ИИ

Для обучения роботов недостаточно просто увеличивать объем данных Чем больше данных из физического мира нужно роботам, тем дороже их собирать и сложнее хранить и передавать. В эти ограничения упирается привычная ставка на увеличение обучающих выборок — об этом говорили на образовательной конференции Яндекса. Один из подходов — world models, или модели мира. Они предсказывают, как меняется среда под действием робота, и позволяют генерировать новые примеры для обучения. Так можно отрабатывать разные ситуации без необходимости каждый раз воспроизводить их на настоящем оборудовании. Но одной генерации тоже недостаточно. На конференции обсуждали и другие задачи: разработку новых методов обучения и архитектур, хранение информации, сбор редких сложных случаев и проверку данных. От этого зависит, насколько полезным окажется собранный и сгенерированный опыт — и сможет ли робот применять его в реальных условиях.

Для традиционных бизнес-школ и вузов прозвенел ещё один тревожный звоночек. Я бы даже сказал – целый колокол. Одна из главных венчурных фирм планеты Andreessen Horowitz открывает в Сан-Франциско собственную академию – альтернативу колледжам и университетам. Первый набор из полусотни человек будет учиться бесплатно, а дальше цену хотят поднять до уровня элитного частного вуза. И это без диплома. Государственной аккредитации у академии пока нет и, возможно, не будет никогда – за ненадобностью. Устроено всё подчёркнуто альтернативно: ни зачёток, ни тестов, ни прочей вузовщины. Главный критерий при поступлении – портфолио: покажи, что ты уже создал. Студенты большую часть времени занимаются собственными проектами – от обучения робота до запуска стартапа. В промежутках – короткие прикладные интенсивы и лекции от Сэма Альтмана, Дженсена Хуанга, Сатьи Наделлы, Трэвиса Каланика и прочих небожителей. Плюс летом – стажировки в компаниях-партнёрах, среди которых Anthropic, OpenAI, Google, Nvidia, Stripe и ещё десятки тяжеловесов. Если вскрывать кухню, то используются два важных принципа современного образования: 1. Прикладное, проектное обучение на практических задачах 2. Погружение студента в максимально развивающую и вдохновляющую среду людей и проектов Я уже лет 15 пишу, что подавляющее большинство вузов безнадёжно отстаёт от рынка труда. Выпускников приходится доучивать, а то и переучивать прямо на рабочем месте. С приходом ИИ разрыв между учебными программами и реальностью стал и вовсе неприличным. Ситуация в индустрии успевает поменяться десяток раз, пока вуз согласует очередной курс. Неудивительно, что высшее образование (а это, на минуточку, глобальный рынок под два триллиона долларов) давно пытаются перепридумать. Были образовательные эксперименты Palantir и Питера Тиля, а Илон Маск вынашивает проект своего вуза в Техасе. Чего греха таить, и я со своей “Нетологией” когда-то замахивался на эту территорию с концепцией “университета интернет-профессий”. Эта затея Andreessen Horowitz идёт дальше многих. Они изменили механику, сам концепт образовательного продукта: ведущие работодатели мира здесь не сидят где-то снаружи в роли заказчиков, а сами пишут программу, сами берут на стажировки и сами потом нанимают. Для фонда с тысячами вакансий в портфельных компаниях это конвейер талантов, уже заточенных под реальные задачи. А если студент запустит перспективный стартап, в него можно тут же инвестировать, пользуясь “правом первой ночи”. Жаль, что в мои семнадцать ничего подобного не предлагали. Кто знает – может, и я вместо Театрального рванул бы туда.

Meta* и Stripe стандартизируют работу бизнеса с AI-агентами Meta*, Walmart, Stripe, Shopify и ещё несколько компаний делают открытый стандарт Personal Agent Protocol. Он должен определить, как личные AI-агенты могут взаимодействовать с сайтами и сервисами от имени пользователя. Стандарт позволит бизнесу понимать, что к нему пришёл именно AI-агент, от чьего имени он действует и что пользователь разрешил ему делать. Например, можно будет дать агенту доступ только на чтение или разрешить менять заказ и бронирования. В основе будет OAuth. Сам бизнес сможет решать, какие действия агентам доступны. Первую версию обещают выпустить в октябре. *Meta признана экстремистской организацией и запрещена в РФ https://www.cnbc.com/2026/10/06/meta-joins-companies-to-tame-chaos-of-doing-business-with-ai-bots.html

