Скоро Kimi 2.6 выйдет в массы
⠀
Я немого погонял новую Kimi Code бете, и теперь команда пишет, что K2.6-code-preview скоро выкатывают всем.
⠀
По ощущениям, модель вполне рабочая. Её проблема, что она тормозит в OpenClaw. Когда ты сидишь в плотном живом потоке работы, это начинает раздражать и довольно быстро.
⠀
Зато на повторяющихся ночных задачах Kimi заходит очень хорошо. Можно спокойно скидывать туда рутину и не жечь лимиты GPT 5.4 на то, что нужно тебе днём, быстро и с постоянной перепиской с ботом.
⠀
У меня Kimi встраивается именно в такой слой работы: фоновый, спокойный, без спешки. Для этого подходит отлично.
⠀
Так что скоро у многих появится ещё один полезный инструмент в стек.
⠀
Я немого погонял новую Kimi Code бете, и теперь команда пишет, что K2.6-code-preview скоро выкатывают всем.
⠀
По ощущениям, модель вполне рабочая. Её проблема, что она тормозит в OpenClaw. Когда ты сидишь в плотном живом потоке работы, это начинает раздражать и довольно быстро.
⠀
Зато на повторяющихся ночных задачах Kimi заходит очень хорошо. Можно спокойно скидывать туда рутину и не жечь лимиты GPT 5.4 на то, что нужно тебе днём, быстро и с постоянной перепиской с ботом.
⠀
У меня Kimi встраивается именно в такой слой работы: фоновый, спокойный, без спешки. Для этого подходит отлично.
⠀
Так что скоро у многих появится ещё один полезный инструмент в стек.
Вышло охрененное, ЛУЧШЕЕ интервью с командой Hyperliquid. Бомба. Ракета пушка петарда. Сижу читаю и думаю как вам это всё донести, не расплескав ..
А вы знали, что Джефф на старте Hyperliquid зашил в HLP свои python-стратегии маркет-мейкинга, на которых он превратил в 10.000 долларов в десятки (сотни?) миллионов, торгуя из соломенной хижины на пляже Пуэрто Рико?
А вы знали, что Джефф на старте Hyperliquid зашил в HLP свои python-стратегии маркет-мейкинга, на которых он превратил в 10.000 долларов в десятки (сотни?) миллионов, торгуя из соломенной хижины на пляже Пуэрто Рико?
Jeffrey Yan. Путь от соломенной хижины в Пуэрто-Рико и трейдинга на телевизоре к основанию компании стоимостью 50 млрд долларов
Часть 1 из 3.
Если читать большую статью Colossus внимательно (автор прожил неделю в секретном офисе Hyperliquid в Сингапуре), там вылезает вообще не стандартная биография фаундера из крипты. Джефф не выглядит человеком, который просто вовремя попал в удачный рынок. Скорее наоборот. Hyperliquid у него получился после длинной серии очень разных, местами странных, но логично связанных этапов.
Началось всё не с трейдинга и не с стартапов. В восьмом классе его друг позвал на математическое соревнование просто за компанию. До этого в его жизни не было никакой большой академической гонки. Школа не была местом, где детей системно толкали в олимпиадный режим. Мать не устраивала из него проект. Он рос в Redwood Shores, между Сан-Франциско и Palo Alto, буквально внутри самой дорогой и продуктивной полосы американского технологического мира, но жил заметно скромнее соседей. Отец ушёл, когда Джефф был в третьем классе. Мать, бухгалтер, тянула семью одна.
На соревновании по математике его зацепило не то, что там можно было выиграть. Его зацепил сам формат. Никакой школьной рутины, никаких формул на автомате. Есть короткая задача, иногда на пару строк, и ты должен не просто получить ответ, а построить доказательство. То есть не вычислить, а дойти до истины. После этого, как вспоминает сам Джефф, он обнаружил в себе почти запоздалую соревновательную злость. Как будто вокруг давно шла гонка, а он только сейчас понял, что вообще существует трасса.
Тем летом он вставал в пять утра, скачивал старые олимпиадные задания из интернета и решал их сам у себя в комнате. Без тренера, без летних школ, без дорогостоящих программ. Через год попал в US Math Olympiad training camp, то есть в группу из 50 лучших школьников США. Для человека, который фактически только что включился в эту игру, это уже само по себе очень редкая история.
Дальше у него случился срыв инерции. На следующем этапе по математике он не прошёл дальше. И вместо того, чтобы год вариться в разочаровании, просто переключился на физику. В школе её ещё толком не преподавали, но он уже освоил calculus и вдруг понял, зачем математика вообще нужна в реальном мире. Нашёл лекции Фейнмана и, по его словам, буквально поглощал их как сериал.
Через год после этого, опять почти как самоучка, он уже был среди лучших молодых физиков страны. Потом попал в сборную США по физике, поехал в Эстонию и взял серебро на международной олимпиаде. Ещё через год, в Копенгагене, взял золото. В мировом рейтинге перед ним осталось 23 человека. Это одна из самых сильных деталей всей статьи. Не просто умный парень. А человек, который за два года сумел войти в мировую верхушку в дисциплине, которой до этого практически не занимался.
Потом был Harvard, и там история не стала скучнее. На первом курсе Джефф взял CS124, очень тяжёлый курс по структурам данных и алгоритмам, который обычно проходят старшие студенты. У курса репутация почти садистская. В отзывах студенты пишут, что там заканчивается социальная жизнь. Jeff Yan, первокурсник, закончил его первым, причём с большим запасом.
В Harvard важна ещё одна деталь. Там он сблизился со Scott Wu, будущим сооснователем Cognition. Wu вспоминает Джеффа как человека очень сухого, очень смешного и при этом предельно несинхронного с общей толпой. Большинство студентов вокруг, даже если были умными, в итоге приходили к плюс-минус одинаковым выводам. Джефф почти никогда не шёл по этому маршруту. Он всё время пытался понять, что делает человека по-настоящему сильным в конкретной области. Не просто успешным, а именно редким. Он думал о лучших игроках в Go, о Faker, о топовых HFT-трейдерах. То есть его интересовал не карьерный путь, а внутренняя механика мастерства.
Это очень хорошо объясняет всё остальное...
Продолжение в следующей части...
@chipda
Часть 1 из 3.
Если читать большую статью Colossus внимательно (автор прожил неделю в секретном офисе Hyperliquid в Сингапуре), там вылезает вообще не стандартная биография фаундера из крипты. Джефф не выглядит человеком, который просто вовремя попал в удачный рынок. Скорее наоборот. Hyperliquid у него получился после длинной серии очень разных, местами странных, но логично связанных этапов.
