Вчерашнюю субботу я провела на такой заряженной конфе по ML и AI – @turbo_ml_conf, что сегодня проснулась в 5 утра с мыслями о ней и о том, как сделать так, чтобы каждый день находиться в такой атмосфере бесконечного созидания и самой делиться с единомышленниками, и слушать tips and tricks, меняющие угол твоего восприятия и расширяющие горизонт на 100500.
Расписание мне составлял мой AI-ассистент: я попросила его подобрать доклады, которые будут мне полезны для моего сайд-проекта и расширят знания в нужных областях. Ну что ж, в итоге его выбор меня удовлетворил на 97 процентов, без этого я бы беспомощно металась между залами с вытаращенными глазами: хотелось как обычно: всё, везде и сразу.
Когда я получила подтверждение и впервые прочла темы докладов, то почувствовала будто реально вытянула счастливый билет. А в день Х, зайдя в корпус Ломоносовский, это ощущение только усилилось. Атмосфера совместного участия в каком-то немыслимо прекрасном деле окутывала уже со входа.
Все доклады открыли мне много нового, жду записи, чтобы пересмотреть еще раз. И очень надеюсь очутиться на этой конфе через год.
Неизвестно, будет ли такая же атмосфера на будущих мероприятиях, потому что сейчас во мне живет очень редкое чувство, что происходит что-то необыкновенно крутое, и я к этому причастна.
Расписание мне составлял мой AI-ассистент: я попросила его подобрать доклады, которые будут мне полезны для моего сайд-проекта и расширят знания в нужных областях. Ну что ж, в итоге его выбор меня удовлетворил на 97 процентов, без этого я бы беспомощно металась между залами с вытаращенными глазами: хотелось как обычно: всё, везде и сразу.
Когда я получила подтверждение и впервые прочла темы докладов, то почувствовала будто реально вытянула счастливый билет. А в день Х, зайдя в корпус Ломоносовский, это ощущение только усилилось. Атмосфера совместного участия в каком-то немыслимо прекрасном деле окутывала уже со входа.
Все доклады открыли мне много нового, жду записи, чтобы пересмотреть еще раз. И очень надеюсь очутиться на этой конфе через год.
Неизвестно, будет ли такая же атмосфера на будущих мероприятиях, потому что сейчас во мне живет очень редкое чувство, что происходит что-то необыкновенно крутое, и я к этому причастна.
❤1💯1
Первым инсайтом конфы стал актуальный стек для LLM-based applications в 2025 году от head of AI Т-банка Виктора Тарнавского: https://vitya.ai/genai-tech-stack
Виктор Тарнавский
Виктор Тарнавский - Head of AI T-Bank | AI-эксперт и технологический лидер
Директор по AI Т-Банка с опытом более 10 лет в Яндексе. Эксперт по ИИ, больших языковых моделей Gen-T, мобильной разработке и продуктовому менеджменту.
👍1
Про то, что наступит после окончания эры human data, когда человеческие данные будут исчерпаны.
Авторы статьи рассказывают о новой грядущей эре — эре опыта, которая принесет с собой переосмысление взаимодействия с ИИ по мере того, как агенты будут обучаться не на человеческих данных, а на своих собственных действиях и опыте.
Silver, Sutton, Welcome to the Era of Experience — https://storage.googleapis.com/deepmind-media/Era-of-Experience /The Era of Experience Paper.pdf
Статья из доклада Бориса Шапошникова (Т-банк) «Как сэкономить на выборе метода оффлайн-алаймента».
Авторы статьи рассказывают о новой грядущей эре — эре опыта, которая принесет с собой переосмысление взаимодействия с ИИ по мере того, как агенты будут обучаться не на человеческих данных, а на своих собственных действиях и опыте.
Silver, Sutton, Welcome to the Era of Experience — https://storage.googleapis.com/deepmind-media/Era-of-Experience /The Era of Experience Paper.pdf
Статья из доклада Бориса Шапошникова (Т-банк) «Как сэкономить на выборе метода оффлайн-алаймента».