Jev не генеративен, потому что он не выбирает следующий токен, а выбирает один из вариантов, данных ему юзером. Максимум — 255 вариантов, из которых он будет выбирать. С другой стороны, языковые модели при одном форварде через них тоже не генеративны, потому что выбирают один из вариантов, данных им токенизатором. Вывод: даём Jev'у токенизатор из 254 токенов (буковки, циферки и некоторые короткие популярные слова), даём возможность авторегрессионно выбирать один из этих токенов — готово, Jev обрёл голос. Выбирает год без секса вместо года без пельменей, хвалит себя, умеет перемножать 2 и 2 и циклится на вопросе "как выйти из вима". AGI. Gist с кодом

В сеть выложили запись лекции Бенджамина Браттона и Марека Поликса о том, как грядущий мир триллионов агентов и полностью автоматизированных агентных систем изменит устройство общества. Браттон рассказывает о проекте Agentworld — новом исследовательском подразделение Antikythera (вы их знаете по моим переводам Богны Кониор об экзистенциальных технологиях и Лауры Трипальди о новой онтологии раскованных субстратов), изучающее новые способы концептуализации, моделирования и конструирования среднесрочного будущего гибридных обществ человека и ИИ. конструированиясреднесрочного будущего гибридных обществ человека и ИИ. Марек Поликс рассказывает о Superdark Factory и обращается к будущему производства программного обеспечения в условиях, когда человек оказывается вне контура управления в полностью автоматизированных агентных системах.

Ghost сделал домашний компьютер для личного AI за 3499 долларов По задумке 19-летнего основателя, компьютер круглосуточно крутит открытые модели, подключается ко всем устройствам владельца, запоминает его образ жизни и сам предлагает помощь. Про сравнение с Mac mini в Ghost говорят, что у Apple универсальное устройство, а их компьютер сделан специально для запуска AI, поэтому пользователю будет несравнимо удобнее. Внутри — Nvidia RTX Pro 4000 Blackwell с 24 гигабайтами памяти, 64 гигабайта оперативной памяти и SSD на 1 терабайт. Предустановлены Qwen-3.8-Next, Qwen-3.8-27B и Gemma-4-31B. Можно загружать другие модели с Hugging Face. Управление голосом или со смартфона. Предзаказ открыт, первые поставки обещают в конце октября. В недавнем раунде Ghost привлёк 11 миллионов долларов инвестиций. https://techcrunch.com/2026/10/05/at-19-ghost-founder-raises-11-million-to-build-a-3499-computer-for-your-personal-ai/

я просто в ахуе. в первую очередь, от количества возможностей, которые сегодня существуют для того, чтобы сделать бизнес. никогда в истории такого не было. понятно, что бла-бла-бла, есть экзистенциальный страх, который триггерит глобальную человеческую психологическую травму: мы все не нужны, нас всех не любят, ИИ и роботы порешают всю экономику, а люди останутся гнить в каких-нибудь клетках и вырабатывать рилсы для тиктока. и, возможно, это наше будущее. и оно примерно настолько же вероятно, как и будущее, в котором людям больше не нужно работать, потому что у каждого человека на планете решены все базовые и даже небазовые проблемы, связанные со здравоохранением, питанием, воспитанием детей и развлечениями. но если говорить про прямо сегодняшний день, конец 26-го года, мы находимся не там и не там. мы находимся в ситуации, в которой существуют просто тысячи, десятки тысяч возможностей. практически каждую из них можно превратить в прибыльный бизнес. это не гарантирует пассивный доход. это не гарантирует возможность бесконечно пожинать плоды и абсолютно не работать, потому что это (а) невозможно и (б) бесполезно. но для тех, кто готов хреначить, умеет продавать или готов учиться продавать, сегодня построить небольшой бизнес с выручкой от 10 до 100 тысяч долларов в месяц проще, чем когда-либо в истории. построить бизнес на сотни миллионов ARR - совершенно другая категория: это сложнее, там сильно меньше победителей и 90% конкурентов умирает, это требует быть лучшим в своей категории, работать 80 часов в неделю и не принимать никакой, кроме лучший из технически возможного результата. зная мир VC, для них никого кроме этой категории не существует. и это разумно: компания, которая не дойдет хотя бы до $100M ARR никогда не сгенерирует прибыль фонду, и это уже благотворительность а не инвестиции. я физически не успеваю даже нормально рассмотреть все возможности, которые вижу. времени в сутках столько же, а вещей, которые хочется попробовать, стало в разы больше. самая сложная задача - выбрать что-то одно и продолжать этим заниматься, когда каждый день видишь еще десять крутых идей. в этом году я проебал ряд возможностей (вокруг AI-native истории), потому что недостаточно верил себе и в себя. это ошибка, и я пока не понимаю какой правильный из нее выход. можно злиться, можно расстраиваться, но безусловно стоит собраться и пробовать до тех пор, пока не получится.

