ИИ

🚀 Qwen представила QwenGyre: обучение ИИ-агентов стало до 1,85 раза быстрее Современные агенты могут выполнять задачи часами, генерируя сотни тысяч токенов. При обучении таких систем GPU часто простаивают, а повторяющиеся траектории расходуют вычислительные ресурсы. QwenGyre решает обе проблемы: • Elastic Scheduler динамически распределяет GPU между генерацией траекторий и обучением, не прерывая активные задачи. • Trajectory Processor объединяет разветвлённые траектории, удаляет дубликаты и учитывает даже частично выполненные задачи. Результаты впечатляют: → До 1,85× ускорения относительно Colocate. → До 1,78× относительно Async. → До 700 000 токенов на одну траекторию. → Рост точности на NL2RepoBench с 52,5% до 58,5% всего за 48 шагов обучения. 📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2609.33848

Vivix W1 Видеогенератор из Китая от стартапа Vivix (основатель из SenseTime, происхождение весов частично из Alibaba). Ставка на дешевые массовые итерации, а не на топ-качество: $0.003 за секунду. • Text-to-Video, Image-to-Video, аудио-референсы, первый и последний кадры • Длительность 5-15 секунд, три режима скорости с разной ценой • Интерактивный streaming-режим: можно менять сцену голосом, текстом или действиями прямо по ходу воспроизведения (пока в закрытой бете) • $0.003 за секунду до 31 октября 2026 (не на все режимы) • 10-секундный ролик — $0.03, 10 вариантов — $0.3, 100 вариантов — $3 • ~77× дешевле Seedance 2.5 • 8-сек ролик в среднем за 8.4 с по внутренним тестам ~30B активных параметров Дают 3 бесплатные генерации (1080/720/540) API #t2v MAX

🤖 Американский гумайнойд в 3 раза дороже китайского По оценке Morgan Stanley, стоимость американских компонентов для робота уровня Tesla Optimus Gen 2 почти в 3 раза дороже китайских. ⚙️ Приводы и актуаторы: $22 000 против $58 000. 🦾 Роботизированные руки: $15 000 против $47 000. И это ещё без затрат на сборку, программное обеспечение и обслуживание. Главное преимущество Китая в гонке гуманоидов — не только ИИ, но и огромная производственная база: двигатели, редукторы, датчики и роботизированные кисти. Например, китайская Tashan Technology разрабатывает тактильные сенсоры для роботов и заявляет о более чем 200 клиентах. 🔥 Получается, создать умного робота — только половина задачи. Нужно ещё научиться производить его за разумные деньги. И похоже, именно здесь Китай пока имеет серьёзное преимущество. А вы что думаете - нужно делать своих суверенных роботов заведомо дороже китайских?

ИИ меняет работу переводчика. Причём многое теперь решается ещё до того, как появится первый черновик. Какие инструменты использовать, какой контекст им дать, какую терминологию выбрать и где нужна особенно тщательная проверка — во всём этом нужны лингвисты. Потому что текст может читаться прекрасно, а смысл при этом ехать куда-то не туда. Поэтому подключать переводчика стоит с самого начала и давать ему возможность влиять на то, как устроена работа. И тут возникает вопрос: а как за это платить? Если человек выстраивает процесс, координирует команду и отвечает за качество, ставка за слово уже не отражает весь его вклад. Вручную переводишь меньше, а за результат отвечаешь больше. Такая вот новая реальность.

Mellum 2.1 Обновленная открытая модель JetBrains для кодинг-агентов. Архитектура та же — MoE 12B всего, 2.5B активных, Apache 2.0. Изменился пост-трейнинг: RL перенесли в реальные изолированные среды и прогнали миллионы запусков в песочницах. • Ориентируется в кодовой базе, редактирует файлы, проверяет результат собственными тестами • Находит корень падающего теста, черновик и проверка фикса • Хороша и вне кода: математика, рассуждения, обычные вопросы • Локальный запуск на своем железе • Мульти-токен предсказание ускоряет одиночные запросы в ~1.6× • Под нагрузкой на одном H200 почти вдвое больше токенов, чем Qwen3.5-9B • Apache 2.0, GGUF под llama.cpp/Ollama/LM Studio скоро huggingface.co/collections/JetBrains/mellum21 #coding MAX