Началось всё не с трейдинга и не с стартапов. В восьмом классе его друг позвал на математическое соревнование просто за компанию. До этого в его жизни не было никакой большой академической гонки. Школа не была местом, где детей системно толкали в олимпиадный режим. Мать не устраивала из него проект. Он рос в Redwood Shores, между Сан-Франциско и Palo Alto, буквально внутри самой дорогой и продуктивной полосы американского технологического мира, но жил заметно скромнее соседей. Отец ушёл, когда Джефф был в третьем классе. Мать, бухгалтер, тянула семью одна.
На соревновании по математике его зацепило не то, что там можно было выиграть. Его зацепил сам формат. Никакой школьной рутины, никаких формул на автомате. Есть короткая задача, иногда на пару строк, и ты должен не просто получить ответ, а построить доказательство. То есть не вычислить, а дойти до истины. После этого, как вспоминает сам Джефф, он обнаружил в себе почти запоздалую соревновательную злость. Как будто вокруг давно шла гонка, а он только сейчас понял, что вообще существует трасса.
Тем летом он вставал в пять утра, скачивал старые олимпиадные задания из интернета и решал их сам у себя в комнате. Без тренера, без летних школ, без дорогостоящих программ. Через год попал в US Math Olympiad training camp, то есть в группу из 50 лучших школьников США. Для человека, который фактически только что включился в эту игру, это уже само по себе очень редкая история.
Дальше у него случился срыв инерции. На следующем этапе по математике он не прошёл дальше. И вместо того, чтобы год вариться в разочаровании, просто переключился на физику. В школе её ещё толком не преподавали, но он уже освоил calculus и вдруг понял, зачем математика вообще нужна в реальном мире. Нашёл лекции Фейнмана и, по его словам, буквально поглощал их как сериал.
Через год после этого, опять почти как самоучка, он уже был среди лучших молодых физиков страны. Потом попал в сборную США по физике, поехал в Эстонию и взял серебро на международной олимпиаде. Ещё через год, в Копенгагене, взял золото. В мировом рейтинге перед ним осталось 23 человека. Это одна из самых сильных деталей всей статьи. Не просто умный парень. А человек, который за два года сумел войти в мировую верхушку в дисциплине, которой до этого практически не занимался.
Потом был Harvard, и там история не стала скучнее. На первом курсе Джефф взял CS124, очень тяжёлый курс по структурам данных и алгоритмам, который обычно проходят старшие студенты. У курса репутация почти садистская. В отзывах студенты пишут, что там заканчивается социальная жизнь. Jeff Yan, первокурсник, закончил его первым, причём с большим запасом.
В Harvard важна ещё одна деталь. Там он сблизился со Scott Wu, будущим сооснователем Cognition. Wu вспоминает Джеффа как человека очень сухого, очень смешного и при этом предельно несинхронного с общей толпой. Большинство студентов вокруг, даже если были умными, в итоге приходили к плюс-минус одинаковым выводам. Джефф почти никогда не шёл по этому маршруту. Он всё время пытался понять, что делает человека по-настоящему сильным в конкретной области. Не просто успешным, а именно редким. Он думал о лучших игроках в Go, о Faker, о топовых HFT-трейдерах. То есть его интересовал не карьерный путь, а внутренняя механика мастерства.
Это очень хорошо объясняет всё остальное...
Продолжение в следующей части...
@chipda
Colossus
Hyperliquid: In Singapore With Jeffrey Yan
How Jeffrey Yan built Hyperliquid, a blockchain and crypto trading exchange, into the most profitable startup per employee on earth.
Jeffrey Yan. Путь от соломенной хижины в Пуэрто-Рико и трейдинга на телевизоре к основанию компании стоимостью 50 млрд долларов
Часть 2 из 3.
В университетские годы он успел постажироваться в Google X, Tower Research, потом попал в первый в истории internship Hudson River Trading, крутейшая высокочастотная фирма с Wall Street. Там среди десяти стажёров были люди, которые позже построят Scale AI и Decagon. Jeff Yan и Scott Wu в каждом раунде внутреннего соревнования занимали первое и второе места.
После выпуска Yan пошёл в HRT уже full-time, в команду алгоритмов по американским акциям. И тут статья даёт важную психологическую деталь. Менеджер вспоминал, что обычно новый сотрудник в таких командах постоянно упирается в тупики, приходит на one-on-one, и вы вместе разбираете, где он застрял. С Джеффом это почти не происходило. Он приходил не с тупиками, а с идеями. Делал всё очень круто. Но при этом выглядел человеком, которому внутренне всё это не особенно важно.
Через восемь месяцев он уволился. И ушёл не потому, что не тянул, а потому что не мог избавиться от одного вопроса: какую реальную ценность ты добавляешь миру, если просто улучшаешь систему, которая и без тебя уже отлично работает.
Мне кажется, это один из ключей ко всей истории Hyperliquid. До него у Джеффа уже был опыт попадания в элиту, опыт очень быстрого обучения и опыт пребывания внутри одной из лучших торговых машин мира. И в какой-то момент ему стало тесно не по деньгам, а по смыслу.
Далее начинается самое важное: его провал с Deaux, Chameleon Trading в Пуэрто-Рико и то, как из этого всего вырос Hyperliquid.
Самая сильная часть жизни Jeffrey Yan начинается после Harvard и HRT. Потому что дальше идёт уже не история про талантливого олимпиадника, а история про человека, который несколько раз пытался собрать одну и ту же конструкцию с разных сторон, пока она наконец не заработала.
После ухода из HRT Yan впервые всерьёз пошёл в крипту. Его зацепил не памп и не романтика раннего рынка. Его зацепила архитектура. Он наткнулся на Ethereum yellow paper и увидел там не токен, а способ заменить доверие кодом. Для человека, который каждый день работал рядом с финансовой машиной, это выглядело как шанс собрать рынок заново.
Так появился Deaux, prediction market, который он делал вместе с Brian Wong. И вот здесь скрыта одна из самых недооценённых деталей всей истории. Они пришли к схеме off-chain matching и on-chain settlement просто потому, что Ethereum был слишком медленным для настоящей биржи. То есть пользователь должен был видеть быстрый, нормальный интерфейс, а деньги и расчёты при этом оставались бы в смарт-контракте. По сути, они пытались совместить скорость нормальной биржи с тем, ради чего вообще имела смысл крипта.
Сейчас такая схема звучит почти очевидно. Но они думали об этом ещё тогда, когда рынок в целом был занят гораздо более примитивными вещами. DeFi ещё не существовал. Позже похожая логика легла в основу куда более крупных компаний. Kalshi и Polymarket, основанные на пару лет позже, будут стоить уже десятки миллиардов. А Deaux Джеффа набрал около 100 пользователей и... умер.
