ИИ

🤔 Чем занимается второй сооснователь AI Factory — который не в Higgsfield У стартапа AI Factory, который в свое время за $166 млн купил Snap, было два основателя — Александр Машрабов (слева) и Григорий Ткаченко (справа). Машрабов сейчас делает Higgsfield, который в августе оценили в $5,4 млрд. А чем занят Ткаченко? Оказывается, у него тоже AI-стартап. Про Машрабова и его Higgsfield очень много новостей. А вот про Ткаченко совсем нет. Давайте я и про него расскажу. Тем более его проект поднял денег от Sequoia. После покупки AI Factory Ткаченко (как и Машрабов) остался работать в Snap. И проработал там до 2024 года — занимался AI. А в середине 2025-го Ткаченко с партнерами запустил новый проект Unreal Labs. 🌸 Что делает Unreal Labs? Судя по всему, проект находится еще в стелс-режиме, поэтому описание на сайте не очень большое. Они пытаются сделать работу AI-агентов лучше и дешевле. Мол, в центре внимания всегда оказываются AI-модели, а их интересует все, что их окружает. Других подробностей про продукт, к сожалению, нет. 🌸 Проект уже поднял раунд от Sequoia Capital и First Round. Официального анонса я не нашел. Но около года назад основатель s16vc Алекс Шамис делал пост про Ткаченко и там написал, что тот поднял раунд вот только что. Получается, инвесторы дали денег почти на самом старте. Но вот размер раунда неизвестен. 🌸 А кто другие сооснователи в Unreal Labs? Я нашел их британскую компанию, которую закрыли в этом году. Видимо, решили инкорпорироваться в США. И в британской компании совладельцами указаны Сергей Василинец и Олег Якубенков. Олег Якубенков был главным по аналитике в некогда очень популярном приложении MSQRD белорусских предпринимателей Сергея Гончара, Евгения Невгени и Евгения Затепякина. А потом Якубенков основал GoPractice — платформу обучающих курсов для тех, кто создает продукты. Сергей Василинец, судя по его LinkedIn, до 2024-го года работал в Google — сначала в Питере, потом в Калифорнии, а затем в Лондоне. А сейчас он вроде как работает в Nebius Аркадия Воложа. P.S. Ну, а параллельно Ткаченко еще скаут в Sequoia (а до этого в a16z), а еще партнер в фонде s16vc. @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

К примеру, тут в видео-демке скилл, сделанный в августе - называется /slides-generator. Он для и под меня меня делает из любого дока или транскрипта примерно вот так как на видео: нарезает слайды, создает анимированные иллюстрации, разные лейауты, цвета, autoplay, pecha kucha mode и т.д.. Не спрашивайте зачем мне это все. Ну надо! По таким запускам становится понятно, почему ai-native подход так сильно бьет по SaaS с подписками, где Notion многие считают "эталонным ребенком". Такие кастомные, красивые, четкие штуки с нужными функциями - это всего лишь часы, максимум дни ненапряжные диалогов с claude или codex. И вжух - уходит головная боль многих прошлых лет. Условие одно обязательное, чтобы это работало: понимать, как построить ai-операционную систему - с базой знаний, инструкциями, скиллами и правильными инструментами под каждую задачу. That's where кайф is. @ppprompt

Доклад про DDD + AI в проектах (Berlin, 2025, EN) Не прошло и года с прошлого KanDDDinsky, как на YouTube выложили видео с моим выступлением с этой конференции: "When DDD Met AI: Practical Stories from Enterprise Trenches" Если во время записи кажется, что я периодически кошусь в одно место в зале - это не кажется. Там сидит Eric Evans, который обещал быть самым полным энтузиазма слушателем) Кстати, на KanDDDinsky в этом году (это будет 15 октября) я проведу двухчасовой hands-on на тему "Engineering trustworthy and testable AI agent". Кто-нибудь будет на этой конференции? А еще, кто-нибудь хочет устроить встречу LLM под капотом в Берлине вечером 14го или 15го октября? Ваш, @llm_under_hood 🤗

