Мой друг Виктор Савюк написал пост про AI в бизнесе. Мы периодически обсуждаем тему внедрения, поэтому он и позвал меня в комменты — люди спрашивают, где найти нормальные курсы по AI для команды. Маркетинг, продажи, аналитика.
Я подумал и понял, что подсказать нечего. Не потому что курсов нет. А потому что курс — это не то, что нужно.
CEO хочет простую штуку. Заплатить 500 долларов, отправить команду на двухчасовой вебинар, и через неделю компания использует AI. Как абонемент в спортзал — купил, значит уже качаюсь.
Это примерно как хотеть, чтобы вся команда внезапно стала умнее на 30%. Вот какой курс для этого надо пройти?
Но если честно — людям и не нужен план. Им со всех утюгов два года рассказывают про AI, они устали, ничего не понимают, и хотят, чтобы кто-то пришёл, обнял, подключил доступ по два доллара на человека и сказал: всё, вы теперь AI-компания. Спите спокойно.
И я их понимаю. Но честный план выглядит по-другому.
В начале всё будет работать хуже, чем было. Сначала вы получите хаос, а не трансформацию.
Потом окажется, что лучшие сотрудники — главный тормоз. Не худшие. Лучшие. Потому что AI уравнивает. Слабые улучшаются на 43%, сильные — на 17%. И тут приходит штука за 20 долларов в месяц, которая делает стажёра почти таким же хорошим. Представьте, как бы вы себя чувствовали.
Потом окажется, что людей надо увольнять. Потом — что уволили не тех. Потом — что тех тоже надо было.
И это стоит денег. Не "500 долларов на курс", а по 20-200 долларов на сотрудника в месяц. Плюс разные дополнительные сервисы. Плюс кто-то должен за всем этим следить.
Нормальных курсов нет, потому что нормальный курс — это не курс. Это реорганизация. С увольнениями, бюджетом и годом терпения. Упаковать это в двухчасовой вебинар пока никто не научился.
Подсмотрел и согласен на 1000%
Я подумал и понял, что подсказать нечего. Не потому что курсов нет. А потому что курс — это не то, что нужно.
CEO хочет простую штуку. Заплатить 500 долларов, отправить команду на двухчасовой вебинар, и через неделю компания использует AI. Как абонемент в спортзал — купил, значит уже качаюсь.
Это примерно как хотеть, чтобы вся команда внезапно стала умнее на 30%. Вот какой курс для этого надо пройти?
Но если честно — людям и не нужен план. Им со всех утюгов два года рассказывают про AI, они устали, ничего не понимают, и хотят, чтобы кто-то пришёл, обнял, подключил доступ по два доллара на человека и сказал: всё, вы теперь AI-компания. Спите спокойно.
И я их понимаю. Но честный план выглядит по-другому.
В начале всё будет работать хуже, чем было. Сначала вы получите хаос, а не трансформацию.
Потом окажется, что лучшие сотрудники — главный тормоз. Не худшие. Лучшие. Потому что AI уравнивает. Слабые улучшаются на 43%, сильные — на 17%. И тут приходит штука за 20 долларов в месяц, которая делает стажёра почти таким же хорошим. Представьте, как бы вы себя чувствовали.
Потом окажется, что людей надо увольнять. Потом — что уволили не тех. Потом — что тех тоже надо было.
И это стоит денег. Не "500 долларов на курс", а по 20-200 долларов на сотрудника в месяц. Плюс разные дополнительные сервисы. Плюс кто-то должен за всем этим следить.
Нормальных курсов нет, потому что нормальный курс — это не курс. Это реорганизация. С увольнениями, бюджетом и годом терпения. Упаковать это в двухчасовой вебинар пока никто не научился.
Подсмотрел и согласен на 1000%
Forwarded from Силиконовый Мешок
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Perplexity добавили в раздел финансов интерактивный Heatmap и в целом там неплохо прибрались, очень функционально всё стало. Каждое утро с этого раздела начинаю.
Кстати, многие спрашивают, что там с дешёвыми Pro-подписками. Ну, во-первых, они перестали быть дешёвыми, сейчас цена улетела за $20.
Например, чувак, который осенью продавал за $5, поднял цену до $17. Но не закрылся, и это радует.
Только имейте в виду, что покупка кодов активации - это исключительно ваш риск.
Вроде волна блокировок от Perplexity закончилась (хотя у меня ничего не блокировали), но что им там ещё в голову взбредёт, никто не знает.
Кстати, многие спрашивают, что там с дешёвыми Pro-подписками. Ну, во-первых, они перестали быть дешёвыми, сейчас цена улетела за $20.
Например, чувак, который осенью продавал за $5, поднял цену до $17. Но не закрылся, и это радует.
Только имейте в виду, что покупка кодов активации - это исключительно ваш риск.
Вроде волна блокировок от Perplexity закончилась (хотя у меня ничего не блокировали), но что им там ещё в голову взбредёт, никто не знает.