👍1🔥1
Mamba_2312.00752v2.pdf
1.1 MB
Утром рисечила новый тип архитектуры моделей, который придет на смену трансформерам — Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces.
Mamba относится к классу State Space Models (SSM) — моделей, которые работают не через многослойное внимание (как трансформеры), а через состояния, обновляемые пошагово.
Трансформеры как GPT, LLaMA стали стандартом для LLM, но у них есть фундаментальные минусы:
• Квадратичная сложность self-attention: для окна в 100k токенов цена вычислений и памяти огромна.
• Нет настоящей “долгой памяти” — модель видит только фиксированное окно.
• Сложно переносить на мобильные и edge-устройства (нужен огромный VRAM).
Mamba — это архитектура на основе селективных State Space Models (SSM), которая:
• Масштабируется линейно по длине последовательности (O(n)),
• Динамически обновляет внутреннее состояние (не хранит всё прошлое явно, а выбирает, что оставить),
• Может работать со сверхдлинными контекстами (миллионы токенов),
• При сопоставимой или лучшей точности быстрее и компактнее трансформеров.
Эта новая архитектура моделей была предложена в статье “Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces” (2023, Albert Gu и коллеги из Carnegie Mellon + Stanford).
Mamba относится к классу State Space Models (SSM) — моделей, которые работают не через многослойное внимание (как трансформеры), а через состояния, обновляемые пошагово.
Трансформеры как GPT, LLaMA стали стандартом для LLM, но у них есть фундаментальные минусы:
• Квадратичная сложность self-attention: для окна в 100k токенов цена вычислений и памяти огромна.
• Нет настоящей “долгой памяти” — модель видит только фиксированное окно.
• Сложно переносить на мобильные и edge-устройства (нужен огромный VRAM).
Mamba — это архитектура на основе селективных State Space Models (SSM), которая:
• Масштабируется линейно по длине последовательности (O(n)),
• Динамически обновляет внутреннее состояние (не хранит всё прошлое явно, а выбирает, что оставить),
• Может работать со сверхдлинными контекстами (миллионы токенов),
• При сопоставимой или лучшей точности быстрее и компактнее трансформеров.
Эта новая архитектура моделей была предложена в статье “Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces” (2023, Albert Gu и коллеги из Carnegie Mellon + Stanford).
Как ИИ влияет на само понятие бренда? Максимально мощно. Я держу в руках две зубные пасты: вечернюю и утреннюю, выбранные по отзывам от биохакеров.
Биохакеры не рекомендуют конкретные бренды, а рассказывают об атрибутах пасты, составе и действии, которые оказывает тот или иной элемент пасты на зубы, и какие он закрывает потребности.
Когда я транслирую эти знания своему ассистенту, добавляю свои запросы, прикладываю заключение от своего врача и снимки, мне выдается список паст с такими названиями, которые я никогда не слышала и вряд ли когда-нибудь запомню. Но я точно знаю, что в пасте нет того, что мне не нужно, и есть то, что требуется.
Так я навсегда распрощалась со своей личной эпохой Marvis и отправилась в новую: составов, атрибутов, характеристик продуктов, моих личных запросов и их трансляции своему агенту.
На упаковку я все же посмотрю, но уже после нужного мне состава и приемлемой цены. А если будет время, то уже тогда погружусь в бренд и рекомендательные вселенные инфлюэнсеров.
Биохакеры не рекомендуют конкретные бренды, а рассказывают об атрибутах пасты, составе и действии, которые оказывает тот или иной элемент пасты на зубы, и какие он закрывает потребности.
Когда я транслирую эти знания своему ассистенту, добавляю свои запросы, прикладываю заключение от своего врача и снимки, мне выдается список паст с такими названиями, которые я никогда не слышала и вряд ли когда-нибудь запомню. Но я точно знаю, что в пасте нет того, что мне не нужно, и есть то, что требуется.