Первый пост посвящаю самому больному вопросу для любого основателя: кто и за что будет платить через год, если продукт можно повторить за выходные. Недалекое будущее… код перестает быть бизнесом. У большинства стартапов исчезает know how. Угроза есть и в том, что все можно быстро скопировать, и в том, что следующая, более умная модель делает ваш know how из коробки. Я сейчас не говорю про редкие наукоемкие истории. • Тенденция такая, что продавать мы будем результат работы. Например, Intercom берёт $0,99 за каждое обращение клиента, которое агент решил без человека. Другой пример: бизнес платит $10 тыс. в год за онлайн-бухгалтертю QuickBooks и $120 тыс. бухгалтеру, который закрывает месяц. Следующий легендарный стартап будет закрывать месяц и забирать сумму где-то посередине ($60-80k в год). • Дальше честно отвечаем на вопрос, кому продаем. Если мы делаем продукт в модели Copilot, то это продажа инструмента профессионалу, который сам отвечает за результат. Так Harvey продаёт AI юридическим фирмам. Autopilot же продаёт готовый результат тому, кому он нужен: СЕО или менеджеру. У autopilot есть плюс - с каждой решенной задачей он копит базу знаний о правильных решениях и ни с кем ею не делится, а повторить такую базу за выходные невозможно. В будущем у нас будут еще варианты, кому продать в b2b и b2c - например, агентам. • Модель монетизации. Имхо, супер недооцененная компетенция на рынке, которой владеют топовые основатели. Я насобирала вам аж 15 вариантов, как и в какой комбинации брать деньги в приложенном слайде. Выбрал неверную модель - бизнес встрял. В следующих постах расскажу мнения фондов, что нам теперь строить и как продавать.

Возвращаюсь к сабжу редактирования. Вот держите два сравнения: между Ideogram 4.5 и GPT Image, а также между новой Nano Banana 2.1 и Flux 3. Похоже, что Ideogram и Flux очень ловко зашили в генеративную модель инпейнтинг, маску и изолирование окружающих пикселей. Задача непростая, потому что интеллектуально внешние пиксели должны реагировать на изменение цвета, освещения и прочих редактирований основного объекта. Но тем не менее у них это получается очень ловко. И несмотря на громкие заявления Google, что теперь в 2.1 есть Mask Editing, у Nano Banana явно плывет шум, не говоря уже про GPT Image. Может быть, все-таки дело в этих самых невидимых вотермарках, которые и создают эти фрактальные паттерны. @cgevent

✔️ TikTok добавил ИИ-ассистента для покупок и оплату в один клик Платформа расширила коммерческий арсенал сервиса TikTok Shop, запустив диалогового ИИ-помощника для шопинга и механизм оформления заказов в один клик. Нововведения должны минимизировать отток аудитории на финальных этапах воронки и сократить дистанцию между просмотром контента и покупкой. Виртуальный ассистент интегрирован в интерфейс поиска и каталога - он обрабатывает пользовательские запросы, подбирает релевантные товары с учетом персональных предпочтений и контекста роликов, а также отвечает на уточняющие вопросы о характеристиках позиций. Функция быстрой оплаты, в свою очередь, сохраняет платежные и данные для доставки, позволяя закрывать транзакцию мгновенно прямо из ленты или карточки товара в обход стандартной многоэтапной корзины.

Релиз усиливает давление соцсети на традиционные маркетплейсы за счет упрощения импульсивных покупок.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml