ИИ

Проверять идею нового продукта иишкой вместо живых людей соблазнительно: дёшево и за вечер. Обманываться и находиться в иллюзии в целом тоже приятно, да ведь?🤭 Продакты, которые сравнивали AI-респондентов с живыми людьми, жалуются на одно и то же: ai-клиент ожидаемо хвалит всё подряд. Nielsen Norman Group проверили это на трёх своих исследованиях. Реальные пользователи признавались, что курсы часто бросают, а синтетические уверяли, что прошли всё. В одной из компаний, где я работала, у нас был сегмент ЦА, который мы звали big boys toys. На словах клиенты покупали робота ради автоматизации, а по факту покупали статусную игрушку. AI вряд ли бы такое выдал: в интернете, где ai берет инфу, про роботов пишут про окупаемость

Ребята, AI-респондент это модель, прогноз, а не исследование. Гипотезы и вопросы интервью с ним готовить можно, а вот вкладываться в продукт я бы стала только после разговоров с ЦА.

Живые касдевы с настоящими инсайтами точно дадут вам преимущество перед тыщами вайбкодеров. Которые дрочат на проводят иишные исследования и радуются, когда иишка «все правильно разложила» А вы что думаете?

📖 Сейчас перечитываю Азимова и вот закончил цикл про детектива Элайджа Бейли и робота Дэниела Оливо. Очень советую И не только потому, что это крутая фантастика. Эти книги позволяют совершенно по-другому взглянуть на наш сегодняшний мир с нейросетями. Азимов — автор трех законов робототехники и, по сути, один из тех, кто сформировал наше представление о роботах через кино, сериалы и массовую культуру. 🤔 Но самое интересное, что в его книгах роботы сталкиваются практически с теми же проблемами, с которыми мы сегодня сталкиваемся при работе с нейросетями. Например, у Азимова часто встречается такой сюжетный прием: роботу ставят задачу, которую он должен выполнить, а потом появляется другой человек, который пытается эту задачу отменить или как-то обойти первоначальные инструкции. 😍 И начинается настоящее искусство управления роботом. На сегодняшний язык это можно перевести как искусство промптинга. Как сформулировать инструкцию, чтобы машина сделала именно то, что тебе нужно? Как она выбирает, каким инструкциям следовать, если они противоречат друг другу? Какие из них имеют больший приоритет? 🤷‍♂️ По сути, ровно с этими вопросами мы сегодня сталкиваемся при работе с нейронками. И мне кажется очень интересным, насколько точно фантастика Азимова пересекается с нашей сегодняшней реальностью. 👌 Так что вот вам литературная рекомендация: почитайте цикл про Элайджа Бейли и Дэниела Оливо. Особенно если работаете с нейросетями. Свята место | 10МДК | Чатик | YHub

NVIDIA VFX Nodes для ComfyUI RTX-VFX ноды • RTX Video Super Resolution: 4× или до заданных размеров вплоть до 8192 px, плюс denoise и deblur без смены разрешения • RTX Video Frame Generation: новые кадры между соседними, 2×-16× или в конкретный момент • RTX Video HDR: SDR в BT.2020 HDR, вывод HLG или PQ, настройка контраста, сатурации, среднего серого и пиковой яркости 400-2000 нит • 19 режимов супер-резолюшна: стандартные, high-bitrate, стриминговые, denoise/deblur, бикубик Оптимальная цепочка — Super Resolution → Frame Generation → HDR. Смена кадра ловится автоматически. Есть 10-бит #EXR: half/full-float, сохранение supernat значений, расширенный color management (sRGB, Rec.709, HLG, PQ, LogC3, ACEScct) github.com/Comfy-Org/ComfyUI_Nvidia_VFX_Nodes #upscale #sdr2hdr #frameinterpolation #comfyui MAX