Так я навсегда распрощалась со своей личной эпохой Marvis и отправилась в новую: составов, атрибутов, характеристик продуктов, моих личных запросов и их трансляции своему агенту.
На упаковку я все же посмотрю, но уже после нужного мне состава и приемлемой цены. А если будет время, то уже тогда погружусь в бренд и рекомендательные вселенные инфлюэнсеров.
👍2😁1
Forwarded from Макси́м Сурки́з – Создаю продукты
Что же не так с вайб-кодингом и почему он не работает? 🧑💻 Начало тут
Если у нас простой прототипчик или скрипт – всё выглядит как магия. Написал промпт, надиктовал голосом и... вот уже готовая программка, которая запускается без лишних вопросов. Красота!
Но стоит только попробовать втащить ИИ в реальный проект – и вся эта магия превращается в чертов цирк. Код не туда, не так, баги на ровном месте, отладка дольше, чем если бы ты писал сам. В итоге разработчики справедливо матерятся: «да это ж проще руками!».
Почему так происходит? Представьте: в ваш проект заходит новый разработчик. Даже не джун, а сеньор. Только он вообще ничего не знает, ни о продукте, ни о кодовой базе, ни о том, как у вас принято работать. Вы ему вываливаете репозиторий и говорите: «давай, прямо сейчас, времени разбираться нет».
Любой нормальный сеньор при такой постановке задачи пошлёт вас лесом. Но ИИ, в отличие от человека, никуда не уйдёт, он будет послушно генерить код, даже не понимая, что вообще происходит. И, естественно, получится каша.
Вот и весь «секрет провала».
А решение, на самом деле, на поверхности: Spec-Driven Development (SDD). Когда в репозитории больше спеков, описаний, диаграмм и архитектуры, чем самого кода. Когда у ИИ (и у человека) есть всё, чтобы понять, что за проект, зачем он существует, кто его юзает и как он устроен.
ЛЛМки обожают документацию. Они перемалывают мегабайты текстов без нытья и кофе-брейков. В отличие от людей, которые традиционно ненавидят и писать, и читать доки. Даже в Яндексе «сходи, почитай на вики» звучало почти как оскорбление. А ведь там реально зачастую был ответ.
Именно это и есть ключ к нормальной разработке с ИИ. Стартапы уже начали с этого: они пишут спеки в Markdown, а потом буквально «компилируют» их в готовый код. Это как когда-то ругали компиляторы: «фу, какой неэффективный код они пишут». Сейчас попробуй найди хоть одного нормального разработчика, который пишет инструкции для процессора руками.
Всё идёт к тому, что язык программирования перестанет быть главным. Главным будет точная спецификация.
В FAANG так и работают: там на спеки уходит больше времени, чем на сам код. В комментариях я скину пост чувака на Reddit, где он рассказывает, как они используют SDD для разработки с ИИ. Очень рекомендую, as is без маркетингового буллшита.
– В ваших проектах, насколько много документации и спецификаций?
– Лежат ли они рядом с кодом? Или outdated похоронены в Конфлюенсе? ⚰️
Поделитесь в комментариях.
@surkiz_blog
Если у нас простой прототипчик или скрипт – всё выглядит как магия. Написал промпт, надиктовал голосом и... вот уже готовая программка, которая запускается без лишних вопросов. Красота!
Но стоит только попробовать втащить ИИ в реальный проект – и вся эта магия превращается в чертов цирк. Код не туда, не так, баги на ровном месте, отладка дольше, чем если бы ты писал сам. В итоге разработчики справедливо матерятся: «да это ж проще руками!».
Почему так происходит? Представьте: в ваш проект заходит новый разработчик. Даже не джун, а сеньор. Только он вообще ничего не знает, ни о продукте, ни о кодовой базе, ни о том, как у вас принято работать. Вы ему вываливаете репозиторий и говорите: «давай, прямо сейчас, времени разбираться нет».