— а что с джунами будет, Кость? — я вижу людей, которые нанимают джунов. они существуют. — успокоил) созванивались с Костей Горским (ссылка на канал). Костя много лет строил дизайн в Яндексе и Intercom, а сейчас в Ирландии делает hirehire: агентство по найму дизайнеров, продактов и разработчиков и ai-агента для рекрутеров. то есть смотрит на рынок найма с обеих сторон. статистику не смотрел, говорит Костя. нанимают, думаю, меньше. но если идешь в стартап, можно взять суперталантливого выпускника, который уже ai-native, и он перформит прикольнее, чем средний мидл или даже сеньор, который увяз в старых парадигмах и планирует на полгода. приходит бодрый студент, на вайбе: да сейчас за неделю все запилю. вот эта энергия ценна, таких нанимают. а среднему джуну не позавидуешь. раньше, чтобы стать сеньором, надо было начать с джуна. как теперь входить в профессию — хз, честно говоря. рынок поляризуется. ai-лабы в долине перекупают ресерчеров, как спортсменов, за десятки миллионов. ребята из хороших компаний не успевают начать искать, они завалены офферами. а дальше бесконечный хвост нормальных людей, которые по полгода ищут работу. уже и дизайнеры. никто из нас в детстве не мечтал стать рекрутером, говорит Костя. сидеть и сорсить по линкедину часами каждый день, перекладывать бумажки — soul-crushing работа за минимальную ставку. люди вынуждены так работать. и, может быть, лучше их от этой работы спасти, пусть займутся чем-то более прикольным. но как им с этим помочь — вопрос философский. а у меня другой вопрос. что отличает джунов, которые горят? либо амбиция, либо попадание в свой внутренний нерв — что вот оно, мое, я хочу это драйвить. но это процентов 10-15%. а остается еще длинный хвост всех остальных. и социальные лифты ломаются. раньше как было — ты отучился и знаешь, что можешь получить entry-level позицию, которая тебя нормально обеспечивает. а сейчас отучился, и это уже ничего не значит. а следующие лифты еще не придуманы. любопытно, что как будто бы либо ты попадаешь в свое, либо у тебя меньше вариантов быть не собой. — в такой формулировке звучит как позитивное изменение. хотя оно, наверное, очень… — болезненное.

Фарма не платит за AI Посмотрел интервью Алекса Жаворонкова у Осетинской. Про часы старения и рентосертиб я писал месяц назад, и меня удивило, насколько откровенно Алекс рассказал, как компания, которую называют главной AI-фармой мира, чуть не умерла, продавая именно AI. В 2014-м Insilico пришла к фарме с тем, что до сих пор считают святым граалем: нейросеть находит новые мишени для лекарств. Фарма вежливо слушала и платила $25–100 тысяч из бюджета на эксперименты. Большие деньги шли на проверенные мишени и хорошую химию под них. В 2015-м главный химик одной европейской фармы позвал Жаворонкова на ланч и объяснил смысл жизни: новые мишени нам не нужны, займись химией и генерируй молекулы с заданными свойствами. В химии Жаворонков тогда разбирался не сильно и сам вспоминает анекдот про сову, которая советует мышам стать ёжиками, а как - не её дело. Ёжиками они в итоге стали. К 2016-му денег оставалось на три месяца. Он продал всё, заложил квартиру, платил сотрудникам с личного счёта и ездил на конференции втроём в одном номере. Этого хватило на два раунда синтеза в Китае. Химики написали, что структуры страшные, как крокодилы, но молекулы по ним синтезировали, а через несколько недель позвонили: приезжай в Шанхай, всё работает. В WuXi, крупнейшей контрактной лаборатории мира, хотели купить у Insilico только генерацию структур - старение и миссия их не интересовали. Insilico не продалась, и WuXi вместо покупки помогла собрать первый раунд: $6 млн в 2018-м, потом $37 млн. Сейчас, по словам Жаворонкова, такую сумму поднимают двумя звонками. Десять лет спустя у компании три слоя бизнеса, и каждый он описывает его так:

1. Софт для фармы, 3500 пользователей. Весь рынок около $1 млрд, маленький 2. Молекулы под чужие мишени, $20 млн авансом. Тоже маленький, пыль в глаза 3. Собственные молекулы, которые фарма покупает на аукционе. В этом году девять сделок на $7 млрд. Eli Lilly дала $115 млн сразу и до $2,7 млрд по этапам за портфель ранних молекул.

