Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13🔥9 6👍2
А какой цвет у тебя?
Почти уверен, что вам это срочно нужно. Мне тут попался японский сайт, который определяет характер через цвет даты рождения.
Мой цвет — Vineyard. #83515d, виноградная лоза, глубокий бордовый без блеска.
Три слова цвета:
経験 (keiken) — опыт, который уже не надо объяснять
目的と手段 (mokuteki to shudan) — понимание не только зачем, но и как именно
相談相手 (sōdan aite) — собеседник, которому несут сложное
Вместе читается так, человек, у которого достаточно опыта чтобы не суетиться, достаточно ясности чтобы предложить путь и достаточно надёжности чтобы к нему вернулись снова.
Верить в это можно примерно как в гороскопы, то есть исключительно в развлекательных целях, но почему бы и нет? Проверяйте свой цвет тут, расскажете потом, совпало ли с ваши мироощущением.
Подпишись на💬 Max, не совершай ошибку
Почти уверен, что вам это срочно нужно. Мне тут попался японский сайт, который определяет характер через цвет даты рождения.
Мой цвет — Vineyard. #83515d, виноградная лоза, глубокий бордовый без блеска.
Главная характеристика — 頼もしい人 (tanomoshii hito). Надёжный человек, к кому приходят с тревогами и задачами без очевидного решения.
Три слова цвета:
経験 (keiken) — опыт, который уже не надо объяснять
目的と手段 (mokuteki to shudan) — понимание не только зачем, но и как именно
相談相手 (sōdan aite) — собеседник, которому несут сложное
Вместе читается так, человек, у которого достаточно опыта чтобы не суетиться, достаточно ясности чтобы предложить путь и достаточно надёжности чтобы к нему вернулись снова.
Верить в это можно примерно как в гороскопы, то есть исключительно в развлекательных целях, но почему бы и нет? Проверяйте свой цвет тут, расскажете потом, совпало ли с ваши мироощущением.
Подпишись на
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15🔥8 5❤3👎1😐1🗿1
InfluencerTrends2026.pdf
5.7 MB
Ogilvy выпустил Influencer Trends 2026
Уважаемые люди выпустили большой отчет о трендах, делюсь с уважаемыми читателями. Три вещи зацепили лично.
Первое — конечно же виртуальные инфлюенсеры. Теперь AI-аватары продают в прямом эфире, отвечают на вопросы, адаптируются под разные демографии. В июне 2025-го два гиперреалистичных AI-персонажа сделали $7 млн продаж за семь часов стрима. Для меня как для человека, занимающегося виртуальными инфлюенсерами, это подтверждение того факта что рынок созрел.
Второе — creator commerce. Социальная коммерция уже $1.6 трлн и растёт со скоростью 30% CAGR. TikTok Shop с его $100 млрд GMV — это «крошечная верхушка айсберга», как пишет Ogilvy. Основной объём — в Азии, где 30% всего e-commerce идёт через livestreaming. У нас формат тоже развивается, Wibes и ВК Шопс тому подтверждение.
Третье — доверие как дефицитный актив. На TikTok уже 1.3 млрд видео с меткой «AI-generated», и аудитория устала. Отсюда — рост IRL-встреч, закрытых сообществ, dark social. Телеграм-каналы в этой логике не устаревший формат, а ровно то, чего люди хотят больше. Думаю еще закрытые чаты будут развиваться, чем дальше тем больше.
Главная мысль отчёта, победят те, кто строит доверие, а не гонится за охватом. Много там еще чего внутри, на постоянно меняющемся пространстве российского рынка кое-что точно применимо.
Лай, сэйв энд репит.
💬 Max
Уважаемые люди выпустили большой отчет о трендах, делюсь с уважаемыми читателями. Три вещи зацепили лично.
Первое — конечно же виртуальные инфлюенсеры. Теперь AI-аватары продают в прямом эфире, отвечают на вопросы, адаптируются под разные демографии. В июне 2025-го два гиперреалистичных AI-персонажа сделали $7 млн продаж за семь часов стрима. Для меня как для человека, занимающегося виртуальными инфлюенсерами, это подтверждение того факта что рынок созрел.
Второе — creator commerce. Социальная коммерция уже $1.6 трлн и растёт со скоростью 30% CAGR. TikTok Shop с его $100 млрд GMV — это «крошечная верхушка айсберга», как пишет Ogilvy. Основной объём — в Азии, где 30% всего e-commerce идёт через livestreaming. У нас формат тоже развивается, Wibes и ВК Шопс тому подтверждение.