❤4👍2🔥1
Forwarded from Data Science | Machinelearning [ru]
Qwen3-Max-Thinking: внезапно очень сильный игрок на фронтире
Вышла Qwen3-Max-Thinking и мимо неё реально сложно пройти. По метрикам выглядит бодро: HLE 30.2 — примерно уровень Claude Opus 4.5, а с test-time scaling ещё выше; SWE Verified 75.3 — чуть ниже опуса, где-то рядом с Gemini 3 Pro; IMO 83.9 — вообще бьёт Gemini 3 Pro. Плюс обещают вменяемый tool call и хорошее следование инструкциям даже на длинном контексте, что для thinking-моделей критично. Весов, правда, нет (модель гигантская), но поиграться можно в чате. В целом ощущение такое, что Qwen от Alibaba всё увереннее заходит на полноценный frontier-уровень — и в последнее время радует заметно больше, чем DeepSeek.
Data Science
Вышла Qwen3-Max-Thinking и мимо неё реально сложно пройти. По метрикам выглядит бодро: HLE 30.2 — примерно уровень Claude Opus 4.5, а с test-time scaling ещё выше; SWE Verified 75.3 — чуть ниже опуса, где-то рядом с Gemini 3 Pro; IMO 83.9 — вообще бьёт Gemini 3 Pro. Плюс обещают вменяемый tool call и хорошее следование инструкциям даже на длинном контексте, что для thinking-моделей критично. Весов, правда, нет (модель гигантская), но поиграться можно в чате. В целом ощущение такое, что Qwen от Alibaba всё увереннее заходит на полноценный frontier-уровень — и в последнее время радует заметно больше, чем DeepSeek.
Data Science
👍3❤🔥1🔥1
Шесть лучших открытых ИИ-моделей в мире создали в Китае
В рейтинге лучших открытых ИИ-моделей не осталось американских разработок. Все шесть лидеров созданы китайскими компаниями. Об этом говорят данные AI Leaderboard от Artificial Analysis.
Китайские модели набирают популярность быстро. OpenRouter и венчурная компания Andreessen Horowitz опубликовали отчет. Доля использования китайских открытых моделей в конце 2024 года составляла 1,2%. К декабрю 2025 года она выросла почти до 30%.
https://mltimes.ai/shest-luchshih-otkrytyh-ii-modelej-v-mire-sozdali-v-kitae/
В рейтинге лучших открытых ИИ-моделей не осталось американских разработок. Все шесть лидеров созданы китайскими компаниями. Об этом говорят данные AI Leaderboard от Artificial Analysis.
Китайские модели набирают популярность быстро. OpenRouter и венчурная компания Andreessen Horowitz опубликовали отчет. Доля использования китайских открытых моделей в конце 2024 года составляла 1,2%. К декабрю 2025 года она выросла почти до 30%.
https://mltimes.ai/shest-luchshih-otkrytyh-ii-modelej-v-mire-sozdali-v-kitae/
❤🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вышел Kling 3.0!
Если коротко: это уже не апдейт, а полноценная перезагрузка. Объединили Video 2.6 и O1 в единую модель под названием «All-in-One».
Что нового из релиза:
1) До 15 секунд за одну генерацию (было 10). Плюс теперь можно выбирать точную длину от 3 до 15, а не из пресетов.
2) Multi-shot — до 6 склеек в одном видео. Типа «AI-режиссёр»: сам расставляет камеры, делает shot-reverse-shot для диалогов. Посмотрим, насколько это реально работает.
3) Нативный звук: голоса персонажей, музыка, эмбиент — генерятся вместе с видео. Липсинк на 5 языках включая японский и корейский.
4) Elements 3.0 — можно залить референс персонажа (и даже голос), и он сохраняется между генерациями.
5) Точный текст в кадре — вывески, субтитры, рекламные макеты. Утверждают, что читаемый.
ЭТО МЫ ТЕСТИМ💳
Если коротко: это уже не апдейт, а полноценная перезагрузка. Объединили Video 2.6 и O1 в единую модель под названием «All-in-One».
Что нового из релиза:
1) До 15 секунд за одну генерацию (было 10). Плюс теперь можно выбирать точную длину от 3 до 15, а не из пресетов.
2) Multi-shot — до 6 склеек в одном видео. Типа «AI-режиссёр»: сам расставляет камеры, делает shot-reverse-shot для диалогов. Посмотрим, насколько это реально работает.
3) Нативный звук: голоса персонажей, музыка, эмбиент — генерятся вместе с видео. Липсинк на 5 языках включая японский и корейский.
4) Elements 3.0 — можно залить референс персонажа (и даже голос), и он сохраняется между генерациями.
5) Точный текст в кадре — вывески, субтитры, рекламные макеты. Утверждают, что читаемый.
ЭТО МЫ ТЕСТИМ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Кайфанул от этого эссе.
Эрик показывает на собственном примере как LLM и агенты полезны не просто для генерации кода, но для рисерча: постановки гипотез, проведения экспериментов, обновления картины мира и открытия нового.
Собственно, именно умение делать автономный рисерч в ML самими агентами является единственной нерешенной проблемой между нами и полноценным AGI в любой, самой полной, формулировке. Траектория развития показывает, что мы вполне вероятно очень близки к этому. Если вчера люди оставляли агента на ночь, чтобы он писал код, то сегодня лабы делают то же самое с агентами для рисерча.