Это, кстати, тоже важная деталь. Джефф не замазывал провал красивыми формулировками. Он потом прямо говорил, что шансов у Deaux почти не было. Рынок был мёртв, Bitcoin рухнул больше чем на 80 процентов, а сами создатели почти не думали о регуляторной стороне. Из поднятых 450 тысяч долларов он вернул инвесторам больше половины. Такой поступок даёт о человеке больше информации, чем любой блок про ценности на сайте.
После закрытия Deaux он не стал сразу строить новую инфраструктурную компанию. Вместо этого уехал кататься на сноуборде, потом путешествовал по Китаю, Японии и Перу в режиме дешёвого бэкпекинга. А затем оказался в Пуэрто-Рико, где собрал Chameleon Trading.
Продолжение в третьей части...
@chipda
Часть 2 из 3.
В университетские годы он успел постажироваться в Google X, Tower Research, потом попал в первый в истории internship Hudson River Trading, крутейшая высокочастотная фирма с Wall Street. Там среди десяти стажёров были люди, которые позже построят Scale AI и Decagon. Jeff Yan и Scott Wu в каждом раунде внутреннего соревнования занимали первое и второе места.
После выпуска Yan пошёл в HRT уже full-time, в команду алгоритмов по американским акциям. И тут статья даёт важную психологическую деталь. Менеджер вспоминал, что обычно новый сотрудник в таких командах постоянно упирается в тупики, приходит на one-on-one, и вы вместе разбираете, где он застрял. С Джеффом это почти не происходило. Он приходил не с тупиками, а с идеями. Делал всё очень круто. Но при этом выглядел человеком, которому внутренне всё это не особенно важно.
Через восемь месяцев он уволился. И ушёл не потому, что не тянул, а потому что не мог избавиться от одного вопроса: какую реальную ценность ты добавляешь миру, если просто улучшаешь систему, которая и без тебя уже отлично работает.
Мне кажется, это один из ключей ко всей истории Hyperliquid. До него у Джеффа уже был опыт попадания в элиту, опыт очень быстрого обучения и опыт пребывания внутри одной из лучших торговых машин мира. И в какой-то момент ему стало тесно не по деньгам, а по смыслу.
Далее начинается самое важное: его провал с Deaux, Chameleon Trading в Пуэрто-Рико и то, как из этого всего вырос Hyperliquid.
Самая сильная часть жизни Jeffrey Yan начинается после Harvard и HRT. Потому что дальше идёт уже не история про талантливого олимпиадника, а история про человека, который несколько раз пытался собрать одну и ту же конструкцию с разных сторон, пока она наконец не заработала.
После ухода из HRT Yan впервые всерьёз пошёл в крипту. Его зацепил не памп и не романтика раннего рынка. Его зацепила архитектура. Он наткнулся на Ethereum yellow paper и увидел там не токен, а способ заменить доверие кодом. Для человека, который каждый день работал рядом с финансовой машиной, это выглядело как шанс собрать рынок заново.
Так появился Deaux, prediction market, который он делал вместе с Brian Wong. И вот здесь скрыта одна из самых недооценённых деталей всей истории. Они пришли к схеме off-chain matching и on-chain settlement просто потому, что Ethereum был слишком медленным для настоящей биржи. То есть пользователь должен был видеть быстрый, нормальный интерфейс, а деньги и расчёты при этом оставались бы в смарт-контракте. По сути, они пытались совместить скорость нормальной биржи с тем, ради чего вообще имела смысл крипта.
Сейчас такая схема звучит почти очевидно. Но они думали об этом ещё тогда, когда рынок в целом был занят гораздо более примитивными вещами. DeFi ещё не существовал. Позже похожая логика легла в основу куда более крупных компаний. Kalshi и Polymarket, основанные на пару лет позже, будут стоить уже десятки миллиардов. А Deaux Джеффа набрал около 100 пользователей и... умер.
Это, кстати, тоже важная деталь. Джефф не замазывал провал красивыми формулировками. Он потом прямо говорил, что шансов у Deaux почти не было. Рынок был мёртв, Bitcoin рухнул больше чем на 80 процентов, а сами создатели почти не думали о регуляторной стороне. Из поднятых 450 тысяч долларов он вернул инвесторам больше половины. Такой поступок даёт о человеке больше информации, чем любой блок про ценности на сайте.
После закрытия Deaux он не стал сразу строить новую инфраструктурную компанию. Вместо этого уехал кататься на сноуборде, потом путешествовал по Китаю, Японии и Перу в режиме дешёвого бэкпекинга. А затем оказался в Пуэрто-Рико, где собрал Chameleon Trading.
Продолжение в третьей части...
@chipda
Jeffrey Yan. Путь от соломенной хижины в Пуэрто-Рико и трейдинга на телевизоре к основанию компании стоимостью 50 млрд долларов
Часть 3 из 3.
Это был уже не стартап и не идея на будущее, а реальный анонимный market making бизнес в крипте. Название Chameleon пошло от его школьного игрового ника. Стартовал он с 10 тысяч долларов собственного депозита и телевизора вместо монитора. Навайбкодил первые скрипты на пайтоне... Дальше бизнес рос на тысячи процентов в год. Появилось несколько сотрудников.
За два с половиной года он стал очень богатым, причём жил при этом в максимально свободном режиме. В Сан-Хуане он был просто ещё одним молодым парнем в шортах. Для серферов, барменов и случайных знакомых вокруг никакого особого статуса там не было.
И вот это, наверное, главный разворот всей истории. У него уже были деньги. Уже была свобода. Уже была жизнь, из которой вообще не обязательно куда-то возвращаться в режим тяжёлой стройки. Но он из неё вышел. Закрыл Chameleon Trading, расстался с теми, кто был недоволен, и пошёл делать Hyperliquid.
В статье хорошо чувствуется, что дело было не в желании стать богатым. Там даже бытовые детали работают на эту мысль. Джефф носит одни и те же Lululemon-шорты и футболки каждый день. У него 15 пар шорт и 10 футболок, в трёх цветах. В офисе нет ощущения роскоши. Мебель осталась от предыдущих арендаторов. На кухне стоят бутылки Grey Goose и Макалан, но они пылятся нетронутыми после какого-то старого community event. Команда пьёт чай. В офисе при этом полно плюшевых игрушек: коты, акулы, ящерицы, коалы, пингвины, драконы. И ещё раз коты. Много котов. Картинки с котами (NFT Hypurr) на стенах. Уборщица вообще думает, что это фирма по продаже мягких игрушек. Знает ровно столько, сколько должна знать. Обстановка полной секретности.
A.I. не доверяется писать код. В офисе есть несколько ноутбуков с неограниченным доступом к самым топовым моделям, но это только для поиска и тестирования идей. Весь код Hyperliquid пишется руками, доверия к ИИ (пока) нет.