✔️ AI Welding Agent: ИИ-система для сварочных роботов Японский производитель промышленной робототехники FANUC в партнерстве с Google анонсировал решение AI Welding Agent на базе Gemini Enterprise. Система реализует концепцию сварки без предварительного обучения манипулятора. Алгоритм анализирует инженерный чертеж детали, распознает свойства материалов и геометрию конструкции, после чего автоматически формирует как физические параметры дуги (силу тока и напряжение), так и готовую пространственную программу перемещений. Оператору остается лишь запустить процесс или внести точечные корректировки. Комплекс аппаратно независим и работает с любыми поддерживаемыми источниками сварочного тока, для сканирования документации не требуется дополнительное оптическое оборудование - снимок делается встроенной камерой стандартного планшетного пульта обучения устройства линейки FANUC CRX. AI Welding Agent будет показан на Международной сварочной выставке, которая пройдет в Токио с 16 сентября, а коммерческие поставки запланированы на конец декабря 2026 года. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Приколы автоматизации 😀 Я тут вам тизерила, что пытаюсь собрать инструмент для частичной автоматизации аутрича для отдела До финальной версии еще далеко, но первая часть уже работает и, честно, довольно сильно упростила жизнь))) Что сделала: ✖️Написала агента в Codex Внутри уже прописаны наши ICP, правила поиска лидов, логика написания цепочек и подключены все нужные API ✖️Поиск контактов почти полностью автоматический Мне остается придумать гипотезу, немного пообщаться с GPT и собрать список компаний. Дальше агент сам ищет нужных людей, LinkedIn, рабочие имейлы и телефоны (это не Lusha или Apollo 😅) ✖️Команде вообще не нужно лезть внутрь всей этой конструкции Я презентовала им инструмент, но сам агент и вся админка остаются у меня. Для ребят интерфейс – обычная таблица, в которой они и раньше работали ✖️Подготовка аутрича тоже делается сама Контакты раскладываются в нужном формате, генерируются цепочки писем (по шаблонам, либо можно сделать самому), готовятся инвайты, лайки и касания в линке ✖️Статусы по лидам тоже подтягиваются автоматически Не нужно руками отмечать каждое действие и постоянно следить, кому уже написали, а кому еще нет В общем, пока я не дошла до прекрасного мира, где нажимаешь одну кнопку и тебе на календарь сами падают созвоны))) Но уже удалось убрать довольно большую стремную часть работы, на которую сейлз вообще не должен тратить время: искать контакты, перекладывать данные между таблицами, форматировать списки и вручную обновлять статусы К слову, перед тем, как хотя бы посмотреть в сторону автоматизации, я весь этот путь делала руками 😉 Хочу еще добавить почту и телеграм, но пока надо отладить хотя бы то, что есть! Теперь самое интересное – посмотреть, приживется ли это у команды и даст ли в итоге что-то кроме красивой автоматизации)))

В субботу на AI Sales играли в руководителя отдела продаж: у вас три продавца, CRM, и процесс от холодных продаж через встречи до закрытой сделки. Одно из решений, которое надо было принять - куда, в первую очередь, внедрить AI. Было 3 варианта: 1) AI SDR —> чтобы в 3 раза получать больше тёплых лидов за те же деньги 2) Агент, который доводит заинтересованного лида до встречи, потому что сейчас лишь 1 из 3х это делает 3) Агент, который разбирает "спящие" сделки, пингует "молчунов", возвращает их. Не вдаваясь в цифры, которые безусловно сильно влияли на выбор решения, я сделал одну штуку, которая имхо очень жизненная: "подложил" в игру продавца Майка, который постоянно жаловался, что у него 4 часа уходит на пинги по спящим сделкам, и что, мол, за фигня такая. Не знаю, насколько это повлияло на решение, но большинство решило выбрать именно 3ю опцию. Например, один из участников так обьяснял свой выбор:

Высвободим время и встреч должно быть стать больше.