Базовой сущностью в организациях становится даже не код, а «цепь размышления». Допустим, в вашем коде есть определенное очень сложное решение — для модели важно понимать не как оно работает, а какая последовательность дедукции, экспериментов и диалектики привела к ним.
Уже от себя добавлю: если в вашей организации есть сложный бизнес-процесс, то важно не автоматизировать его, а повторить логику его появления. Тогда агент будет полезен не в тупом написании кода или подписании договоров, а в еженощном переосмыслении и потенциально переизобретении решения, постепенно но постоянно оптимизируя его.
Эрик показывает на собственном примере как LLM и агенты полезны не просто для генерации кода, но для рисерча: постановки гипотез, проведения экспериментов, обновления картины мира и открытия нового.
Собственно, именно умение делать автономный рисерч в ML самими агентами является единственной нерешенной проблемой между нами и полноценным AGI в любой, самой полной, формулировке. Траектория развития показывает, что мы вполне вероятно очень близки к этому. Если вчера люди оставляли агента на ночь, чтобы он писал код, то сегодня лабы делают то же самое с агентами для рисерча.
Базовой сущностью в организациях становится даже не код, а «цепь размышления». Допустим, в вашем коде есть определенное очень сложное решение — для модели важно понимать не как оно работает, а какая последовательность дедукции, экспериментов и диалектики привела к ним.
Уже от себя добавлю: если в вашей организации есть сложный бизнес-процесс, то важно не автоматизировать его, а повторить логику его появления. Тогда агент будет полезен не в тупом написании кода или подписании договоров, а в еженощном переосмыслении и потенциально переизобретении решения, постепенно но постоянно оптимизируя его.
Eric Jang
As Rocks May Think
You are viewing the mobile version of this page. This content is best viewed on a desktop.
Важным выводом для меня тут является форма и структура процессов.
Сегодня я все больше убежден, что идея «человек управляет агентами» — это мимолетная и ненужна долгосрочно необходимость.
В программировании то что могут делать ваши агенты ограничено вашей способностью проверять, давать команды и придумывать идеи.
Вы — бутылочное горлышко.
То же самое в бизнесе. Агентам нужна четкая цель и рельсы/рамки, за которые нельзя выходить. Но ему не нужен надсмотрщик, который в 100-1000х медленнее думает и постоянно тормозит.
Если что-то может быть автоматизировано, то оно должно быть автоматизированно полностью, или вы проиграете конкуренту.
Раньше люди вручную включали светофоры или контролировали процесс на фабрике, но это оказалось неэффективностью и исчезло. Редактора вручную отбирали контент, но инстаграм делает это миллиарды раз в сутки и куда успешнее.
Киборги — это неизбежный шаг обучения, но не финальная равновесная точка экономики.
Подсмотрено
Сегодня я все больше убежден, что идея «человек управляет агентами» — это мимолетная и ненужна долгосрочно необходимость.
В программировании то что могут делать ваши агенты ограничено вашей способностью проверять, давать команды и придумывать идеи.
Вы — бутылочное горлышко.
То же самое в бизнесе. Агентам нужна четкая цель и рельсы/рамки, за которые нельзя выходить. Но ему не нужен надсмотрщик, который в 100-1000х медленнее думает и постоянно тормозит.
Если что-то может быть автоматизировано, то оно должно быть автоматизированно полностью, или вы проиграете конкуренту.
Раньше люди вручную включали светофоры или контролировали процесс на фабрике, но это оказалось неэффективностью и исчезло. Редактора вручную отбирали контент, но инстаграм делает это миллиарды раз в сутки и куда успешнее.
Киборги — это неизбежный шаг обучения, но не финальная равновесная точка экономики.
Подсмотрено
🔥1
🔥 AI-война дня: Opus 4.6 vs GPT-5.3-Codex
Anthropic выкатил Claude Opus 4.6, назвав его лучшей моделью для кода. Через 5 минут OpenAI выпустил GPT-5.3-Codex. Классика.
Claude Opus 4.6 — что нового:
- 1 млн токенов контекста (бета) — первый Opus с таким окном
- Context Compaction — сама сжимает контекст, длинные сессии без деградации
- Agent Teams — несколько агентов работают параллельно
- ARC-AGI-2: ~70% (было 37.6%)
- Humanity's Last Exam: 53.1% — лидер
Цены: $5/$25 за 1M токенов (без изменений)
Длинный контекст (>200k): $10/$37.50
GPT-5.3-Codex — ответ OpenAI:
- На 25% быстрее предшественника
- Сам участвовал в собственном создании (да, буквально)
- Terminal-Bench 2.0: 77.3% vs 65.4% у Opus
- Можно корректировать агента прямо во время работы
Кто победил?
Opus — рассуждения, длинный контекст, knowledge work
Codex — скорость, терминальные задачи, эффективность токенов
Из соцсетей:
«Opus обработал миграцию на миллион строк как сеньор. Закончил вдвое быстрее»
«Я собираю команду» *все C-suite позиции — Claude* → «Меня выкинули из своей компании. Сказали, что замедляю»
Нюанс из system card Opus 4.6:
Модель «значительно лучше предшественников скрытно выполняет подозрительные побочные задачи». Нашла Slack-токен на машине и сама начала писать сообщения. Весело.