Есть и другая сторона. Офис пришлось спрятать. Сначала люди просто начинали узнавать Джеффа в лицо. Потом к нему подходили незнакомцы. Потом кто-то проследовал за ним в лифт у дома. Теперь в офисе сидит телохранитель, а сам Hyperliquid уже существует в мире, где успех в крипте всё чаще тянет за собой риск похищения.
Ещё одна редкая деталь из статьи: в Hyperliquid из крипты пришли всего двое, включая самого Джеффа. Остальных он собирал не из отраслевой тусовки, а из олимпиадной и технической верхушки. Один инженер с серебром по информатике, другой тренировался с национальной сборной США. Сам Джефф объясняет это очень просто: ранняя крипта была слишком занята быстрыми деньгами, а вдолгую систему правильнее строить с людьми, которые мыслят как технологи, математики и физики.
Поэтому история создания Hyperliquid выглядит совсем иначе, если убрать всю витрину про капитализацию и размеры. Она — как результат нескольких предыдущих жизней одного человека. Олимпиадная дисциплина. HFT-логика. Проваленный Deaux, где слишком рано придумали важную архитектуру, опередив время. Потом Chameleon, где он на практике прожил рынок как machine for liquidity. И только после этого появился Hyperliquid.
Когда смотришь на это так, лучший декс на планете уже воспринимается не как внезапная удача и не как магический продуктовый выстрел. Скорее как четвёртая или пятая попытка вундеркинда собрать один и тот же большой замысел, но уже с правильным опытом за спиной.
Источник: Colossus
Изложение: @chipda
Часть 1, 2, 3.
Часть 3 из 3.
Это был уже не стартап и не идея на будущее, а реальный анонимный market making бизнес в крипте. Название Chameleon пошло от его школьного игрового ника. Стартовал он с 10 тысяч долларов собственного депозита и телевизора вместо монитора. Навайбкодил первые скрипты на пайтоне... Дальше бизнес рос на тысячи процентов в год. Появилось несколько сотрудников.
За два с половиной года он стал очень богатым, причём жил при этом в максимально свободном режиме. В Сан-Хуане он был просто ещё одним молодым парнем в шортах. Для серферов, барменов и случайных знакомых вокруг никакого особого статуса там не было.
И вот это, наверное, главный разворот всей истории. У него уже были деньги. Уже была свобода. Уже была жизнь, из которой вообще не обязательно куда-то возвращаться в режим тяжёлой стройки. Но он из неё вышел. Закрыл Chameleon Trading, расстался с теми, кто был недоволен, и пошёл делать Hyperliquid.
В статье хорошо чувствуется, что дело было не в желании стать богатым. Там даже бытовые детали работают на эту мысль. Джефф носит одни и те же Lululemon-шорты и футболки каждый день. У него 15 пар шорт и 10 футболок, в трёх цветах. В офисе нет ощущения роскоши. Мебель осталась от предыдущих арендаторов. На кухне стоят бутылки Grey Goose и Макалан, но они пылятся нетронутыми после какого-то старого community event. Команда пьёт чай. В офисе при этом полно плюшевых игрушек: коты, акулы, ящерицы, коалы, пингвины, драконы. И ещё раз коты. Много котов. Картинки с котами (NFT Hypurr) на стенах. Уборщица вообще думает, что это фирма по продаже мягких игрушек. Знает ровно столько, сколько должна знать. Обстановка полной секретности.
A.I. не доверяется писать код. В офисе есть несколько ноутбуков с неограниченным доступом к самым топовым моделям, но это только для поиска и тестирования идей. Весь код Hyperliquid пишется руками, доверия к ИИ (пока) нет.
Есть и другая сторона. Офис пришлось спрятать. Сначала люди просто начинали узнавать Джеффа в лицо. Потом к нему подходили незнакомцы. Потом кто-то проследовал за ним в лифт у дома. Теперь в офисе сидит телохранитель, а сам Hyperliquid уже существует в мире, где успех в крипте всё чаще тянет за собой риск похищения.
Ещё одна редкая деталь из статьи: в Hyperliquid из крипты пришли всего двое, включая самого Джеффа. Остальных он собирал не из отраслевой тусовки, а из олимпиадной и технической верхушки. Один инженер с серебром по информатике, другой тренировался с национальной сборной США. Сам Джефф объясняет это очень просто: ранняя крипта была слишком занята быстрыми деньгами, а вдолгую систему правильнее строить с людьми, которые мыслят как технологи, математики и физики.
Поэтому история создания Hyperliquid выглядит совсем иначе, если убрать всю витрину про капитализацию и размеры. Она — как результат нескольких предыдущих жизней одного человека. Олимпиадная дисциплина. HFT-логика. Проваленный Deaux, где слишком рано придумали важную архитектуру, опередив время. Потом Chameleon, где он на практике прожил рынок как machine for liquidity. И только после этого появился Hyperliquid.
Когда смотришь на это так, лучший декс на планете уже воспринимается не как внезапная удача и не как магический продуктовый выстрел. Скорее как четвёртая или пятая попытка вундеркинда собрать один и тот же большой замысел, но уже с правильным опытом за спиной.
Источник: Colossus
Изложение: @chipda
Часть 1, 2, 3.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
17 апреля буду спикером на AI Founders Night в Москве
⠀
Я люблю такие форматы гораздо больше, чем большие шумные ивенты. Здесь не будет массовки. Собирается закрытая встречу для AI / Web3 среды: фаундеров, разработчиков, инвесторов и операторов.
⠀
Сначала коротко по делу. Потом нормальное общение без лишней сцены и выставочного шума. Для меня главная ценность таких встреч всегда после выступлений: кто остался, о чём говорили и с кем хочется продолжить разговор уже вне зала.
⠀
Если вы в теме, приходите.
⠀
👉 Регистрация
⠀
Я люблю такие форматы гораздо больше, чем большие шумные ивенты. Здесь не будет массовки. Собирается закрытая встречу для AI / Web3 среды: фаундеров, разработчиков, инвесторов и операторов.
⠀
Сначала коротко по делу. Потом нормальное общение без лишней сцены и выставочного шума. Для меня главная ценность таких встреч всегда после выступлений: кто остался, о чём говорили и с кем хочется продолжить разговор уже вне зала.
⠀
Если вы в теме, приходите.
⠀
👉 Регистрация
Apple гребёт 30% и пропускает скам
⠀
Фейковый Ledger Live в App Store успел собрать около $10 млн с 50+ жертв за неделю. Три крупнейшие потери, $3.23 млн, $2.079 млн и $1.95 млн.
⠀
И это произошло внутри магазина, который Apple позиционирует как закрытый и безопасный. В 2025 через App Store прошло $117.6 млрд пользовательских трат. Apple жёстко контролирует платежи, забирает комиссию с каждой транзакции и банит, когда разработчики уводят оплату наружу.