В целом, логика понятная, но в ситуации когда у продавцов было 30+ часов свободного времени - эта информация отражалась на ключевом экране игры + я ее голосом озвучивал - это точно не самое важное решение... Высвободив 4 часа Майку и его коллегам мы точно ничего глобально не изменим. А вот эффективнее доводить лидов до встречи или увеличить исходящие в 3 раза - точно повысило бы результаты отдела. Прошу не судить строго участников: во-первых, были те, кто голосовал за 2ю опцию, во-вторых - как я уже выше сказал, я специально направлял их внимание не туда. И вот почему, имхо, это жизненно: я часто вижу, как самые "шумные" отвлекают внимание на не самые важные части системы. Мы, люди, хотим помочь другим людям, спрашиваем у них что болит, и направляем свое внимание туда, зачастую упуская из виду более эффективные рычаги. Приподняться над проблемой, увидеть лес за деревьями, взвешивать важность - очень важный навык, который надо тренировать. Поэтому хороший вопрос перед автоматизацией не "что мы можем автоматизировать" или "кому сделать жизнь легче", а "какую метрику мы хотим сдвинуть и что ее ограничивает" (привет Голдратт!). Удачи нам всем!

NVIDIA адаптировала DLSS 5 и популярные античиты под RTX Spark Инженеры компании адаптировали популярные защитные системы под архитектуру Arm в новых ноутбуках и мини ПК RTX Spark. На старте продаж заявлена работа VAC, Easy Anti-Cheat, BattlEye, Denuvo Anti-Cheat и nProtect GameGuard, что позволит запускать Counter-Strike 2, Dota 2, Fortnite, ARC Raiders и HELLDIVERS 2. При этом поддержка некоторых систем задержится. Интеграция EA Javelin и RICOCHET (Call of Duty) запланирована на начало 2027 года, а сроки адаптации Riot Vanguard (VALORANT, League of Legends) и Tencent ACE пока не раскрываются. Помимо игровых античитов, устройства получат полноценную поддержку графических технологий NVIDIA, включая DLSS 5 с нейросетевым рендерингом 3D-Guided Neural Rendering, а также инструменты Reflex и Ray Reconstruction.

Продолжаю держать вас в курсе того, как получается внедрять AI агентов в повседневные задачи. Я продолжаю активно пользоваться Claude на работе и для личных целей как основным агентом. На работе даже появилось несколько скиллов, которыми я пользуюсь по несколько раз за неделю, и даже готов признать, что если у меня пропадет такая возможность – я сильно расстроюсь. Очень радует, что коллеги активно делают MCP к каждой кофеварке ко всему. Недавно опубликовали MCP к нашей in house системы управления экспериментами, которая является одной и самых важных в компании. Параллельно для личных целей я собираю агента как конструктор лего на фреймворке langchain. Этот агент крутится где-то на сервере, поэтому способен принимать и обрабатывать задачи даже когда я не за ноутбуком – это основное преимущество перед Calude. По сути, это самописный (бабушка дома сама на вайбкодила, не то что этот SaaS магазинный!) аналог openclaw или hermes, и ему не страшно доверить доступ к телеграму и почте. Сообщение выше, впрочем, как раз от него, он решил, что совершенно не обязательно читать задачу перед тем как перезаписывать ее текст. Точно поправлю промпт, но на самом деле можно и на уровне инструмента работы с задачами такое запрещать. Я не думаю то строить своего агента с нуля очень осмыслено, но этот проект очень много мне дает в смысле понимания того как устроена техническая обвязка "harness" современного агента. Меня сразу же очень впечатляет как много за нас делает Claude Code или Codeх: → позволяет в один клик подключать MCP, не прописывать конфиги руками → динамически подключает нужные для решения задачи tool'ы (если все доступные tool'ы сразу подгрузить в контекст, то контекст на этом закончится) → сжимает автоматом историю диалога, когда она становится слишком длинной, сохраняя суть → делает умный поиск по скилам → хранит и подтягивает откуда-то элементы долгосрочной памяти → декомпозирует задачи и запускает субагентов с урезанными полномочиями Можно было бы просто использовать Claude и не мучатся. Но когда мы начинаем встраивать агентов в свои процессы, или в клиентские фичи – тут уже не получится просто скинуть это на Claude. Нужно уметь настраивать карбюратор контекст руками. Расскажите, только честно: если завтра у вас пропадет возможность пользоваться LLM моделями для рабочих задач, это существенно повлияет на вашу работу? Или не особенно сильно? Андрей Менде, PM ML Booking .com, автор симуляторов Claude code AI для продакта, ЛЛМ для продакта, ML для продакта, и др.