Любой нормальный сеньор при такой постановке задачи пошлёт вас лесом. Но ИИ, в отличие от человека, никуда не уйдёт, он будет послушно генерить код, даже не понимая, что вообще происходит. И, естественно, получится каша.
Вот и весь «секрет провала».
А решение, на самом деле, на поверхности: Spec-Driven Development (SDD). Когда в репозитории больше спеков, описаний, диаграмм и архитектуры, чем самого кода. Когда у ИИ (и у человека) есть всё, чтобы понять, что за проект, зачем он существует, кто его юзает и как он устроен.
ЛЛМки обожают документацию. Они перемалывают мегабайты текстов без нытья и кофе-брейков. В отличие от людей, которые традиционно ненавидят и писать, и читать доки. Даже в Яндексе «сходи, почитай на вики» звучало почти как оскорбление. А ведь там реально зачастую был ответ.
Именно это и есть ключ к нормальной разработке с ИИ. Стартапы уже начали с этого: они пишут спеки в Markdown, а потом буквально «компилируют» их в готовый код. Это как когда-то ругали компиляторы: «фу, какой неэффективный код они пишут». Сейчас попробуй найди хоть одного нормального разработчика, который пишет инструкции для процессора руками.
Всё идёт к тому, что язык программирования перестанет быть главным. Главным будет точная спецификация.
В FAANG так и работают: там на спеки уходит больше времени, чем на сам код. В комментариях я скину пост чувака на Reddit, где он рассказывает, как они используют SDD для разработки с ИИ. Очень рекомендую, as is без маркетингового буллшита.
– В ваших проектах, насколько много документации и спецификаций?
– Лежат ли они рядом с кодом? Или outdated похоронены в Конфлюенсе? ⚰️
Поделитесь в комментариях.
@surkiz_blog
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
С утра в воскресенье за неспешным завтраком смотрю хорошо сделанный the documentary про Python: https://youtu.be/GfH4QL4VqJ0
YouTube
The Story of Python and how it took over the world | Python: The Documentary
This is the story of the world's most beloved programming language: Python. What began as a side project in Amsterdam during the 1990s became the software powering artificial intelligence, data science and some of the world’s biggest companies. But Python's…
Forwarded from Градиент обреченный (Sergei Averkiev)
OpenAI выложили статистику использования ChatGPT
🔸 ~2,6 миллиарда запросов в день на июль 2025 против ~0,4 миллиарда годом ранее.
🔸 Считали на семпле с мая 2024 по июнь 2025 (Free, Plus и Pro планы).
🔸 70% — запросы не по работе, было 50%.
🔸 80% всех запросов попадают в 3 категории — Practical Guidance (обучение, советы по любым темам), Seeking Information (замена ваб- поиска), Writing (перевод, обработка документов и писем, редактура и т.д.).
🔸 Количество пользователей-девушек растет, с ~20% при запуске до ~52% на сегодня.
🔸 Интересно поделили на Asking («как приручить дракона?») — 49%, Doing («нарисуй мне дракона») — 40% и Expressing («аааа, дракон!») — 11%.
🔸 В аппендиксе есть промпты для классификации, таймлайн запуска моделей, есть, кстати, и глава про то, что такое ChatGPT.
Вообще в отчете есть еще много интересных цифр и графиков во времени, например, как пользователи оценивают диалог следующим сообщением.
👉 Ссылка
🔸 ~2,6 миллиарда запросов в день на июль 2025 против ~0,4 миллиарда годом ранее.
🔸 Считали на семпле с мая 2024 по июнь 2025 (Free, Plus и Pro планы).
🔸 70% — запросы не по работе, было 50%.
🔸 80% всех запросов попадают в 3 категории — Practical Guidance (обучение, советы по любым темам), Seeking Information (замена ваб- поиска), Writing (перевод, обработка документов и писем, редактура и т.д.).