Первые два слоя построили инфраструктуру - роботизированные лаборатории и большую сеть контрактных организаций, а деньги приносит третий. Китайские компании в этом смысле прагматичнее и не называют себя AI-лабами. Они говорят: мы делаем препараты, приходи и покупай. У одной из них 150 клинических программ и сделки с GSK и BMS на $12 и $15 млрд. Главным активом Жаворонков считает размер экспериментальной базы, он важнее алгоритмов: чем больше экспериментов, тем выше шанс случайной находки. Так Insilico нашла обезболивающее сильнее морфина. Контрактная лаборатория предложила бесплатно прогнать две лишние молекулы на моделях боли, одна сработала и это новый механизм на рынке в $100 млрд. Карп в интервью, которое я разбирал, спрашивал: если модель приносит миллиарды, почему за неё берут по токенам, а не долю? История Insilico - это развёрнутый ответ. Anthropic, судя по заходу в разработку лекарств, идёт тем же путём, только на десять лет позже. AI как продукт - маленький рынок: его быстро копируют, а платят за него из бюджета на эксперименты. Деньги без потолка появляются, когда AI помогает быстрее и дешевле произвести актив, за который ты сам отвечаешь. Для вертикальных AI-компаний вывод неудобный: продаётся результат, под который ты поставил свои деньги и репутацию, а инструмент сам по себе продаётся плохо. При этом инвесторы предлагают Жаворонкову полмиллиарда, лишь бы он ушёл делать foundation models, то есть снова зовут в тот слой, на котором компания чуть не умерла. Крутая история. Семь лет назад Алекс предсказал, что сможет откатить часы старения, а потом построил под это компанию, довёл несколько препаратов до второй фазы испытаний и нашёл бизнес-модель, которой до него в отрасли не было. @maxvotek | linkedin | substack

Ни своих, ни чужих Оба способа, которыми у нас открывают бизнес 99% предпринимателей, должны умереть как класс. Первый — на свои: сбережения, кредиты, займы, неважно. Сам вложил, сам сделал, сам заработал. Второй — на чужие: привлекаешь инвестора, рискуешь уже не своими деньгами и отдаёшь за это кусок компании. А сейчас, в эру ИИ и вайбкодинга, когда продукты собираются на гипер-ультра-мега-звуковой скорости и проверить можно вообще любую гипотезу, тратить на это деньги просто тупо. Почему раньше приходилось искать деньги, свои или чужие? Потому что идею надо было во что-то обернуть. Презентация — нужен дизайнер. Сайт — дизайнер, какой-нибудь программист, тильды-хуильды. Сам продукт или услуга — маркетолог, продуктолог, интегратор, не дай бог разработчик за туеву хучу бабок. Люди, время, деньги. Я много раз привлекал деньги и ещё больше раз открывал бизнес на свои. Большую часть потом похоронил. И каждый раз это был стресс: идея сидит в голове, а чтобы проверить, не хуйню ли ты придумал, надо заложить месяцы и миллионы. Каждый запуск был олл-ином — на стол шло всё, что есть: и деньги, и время, и репутация. Каждый провал — маленький суицид. Сейчас на ту же проверку идеи нужно несколько часов и твоё время. Любая картинка, презентация, концепция, сайт. Номер любого клиента тоже найдёшь. Ещё три года назад, чтобы запустить приложение, портал или новую услугу, нужны были люди, время, деньги. Сейчас — только не ссать и делать. Поэтому 26-й год для меня — время третьего способа: делать бизнес только на деньги клиента. И сразу, пока в комментах не набежали с «это ж предзаказы, тоже мне Америка»: да, Америку я не открыл. Предоплата, предзаказ, аванс — так работали всегда. Новое другое: то, что надо показать клиенту, чтобы он заплатил, теперь собирается почти бесплатно. Макет, презентация, прототип — за пару часов. Раньше по такой модели могли работать только редкие бизнесы, и то нужны были ресурсы, чтобы дойти до денег клиента. А сейчас так может делать кто угодно. Кофейню, понятно, через чатик с нейронкой не откроешь. Масштаб, аренда, железо, закупки как стоили денег, так и стоят. Я про старт и проверку гипотезы. Дальше всё просто. Придумал, собрал, написал людям, позвонил, предложил. Если нравится и хотят купить — взял предоплату или сразу полную оплату и растишь бизнес уже на их деньги. Не берут — значит, придумал хуйню, и узнал ты это раньше, чем успел в неё вложиться. Никакого олл-ина. Риски, конечно, не ноль. Время и самолюбие всё равно на кону: слышать «не, спасибо» неприятно, кто бы спорил. Но ставка теперь — вечер, а не сбережения. Раньше на столе лежали долги, кредиты, пара лет жизни и репутация. Но есть у этого свой нюансик. Останется только написать, позвонить, предложить. Звучит как мелочь. Только собрать продукт сейчас может кто угодно, а продавать не умеет почти никто. Тем более продавать то, чего ещё нет. Взять предоплату за штуку, которую ты слепил на коленке и сам её немного стесняешься, — искусство, смелость, напор. Это и есть предпринимательство — изъебнуться так, чтобы и продать, и сделать, и при этом не потратить, а заработать. Денег на старт бизнеса больше не надо. Надо продать раньше, чем сделал. Для многих это страшнее любого кредита.