Как думаете, за 30 миллиардов долларов год можно было бы нанять нормальную команду модерации? А может быть, даже ИИ обучить? А извините, Apple не умеет в искусственный интеллект. Клон одного из самых известных криптокошельков прошёл модерацию и висел там до вчерашнего дня.
⠀
Для разработчиков у Apple режим простой. Плати комиссию, не веди пользователя на внешнюю оплату, соблюдай правила, иначе вылетишь из App Store.
⠀
Epic годами судится с Apple именно за этот контроль над платежами. Часть ограничений удалось продавить, но в основном в Европе. История с фейковым Ledger Live ещё раз показывает приоритет системы. Деньги и контроль Apple защищает лучше, чем базовую безопасность своей витрины.
⠀
Если платформа требует долю почти с каждой транзакции и запрещает обходить её кассу, она обязана хотя бы банить дубликаты известных кошельков до того, как люди теряют миллионы.
⠀
📎 Archive | Chainabuse | Business of Apps | CoinDesk
⠀
Фейковый Ledger Live в App Store успел собрать около $10 млн с 50+ жертв за неделю. Три крупнейшие потери, $3.23 млн, $2.079 млн и $1.95 млн.
⠀
И это произошло внутри магазина, который Apple позиционирует как закрытый и безопасный. В 2025 через App Store прошло $117.6 млрд пользовательских трат. Apple жёстко контролирует платежи, забирает комиссию с каждой транзакции и банит, когда разработчики уводят оплату наружу.
Как думаете, за 30 миллиардов долларов год можно было бы нанять нормальную команду модерации? А может быть, даже ИИ обучить? А извините, Apple не умеет в искусственный интеллект. Клон одного из самых известных криптокошельков прошёл модерацию и висел там до вчерашнего дня.
⠀
Для разработчиков у Apple режим простой. Плати комиссию, не веди пользователя на внешнюю оплату, соблюдай правила, иначе вылетишь из App Store.
⠀
Epic годами судится с Apple именно за этот контроль над платежами. Часть ограничений удалось продавить, но в основном в Европе. История с фейковым Ledger Live ещё раз показывает приоритет системы. Деньги и контроль Apple защищает лучше, чем базовую безопасность своей витрины.
⠀
Если платформа требует долю почти с каждой транзакции и запрещает обходить её кассу, она обязана хотя бы банить дубликаты известных кошельков до того, как люди теряют миллионы.
⠀
📎 Archive | Chainabuse | Business of Apps | CoinDesk
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OpenClaw сделал успешный бизнес по установке бассейнов
⠀
Кто-то собрал агент на OpenClaw, который продаёт установку бассейнов почти без ручной работы. Схема простая и автоматизированная по-максимуму: бот находит дома за $500k–$1.2M без бассейна, рендерит во дворе будущий бассейн и отправляет владельцу бумажную открытку с before/after.
⠀
Мне нравится куда двигаются разработки в клешне. Это уже не чат-бот ради демки и не очередной AI-ассистент для переписки. Это рабочая связка из поиска лида, генерации персонализированного креатива и физической доставки в почтовый ящик.
⠀
То есть агент забирается в кусок воронки, где раньше сидели руками маркетолог, дизайнер и локальные сейлзы. Причём бьёт сразу в дорогую услугу с понятным чеком, а не в очередной софт за $20 в месяц.
⠀
Если (когда) такие пайплайны станут массовыми, AI начнёт забирать не только входящий саппорт и контент, но и локальные продажи в нишах, где офлайн-касание до сих пор работало лучше любого таргета.
⠀
Вот это уже ближе к настоящей автоматизации бизнеса. Агент здесь закрывает кусок продаж и приводит клиента сам.
⠀
📎 Источник
⠀
Кто-то собрал агент на OpenClaw, который продаёт установку бассейнов почти без ручной работы. Схема простая и автоматизированная по-максимуму: бот находит дома за $500k–$1.2M без бассейна, рендерит во дворе будущий бассейн и отправляет владельцу бумажную открытку с before/after.
⠀
Мне нравится куда двигаются разработки в клешне. Это уже не чат-бот ради демки и не очередной AI-ассистент для переписки. Это рабочая связка из поиска лида, генерации персонализированного креатива и физической доставки в почтовый ящик.
⠀
То есть агент забирается в кусок воронки, где раньше сидели руками маркетолог, дизайнер и локальные сейлзы. Причём бьёт сразу в дорогую услугу с понятным чеком, а не в очередной софт за $20 в месяц.
⠀
Если (когда) такие пайплайны станут массовыми, AI начнёт забирать не только входящий саппорт и контент, но и локальные продажи в нишах, где офлайн-касание до сих пор работало лучше любого таргета.
⠀
Вот это уже ближе к настоящей автоматизации бизнеса. Агент здесь закрывает кусок продаж и приводит клиента сам.
⠀
📎 Источник
Forwarded from e/acc
устаревающие компании "внедряют" ии-процессы, ускоряющиеся компании выстраивают невозможные без ИИ процессы
ценность от ИИ в бизнесе это не столько автоматизировать операционку, сколько постоянно, ежедневно генерировать альфу (стратегические инсайты, информацию, эксперименты, гипотезы, тесты, предложения), которая приводит к росту бизнеса.
вы не конкурируете со статикой - вы конкурируете с рынком, который развивается, и развитие этого рынка происходит с ускорением.
наверное, это сегодня пока что касается не всех, но реально когда мы говорим о стратегии на рынке ИИ — это про третью производную (скорость изменения ускорения вас по сравнению с ускорением конкурентов)
ценность от ИИ в бизнесе это не столько автоматизировать операционку, сколько постоянно, ежедневно генерировать альфу (стратегические инсайты, информацию, эксперименты, гипотезы, тесты, предложения), которая приводит к росту бизнеса.
вы не конкурируете со статикой - вы конкурируете с рынком, который развивается, и развитие этого рынка происходит с ускорением.
наверное, это сегодня пока что касается не всех, но реально когда мы говорим о стратегии на рынке ИИ — это про третью производную (скорость изменения ускорения вас по сравнению с ускорением конкурентов)
Anthropic убирает почти безлимит для бизнеса
⠀
Для enterprise-клиентов схема становится жёстче. Базовая плата за рабочее место остаётся, но сверху теперь считается реальное потребление по токенам.
⠀
То есть логика уже не такая: заплатил фикс и дальше команда пользуется Claude почти как общим безлимитом. Теперь тариф ближе к мобильному оператору: есть небольшая база включённых минут, а вся активная нагрузка оплачивается отдельно.
⠀
По приведённым в статье Kevin McLaughlin и Aaron Holmes и условиям, у крупных клиентов остаётся база около $20 за seat, а дальше идёт доплата по API-ставкам. Input — примерно $1–$5 за 1 млн токенов, output — $5–$25 за 1 млн, в зависимости от модели, включая Opus, Sonnet и Haiku. Что это меняет на практике: если команда использует Claude умеренно, счёт может остаться вменяемым. Но если Claude и особенно Claude Code встроены в ежедневную работу, расходы становятся менее предсказуемыми и могут заметно вырасти.