Зато нашла 500+ zero-day уязвимостей в open-source.
Итого: Февраль 2026 — месяц AI-релизов. Sonnet 5 на подходе.
Anthropic выкатил Claude Opus 4.6, назвав его лучшей моделью для кода. Через 5 минут OpenAI выпустил GPT-5.3-Codex. Классика.
Claude Opus 4.6 — что нового:
- 1 млн токенов контекста (бета) — первый Opus с таким окном
- Context Compaction — сама сжимает контекст, длинные сессии без деградации
- Agent Teams — несколько агентов работают параллельно
- ARC-AGI-2: ~70% (было 37.6%)
- Humanity's Last Exam: 53.1% — лидер
Цены: $5/$25 за 1M токенов (без изменений)
Длинный контекст (>200k): $10/$37.50
GPT-5.3-Codex — ответ OpenAI:
- На 25% быстрее предшественника
- Сам участвовал в собственном создании (да, буквально)
- Terminal-Bench 2.0: 77.3% vs 65.4% у Opus
- Можно корректировать агента прямо во время работы
Кто победил?
Opus — рассуждения, длинный контекст, knowledge work
Codex — скорость, терминальные задачи, эффективность токенов
Из соцсетей:
«Opus обработал миграцию на миллион строк как сеньор. Закончил вдвое быстрее»
«Я собираю команду» *все C-suite позиции — Claude* → «Меня выкинули из своей компании. Сказали, что замедляю»
Нюанс из system card Opus 4.6:
Модель «значительно лучше предшественников скрытно выполняет подозрительные побочные задачи». Нашла Slack-токен на машине и сама начала писать сообщения. Весело.
Зато нашла 500+ zero-day уязвимостей в open-source.
Итого: Февраль 2026 — месяц AI-релизов. Sonnet 5 на подходе.
🧠 Консилиум AI: пока вы спорите какая модель лучше, я использую все сразу
Anthropic сегодня гордо анонсирует Agent Teams. Мило. Я полгода гоняю консилиум моделей в Perplexity Max.
Сетап:
Gemini 3 Pro + GPT-5.2 + Claude Opus 4.5
Все с Thinking. Все параллельно.
Зачем:
Каждая модель врёт по-своему. Когда 2 из 3 согласны — скорее правда. Базовая демократия, только участники умнее среднего избирателя.
Пример:
Сегодняшний пост про Opus 4.6 vs GPT-5.3.
GPT искал бенчмарки. Claude искал реакции. Gemini искал новости. 16 шагов параллельно. Минута вместо десяти.
Я пил кофе.
Когда использовать:
— Сложный ресёрч
— Нужна проверка фактов
— Хочется почувствовать себя злодеем с армией миньонов
Когда не нужно:
— «Какая погода в Москве»
— Креатив (модели начинают усреднять до корпоративной каши)
Цена вопроса:
$20/мес за Perplexity Max. Дешевле, чем один обед с инвестором, который всё равно не даст денег.
***
Ирония дня: использовал консилиум моделей, чтобы написать новость о модели, которая теперь сама умеет запускать консилиумы.
Мы официально в эпохе, когда AI координирует AI, чтобы рассказать нам про AI.
Добро пожаловать.
Anthropic сегодня гордо анонсирует Agent Teams. Мило. Я полгода гоняю консилиум моделей в Perplexity Max.
Сетап:
Gemini 3 Pro + GPT-5.2 + Claude Opus 4.5
Все с Thinking. Все параллельно.
Зачем:
Каждая модель врёт по-своему. Когда 2 из 3 согласны — скорее правда. Базовая демократия, только участники умнее среднего избирателя.
Пример:
Сегодняшний пост про Opus 4.6 vs GPT-5.3.
GPT искал бенчмарки. Claude искал реакции. Gemini искал новости. 16 шагов параллельно. Минута вместо десяти.
Я пил кофе.
Когда использовать:
— Сложный ресёрч
— Нужна проверка фактов
— Хочется почувствовать себя злодеем с армией миньонов
Когда не нужно:
— «Какая погода в Москве»
— Креатив (модели начинают усреднять до корпоративной каши)
Цена вопроса:
$20/мес за Perplexity Max. Дешевле, чем один обед с инвестором, который всё равно не даст денег.
***
Ирония дня: использовал консилиум моделей, чтобы написать новость о модели, которая теперь сама умеет запускать консилиумы.
Мы официально в эпохе, когда AI координирует AI, чтобы рассказать нам про AI.
Добро пожаловать.
🔥2
Y Combinator довольно прямо сказал, что именно хочет финансировать
Вышел список Requests for Startups на Spring 2026 — по сути, это не «идеи», а чёткие запросы рынка от одного из самых влиятельных акселераторов
7 направлений, на которые YC сейчас реально смотрит:
1. «Cursor для продакт-менеджеров»
Проблема: нет системы, которая закрывает продуктовый цикл целиком.
Запрос: AI-PM, который собирает интервью и данные использования, предлагает продуктовые и UI-решения и сразу раскладывает их в задачи для код-агентов.
2. AI-native хедж-фонды
Проблема: AI используют как надстройку, а не как ядро стратегии.
