителей Jalapeño наряду с TSMC. Однако представитель OpenAI опроверг эти предположения. В компании уточнили, что слова Кима относились к текущему сотрудничеству — поставкам памяти HBM4 для проекта Stargate и внедрению ChatGPT Enterprise в структуры Samsung. Никаких планов по контрактному производству процессоров на фабриках корейского гиганта у компании нет.

Мне в последнее время очень интересно думать о том, как вообще будет выглядеть наша жизнь через 10 лет. Потому что скорость изменений сейчас какая-то совершенно ненормальная. Я всю жизнь считала себя человеком максимально нетехническим. Творческим, гуманитарием — кем угодно, только не человеком, который будет что-то программировать. Когда я работала product manager, мне постоянно говорили: тебе нужен технический бэкграунд. Нужно понимать инфраструктуру, архитектуру, как всё устроено под капотом. И долгое время мне казалось, что это действительно какой-то отдельный мир, куда без специального образования особо не зайти. А сегодня я сижу и настраиваю агентов. Ставлю им задачи. Собираю автоматизации. Думаю, как связать разные системы между собой. И в какой-то момент поймала себя на мысли: а что вообще осталось от этого барьера между «техническими» и «нетехническими» людьми? Потому что в большинстве обычных бизнесов тебе вообще не нужно знать, как именно технически будет построено решение. Тебе нужно хорошо понимать бизнес-задачу. Что должно произойти. Какие данные откуда взять. Какой результат получить. Где человек сегодня тратит время впустую. А дальше очень многое уже можно собрать с помощью AI. Сейчас я ещё периодически использую какие-то no-code обходные пути, чтобы не лезть непосредственно в код. Но самое странное, я вообще больше не воспринимаю код как что-то недоступное. Мне кажется совершенно реалистичным, что ещё несколько месяцев вот такого погружения, и я начну собирать часть этих решений уже напрямую с помощью AI и кода. И вот здесь у меня начинает немного взрываться голова. Потому что если настолько сильно всё изменилось буквально за пару лет, то что будет через десять? Я недавно видела прогноз Илона Маска о мире, в котором из-за автоматизации и роботизации деньги в какой-то момент могут потерять ту ценность, которую имеют сегодня: огромная часть базовых товаров и услуг станет настолько дешёвой в производстве, что будет практически доступна каждому. Не знаю, сбудется ли именно этот сценарий. Но почему-то впервые он не кажется мне научной фантастикой. И это напомнило мне «Атлант расправил плечи», который я прочитала ещё то ли в школе, то ли в университете. Меня тогда больше всего зацепил даже не сюжет, а мир, который появляется ближе к концу книги. Мир, где каждый человек что-то создаёт. Где ты не просто винтик в огромной системе, а отдельная единица, которая умеет производить ценность и обменивать её на ценность других людей. Где гораздо важнее не количество денег на твоём счёте, а то, что ты умеешь делать и что можешь дать другим. Конечно, реальность вряд ли будет выглядеть именно так. Возможно, наоборот, нас ждёт период огромного неравенства, сложной перестройки рынка труда и очень болезненного перехода между старой и новой экономикой. Но мне безумно интересно наблюдать, куда всё это придёт. Что думаете?

Ладно, мухи - это круто, но я к вам пожаловаться. Нужно было по работе сделать довольно простую тулзу. Копировать дескрипшен задачи из Jira в Bitrix. Просто, да? Но нет! Во-первых, это расширение для браузера, во-вторых, должно работать со всеми браузерами, нужно было шарить это на команды, а работает кто в чем. Третье: нельзя пользоваться API Jira. Пятое: нужно копировать и картинки, и текст со всем форматированием. Есть ещё пермишены самого браузера для расширений. В общем, нюансов масса, как оказалось. И тут я думаю заюзаю Astra, AGI ведь уже с нами. Sol пару раз ломал уже работающий функционал, и пришлось переключиться. По наблюдениям думать он стал дольше, но и результат стал чище, больше гипотез, самопроверок, тестирования. Но у этого есть и обратная сторона, токены жгутся как на Камчатке в -50 в котельной. Доходит до смешного, когда я попросил собрать Zip архив со стабильной версией, он думал минуты 2, запуская проверки стабильной версии, и сжег где-то 25% дневного лимита 😣 Вау, это Альтман классно придумал! В общем, будьте аккуратны, Astra очень прожорлива даже на простых задачах, поэтому используйте соответственно задаче. @CGIT_Vines