"Вышка" не поможет Многие программисты и раньше говорили, что вместо пяти лет в университете лучше потратить время на реальные проекты и опыт. Но теперь ситуация становится ещё интереснее из-за ИИ. В США после появления ChatGPT вероятность получить первую работу по специальности для выпускников наиболее затронутых ИИ ИТ-направлений снизилась примерно на 5 процентных пунктов. А стартовые зарплаты таких специалистов — примерно на 13%. При этом рынок всё активнее ищет опытных разработчиков, умеющих работать с ИИ. 71% прироста вакансий в разработке ПО за год пришлось на специалистов с опытом. В результате получается парадокс: опытных программистов хотят всё больше, а войти в профессию становится сложнее. А часть выпускников ИТ-вузов после пяти лет обучения вообще уходит работать продавцами и официантами. И неудивительно, что в США в 2024–2025 годах число студентов, выбравших computer science, сократилось на 11%. #разное · yt · tg · ig

Казалось бы, зачем рекомендательной системе что-то генерировать? Нам же надо выбрать человеку существующий трек, а не сочинить новый. Но генерировать можно идентификатор этого трека. У Алексея Гусакова на deep tech night как раз был доклад про то, как Яндекс дошел до генеративных рекомендаций без ручного фичеинжиниринга. Начиналось все довольно привычно: BERT превращает историю прослушиваний в вектор пользователя, дальше ищем близкие векторы треков. В версии 2023 года модель учитывала историю из 128 треков. Потом появился Argus: идея была в том, чтобы предсказывать следующий трек примерно так же, как LLM предсказывает следующий токен. Обучение стало вычислительно эффективнее, историю удалось увеличить до 8000 треков. Но оставалась неприятная особенность: всю историю пользователя сжимали в один вектор, а подходящие треки искались через простую функцию близости, плюс еще был каскад отбора кандидатов. В итоге это приводило к тому, что если хороший трек потерялся на раннем этапе, можно сколько угодно улучшать финальный ранжировщик, но этот трек пользователь уже не увидит. В новой модели SONA трек представляют последовательностью из трех кодов, Semantic ID. Их получают из текста и аудио, причем коды сохраняют музыкальную семантику: у похожих треков могут совпадать первые компоненты. Дальше модель учится генерировать эту последовательность и одновременно ранжировать кандидатов по ожидаемому отклику пользователя. То есть next token prediction, только на выходе рекомендация, а не ответ в чатике. По данным команды, в A/B-тесте SONA дала около +4,5% к числу активных пользователей. Причем поверх предыдущих улучшений, а не относительно какого-нибудь древнего бейзлайна. Мне как человеку, успевшему позаниматься рекомендашками, и потому к ним неравнодушному, доклад понравился тем, что показывает как успешно прикручивать NLPшные методы к привычным задачам вроде построения рекомендательных систем. И, кстати, перетаскивание методов из NLP в RecSys и обратно всегда было рабочей идеей - есть много похожего в данных.