⠀
Простой пример: команда из 10 человек раньше могла смотреть на это как на $200 в месяц фиксированной базы. Теперь это те же $200 плюс переменная часть за фактический объём запросов. Мало используешь — почти не чувствуешь. Много используешь — платишь заметно больше. Сильно больше. 5000-10000 долларов в месяц за рабочее место.👨🦳 "В ж...у такой ИИ", подумал сейчас средней руки предприниматель, читающий этот пост. И будет прав.
⠀
Для частников (пока) здесь почти ничего нового. Pro 20 и Max 100/200 остаются фиксированными планами с лимитами использования, дающими хорошую скидку на токены. Но не за горами день, когда будет тариф "двадцатка" для трёх запросов и дальше плати за токены, как у бизнеса. А если ты подсел на Claude Code/Cowork — ты в рабстве, как у Apple. Только слезть ещё сложнее. В этом опасность Closed Source решений, в отличие от OpenClaw и похожих разработок, в которых можно менять модели, как перчатки. Хоть на скрепные, если за бусурманские наказывают.
⠀
Смысл изменения простой: Anthropic больше не хочет субсидировать активных пользователей-внедренцев ИИ из своего кармана, особенно когда датацентры в дефиците. Просто Дарио Амодеи принял недалёкое решение не инвестировать в дата-центры так, как это делает Сэм Альтман в OpenAI (50 млрд долларов против 270 млрд). А "подсевшие" на Клода будут расплачиваться.
⠀
📎 TheInformation / OpenTools
⠀
Для enterprise-клиентов схема становится жёстче. Базовая плата за рабочее место остаётся, но сверху теперь считается реальное потребление по токенам.
⠀
То есть логика уже не такая: заплатил фикс и дальше команда пользуется Claude почти как общим безлимитом. Теперь тариф ближе к мобильному оператору: есть небольшая база включённых минут, а вся активная нагрузка оплачивается отдельно.
⠀
По приведённым в статье Kevin McLaughlin и Aaron Holmes и условиям, у крупных клиентов остаётся база около $20 за seat, а дальше идёт доплата по API-ставкам. Input — примерно $1–$5 за 1 млн токенов, output — $5–$25 за 1 млн, в зависимости от модели, включая Opus, Sonnet и Haiku. Что это меняет на практике: если команда использует Claude умеренно, счёт может остаться вменяемым. Но если Claude и особенно Claude Code встроены в ежедневную работу, расходы становятся менее предсказуемыми и могут заметно вырасти.
⠀
Простой пример: команда из 10 человек раньше могла смотреть на это как на $200 в месяц фиксированной базы. Теперь это те же $200 плюс переменная часть за фактический объём запросов. Мало используешь — почти не чувствуешь. Много используешь — платишь заметно больше. Сильно больше. 5000-10000 долларов в месяц за рабочее место.
⠀
Для частников (пока) здесь почти ничего нового. Pro 20 и Max 100/200 остаются фиксированными планами с лимитами использования, дающими хорошую скидку на токены. Но не за горами день, когда будет тариф "двадцатка" для трёх запросов и дальше плати за токены, как у бизнеса. А если ты подсел на Claude Code/Cowork — ты в рабстве, как у Apple. Только слезть ещё сложнее. В этом опасность Closed Source решений, в отличие от OpenClaw и похожих разработок, в которых можно менять модели, как перчатки. Хоть на скрепные, если за бусурманские наказывают.
⠀
Смысл изменения простой: Anthropic больше не хочет субсидировать активных пользователей-внедренцев ИИ из своего кармана, особенно когда датацентры в дефиците. Просто Дарио Амодеи принял недалёкое решение не инвестировать в дата-центры так, как это делает Сэм Альтман в OpenAI (50 млрд долларов против 270 млрд). А "подсевшие" на Клода будут расплачиваться.
⠀
📎 TheInformation / OpenTools
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Telegram тихо открыл фабрику ботов
⠀
Telegram добавил Managed Bots. Теперь один основной бот может создавать пользователям их собственных ботов без ручной возни с BotFather.
⠀
Схема такая: пользователь нажимает кнопку, Telegram сам назначает его владельцем нового бота и сразу отдаёт вашему бэкенду токен для управления. То есть white-label SaaS внутри мессенджера становится намного ближе к нормальному продукту, а не к набору обходных путей.
⠀
Из этого уже можно собирать конструкторы ассистентов, саппорт-ботов, персональных AI-ботов, игровых ботов и нишевые SaaS-сценарии прямо поверх Telegram, не заставляя людей проходить лишние шаги руками.
⠀
Отдельно важно, что сам Telegram за эту инфраструктуру ничего не берёт. Если фича нормально взлетит, для многих это будет почти бесплатный слой дистрибуции и запуска кастомных ботов.
⠀
По сути, Telegram делает ещё один шаг от «мессенджера с ботами» к платформе, на которой можно разворачивать целые линейки продуктов.
⠀
У меня были большие планы по тому, как сделать онбординг участников нашего сообщества в агентное будущее как можно проще, и сегодня мсье Дуров сделал хороший шаг навстречу. Минус одно сложное для новичка действие — взаимодействие с BotFather это не то, что сходу понятно всем.
⠀
📎 Telegram Docs
⠀
Telegram добавил Managed Bots. Теперь один основной бот может создавать пользователям их собственных ботов без ручной возни с BotFather.
⠀
Схема такая: пользователь нажимает кнопку, Telegram сам назначает его владельцем нового бота и сразу отдаёт вашему бэкенду токен для управления. То есть white-label SaaS внутри мессенджера становится намного ближе к нормальному продукту, а не к набору обходных путей.
⠀
Из этого уже можно собирать конструкторы ассистентов, саппорт-ботов, персональных AI-ботов, игровых ботов и нишевые SaaS-сценарии прямо поверх Telegram, не заставляя людей проходить лишние шаги руками.
⠀
Отдельно важно, что сам Telegram за эту инфраструктуру ничего не берёт. Если фича нормально взлетит, для многих это будет почти бесплатный слой дистрибуции и запуска кастомных ботов.
⠀
По сути, Telegram делает ещё один шаг от «мессенджера с ботами» к платформе, на которой можно разворачивать целые линейки продуктов.
⠀
У меня были большие планы по тому, как сделать онбординг участников нашего сообщества в агентное будущее как можно проще, и сегодня мсье Дуров сделал хороший шаг навстречу. Минус одно сложное для новичка действие — взаимодействие с BotFather это не то, что сходу понятно всем.