🔸 Количество пользователей-девушек растет, с ~20% при запуске до ~52% на сегодня.
🔸 Интересно поделили на Asking («как приручить дракона?») — 49%, Doing («нарисуй мне дракона») — 40% и Expressing («аааа, дракон!») — 11%.
🔸 В аппендиксе есть промпты для классификации, таймлайн запуска моделей, есть, кстати, и глава про то, что такое ChatGPT.
Вообще в отчете есть еще много интересных цифр и графиков во времени, например, как пользователи оценивают диалог следующим сообщением.
👉 Ссылка
👍2❤1
С Catalina на Linux: как я сама подняла Ubuntu, Docker и n8n на MacBook
Ну и Cursor, наконец🎹
🚀 на днях я воскресила свой старый американский макбук 2012 года с macOS Catalina, на которую уже ничего не ставилось, и даже VScode отвалился. Использовался пенсионер редко для зумов, пошатать что-то. Но железо-то ещё бодрое, и я решила, что он просто обязан и дальше жить долго и продуктивно.
В итоге в выходные:
🔧 накатила вместе с AI-ассистентом на Mac Ubuntu с флешки. После установки лишь немного потанцевала с драйвером Wi-Fi (Broadcom, классика боли), да вернула графику GNOME, потому что она один раз упала. 🤭
🐳 поставила Docker и развернула n8n локально. Теперь у меня на ноуте личный центр автоматизации, который стартует сам при включении.
💻 заодно установила Cursor, наконец.
И всё заиграло: интернет, Docker и локальный n8n, Cursor, PosgreSQL — всё летает! Ноут ожил и стал полезным снова. Теперь уже для моих AI-агентов🐰
Ну и Cursor, наконец
🚀 на днях я воскресила свой старый американский макбук 2012 года с macOS Catalina, на которую уже ничего не ставилось, и даже VScode отвалился. Использовался пенсионер редко для зумов, пошатать что-то. Но железо-то ещё бодрое, и я решила, что он просто обязан и дальше жить долго и продуктивно.
В итоге в выходные:
🐳 поставила Docker и развернула n8n локально. Теперь у меня на ноуте личный центр автоматизации, который стартует сам при включении.
💻 заодно установила Cursor, наконец.
И всё заиграло: интернет, Docker и локальный n8n, Cursor, PosgreSQL — всё летает! Ноут ожил и стал полезным снова. Теперь уже для моих AI-агентов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1🤝1
Вместо того, чтобы настраивать себе красивое рабочее пространство в Cursor, смотреть кино и гулять по осенним бульварам, весь выходной провела во «взрослой магии AI» причем в роли джуна для самой себя.
Несколько часов скучной, но нужной работы: впервые приручила Shortcuts на iPhone (а с айфоном я с его первой версии, поэтому очень удивлялась сегодня, вайбкодя на телефоне🦆 ), вытянула данные из Apple Health, собрала аккуратный JSON, настроила загрузку в Postgre и подняла рабочий workflow в n8n.
Итог: у системы появился первый контур — Intake🌟 , то есть прием данных. Это часть, которая забирает данные из разных источников и складывает их в базу.
Ох, и занудная работа, но именно на ней держатся все будущие магии, которые будут работать уже на меня и моего агента. Ну и заодно по ходу дотюнивала архитектуру и прорабатывала слабые места — тоже полезно.
Несколько часов скучной, но нужной работы: впервые приручила Shortcuts на iPhone (а с айфоном я с его первой версии, поэтому очень удивлялась сегодня, вайбкодя на телефоне
Итог: у системы появился первый контур — Intake
Ох, и занудная работа, но именно на ней держатся все будущие магии, которые будут работать уже на меня и моего агента. Ну и заодно по ходу дотюнивала архитектуру и прорабатывала слабые места — тоже полезно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ну что, кто уже наигрался со своими камео в Sora? Все это одновременно ужасно и прекрасно, как обычно. Кому инвайт? Напомню: Sora создает голос, придумывает по промтам что именно сказать, ну и всё на основе твоего камео — аватара по-старинке.