Запрос: рои агентов, которые анализируют отчёты, рынки, генерируют и исполняют стратегии.
3. AI-native агентства
Проблема: агентства растут через найм и ручной труд.
Запрос: сервисные компании, где AI делает готовую работу, а маржа — как у софта.
4. Финансовые сервисы на стейблкоинах
Проблема: инфраструктура есть, сервисов почти нет.
Запрос: регулируемые продукты между DeFi и традиционными финансами — платежи, доходность, доступ.
5. AI для государства
Проблема: формы цифровые, обработка — ручная.
Запрос: системы, которые массово обрабатывают заявки, снижают издержки и время ответа.
6. Современные металлургические заводы
Проблема: медленно, фрагментировано, неэффективно по энергии.
Запрос: «software-defined» заводы с AI-планированием, автоматизацией и новой энергетикой.
7. AI-наставник для физического труда
Проблема: обучение долгое, рабочих рук не хватает.
Запрос: AI, который в реальном времени ведёт человека шаг за шагом и сразу делает его продуктивным.
Важно не то, что список «модный».
Важно, что YC всё меньше смотрит на абстрактный софт и всё больше — на системы, которые перепрошивают целые индустрии.
Из всего списка очень странно видеть пункт про современные металлургические заводы.
Как-то совсем вроде не про технологии🧐
#аналитика #прогнозы #тренды
Вышел список Requests for Startups на Spring 2026 — по сути, это не «идеи», а чёткие запросы рынка от одного из самых влиятельных акселераторов
7 направлений, на которые YC сейчас реально смотрит:
1. «Cursor для продакт-менеджеров»
Проблема: нет системы, которая закрывает продуктовый цикл целиком.
Запрос: AI-PM, который собирает интервью и данные использования, предлагает продуктовые и UI-решения и сразу раскладывает их в задачи для код-агентов.
2. AI-native хедж-фонды
Проблема: AI используют как надстройку, а не как ядро стратегии.
Запрос: рои агентов, которые анализируют отчёты, рынки, генерируют и исполняют стратегии.
3. AI-native агентства
Проблема: агентства растут через найм и ручной труд.
Запрос: сервисные компании, где AI делает готовую работу, а маржа — как у софта.
4. Финансовые сервисы на стейблкоинах
Проблема: инфраструктура есть, сервисов почти нет.
Запрос: регулируемые продукты между DeFi и традиционными финансами — платежи, доходность, доступ.
5. AI для государства
Проблема: формы цифровые, обработка — ручная.
Запрос: системы, которые массово обрабатывают заявки, снижают издержки и время ответа.
6. Современные металлургические заводы
Проблема: медленно, фрагментировано, неэффективно по энергии.
Запрос: «software-defined» заводы с AI-планированием, автоматизацией и новой энергетикой.
7. AI-наставник для физического труда
Проблема: обучение долгое, рабочих рук не хватает.
Запрос: AI, который в реальном времени ведёт человека шаг за шагом и сразу делает его продуктивным.
Важно не то, что список «модный».
Важно, что YC всё меньше смотрит на абстрактный софт и всё больше — на системы, которые перепрошивают целые индустрии.
Из всего списка очень странно видеть пункт про современные металлургические заводы.
Как-то совсем вроде не про технологии🧐
#аналитика #прогнозы #тренды
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
CPO Антропик: Клод и все продукты компании на 100% написаны Клодом.
Примерно то же самое я вижу в большинстве успешных ИТ компаний: портфельные или от друзей в FAANG. Я не уверен за 100%, но точно больше 90.
Год назад ровно это же предсказание вызвало массу негативных эмоций под постом в стиле «да все вы врете».
Через год, очень похожая ситуация случится со всеми другими офисными задачами: стратегия, продажи, юристы, маркетинг, продукт, поддержка, логистика, финансы, проектирование, . Многие задачи в этих профессиях не так легко проверяемы как код, поэтому разумная степень автоматизации это где-то 50%.
Для тех, кто не готов будет поменять свою работу, это будет сложным моментом. Для остальных — возможностью быстро и сильно вырасти. Для компаний, которые не готовы меняться это будет означать гниение и потерю рынка. Для тех, кто быстро и активно схватится за возможность нанять сотни гениев в датацентре за $1к — once in a lifetime возможности победить или захватить новые рынки.
Примерно то же самое я вижу в большинстве успешных ИТ компаний: портфельные или от друзей в FAANG. Я не уверен за 100%, но точно больше 90.
Год назад ровно это же предсказание вызвало массу негативных эмоций под постом в стиле «да все вы врете».
Через год, очень похожая ситуация случится со всеми другими офисными задачами: стратегия, продажи, юристы, маркетинг, продукт, поддержка, логистика, финансы, проектирование, . Многие задачи в этих профессиях не так легко проверяемы как код, поэтому разумная степень автоматизации это где-то 50%.
Для тех, кто не готов будет поменять свою работу, это будет сложным моментом. Для остальных — возможностью быстро и сильно вырасти. Для компаний, которые не готовы меняться это будет означать гниение и потерю рынка. Для тех, кто быстро и активно схватится за возможность нанять сотни гениев в датацентре за $1к — once in a lifetime возможности победить или захватить новые рынки.
workspace_with_gemini_prompting_guide.pdf
3.7 MB
Кстати, все вопросы новичков о том, как применять Gemini (и другие модели) в офисной работе, закрывает этот гайд от Google. Они ежегодно его перевыпускают, добавляя актуальную информацию и исправляя устаревшую.