✔️ США предложили Китаю горячую линию для инцидентов с ИИ Министр финансов США обсудил с вице-премьером Китая создание диалога по ИИ и механизма взаимного оповещения. Стороны будут предупреждать друг друга об инцидентах с ИИ, которые угрожают национальной безопасности. Что именно считать таким инцидентом, пока не ясно. Агентство Синьхуа подтвердило, что вопросы ИИ обсуждались, но не сообщило, принял ли Пекин предложение. Тему дополнительно разовьют президент США и Председатель КНР на саммите в Вашингтоне на этой неделе. apnews.com ✔️ Anthropic, OpenAI, Google и SpaceXAI обвинили в картельном сговоре Подписчики ИИ-сервисов подали коллективный иск против четырёх компаний в федеральный суд Калифорнии. Поводом стало эссе гендиректора Anthropic Дарио Амодеи с призывом ограничить темпы неконтролируемого развития ИИ. Идею поддержали основатель Илон Маск, Сэм Альтман и Демис Хассабис. Истцы считают это сговором конкурентов в нарушение первой статьи закона Шермана: пользователи платят прежнюю цену за продукты, которые улучшаются медленнее, чем при свободной конкуренции. Они просят придать иску статус коллективного, запретить координацию и признать её незаконной. bloomberglaw.com ✔️ SpaceXAI выпустила Grok 4.7 Новинка построена на более крупной базовой архитектуре, лучше проверяет собственные решения и удерживает длинный контекст, а также обучена работать в обвязке Grok Bot. На CursorBench 4.0 модель лучше чем Grok 4.6, GPT-5.6 Sol, но не дотягивает до Fable 5.1. Защитные механизмы переписаны заново - снижено количество ложных отказов при работе с кодом, усилена защита от джейлбрейков в сферах биобезопасности и кибербезопасности. Grok 4.7 доступна в Cursor, Grok Build, через API и сторонние платформы. Цена как у Grok 4.6: 2 доллара за млн входных и 6 долларов за млн выходных токенов. Вариант с вдвое более быстрой генерацией стоит вдвое дороже. x.ai ✔️ ByteDance запустила платформу для производства коротких сериалов BytePlus, корпоративное подразделение ByteDance, анонсировала Dramagic. Платформа ведёт проект от разбора сценария и настройки персонажей и локаций до раскадровки и превью видео. Облик героев и окружения сохраняется между сценами, а над проектом может работать команда. Доступ открыт по запросу. Тариф Basic стоит 600 долларов в год и даёт 60 тысяч баллов на год, это около 44 минут видео в 720p. BytePlus в X ✔️ Reve закрывает генератор изображений Стартап отключит 27 сентября возможность создания изображений и видео в своем сервисе reve.com. Регистрацию и оформление подписок остановили в четверг на прошлой неделе. Скачать созданное можно до 31 октября, деньги за сентябрь платным подписчикам вернут к середине октября. Ранее Reve объявила об инвестициях от OpenAI. Часть команды стартапа переходит в OpenAI работать над мультимодальными моделями, сама Reve остаётся независимой. Сооснователь Reve Кристиан Кантрелл объяснил, что студия уходит от креативных инструментов к другим ИИ-сценариям автоматизации. reve.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Заметил новую волну хайпа вокруг ИИ-помощников, и есть что обсудить 😏 Это началось когда вышел Grok Bot. Он неплохо так поднял шум в AI сообществе, и что важнее, стал популярен у тех кто ни разу не использовал OpenClaw и Hermes Не использовали потому что всегда был высокий порог входа, где тебе сначала нужно скачать отдельный софт, подключить свой сервер, настроить харнесс, выдать апи ключи и тд. А Grok Bot просто работает из коробки, и всё Это как раз то, как должны выглядеть ИИ-помощники, особенно для людей которые не шарят что такое CLI, MCP или harness Плюс оказалось что нам не нужны отдельные чаты для каждой задачи, нужен всего 1 чат (компаньон) который помнит всё и делает всё И вот как раз недавно наткнулся на новость, что какие-то ребята из Instinct на ровном месте получили оценку в 10 млрд, и я не понимал как и за что.. В целом там ничего нового, считай тот же самый GPT завернутый в OpenClaw, который работает в iMessage и WhatsApp Но решил потестить и в итоге сам подсел: А) это бесплатно (но уверен не на долго) Б) не требует никакой настройки В) вокруг модели реально крутой харнесс Г) умеет все то что люди делали во время хайпа с OpenClaw, Grok Bot и ChatGPT Work У него есть свой комп в облаке, он может звонить, писать, договариваться от вашего имени, планировать задачи и тд Короче полноценный ассистент, но меня еще удивил уровень самостоятельности: Я могу сегодня дать какую-то задачу, он её сделает, а через неделю опять ко мне придет:

Помнишь мы делали вот это, я тут собрал данные и узнал что можно еще улучшить вот так..

Как альтернатива, видел еще что у Цукерберга вышел Muse, который прям и построен на базе OpenClaw В целом такой же функционал как у Instinct, единственное что там у агента в распоряжении вся экосистема Марка, и можно скрапить рилсы) Но мне Instinct больше зашел, как минимум по стилю общения. У них там похоже gpt или opus, а у Muse их собственная модель которая очевидно хуже А еще видел слив, что OpenAI тоже готовят своего постоянно работающего агента Aeon, как раз еще один конкурент Такой вот лонгрид получился, но кажется это так же важно как GPT в 2023, или агенты в 2024 ☕️ @tips_ai

М. Г. Зиглер разбирает, почему помощника Muse выпустила Meta, а не Google — при том что у Google есть и крупнейшая почта, и календарь, и поиск, и мобильная платформа, без которых Muse была бы пустой оболочкой. Он считает это фирменной болезнью компании: Gemini Spark всё ещё в тестировании и доступен по подписке Ultra, параллельно существует отдельный агент CC (выросший из Daily Brief) с семейным уклоном, тестируется «AI Inbox» в Gmail, доживает Google Assistant, а в поиске растёт «AI Mode». Зиглер называет это «стратегией меньше дров за большим числом стрел» и предсказуемым итогом: «Ты пробовал AI-помощника от Google?» — «Которого?». А помните, мы иронизировали над очередными мессенджерами от Google — а компания эту иронию не понимала, даже представляя одновременно два новых мессенджера на одном ивенте при уже имеющемся? Как у них поиск всего один получился при таком подходе? https://spyglass.org/why-didnt-google-build-muse/