Что умеет Sora сегодня:
1. Лицо и мимика
— геометрия лица, выражения, повороты головы, улыбка, моргание, поведение глаз.
— создаётся по короткому видео с цифрами (ваша запись).
2. Голос и его подача
— тембр, манера, паузы — чтобы совпадало с визуальной мимикой, если вы добавите аудио.
3. Освещение и фон
— система анализирует свет и контраст, чтобы применять к сценам корректное освещение вашей кожи и черт.
👉 Всё остальное (тело, поза, рост, движения, пропорции) пока не захватывается с камеры.
Это сейчас автоматически синтезируется по дефолтным шаблонам в зависимости от контекста сцены. Ну или промптами задаётся
Что умеет Sora сегодня:
1. Лицо и мимика
— геометрия лица, выражения, повороты головы, улыбка, моргание, поведение глаз.
— создаётся по короткому видео с цифрами (ваша запись).
2. Голос и его подача
— тембр, манера, паузы — чтобы совпадало с визуальной мимикой, если вы добавите аудио.
3. Освещение и фон
— система анализирует свет и контраст, чтобы применять к сценам корректное освещение вашей кожи и черт.
👉 Всё остальное (тело, поза, рост, движения, пропорции) пока не захватывается с камеры.
Это сейчас автоматически синтезируется по дефолтным шаблонам в зависимости от контекста сцены. Ну или промптами задаётся
Аналитика по плейлисту: музыкальный портрет 2025
В моем плейлисте для прогулок и работы уже 620 треков. Я попросила ассистента проанализировать его (выгрузила ему .txt с названиями и исполнителями) и сформировать отчет по жанрам, исполнителям, географии, а также дать аналитику личности. Вот, что вышло:
1. ЖАНРОВОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ (топ-10)
🟢 Электронные жанры (Electronic + Dance + House + Electronica) занимают около 55 %.
🔵 Медитативно-органические направления (New Age + Ambient + Yoga) — примерно 20 %.
🟣 Остальное — инди-поп, альтернатива, джаз и инструментальные композиции
2. ТОП-10 ИСПОЛНИТЕЛЕЙ (по количеству треков
🧩 Ядро вкуса формируют электронные продюсеры и артисты New Age-направления.
Lycoriscoris — японская мелодичная электроника;
Roman Flügel — немецкий интеллектуальный техно-хаус;
Elan Meditation Music и Meditative Mind — инструментальная медитативная линия;
Miharu Koshi — японская синт-поп-авангардистка 1980-х.
3. ГЕОГРАФИЯ
Основные центры:
🇯🇵 Япония (Lycoriscoris, Miharu Koshi, Hiroshi Yoshimura, Howie Lee)
🇩🇪 Германия (Roman Flügel, Christian Löffler, Dauwd)
🇫🇷 Франция (Laure Briard, Para One)
🇬🇧 Великобритания (Henry Green, Marsh, Bonobo, Ólafur Arnalds сотрудничает)
🇺🇸 США (Bluetech, Emancipator, Zero 7, Tycho-сцена)
🇧🇷 и 🇮🇳 — World / New Age-сегмент (Aeoliah, White Sun, Beatriz Natureza Flores)
Плейлист по географии глобален, но смещён в сторону Японии и Европы — чистый саунд, архитектурное мышление, отсутствие агрессии.
ЧАСТЬ 2. АНАЛИТИКА ЛИЧНОСТИ НА ОСНОВЕ СТРУКТУРЫ
1. Сознание системы и дыхания.
Половина плейлиста — электронная архитектура с живыми оттенками.
У тебя мозг «слышит структурно»: важно не событие, а состояние, которое оно создаёт.
2. Между телом и наблюдением.
