This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Gemini 3.1 Pro вышла. И это не просто “ещё одна версия”
Google выкатил Gemini 3.1 Pro (пока в preview), и с фокусом на: сложные задачи, длинные цепочки рассуждений, кодинг и агентные сценарии.
Краткие факты:
• Дата релиза: 19 февраля 2026.
• Контекст: до 1M токенов (можно кормить модель целыми репозиториями и пачками документов).
• Бенчмарки: по данным Google, на ARC-AGI-2 результат вырос кратно и в сравнении рядом с GPT-5.2 и Claude Opus 4.6 модель выглядит очень уверенно (но всегда держим в голове: бенчмарки - это сигнал, не приговор).
• Агенты и код: на SWE-Bench Verified модель почти на уровне топ-конкурентов, плюс есть упор на инструментальную работу.
• Неожиданное приятное: умеет генерить кодовую SVG-анимацию, то есть “веб-готовые” анимированные элементы не пикселями, а кодом.
🧭 если вы строите ИИ как слой производительности (процессы, отчёты, разработка, аналитика), то 3.1 Pro стоит хотя бы прогнать на ваших пачке типовых кейсов и сравнить экономику: качество ответа vs стоимость токенов vs время команды на проверку.
Пользуемся - тут:
• Gemini (подписки и доступ): Google AI планы
• Для разработчиков: Vertex AI модель Gemini 3.1 Pro
Источники:
• Анонс Google
• Сравнение по бенчмаркам (разбор)
• Прайсинг Gemini API
https://t.me/archfinance
#ai #gemini #продуктивность #цифров
Google выкатил Gemini 3.1 Pro (пока в preview), и с фокусом на: сложные задачи, длинные цепочки рассуждений, кодинг и агентные сценарии.
Краткие факты:
• Дата релиза: 19 февраля 2026.
• Контекст: до 1M токенов (можно кормить модель целыми репозиториями и пачками документов).
• Бенчмарки: по данным Google, на ARC-AGI-2 результат вырос кратно и в сравнении рядом с GPT-5.2 и Claude Opus 4.6 модель выглядит очень уверенно (но всегда держим в голове: бенчмарки - это сигнал, не приговор).
• Агенты и код: на SWE-Bench Verified модель почти на уровне топ-конкурентов, плюс есть упор на инструментальную работу.
• Неожиданное приятное: умеет генерить кодовую SVG-анимацию, то есть “веб-готовые” анимированные элементы не пикселями, а кодом.
🧭 если вы строите ИИ как слой производительности (процессы, отчёты, разработка, аналитика), то 3.1 Pro стоит хотя бы прогнать на ваших пачке типовых кейсов и сравнить экономику: качество ответа vs стоимость токенов vs время команды на проверку.
Пользуемся - тут:
• Gemini (подписки и доступ): Google AI планы
• Для разработчиков: Vertex AI модель Gemini 3.1 Pro
Источники:
• Анонс Google
• Сравнение по бенчмаркам (разбор)
• Прайсинг Gemini API
https://t.me/archfinance
#ai #gemini #продуктивность #цифров
❤3
Впереди длинные выходные. И это, пожалуй, лучший предлог наконец погрузиться в ИИ не просто «пощупать», а реально прокачаться.
Anthropic выложили на своей Academy (Skilljar) серию курсов: регистрация бесплатная, внутри видео-уроки, практика, а прогресс фиксируется и можно получить сертификат после прохождения.
Я бы смотрел на это не как на «ещё один курс», а как на быстрый способ закрыть один конкретный разрыв в управляемости
📌 6 бесплатных курсов, которые стоит разложить по задачам:
1. Claude Code в действии
Claude Code in Action
2. Работа с Claude API
Claude with the Anthropic API
3. Claude на Amazon Bedrock
Claude in Amazon Bedrock
4. Claude в Google Cloud (Vertex)
Claude with Google Vertex
5. Введение в MCP
Introduction to MCP
6. MCP для продвинутых
MCP Advanced Topics
Как я бы выбрал курс на эти выходные:
• Если вы в разработке и хотите быстрее выпускать фичи: начните с Claude Code.
• Если вы делаете продукты/автоматизацию и вам важна контролируемая интеграция: Claude API.
• Если вы в корп. контуре и живёте в облаках провайдеров: Bedrock или Vertex.
• Если вы строите «агентов» и хотите, чтобы они ходили в системы и данные нормально, с границами доступа: MCP (сначала intro, потом advanced).
Маленький лайфхак, чтобы не бросить на старте :
выберите один измеримый артефакт на выход:
• мини-скрипт,
• прототип агента,
• или список интеграций, которые вы бы сделали по MCP (с владельцами данных и правилами доступа).