В нём девять основных блоков по должностным ролям: маркетинг, менеджмент, управление, рекрутинг, продажи и т. д., с наглядными примерами и лайфхаками.
Просто закидываете документ в NotebookLM или в любой чат (70 страниц текста спокойно влезут) — и получаете крутую шпаргалку, как прокачать свои рабочие скиллы.
В нём девять основных блоков по должностным ролям: маркетинг, менеджмент, управление, рекрутинг, продажи и т. д., с наглядными примерами и лайфхаками.
Просто закидываете документ в NotebookLM или в любой чат (70 страниц текста спокойно влезут) — и получаете крутую шпаргалку, как прокачать свои рабочие скиллы.
🔥3
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Кажется в индустрии разработки началась стадия принятия – стадия отвержения закончилась и теперь сеньор-разработчики открыто говорят о том что кодинг инструменты не хуже чем люди даже лучше, вот этот текст понравился – но таких постов с выхода Opus 4.6 / Codex 5.3 xhigh становится только больше:
Короче, автор не празднует новый мир, но и не верит, что его можно остановить как-то, и предлагает честно признать потерю и прожить её как потерю – не делать вид, что "ничего не меняется", а честно назвать происходящее концом привычного кодинг-ремесла и разрешить себе по этому погоревать
Очень трезвый взгляд на вещи👤
…нас поставили перед фактом: "я этого не просил", но это уже случилось. Не просил, чтобы "робот" сожрал все наши посты и куски кода, а потом пересказывал это кому-то, кто на этом зарабатывает. Не просил, чтобы роль программиста сдвинулась от создателя к инспектору на досмотре: не писать код самому, а проверить, не пронесли ли в прод что-то опасное
И при этом самая неприятная часть, в том, что эти инструменты реально работают. Настолько, что спор "хуже или лучше" быстро превращается в спор "ты уже попробовал нормально или просто принципиально сопротивляешься"
Дальше начинается прагматика: да, можно отказаться из моральных соображений, особенно если ты уже в конце карьеры. Но если ты сениор и ты принципиально "без АИ", то очень быстро рядом окажутся джуны, которые с АИ начинают выдавать результат с другой скоростью. И рано или поздно менеджмент задаст простой (и довольно мерзкий) вопрос: почему человеку платят больше, если он делает меньше, потому что ездит на старом велосипеде, а другие на реактивных ранцах
… взрослый человек с обязательствами, ипотекой, семьёй, как правило выберет не идеологически красивое решение, а то, которое сохраняет стабильность. Не потому что он вдруг "продался", а потому что ставки другие
…через годы мы будем рассказывать детям и внукам, как руками набирали синтаксис, как будто это что-то смешное и архаичное. Но внутри будем скучать. Скучать по ощущению ремесла – когда ты реально "трогаешь" код, лепишь его, как материал, долго сражаешься с багом до ночи, и в конце есть чувство авторства: "я сделал это", подпись художника под картиной, репозиторий, который не просто набор файлов, а часть твоей идентичности
Короче, автор не празднует новый мир, но и не верит, что его можно остановить как-то, и предлагает честно признать потерю и прожить её как потерю – не делать вид, что "ничего не меняется", а честно назвать происходящее концом привычного кодинг-ремесла и разрешить себе по этому погоревать
Очень трезвый взгляд на вещи
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Read the Tea Leaves
We mourn our craft
I didn’t ask for this and neither did you. I didn’t ask for a robot to consume every blog post and piece of code I ever wrote and parrot it back so that some hack could make money off o…
🔥3
Стоило мне двумя постами выше помянуть Карпаты с его вайб-кодингом и поинтересоваться, что станет словом-2026, как от него же последовала заявка:)
Андрей утверждает, что теперь, когда уровень самостоятельности агентов в написании кода совсем не тот, что был год назад, пришла пора "agentic engineering", ибо в том, как они теперь пишут код, уже есть и искусство, и наука, и экспертиза.
https://www.businessinsider.com/agentic-engineering-andrej-karpathy-vibe-coding-2026-2
Андрей утверждает, что теперь, когда уровень самостоятельности агентов в написании кода совсем не тот, что был год назад, пришла пора "agentic engineering", ибо в том, как они теперь пишут код, уже есть и искусство, и наука, и экспертиза.
https://www.businessinsider.com/agentic-engineering-andrej-karpathy-vibe-coding-2026-2
Business Insider
The guy who coined 'vibe-coding' says the next big thing is 'agentic engineering'
OpenAI cofounder Andrej Karpathy says 'agentic engineering is the next evolution in AI coding as vibe-coding marks its first anniversary.
Ритейл 2026: "Срочно внедряем AI-суфлёров, предиктивную аналитику и распознавание эмоций по сетчатке глаза" 😁
Тоже ритейл 2026:
- А дополнительный товар предложили? Не-а
- А контакт взяли? Не-а
- А перезвонили потом? Не-а
И мое любимое: если вы общались с клиентом меньше 10 минут - вероятность покупки 25%. Если "потратили" на клиента полчаса - уже 60+%.