20 % треков — медитативные практики, нью-эйдж, мантры.
Это контур восстановления и саморегуляции. Ты работаешь с вниманием и ощущением тела через звук; звук — это форма заземления, а не фон.
3. Любопытство к культурам.
Сильный японский и европейский след говорит о твоей чувствительности к эстетике минимализма и чистоты.
Тебя привлекает звук как форма — не для украшения, а как смысл.
4. Эпоха — здесь и сейчас.
60 % треков последних лет показывают живое восприятие современности, но без модной суеты: ты выбираешь тех, кто создаёт не «тренд», а атмосферу.
5. Повторяющиеся имена — якоря внимания.
Elan Meditation Music, Meditative Mind — фоновая терапия, твоя звуковая аптека.
Lycoriscoris, Marsh, Flügel — музыкальные отражения аналитического потока: осознанная концентрация, чистая динамика.
6. Интеграция левого и правого полушария.
У тебя параллельно сосуществуют рациональные (электронные, геометричные) и телесно-эмоциональные (медитативные, вокальные) треки.
🎧 Резюме
Твой музыкальный портрет — это звуковой эквивалент системного мышления с органическим сердцем.
Он соединяет точность формы (Европа, электроника, структура) и восточную плавность (Япония, Нью-Эйдж, мантры).
Ты слышишь мир не через слова, а через частоты — и в них ищешь не истину, а равновесие.
В моем плейлисте для прогулок и работы уже 620 треков. Я попросила ассистента проанализировать его (выгрузила ему .txt с названиями и исполнителями) и сформировать отчет по жанрам, исполнителям, географии, а также дать аналитику личности. Вот, что вышло:
1. ЖАНРОВОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ (топ-10)
🟢 Электронные жанры (Electronic + Dance + House + Electronica) занимают около 55 %.
🔵 Медитативно-органические направления (New Age + Ambient + Yoga) — примерно 20 %.
🟣 Остальное — инди-поп, альтернатива, джаз и инструментальные композиции
2. ТОП-10 ИСПОЛНИТЕЛЕЙ (по количеству треков
🧩 Ядро вкуса формируют электронные продюсеры и артисты New Age-направления.
Lycoriscoris — японская мелодичная электроника;
Roman Flügel — немецкий интеллектуальный техно-хаус;
Elan Meditation Music и Meditative Mind — инструментальная медитативная линия;
Miharu Koshi — японская синт-поп-авангардистка 1980-х.
3. ГЕОГРАФИЯ
Основные центры:
🇯🇵 Япония (Lycoriscoris, Miharu Koshi, Hiroshi Yoshimura, Howie Lee)
🇩🇪 Германия (Roman Flügel, Christian Löffler, Dauwd)
🇫🇷 Франция (Laure Briard, Para One)
🇬🇧 Великобритания (Henry Green, Marsh, Bonobo, Ólafur Arnalds сотрудничает)
🇺🇸 США (Bluetech, Emancipator, Zero 7, Tycho-сцена)
🇧🇷 и 🇮🇳 — World / New Age-сегмент (Aeoliah, White Sun, Beatriz Natureza Flores)
Плейлист по географии глобален, но смещён в сторону Японии и Европы — чистый саунд, архитектурное мышление, отсутствие агрессии.
ЧАСТЬ 2. АНАЛИТИКА ЛИЧНОСТИ НА ОСНОВЕ СТРУКТУРЫ
1. Сознание системы и дыхания.
Половина плейлиста — электронная архитектура с живыми оттенками.
У тебя мозг «слышит структурно»: важно не событие, а состояние, которое оно создаёт.
2. Между телом и наблюдением.
20 % треков — медитативные практики, нью-эйдж, мантры.
Это контур восстановления и саморегуляции. Ты работаешь с вниманием и ощущением тела через звук; звук — это форма заземления, а не фон.
3. Любопытство к культурам.
Сильный японский и европейский след говорит о твоей чувствительности к эстетике минимализма и чистоты.