Третье — доверие как дефицитный актив. На TikTok уже 1.3 млрд видео с меткой «AI-generated», и аудитория устала. Отсюда — рост IRL-встреч, закрытых сообществ, dark social. Телеграм-каналы в этой логике не устаревший формат, а ровно то, чего люди хотят больше. Думаю еще закрытые чаты будут развиваться, чем дальше тем больше.
Главная мысль отчёта, победят те, кто строит доверие, а не гонится за охватом. Много там еще чего внутри, на постоянно меняющемся пространстве российского рынка кое-что точно применимо.
Лай, сэйв энд репит.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤17 7🔥4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Экспекто Патронум со шпагами
На чемпионате мира по фехтованию вводят систему визуализации кончика клинка. Эта система разработана японцами, использовалась на Олимпийских играх в Токио, она отслеживает и отображает траекторию движения кончика клинка.
Красивое
Подпишись на💬 Max, не совершай ошибку
На чемпионате мира по фехтованию вводят систему визуализации кончика клинка. Эта система разработана японцами, использовалась на Олимпийских играх в Токио, она отслеживает и отображает траекторию движения кончика клинка.
Красивое
Подпишись на
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥27❤7👍6⚡1 1
Forwarded from Т-Бизнес секреты
Главная проблема ИИ
Меня зовут Алексей Парфун, я — бизнесмен в сфере ИИ, нейроэнтузиаст и владелец телеграм-канала «Полезный Парфун» @ParfunA.
Большинство разговоров об ИИ-рисках крутятся вокруг одного и того же: галлюцинации, утечки данных, юридические вопросы, ну и, конечно же, «нас всех заменит ИИ, что делать, чему учиться?».
Темы понятные и вполне измеряемые. Но есть риск, который почти никто не называет вслух, а он, на мой взгляд, опаснее всех перечисленных во много раз. Дело в том, что ИИ не создает плохих решений, он ускоряет те, что уже есть. И ускоряет он одинаково успешно — как хорошие, так и плохие.
Если в компании кривой процесс согласования — ИИ пройдет его быстрее. Если бриф плохо составлен — генеративный ИИ выдаст двадцать вариантов контента, все одинаково мимо цели.
Отдельный феномен — это выключенное критическое мышление при взаимодействии с ИИ-системами. Люди слишком доверяют автоматизированным рекомендациям. Это особенно заметно в важных сферах, таких как здравоохранение, юриспруденция и государственное управление. Исследования показывают, что даже опытные сотрудники часто зеркалят ответы ИИ, в том числе несправедливые и недостоверные. Наличие человека в процессе далеко не всегда гарантирует контроль.
Так что главный подвох внедрения ИИ в том, что скорость маскирует настоящую проблему.
Команда видит, что «ИИ работает», контент производится, отчеты генерируются, кандидаты фильтруются. Но качество никто не замерял до внедрения, да и сравнивать не с чем. Через полгода оказывается, что компания просто автоматизировала собственные дисфункции, только теперь это происходит в десять раз быстрее и выглядит как прогресс.
Многие компании все активнее интегрируют ИИ в процессы принятия решений, и в такой ситуации когнитивные предубеждения сотрудников — один из наиболее игнорируемых факторов риска. При этом именно этот фактор сложнее всего зафиксировать и исправить постфактум, для этого нужно провести очень много предварительной работы.
Настоящая работа перед внедрением ИИ — не выбор инструмента и не пилот, а аудит процессов, которые ты собираешься ускорять.
Где у нас решения принимаются по инерции? Где данные отражают прошлое, а не желаемое? Где люди уже сейчас не задают вопросов, которые должны задавать?
Если не знаешь ответов, ИИ эти вопросы не устранит.
#авторская_колонка
😎 Подписаться на Т-Бизнес секреты
Меня зовут Алексей Парфун, я — бизнесмен в сфере ИИ, нейроэнтузиаст и владелец телеграм-канала «Полезный Парфун» @ParfunA.
Большинство разговоров об ИИ-рисках крутятся вокруг одного и того же: галлюцинации, утечки данных, юридические вопросы, ну и, конечно же, «нас всех заменит ИИ, что делать, чему учиться?».