⠀
📎 Telegram Docs
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Японцы берут бухающего(ся) робота Aidol
⠀
Российская Aidol заявила о контракте на $250 тысяч с японской компанией из ИТ и игровой разработки. Название партнёра не раскрывают. Почему он выбрал именно российского поставщика, тоже не объясняют.
⠀
Роботов хотят использовать как ассистентов и администраторов. После интеграции с внутренними системами и IP-телефонией им обещают бронирование переговорок, служебные звонки, офлайн-режим и поддержку японского языка.
⠀
На презентации в ноябре 2025 года Aidol прошёл несколько шагов и упал прямо на сцене. Тогда прототип выглядел как будто он слегка под шафэ.
⠀
Сумма небольшая. Но сама сделка (если она не выдумка) переводит историю из выставочного шума в платный пилот. Теперь интересно, дойдут ли эти роботы до реальной эксплуатации без новой демонстрации на полу.
⠀
📎 vc.ru
⠀
Российская Aidol заявила о контракте на $250 тысяч с японской компанией из ИТ и игровой разработки. Название партнёра не раскрывают. Почему он выбрал именно российского поставщика, тоже не объясняют.
⠀
Роботов хотят использовать как ассистентов и администраторов. После интеграции с внутренними системами и IP-телефонией им обещают бронирование переговорок, служебные звонки, офлайн-режим и поддержку японского языка.
⠀
На презентации в ноябре 2025 года Aidol прошёл несколько шагов и упал прямо на сцене. Тогда прототип выглядел как будто он слегка под шафэ.
⠀
Сумма небольшая. Но сама сделка (если она не выдумка) переводит историю из выставочного шума в платный пилот. Теперь интересно, дойдут ли эти роботы до реальной эксплуатации без новой демонстрации на полу.
⠀
📎 vc.ru
Opus 4.7 вышел
⠀
Anthropic представила Claude Opus 4.7. В анонсе ставка на рабочую надёжность: модель должна увереннее тянуть длинные задачи, точнее держать инструкции и чаще перепроверять свой результат перед ответом.
⠀
По карточке к релизу апгрейд относительно Opus 4.6 выглядит заметно. SWE-bench Pro вырос с 53.4% до 64.3%, SWE-bench Verified с 80.8% до 87.6%, OSWorld-Verified с 72.7% до 78.0%, Finance Agent v1.1 с 60.1% до 64.4%. В graduate-level reasoning потолок уже плотный: 94.2% у 4.7 против 94.4% у GPT-5.4 Pro и 94.6% у Mythos Preview.
⠀
Самый интересный кусок здесь в позиционировании. Anthropic подаёт 4.7 как модель для длинной автономной работы, где нужно держать ход задачи, проверять себя по пути и меньше требовать ручного надзора.
В модель встроили блокиратор попыток использования модели для взлома ПО. Без успешного тестирования функции выпуск Mythos в паблик под вопросом.
⠀
Кто-то проверит, Claude отпустило? Всё ждали выхода 4.7...
⠀
📎 X
⠀
Anthropic представила Claude Opus 4.7. В анонсе ставка на рабочую надёжность: модель должна увереннее тянуть длинные задачи, точнее держать инструкции и чаще перепроверять свой результат перед ответом.
⠀
По карточке к релизу апгрейд относительно Opus 4.6 выглядит заметно. SWE-bench Pro вырос с 53.4% до 64.3%, SWE-bench Verified с 80.8% до 87.6%, OSWorld-Verified с 72.7% до 78.0%, Finance Agent v1.1 с 60.1% до 64.4%. В graduate-level reasoning потолок уже плотный: 94.2% у 4.7 против 94.4% у GPT-5.4 Pro и 94.6% у Mythos Preview.
⠀
Самый интересный кусок здесь в позиционировании. Anthropic подаёт 4.7 как модель для длинной автономной работы, где нужно держать ход задачи, проверять себя по пути и меньше требовать ручного надзора.
В модель встроили блокиратор попыток использования модели для взлома ПО. Без успешного тестирования функции выпуск Mythos в паблик под вопросом.
⠀
Кто-то проверит, Claude отпустило? Всё ждали выхода 4.7...
⠀
📎 X
Forwarded from Yaroslav Shakula
По ощущениям похоже на переход с 4.5 на 4.6
Но 2 недели предшествующей деградации на это несомненно влияют
Объективно — лучше держит контекст, действительно реже нарушает инструкции, особенно в части «не делай так».
Перепроверки самого себя протестировать толком не получится, у меня три контура проверок, позже попробую убрать 1-2, посмотрю разницу
Короче, революции никакой нет, но мне опуса 4.6 до нерфа хватало с головой на все, что нужно сейчас, и если это он же, но с полеченными известными болячками - me gusta
Но 2 недели предшествующей деградации на это несомненно влияют
Объективно — лучше держит контекст, действительно реже нарушает инструкции, особенно в части «не делай так».
Перепроверки самого себя протестировать толком не получится, у меня три контура проверок, позже попробую убрать 1-2, посмотрю разницу
Короче, революции никакой нет, но мне опуса 4.6 до нерфа хватало с головой на все, что нужно сейчас, и если это он же, но с полеченными известными болячками - me gusta
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Codex выходит за пределы редактора
⠀
OpenAI сильно расширила приложение Codex. Теперь оно может работать с самим компьютером, ходить по браузеру, подключаться к внешним сервисам и продолжать задачи в фоне без постоянного пинга от пользователя.
⠀
Самый заметный сдвиг, Computer Use. Codex теперь умеет видеть экран, кликать, печатать и работать своим курсором, причём несколько агентов могут идти параллельно и не мешать твоей сессии. Пока эта часть доступна только на macOS.
⠀
Внутри приложения тоже много важного. Появился встроенный браузер, где можно оставлять комментарии прямо на странице, и агент понимает, что именно поправить. Добавили генерацию картинок через gpt-image-1.5 внутри того же workflow, поддержку ответов на GitHub review, несколько терминалов, SSH к удалённым devbox, а также превью PDF, таблиц, слайдов и документов.
⠀
Отдельно OpenAI выкатила больше 90 новых плагинов и интеграций. Среди примеров в анонсе, Atlassian Rovo для JIRA, CircleCI, CodeRabbit, GitLab Issues, Microsoft Suite, Neon by Databricks, Render, Remotion и Superpowers (это вообще скил номер 1 на планете).
⠀
Дальше интереснее. Automations теперь умеют использовать старые треды как память, сами просыпаться через дни или недели и продолжать задачу с уже накопленным контекстом. Плюс OpenAI показала preview memory и проактивные подсказки: Codex сможет помнить предпочтения, подтягивать контекст из подключённых инструментов и сам предлагать, с чего начать день.
