ИИ

Чем я сейчас занимаюсь Последний год активно тестим виртуальных персонажей: девушек, парней, селебов, коучей, тренеров, итд. Очень верю в этот формат продукта, потому что одиночество везде усиливается, а ИИ компаньон выслушает без осуждения, подскажет best practices и может просто поддержать. За год намайнили почти 100к юзеров и 800 платящих, но отвал подписок пока что дикий, в основном потому что мы косячим и постоянно тестим. Была опция свернуть в сторону 18+, но решили туда не идти, и сейчас фокус на health & fitness. По дороге запустили пару SEO сайтов: friend2chat.com / friend2chat.ru. Новая для меня область, пока разбираюсь, оценим через год.

​​Cayley graph search с Claude Code: решение головоломок в 2026 с помощью агентов Я написал большой пост про два Kaggle-соревнования из серии CayleyPy — IHES Picture Cube и Megaminx. Это комбинаторные головоломки (кубик и додекаэдр), но по сути - поиск коротких путей в огромных неявных графах Cayley: вершины графа — это состояния головоломки, рёбра — это ходы, а решить пазл значит найти короткий путь до собранного состояния. Мы занимаемся этим уже пару лет и опубликовали несколько статей, а в 2026 году я решил попробовать новый подход: вместо того, чтобы писать код самому, я использовал Claude Code + Opus как агента, который пишет код. Сам я задавал направление исследований, ревьюил код и решал какие эксперименты стоит гонять. Поэтому пост получился про две вещи сразу: про то как мы решаем графы Cayley (learned heuristic + wide beam search + пост-обработка) и про то, как выглядит research-цикл, когда имплементацию делает агент. Из интересного - не раз упирался в ограничения агентов. Claude так и не смог правильно реализовать shared-beam SPMD после 10 попыток, а Codex завёл его с первой попытки. И почти все значимые идеи приходили от меня, а не от агента — клод плохо справляется с неопределённостью и часто выбирает безопасные пути (даже когда просишь его быть активнее). По ощущениям, агенты позволяют проверять идеи намного быстрее, чем раньше. Но это работает только если внимательно следить за агентом и не давать ему лениться. Блог Medium #ai #kaggle

ZeroDrift — AI цензура для AI Все, кто когда-либо работал с compliance, знают это особое ощущение: ты просто хочешь отправить письмо клиенту, текст для сайта или скрипт для звонка, а дальше начинается бюрократический квест. Показать legal, потом compliance, потом кто-то занят, кто-то просит уточнить формулировку, потом появляется новый комментарий, и всё уезжает ещё на пару дней. С людьми это напрягает, но как-то работает. Человек не генерирует тысячи сообщений в день. С AI-агентами так уже не получится. Если AI сам отвечает клиентам, пишет письма, ведёт звонки или генерирует маркетинговые тексты, то нельзя каждый раз отправлять это на ручное согласование. Иначе пропадает весь смысл автоматизации. Но и просто выпускать агента наружу в банке, страховой или медицине тоже страшно: он может пообещать лишнее, забыть дисклеймер, нарушить внутреннюю политику или сказать что-то, за что потом прилетит от регулятора. Здесь и появляется сегодняшний стартап ZeroDrift. Они ставят слой между AI-системой компании и внешним миром. Агент что-то написал, сказал или сгенерировал, ZeroDrift проверяет это до отправки. Если всё нормально, сообщение уходит. Если нет, система останавливает его, объясняет проблему и предлагает исправление. Своего рода корпоративная цензура, но в regulated industries это, возможно, единственный способ вообще дать AI право говорить от имени компании. ZeroDrift недавно подняли $10 млн seed round. Среди инвесторов a16z speedrun и ещё несколько фондов. Пишут, что с начала 2026 года у них уже есть интерес со стороны крупных банков, asset managers и страховых компаний, а traction растёт в два раза месяц к месяцу. Старые compliance-системы в основном работали постфактум: архивировали, мониторили, помогали разбираться, кто что отправил и почему это плохо. ZeroDrift хочет быть не камерой наблюдения, а турникетом. Это перекликается с тем, о чём я уже писал в другом посте: AI в бизнесе выходит из режима “ну ошибся, бывает” и попадает в мир, где за ошибку кто-то платит. Только там история была скорее про ответственность за последствия, а здесь про попытку не допустить косяк до того, как он случился. SEC с 2021 года оштрафовала больше 100 компаний на сумму более $2.2 млрд за нарушения в коммуникациях и recordkeeping. И каждый такой штраф случился уже после того, как сообщение было отправлено. Чем автономнее становится AI, тем больше вокруг него нужно скучной инфраструктуры: guardrails, audit logs, insurance, compliance firewalls, policy engines. Всё то, что не очень красиво выглядит на демо, но без чего enterprise просто не выпустит AI к реальным клиентам.