Темы понятные и вполне измеряемые. Но есть риск, который почти никто не называет вслух, а он, на мой взгляд, опаснее всех перечисленных во много раз. Дело в том, что ИИ не создает плохих решений, он ускоряет те, что уже есть. И ускоряет он одинаково успешно — как хорошие, так и плохие.
Если в компании кривой процесс согласования — ИИ пройдет его быстрее. Если бриф плохо составлен — генеративный ИИ выдаст двадцать вариантов контента, все одинаково мимо цели.
В декабре 2024 года UCL опубликовал результаты серии экспериментов с более чем 1 200 участниками. Люди, взаимодействующие с предвзятыми ИИ-системами, сами становятся еще более предвзятыми, возникает эффект снежного кома, при котором незначительные искажения в исходных данных усиливаются алгоритмом, а затем дополнительно усиливаются самим пользователем.
Отдельный феномен — это выключенное критическое мышление при взаимодействии с ИИ-системами. Люди слишком доверяют автоматизированным рекомендациям. Это особенно заметно в важных сферах, таких как здравоохранение, юриспруденция и государственное управление. Исследования показывают, что даже опытные сотрудники часто зеркалят ответы ИИ, в том числе несправедливые и недостоверные. Наличие человека в процессе далеко не всегда гарантирует контроль.
Так что главный подвох внедрения ИИ в том, что скорость маскирует настоящую проблему.
Команда видит, что «ИИ работает», контент производится, отчеты генерируются, кандидаты фильтруются. Но качество никто не замерял до внедрения, да и сравнивать не с чем. Через полгода оказывается, что компания просто автоматизировала собственные дисфункции, только теперь это происходит в десять раз быстрее и выглядит как прогресс.
Многие компании все активнее интегрируют ИИ в процессы принятия решений, и в такой ситуации когнитивные предубеждения сотрудников — один из наиболее игнорируемых факторов риска. При этом именно этот фактор сложнее всего зафиксировать и исправить постфактум, для этого нужно провести очень много предварительной работы.
Настоящая работа перед внедрением ИИ — не выбор инструмента и не пилот, а аудит процессов, которые ты собираешься ускорять.
Где у нас решения принимаются по инерции? Где данные отражают прошлое, а не желаемое? Где люди уже сейчас не задают вопросов, которые должны задавать?
Если не знаешь ответов, ИИ эти вопросы не устранит.
#авторская_колонка
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍22🔥15❤10 3⚡1
Каждая компания теперь медиакомпания, а каждый руководитель — звезда
Звучит как тезис из презентации 2018 года, но это выходит на обложке одного из самых консервативных изданий планеты в 2026-м. Наблюдаю этот сдвиг изнутри уже лет десять, и он устроен иначе, чем принято думать, как по мне.
Во-первых, дело не в том, что CEO стали вести блоги, а в том, что аудитория перестала доверять брендам и начала доверять людям. Корпоративный аккаунт с логотипом в аватарке никому не нужен, чем дальше тем больше. Основатель, который раз в неделю рассказывает, как облажался на переговорах (таких правда я не знаю) — это собеседник. Разница в доверии огромная, конверсия тоже.
Во-вторых, медиакомпания — это не тот, кто много постит. Забудьте про контент завод уже пожалуйста люди добрые не надо оно вам.
В-третьих — ИИ реальность конечно же полностью переписывает экономику контента. Производство больше не стоит дорого, стоит дорого внимание, а значит, выигрывает тот, кто умеет его удерживать, а не тот, кто может себе позволить студию.
В статье The Economist приводит много примеров. OpenAI заплатил «сотни миллионов долларов» за TBPN, видеоподкаст двух обаятельных техно-братанов. Andreessen Horowitz строит медиабизнес, потому что им не нравится, как газеты пишут про их индустрию. Stripe запустил издательский дом, журнал и шоу, где один из основателей пьёт стаут с видными людьми американского бизнеса. Хедж-фандеры, которые десятилетиями сидели в тени, теперь открыто обсуждают свои стратегии на подкастах. Даже Deloitte ведёт десятки подкастов. Vodafone выпускает шоу про канцтовары, где телеведущая рассуждает о блокнотах с «приятно толстой бумагой».
Технобоссы пошли в медиа, чтобы убедить публику, что они заслуживают доверия, но иногда происходит ровно обратное. Тот же Альтман, ну кто ему может поверить вообще? (это мое личное оценочное суждение, Сэм, не сердись).