Тебя привлекает звук как форма — не для украшения, а как смысл.
4. Эпоха — здесь и сейчас.
60 % треков последних лет показывают живое восприятие современности, но без модной суеты: ты выбираешь тех, кто создаёт не «тренд», а атмосферу.
5. Повторяющиеся имена — якоря внимания.
Elan Meditation Music, Meditative Mind — фоновая терапия, твоя звуковая аптека.
Lycoriscoris, Marsh, Flügel — музыкальные отражения аналитического потока: осознанная концентрация, чистая динамика.
6. Интеграция левого и правого полушария.
У тебя параллельно сосуществуют рациональные (электронные, геометричные) и телесно-эмоциональные (медитативные, вокальные) треки.
🎧 Резюме
Твой музыкальный портрет — это звуковой эквивалент системного мышления с органическим сердцем.
Он соединяет точность формы (Европа, электроника, структура) и восточную плавность (Япония, Нью-Эйдж, мантры).
Ты слышишь мир не через слова, а через частоты — и в них ищешь не истину, а равновесие.
Как обычно на вечерней прогулке я с подкастом в ушах, и сейчас это занятная беседа об ИИ как о терапевте с человеком, с которым мы давным давно делили одно медийное пространство. Сегодня Катя Кронгауз — психотерапевт, и беседует с ней в «Запуске завтра» автор подкаста, айтишник (и без пяти минут тоже психотерапевт) Самат Галимов.
Тема для меня интересная, своего AI-агента я разрабатываю, чтобы лучше себя понимать, слышать и проживать жизнь.
Саммари для тех, кто не уверен, надо ли ему это слушать:
ИИ и психотерапия: 5 тезисов
1. лучше всего ложится на алгоритмы КПТ-подход
ИИ способен вести базовые когнитивные диалоги, помогая замечать мысли и эмоции.
2. Главное — тандем.
Живой терапевт работает с глубиной, ИИ — с рутиной и фиксацией состояния.
3. ИИ снижает порог входа.
Можно начать разговор с собой до похода к специалисту.
4. Опасность — в симуляции эмпатии.
ИИ звучит понимающим, но не чувствует. Это важно помнить.
5. Будущее — гибрид.
Терапевт + ИИ = новый формат заботы, где технологии усиливают, а не подменяют человека.
Тема для меня интересная, своего AI-агента я разрабатываю, чтобы лучше себя понимать, слышать и проживать жизнь.
Саммари для тех, кто не уверен, надо ли ему это слушать:
ИИ и психотерапия: 5 тезисов
1. лучше всего ложится на алгоритмы КПТ-подход
ИИ способен вести базовые когнитивные диалоги, помогая замечать мысли и эмоции.
2. Главное — тандем.
Живой терапевт работает с глубиной, ИИ — с рутиной и фиксацией состояния.
3. ИИ снижает порог входа.
Можно начать разговор с собой до похода к специалисту.
4. Опасность — в симуляции эмпатии.
ИИ звучит понимающим, но не чувствует. Это важно помнить.
5. Будущее — гибрид.
Терапевт + ИИ = новый формат заботы, где технологии усиливают, а не подменяют человека.
Apple Podcasts
ИИ-психотерапия. Как машина может помочь людям разобраться в себе
Podcast Episode · Запуск завтра · 16/10/2025 · 53m
👍2
Страх блокирует любопытство
Вы только вдумайтесь в эту фразу. И даже переверните её и опять вдумайтесь. Что я и делаю, стоя в очереди в посольство (догадайтесь, в какое) опять с великолепным подкастом в ушах: сегодня это Себрант с практическими кейсами диалогов с ИИ. Цитата — оттуда
Apple Podcasts
Леша Комиссаров и его ИИ-спутники по жизни, в науке и в образовании
Podcast Episode · Sebrant chatting | Трёп Себранта · 02/10/2025 · 1h 38m
❤1