Приветики! Я что-то надолго выпадаю, прошу прощения - разрываюсь)) Во-первых, "наши" вчера продули в футбол. Пишу "наши" в кавычках, как будто извиняясь, но вообще - ощущаю нашими. Ходили вчера смотреть матч в муниципальный парк. Там поставили огромный экран, настелили искуственный газон и человек 500 или 1000 собралось болеть за сборную. И мэр приходил, сидел в окружении всей этой толпы, без охраны. Болели, кричали, я внезапно обнаружила в себе страсть к футболу (вообще первый раз в жизни смотрю чемпионат) - тут невозможно остаться в стороне. Но продули, Роналду плакал в финале, вся страна в трауре. Почему-то меня это очень будоражит. Хочу будоражиться таким. И чувствовать то единение, что было вчера в парке, когда болели. Во-вторых, Claude продлил доступ к Fable. А это мощнейшая модель, она мне за пару часов выдает глубочайший анализ и документы, которые я б собирала и готовила пару недель и даже месяцев. Я сожгла на выходных все лимиты, решая рабочие задачи и выстраивая Second Brain. А сегодня узнала, что Fable продлили до 22-го, не выдержала, оплатила расширенную подписку и собираюсь еще две недели летать на этом космолете)) Срочно надо придумать на что его направить. В-третьих, я таки достроила Second Brain - назвала агента Мира, все со всем синхронизировала и теперь у меня есть место, где копится все-все, что я делаю, думаю, говорю на встречах, хочу запомнить и тп. База знаний и агент вокруг, который умеет все складывать в нужные места, запоминать и доставать по команде. С очень разветвленной и продуманной архитектурой и коннекторами ко всему, в чем я работаю. Но мне этого было мало - я после отправила Клода изучать лучшие практики, он сделал мне мануал, как должна быть в идеале построена эта система. И вот прям сейчас я запущу Fable анализировать то, что я построила и дорисовывать-достраивать архитектуру до идеала, опираясь на лучшие практики. В-четвертых, я такую же историю провернула с технологиями менторинга. Раньше я делала все по наитию, опираясь на прошлый опыт и раскачивая проблемы на встречах с менти. Плюс у меня был скачан курс по треккингу. А теперь я Клод послала изучить и принести мне все плейбуки, которые пригодятся для менторинговой работы над задачами по развитию продуктов, команд, бизнесов. Сложила все это в базу и он, при планировании сессей, сам бподкидывает мне актуальный инструментарий под конкретные задачи и запросы. Не могу вам передать насколько это повысило качество проработки вопросов. На менторинг у меня очень мало слотов - 4 встречи в месяц - мой максимум. Часть из них занята, но если вдруг у вас есть запрос и нужно поработать над нерешайками - пишите, поищем возможности. Я обожаю эти встречи и тот взаимообмен, который на них случается. Где-то по дороге я реализовала автоматизацию по работе с документами, которая, по расчетам, сэкономила нам примерно 6 человеко-месяцев работы через промпты. Вот этим прям страшно горда, потому что первый настолько явный полезный результат моего увлечения ИИ. Еще в субботу я организовала на большую компанию друзей экспедицию "за три моря" и мы нашли теплый океан. А завтра двинем в другую секретную экспедицию уже в Лиссабон и найдем нужный товар)) Кажется, немного влитого в меня железа, сделали из меня энерджайзер - сама себя немного опасаюсь)))) А как у вас? Что интересного произошло за то время, пока не слышались? P.S. невероятно тащусь от камеры, которая позволяет делать такое качественное увеличение. Мечтала об этом три года и вот сбыла мечту)) Теперь, когда ребенок плещется далеко в море в страшных волнах, я вижу, как он морщится от брызг)) Любовь на удаленке | Оля Сохнева #дневник_наудаленке

Сигнал/шум, ч.28. Про tokenmaxxing уже наверное все слышали - как использование токенов во многих компаниях стало важной метрикой, в том числе эффективности сотрудников. Невольно напрашивается сравнение с другой метрикой айти-компаний эпохи бума доткомов - eyeballs. По названию наверное понятно, что это просто посещаемость сайтов. 1️⃣ Тогда eyeballs вытеснили традиционные финансовые показатели, потому что денег многие не зарабатывали, но была надежда все позже круто монетизировать. Вместо например P/E считали стоимость за eyeball - сколько инвесторы платят за одного посетителя. Компании вроде Pets, Webvan, TheGlobe получали гигантские оценки при отсутствии пути к прибыльности. Метрику накручивали конечно, через рекламу, круговые схемы, гивы и др. Потребление токенов - такая же странная метрика: она конечно может отражать ценность, но очень сложно отделить этот сигнал от шума (бесплатные тиры, щедрые кредиты, агентские циклы и др.) А накручивать потребление токенов наверное даже проще. 2️⃣ Революцию AI сравнивают с революцией железных дорог, и самое забавное, что там тоже была стремная метрика 🙂 Это были мили: дороги нередко вели вникуда или компании просто дублировали маршруты конкурентов (что конечно не добавляло ценности конечному потребителю). Еще больше миль просто рисовали в отчетностях для инвесторов, как будущие золотые жилы. При этом токены ближе к милям, чем eyeballs, потому что совсем небесплатны. 3️⃣ Eyeballs и токены несут разный риск: первые надувались на стороне спроса - компания привлекала посетителя почти бесплатно, а риск нёс инвестор, купивший переоценку. Токены надуваются на стороне издержек: чем больше маккксинг, тем больше платит сама компания, а зарабатывает поставщик. То есть при доткомах пузырь дул тот, кто ищет капитал, а сегодня - кто его. При этом бенефициар — AI лабы, которых нет стимула менять ситуацию и оздоравливать бизнес покупателей токенов. 4️⃣ При этом токеномика AI продуктов устроена сегодня так, что по большому счету в мире не существует AI стартапов/бизнесов с хорошей юнит-экономикой. Есть прибыльные, но они почти всегда близки к схеме Agentforce от Salesforce: за них много платят, но почти не используют (пост-мем + пост по теме). И это не преувеличение: даже chatgpt, которым пользуется весь мир, - плохой продукт с точки зрения бизнеса (пост). 5️⃣ Полагаю, что в первой половине этого года мы прошли пик tokenmaxxing'а, после которого вышло много новостей о том, что крупные компании потратили годовой AI бюджет квартал или ввели лимиты на токены для сотрудников или убрали токен-лидерборды и токен-KPI. Если так, то хорошо, что это произошло так быстро! Возможно скоро мы увидим тренд "вот наш ROI от AI" 🙂 @kyrillic