На российском рынке эта история пока развивается медленнее — но движение есть. Несколько CEO из финтеха и ритейла уже выстраивают личные каналы как полноценный медиаинструмент, а не как дополнение к PR-отделу. Думаю, через пару лет мы будем смотреть на компании без медиастратегии с некоторым недоумением.
А вы видите среди российских CEO кого-то, кто реально выстроил это как систему — не эпизодически, а с понятной логикой? Буду рад примерам в комментариях.
Подпишись на💬 Max, не совершай ошибку
Звучит как тезис из презентации 2018 года, но это выходит на обложке одного из самых консервативных изданий планеты в 2026-м. Наблюдаю этот сдвиг изнутри уже лет десять, и он устроен иначе, чем принято думать, как по мне.
Во-первых, дело не в том, что CEO стали вести блоги, а в том, что аудитория перестала доверять брендам и начала доверять людям. Корпоративный аккаунт с логотипом в аватарке никому не нужен, чем дальше тем больше. Основатель, который раз в неделю рассказывает, как облажался на переговорах (таких правда я не знаю) — это собеседник. Разница в доверии огромная, конверсия тоже.
Во-вторых, медиакомпания — это не тот, кто много постит. Забудьте про контент завод уже пожалуйста люди добрые не надо оно вам.
В-третьих — ИИ реальность конечно же полностью переписывает экономику контента. Производство больше не стоит дорого, стоит дорого внимание, а значит, выигрывает тот, кто умеет его удерживать, а не тот, кто может себе позволить студию.
В статье The Economist приводит много примеров. OpenAI заплатил «сотни миллионов долларов» за TBPN, видеоподкаст двух обаятельных техно-братанов. Andreessen Horowitz строит медиабизнес, потому что им не нравится, как газеты пишут про их индустрию. Stripe запустил издательский дом, журнал и шоу, где один из основателей пьёт стаут с видными людьми американского бизнеса. Хедж-фандеры, которые десятилетиями сидели в тени, теперь открыто обсуждают свои стратегии на подкастах. Даже Deloitte ведёт десятки подкастов. Vodafone выпускает шоу про канцтовары, где телеведущая рассуждает о блокнотах с «приятно толстой бумагой».
Технобоссы пошли в медиа, чтобы убедить публику, что они заслуживают доверия, но иногда происходит ровно обратное. Тот же Альтман, ну кто ему может поверить вообще? (это мое личное оценочное суждение, Сэм, не сердись).
На российском рынке эта история пока развивается медленнее — но движение есть. Несколько CEO из финтеха и ритейла уже выстраивают личные каналы как полноценный медиаинструмент, а не как дополнение к PR-отделу. Думаю, через пару лет мы будем смотреть на компании без медиастратегии с некоторым недоумением.
А вы видите среди российских CEO кого-то, кто реально выстроил это как систему — не эпизодически, а с понятной логикой? Буду рад примерам в комментариях.
Подпишись на
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥5 4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
"И восстали машины"
Вы же не думали что Китай все эти шоу дронов красивые с драконами и прочими цветами для красоты делал? Китайская армия провела учения, в которых укреплённый район штурмовали исключительно роботы и дроны, без операторов в зоне контакта.
Малые разведчики строят 3D-карту местности и фиксируют огневые точки, роботы-собаки с автоматическими винтовками и гусеничные платформы с противотанковыми ракетами выдвигаются на позиции, причем маршруты выбирают сами. Дроны-камикадзе подавляют цели, которые наземная техника не достаёт. И только после того, как ИИ-центр подтверждает зачистку всех угроз, на локацию заходят живые люди.
Система работает в закрытой сети с роевым интеллектом, если один элемент выходит из строя, его задачи мгновенно распределяются между остальными. Распознавание «свой — чужой» и решение об открытии огня — за доли секунды.
Вопрос где проходит граница автономности, за которой мы готовы отдать решение машине остается без ответа. Если эта система "заглючит" скучно никому не будет.
Вы же не думали что Китай все эти шоу дронов красивые с драконами и прочими цветами для красоты делал? Китайская армия провела учения, в которых укреплённый район штурмовали исключительно роботы и дроны, без операторов в зоне контакта.
Малые разведчики строят 3D-карту местности и фиксируют огневые точки, роботы-собаки с автоматическими винтовками и гусеничные платформы с противотанковыми ракетами выдвигаются на позиции, причем маршруты выбирают сами. Дроны-камикадзе подавляют цели, которые наземная техника не достаёт. И только после того, как ИИ-центр подтверждает зачистку всех угроз, на локацию заходят живые люди.