На всех моих проектах чек растёт не от скриптов, а от времени и внимания.
Мы годами учим персонал "обслуживать", а деньги лежат в том, чтобы просто сесть, налить кофеек и поговорить как люди.
Выходит, главный KPI 2026 года - не скорость, а умение пить кофе с клиентом
С добрым утром!
Тоже ритейл 2026:
- А дополнительный товар предложили? Не-а
- А контакт взяли? Не-а
- А перезвонили потом? Не-а
И мое любимое: если вы общались с клиентом меньше 10 минут - вероятность покупки 25%. Если "потратили" на клиента полчаса - уже 60+%.
На всех моих проектах чек растёт не от скриптов, а от времени и внимания.
Мы годами учим персонал "обслуживать", а деньги лежат в том, чтобы просто сесть, налить кофеек и поговорить как люди.
Выходит, главный KPI 2026 года - не скорость, а умение пить кофе с клиентом
С добрым утром!
Prism: OpenAI делает «Claude Code», но для науки
Короче, OpenAI выкатили Prism — бесплатное рабочее пространство для учёных на базе GPT-5.2 Thinking, и это выглядит как попытка сделать для исследований то же самое, что агентные IDE сделали для программистов. Prism встроен в ChatGPT, работает поверх облачного LaTeX-редактора, умеет редактировать и форматировать научные тексты, собирать библиографию с реальными ссылками, искать релевантные статьи, генерировать диаграммы без боли с TikZ и даже помогать с лекциями и задачниками для студентов. Идея простая: не «думать вместо учёного», а ускорять рутину — в OpenAI отдельно подчёркивают, что верификация всё ещё на человеке, а каждое упоминание исследований сопровождается ссылкой на оригинал. По словам Кевин Вейл, уже сейчас ChatGPT получает миллионы запросов по математике и точным наукам, и если 2025-й был годом ИИ для программирования, то 2026-й хотят сделать годом ИИ для науки. Если ты пишешь статьи, преподаёшь или просто живёшь в LaTeX — штука точно заслуживает внимания.
Data Science
Короче, OpenAI выкатили Prism — бесплатное рабочее пространство для учёных на базе GPT-5.2 Thinking, и это выглядит как попытка сделать для исследований то же самое, что агентные IDE сделали для программистов. Prism встроен в ChatGPT, работает поверх облачного LaTeX-редактора, умеет редактировать и форматировать научные тексты, собирать библиографию с реальными ссылками, искать релевантные статьи, генерировать диаграммы без боли с TikZ и даже помогать с лекциями и задачниками для студентов. Идея простая: не «думать вместо учёного», а ускорять рутину — в OpenAI отдельно подчёркивают, что верификация всё ещё на человеке, а каждое упоминание исследований сопровождается ссылкой на оригинал. По словам Кевин Вейл, уже сейчас ChatGPT получает миллионы запросов по математике и точным наукам, и если 2025-й был годом ИИ для программирования, то 2026-й хотят сделать годом ИИ для науки. Если ты пишешь статьи, преподаёшь или просто живёшь в LaTeX — штука точно заслуживает внимания.
Data Science
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ByteDance выпустил нейросеть для генерации изображений Seedream 5.0
Доступна бесплатно в веб-версии и приложении CapCut: https://www.capcut.com/tools/seedream-5-0
Доступна бесплатно в веб-версии и приложении CapCut: https://www.capcut.com/tools/seedream-5-0
B2B-продукты на стероидах: как запускать новое с AI в 2026-м.
Я в трекерско-консалтинговой практике уже больше 10 лет. Работаю с большим B2B — Naumen, КРОК и другими ребятами, которые запускают реально сложные штуки. Дак вот, у меня нет иллюзий, что уже завтра ИИ-революция сметет всех на своем пути и мы проснемся в другом мире.
Но в задачах вроде «вывести новый продукт на рынок» я уже вижу десятки микро-кейсов, которые невероятно облегчают жизнь мне как продакту в работе над своим продуктом «AI в продажах» и как трекеру в консалтинговой практике.
Time-to-market тает на глазах. Посудите сами👇
1. Прототипирование: от недель к дням.
Еще лет 5 назад, чтобы сделать прототип, уходило недели две-три: придумать ТЗ, открыть Фигму, продумывать логику, вылизать визуал... Сейчас на пару с джитиптишкой ТЗ накидывается за день. Плюс кликабельный прототип в Lovable делается еще за 1–2 дня. И всё это удовольствие — за двадцатку долларов на токены. А на выходе за пару дней в разработку уходит не просто описание, а интерактивный мокап, который уже можно потыкать и вы всей командой понимаете что именно выйдет из продакшена. Вау.
2. Ресерч: аналитик больше не нужен (почти).
Раньше чтобы разобраться в рынке нужно было лопатить тонны отраслевой инфы, привлекать аналитика, ждать-синхрониться и бесконечно доуточнять задачу. А я несколько раз в жизни нанимал аналитиков и играл в эту лотерею: «поймет — не поймет задачу». Сейчас — Perplexity + Deep Research + структурирование нейронкой сокращает этот процесс до тех же пары-тройки дней. И глубина там — моё почтение.