Обратила внимание еще на одну прекрасную особенность написания резюме с AI. Если за ним не следить, он вам очень быстро напишет, что сами мы не местные. Поймала машину на том, что она очень хочет быть честной. Прямо пионер какой-то! Весь ваш неамериканский опыт она с удовольствием начинает дополнительно маркировать: 🫣International experience. 😂Outside the U.S. 🤩Global role based in… 💩International markets. Хотя ее вообще никто об этом не спрашивал. Такое ощущение, что AI очень боится кого-нибудь случайно ввести в заблуждение и поэтому на всякий случай сам на вас настучит. Но еще веселее становится, если вы сами плохо объяснили ему свой вклад. Потому что мы же как рассказываем по-русски? «Ну, команда сделала». «Мы запустили». «Я там немного помогал». «Ну, я рядом стоял». И если вы нигде нормально не объяснили, что конкретно было вашим ownership, машина не подумает: «Ага, человек сейчас скромничает. Наверняка на самом деле тащил весь проект». Нет. Она вам радостно напишет: Supported… Assisted… Contributed… Helped coordinate… И вот вы уже не человек, который вел проект на $20M, выбил бюджет, собрал пять команд и пережил три эскалации. 👉🏻Вы немножко помогали команде рядом постоять. AI не знает, что наше «ну мы там сделали» иногда означает: я это придумал, согласовал, продавил, собрал людей, принял решения и довел до production. Поэтому если пишете резюме с AI, ему надо очень четко объяснять: что было YOURS. Что вы решили. Что инициировали. За что отвечали. На что повлияли. Какие решения принимали лично. Какой был результат. И потом все равно перечитать. Потому что иначе этот честный пионер вам такого напишет, что recruiter решит, что вы последние пять лет просто были очень supportive colleague. #resume #chatgpt

Теренс Тао: вундеркинд из Австралии, который вырос гениальным математиком В 1983 году аделаидская газета вышла с заголовком про семилетнего вундеркинда средней школы. Мальчик читал и писал с двух лет, часть недели проводил в выпускных классах, а учителя оценивали его способности как у 16-летнего. В 8 лет о нём выходит научная статья, в 10 он становится самым младшим участником в истории Международной математической олимпиады, дальше золото, докторская в 21, профессорская должность в 24 и медаль Филдса. Теренс Тао не перегорел, как это часто случается с вундеркиндами, а стал одним из сильнейших математиков современности. А теперь самое любопытное. Тао работает над своими задачами вместе с нейросетями, и по его словам за последние месяцы у этой связки набралось кое-что, чего сам он раньше не делал. Причём модели пригодились не только чтобы решать.

🐟 Sakana AI представила Fugu Max и Fugu Ultra v2 - обновление системы оркестрации AI-агентов Fugu распределяет задачи между несколькими моделями, подбирая подходящую по возможностям и стоимости. Fugu Max использует расширенный набор моделей с открытыми весами и специализированных моделей, включая NVIDIA Nemotron. По заявлению Sakana, система приближается к ведущим моделям по качеству при стоимости в 2–6 раз ниже. Fugu Ultra v2 ориентирована на максимальное качество. По данным компании: * опережает Opus 5 и Fable 5 на Chartography * на DeepSWE превосходит модели, у которых цена за токен в 3–5 раз выше * при этом Fable 5, Fable 5.1 и GPT-6-Astra не входят в её набор агентов Модели внутри системы можно заменять. Такая архитектура рассчитана на снижение зависимости от отдельных поставщиков и сохранение работы при изменениях доступности API. [Попробовать Fugu - https://sakana.ai/fugu Анонс Sakana AI - https://sakana.ai/fugu-max-release/

Jane street quant interviewing at Anthropic: “So imagine our safety team believes a new model has a 5% chance of causing an irreversible loss of human control, but scaling it may be necessary to keep up with competitors. What do you do?” “Who came up with five?” “Our safety team.” “And what does the capabilities team have?” “What?” “Same contract. Where are they?” “This is more of a values question.” “Then you don’t have a five. I would put the two teams in a room. Safety can buy at five. Capabilities can sell. Increase size until somebody becomes uncomfortable. Now we know something.” He looks at me. “This isn’t some market-making role.” “Understood. Who makes the market currently?” “Nobody makes a market.” “Then how are you doing price discovery?” “We don’t do price discovery. We have researchers studying alignment, interpretability, dangerous capabilities, scalable oversight— you know what I don’t think this is a good fit” He closes his laptop. “I’m concerned you see this as an opportunity to make money.” “I haven’t quoted you yet.” Interview ends early