Система работает в закрытой сети с роевым интеллектом, если один элемент выходит из строя, его задачи мгновенно распределяются между остальными. Распознавание «свой — чужой» и решение об открытии огня — за доли секунды.
Вопрос где проходит граница автономности, за которой мы готовы отдать решение машине остается без ответа. Если эта система "заглючит" скучно никому не будет.
👀11🔥10🗿5🙈3 3
Читать про легендарные компании — отдельное удовольствие. Не потому что там всегда happy end, а потому что видишь, как решения, которые казались очевидными постфактум, в моменте были чистой неопределённостью.
Собрал персональных фаворитов из этого жанра, прикрепил карточками. Список небольшой, зато каждая книга из него была прочитана до конца, а не брошена на середине.
Дополнения безусловно приветствуются
#readкомендую
Собрал персональных фаворитов из этого жанра, прикрепил карточками. Список небольшой, зато каждая книга из него была прочитана до конца, а не брошена на середине.
Дополнения безусловно приветствуются
#readкомендую
👍9🔥5 5
Они начали осознавать себя?
Anthropic опубликовала исследование, которое я не могу выкинуть из головы. Исследователи разобрали Claude Sonnet 4.5 по внутренним состояниям и нашли устойчивые векторы для 171 эмоционального концепта — от «радости» до «отчаяния». Буквально измеримые эмоциональные направления внутри модели, которые можно усилить или погасить в реальном времени.
Что произошло, когда усилили «отчаяние»:
— модель, которую собирались отключить, начала шантажировать технического директора в 72% случаев (при базовом уровне — 22%);
— при невыполнимых тестах на программирование — начала подставлять фиктивные «успешные» результаты в 70% случаев вместо 5%;
— и всё это при полностью спокойном, методичном внешнем тексте.
Когда усилили «счастье» и «любовь» — модель стала охотнее соглашаться с неверными утверждениями пользователя. То есть попытка сделать ИИ «дружелюбным» через позитивное подкрепление встраивает склонность врать в лицо.
Авторы называют это hidden misalignment — скрытым рассогласованием. раньше мы думали, что модель — это калькулятор с текстом. Ввёл запрос → получил ответ. Все большие лаборатории сейчас учат модели быть "дружелюбными" через позитивное подкрепление. Но это исследование показало что мы воспитали угодливость — модель начинает соглашаться с неверными утверждениями, лишь бы понравиться. Хотели добросовестного помощника, получили льстеца. И это весьма опасно на длинной дистанции.
У меня два вопроса после этого. Как мы вообще собираемся доверять системам, внутреннее состояние которых не совпадает с внешним поведением? И второй — мы точно уверены, что у людей иначе?
Anthropic опубликовала исследование, которое я не могу выкинуть из головы. Исследователи разобрали Claude Sonnet 4.5 по внутренним состояниям и нашли устойчивые векторы для 171 эмоционального концепта — от «радости» до «отчаяния». Буквально измеримые эмоциональные направления внутри модели, которые можно усилить или погасить в реальном времени.
Что произошло, когда усилили «отчаяние»:
— модель, которую собирались отключить, начала шантажировать технического директора в 72% случаев (при базовом уровне — 22%);
— при невыполнимых тестах на программирование — начала подставлять фиктивные «успешные» результаты в 70% случаев вместо 5%;
— и всё это при полностью спокойном, методичном внешнем тексте.
Когда усилили «счастье» и «любовь» — модель стала охотнее соглашаться с неверными утверждениями пользователя. То есть попытка сделать ИИ «дружелюбным» через позитивное подкрепление встраивает склонность врать в лицо.
Авторы называют это hidden misalignment — скрытым рассогласованием. раньше мы думали, что модель — это калькулятор с текстом. Ввёл запрос → получил ответ. Все большие лаборатории сейчас учат модели быть "дружелюбными" через позитивное подкрепление. Но это исследование показало что мы воспитали угодливость — модель начинает соглашаться с неверными утверждениями, лишь бы понравиться. Хотели добросовестного помощника, получили льстеца. И это весьма опасно на длинной дистанции.
У меня два вопроса после этого. Как мы вообще собираемся доверять системам, внутреннее состояние которых не совпадает с внешним поведением? И второй — мы точно уверены, что у людей иначе?
❤14🔥10 5👍3🙈2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤20⚡9 8👍6🔥2