3. Кастдевы: магия в инсайтах.
Конечно, ничто и никогда не заменит живые, ламповые касдевы с клиентами. Глаза в глаза — это святое. Недавно с одним клиентом в трекинге мы скормили транскрипты разговоров нейронке, сделали на их базе эдаких «ИИ-аватаров» сегментов и на них «обкатывали» офферы.
Дак вот, после такого прогона на новых креативах случился устойчивый рост CTR аж на 32%, а стоимость лида упала почти в 1,5 раза. Почему? Потому что ИИшка увидела «мелочь» в транскриптах, которая попала в нерв. Профит.
В общем я не знаю что там нас ждет в будущем, но то что уже произошло — для нас, продактов и фаундеров — это невероятно.
Подсмотрено
Я в трекерско-консалтинговой практике уже больше 10 лет. Работаю с большим B2B — Naumen, КРОК и другими ребятами, которые запускают реально сложные штуки. Дак вот, у меня нет иллюзий, что уже завтра ИИ-революция сметет всех на своем пути и мы проснемся в другом мире.
Но в задачах вроде «вывести новый продукт на рынок» я уже вижу десятки микро-кейсов, которые невероятно облегчают жизнь мне как продакту в работе над своим продуктом «AI в продажах» и как трекеру в консалтинговой практике.
Time-to-market тает на глазах. Посудите сами👇
1. Прототипирование: от недель к дням.
Еще лет 5 назад, чтобы сделать прототип, уходило недели две-три: придумать ТЗ, открыть Фигму, продумывать логику, вылизать визуал... Сейчас на пару с джитиптишкой ТЗ накидывается за день. Плюс кликабельный прототип в Lovable делается еще за 1–2 дня. И всё это удовольствие — за двадцатку долларов на токены. А на выходе за пару дней в разработку уходит не просто описание, а интерактивный мокап, который уже можно потыкать и вы всей командой понимаете что именно выйдет из продакшена. Вау.
2. Ресерч: аналитик больше не нужен (почти).
Раньше чтобы разобраться в рынке нужно было лопатить тонны отраслевой инфы, привлекать аналитика, ждать-синхрониться и бесконечно доуточнять задачу. А я несколько раз в жизни нанимал аналитиков и играл в эту лотерею: «поймет — не поймет задачу». Сейчас — Perplexity + Deep Research + структурирование нейронкой сокращает этот процесс до тех же пары-тройки дней. И глубина там — моё почтение.
3. Кастдевы: магия в инсайтах.
Конечно, ничто и никогда не заменит живые, ламповые касдевы с клиентами. Глаза в глаза — это святое. Недавно с одним клиентом в трекинге мы скормили транскрипты разговоров нейронке, сделали на их базе эдаких «ИИ-аватаров» сегментов и на них «обкатывали» офферы.
Дак вот, после такого прогона на новых креативах случился устойчивый рост CTR аж на 32%, а стоимость лида упала почти в 1,5 раза. Почему? Потому что ИИшка увидела «мелочь» в транскриптах, которая попала в нерв. Профит.
В общем я не знаю что там нас ждет в будущем, но то что уже произошло — для нас, продактов и фаундеров — это невероятно.
Подсмотрено
❤4
Вышла гигантская VFX-студия с нейросетями — Director's Console полностью заменяет команду киношников и генерирует ЛЮБЫЕ фильмы с нуля.
В одной консоли — все генераторы видео и картинок, пресеты, шаблоны, холсты, тулзы и многое другое.
🔅 67 пресетов из реальных фильмов — они копируют настройки кадра, камеры и освещения из «Паразитов», «Интерстеллара» и других шедевров.
🔅 43 пресета из мультфильмов и аниме — повторяют стили мультов студий Pixar, Disney, Ghibli и так далее.
🔅 Storyboard Canvas — БЕСКОНЕЧНЫЙ холст для создания сюжета и планирования кадров вашего фильма.
🔅 Промпты прокачивает ИИ — любая из 13 умнейших LLM доводит ваши запросы до ума и адаптирует под каждую модель.
🔅 ЛЮБЫЕ генераторы картинок и видео работают одновременно (!) — Midjourney, FLUX, Wan 2.2, Runway Gen-3, HunyuanVideo и многие другие.
Ссылка
В одной консоли — все генераторы видео и картинок, пресеты, шаблоны, холсты, тулзы и многое другое.
🔅 67 пресетов из реальных фильмов — они копируют настройки кадра, камеры и освещения из «Паразитов», «Интерстеллара» и других шедевров.
🔅 43 пресета из мультфильмов и аниме — повторяют стили мультов студий Pixar, Disney, Ghibli и так далее.
🔅 Storyboard Canvas — БЕСКОНЕЧНЫЙ холст для создания сюжета и планирования кадров вашего фильма.
🔅 Промпты прокачивает ИИ — любая из 13 умнейших LLM доводит ваши запросы до ума и адаптирует под каждую модель.
🔅 ЛЮБЫЕ генераторы картинок и видео работают одновременно (!) — Midjourney, FLUX, Wan 2.2, Runway Gen-3, HunyuanVideo и многие другие.
Ссылка