⠀
OpenAI явно двигает Codex в сторону постоянного рабочего слоя поверх всей разработки. Если связка окажется стабильной, у разработчиков появится единая агентная среда для рутины, браузера, ревью, терминала и фоновых задач.
⠀
Для Codex CLI из этого набора уже подтверждены image input, image generation, локальный /review, web search, subagents, MCP и remote TUI. То есть это всё автоматом будет у нас в OpenClaw❤️
А вот встроенный браузер, memory, automations с пробуждением и проактивные подсказки пока выглядят как история только для desktop app. Но для этого как раз и есть сам OpenClaw.
⠀
📎 OpenAI · Codex CLI docs
⠀
OpenAI сильно расширила приложение Codex. Теперь оно может работать с самим компьютером, ходить по браузеру, подключаться к внешним сервисам и продолжать задачи в фоне без постоянного пинга от пользователя.
⠀
Самый заметный сдвиг, Computer Use. Codex теперь умеет видеть экран, кликать, печатать и работать своим курсором, причём несколько агентов могут идти параллельно и не мешать твоей сессии. Пока эта часть доступна только на macOS.
⠀
Внутри приложения тоже много важного. Появился встроенный браузер, где можно оставлять комментарии прямо на странице, и агент понимает, что именно поправить. Добавили генерацию картинок через gpt-image-1.5 внутри того же workflow, поддержку ответов на GitHub review, несколько терминалов, SSH к удалённым devbox, а также превью PDF, таблиц, слайдов и документов.
⠀
Отдельно OpenAI выкатила больше 90 новых плагинов и интеграций. Среди примеров в анонсе, Atlassian Rovo для JIRA, CircleCI, CodeRabbit, GitLab Issues, Microsoft Suite, Neon by Databricks, Render, Remotion и Superpowers (это вообще скил номер 1 на планете).
⠀
Дальше интереснее. Automations теперь умеют использовать старые треды как память, сами просыпаться через дни или недели и продолжать задачу с уже накопленным контекстом. Плюс OpenAI показала preview memory и проактивные подсказки: Codex сможет помнить предпочтения, подтягивать контекст из подключённых инструментов и сам предлагать, с чего начать день.
⠀
OpenAI явно двигает Codex в сторону постоянного рабочего слоя поверх всей разработки. Если связка окажется стабильной, у разработчиков появится единая агентная среда для рутины, браузера, ревью, терминала и фоновых задач.
⠀
Для Codex CLI из этого набора уже подтверждены image input, image generation, локальный /review, web search, subagents, MCP и remote TUI. То есть это всё автоматом будет у нас в OpenClaw
А вот встроенный браузер, memory, automations с пробуждением и проактивные подсказки пока выглядят как история только для desktop app. Но для этого как раз и есть сам OpenClaw.
⠀
📎 OpenAI · Codex CLI docs
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Бьюри снова покупает софт
⠀
Майкл Бьюри, которого рынок до сих пор помнит по The Big Short, открыл 3.5% лонг позицию в PayPal по $49.38 и, судя по скрину от x.com/burrytracker, добирает Salesforce и MSCI.
⠀
В списке последних покупок ещё Fiserv, Adobe, Autodesk и Veeva. То есть он лезет в сектор, который сейчас многим хочется хоронить из-за AI. Каждый новый релиз Anthropic и OpenAI бьёт по старой подписочной логике SaaS: часть функций дешевеет, часть вообще уезжает в модель.
⠀
Похоже, Бьюри считает, что рынок уже перегнул палку и распродал хорошие активы вместе со слабыми. Но это всё равно его любимый жанр: зайти туда, где толпа видит только максимальную боль или максимальную эйфорию.
⠀
Если этот трейд сработает, рынок переоценил скорость, с которой модели убьют старый софт. Если нет, Бьюри снова слишком рано влюбился в разворот, как он это делал в прошлом году с рынком акций (он шортил) и погорел.
⠀
Майкл Бьюри, которого рынок до сих пор помнит по The Big Short, открыл 3.5% лонг позицию в PayPal по $49.38 и, судя по скрину от x.com/burrytracker, добирает Salesforce и MSCI.
⠀
В списке последних покупок ещё Fiserv, Adobe, Autodesk и Veeva. То есть он лезет в сектор, который сейчас многим хочется хоронить из-за AI. Каждый новый релиз Anthropic и OpenAI бьёт по старой подписочной логике SaaS: часть функций дешевеет, часть вообще уезжает в модель.
⠀
Похоже, Бьюри считает, что рынок уже перегнул палку и распродал хорошие активы вместе со слабыми. Но это всё равно его любимый жанр: зайти туда, где толпа видит только максимальную боль или максимальную эйфорию.
⠀
Если этот трейд сработает, рынок переоценил скорость, с которой модели убьют старый софт. Если нет, Бьюри снова слишком рано влюбился в разворот, как он это делал в прошлом году с рынком акций (он шортил) и погорел.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Claude учат бояться кода
⠀
Anthropic выпустила Opus 4.7 и одновременно включила на ней новый фильтр кибер-защиты. Компания прямо пишет, что это первая итерация в попытке не сломать мир более мощным Claude Mythos.
⠀
На бумаге задача простая: отсекать запросы на эксплойты, вирусы и другой опасный код. На практике часть пользователей уже жалуется на перекос, когда модель начинает видеть вредоносный сценарий в любом сложном техническом запросе, отказывается помогать и ещё тратит токены на длинные объяснения отказа.
⠀
Фильтрация тут нужна. Но Anthropic тестирует её на платной рабочей модели для разработчиков. Если фильтр слишком широкий, под удар попадают обычные пользователи, которые пришли разбирать баги, логи и чужой код.
⠀
Посмотрим, смогут ли они быстро решить этот вопрос. Что ни день, то ништяки от Claude, да? Или это я такой предвзятый?
⠀
📎 Anthropic • HN
⠀
Anthropic выпустила Opus 4.7 и одновременно включила на ней новый фильтр кибер-защиты. Компания прямо пишет, что это первая итерация в попытке не сломать мир более мощным Claude Mythos.
⠀
На бумаге задача простая: отсекать запросы на эксплойты, вирусы и другой опасный код. На практике часть пользователей уже жалуется на перекос, когда модель начинает видеть вредоносный сценарий в любом сложном техническом запросе, отказывается помогать и ещё тратит токены на длинные объяснения отказа.
⠀
Фильтрация тут нужна. Но Anthropic тестирует её на платной рабочей модели для разработчиков. Если фильтр слишком широкий, под удар попадают обычные пользователи, которые пришли разбирать баги, логи и чужой код.
⠀
Посмотрим, смогут ли они быстро решить этот вопрос. Что ни день, то ништяки от Claude, да? Или это я такой предвзятый?
⠀
📎 Anthropic • HN
Forwarded from Dmitry Filippov
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это я сел автоматизировать свою рутину ИИ-агентами