Дальше будет легче. Потому что ИИ начинает приносить пользу не тогда, когда «прошёл курс», а когда появляется повторяемый контур: задача - данные - роль - контроль - эффект.
Накидаете в комменты, какой курс берёте? Моя рекомендация- MCP, потому что там как раз про связку «модель + ваши системы», и это самый частый узкий горлышко во внедрениях.
https://t.me/archfinance
#ии #Claude #mcp #цифровизация #архитектура #продукт
Anthropic выложили на своей Academy (Skilljar) серию курсов: регистрация бесплатная, внутри видео-уроки, практика, а прогресс фиксируется и можно получить сертификат после прохождения.
Я бы смотрел на это не как на «ещё один курс», а как на быстрый способ закрыть один конкретный разрыв в управляемости
📌 6 бесплатных курсов, которые стоит разложить по задачам:
1. Claude Code в действии
Claude Code in Action
2. Работа с Claude API
Claude with the Anthropic API
3. Claude на Amazon Bedrock
Claude in Amazon Bedrock
4. Claude в Google Cloud (Vertex)
Claude with Google Vertex
5. Введение в MCP
Introduction to MCP
6. MCP для продвинутых
MCP Advanced Topics
MCP - это стандарт, который помогает «подцеплять» к модели внешние данные и сервисы через MCP-серверы, не превращая каждую интеграцию в отдельный мини-проект. Это как раз про архитектуру внедрения, а не про магию промтов.
Как я бы выбрал курс на эти выходные:
• Если вы в разработке и хотите быстрее выпускать фичи: начните с Claude Code.
• Если вы делаете продукты/автоматизацию и вам важна контролируемая интеграция: Claude API.
• Если вы в корп. контуре и живёте в облаках провайдеров: Bedrock или Vertex.
• Если вы строите «агентов» и хотите, чтобы они ходили в системы и данные нормально, с границами доступа: MCP (сначала intro, потом advanced).
Маленький лайфхак, чтобы не бросить на старте :
выберите один измеримый артефакт на выход:
• мини-скрипт,
• прототип агента,
• или список интеграций, которые вы бы сделали по MCP (с владельцами данных и правилами доступа).
Дальше будет легче. Потому что ИИ начинает приносить пользу не тогда, когда «прошёл курс», а когда появляется повторяемый контур: задача - данные - роль - контроль - эффект.
Накидаете в комменты, какой курс берёте? Моя рекомендация- MCP, потому что там как раз про связку «модель + ваши системы», и это самый частый узкий горлышко во внедрениях.
https://t.me/archfinance
#ии #Claude #mcp #цифровизация #архитектура #продукт
❤4🔥2
Рынок можно читать не через опросы, а через чаты.
Недавно с помощью Claude Cowork я прогнал историю одного рабочего чата за полтора года, чтобы собрать хронологию и написать отчеты по выполненной работе.
В моменте умные люди, конечно, фиксируют все в задачнике, протоколах, письмах. Но потом наступает другой жанр: когда из стопки артефактов надо собрать самолет. Свести в одну линию решения, сроки, кто что сделал, где были риски и почему мы вообще пришли к такому результату.
И тут доехала мысль: тот же прием отлично ложится на исследование рынка.
Если у вас B2B-продукт, то самые честные боли и аргументы часто живут не в презентациях, а в профильных телеграм-чатах: бухгалтеры, логисты, ИБ, маркетологи, финдиры - у каждого свой язык, свои триггеры и свои красные флаги.
Как я бы делал быстрое исследование из чатов
• Находим 5-7 профильных чатов и выгружаем историю (экспорт Telegram).
• Кормим это в Claude Cowork или NotebookLM и просим:
• выделить повторяющиеся ситуации и боли;
• собрать словарь формулировок (как люди реально говорят);
• составить карту тем и частотность;
• выписать типовые возражения и условия покупки;
• найти лидеров мнений и их позиции.
• Дальше превращаем в управленческие артефакты:
• гипотезы продукта,
• контент-план,
• требования к MVP,
• список рисков и ограничений.
Критерий качества
• Любой вывод должен иметь 3-5 ссылок на конкретные фрагменты переписки (цитаты/контекст).
• Гипотеза должна быть сформулирована как проверяемая: “если сделаем X, то получим Y за Z”.
• Возражения должны быть в словах аудитории, не в наших терминах.
В итоге получается не просто “анализ”. Получается управляемая картина: что людям реально мешает, за что они готовы платить, и где выстрелит MVP, а где будут долгие согласования.
https://t.me/archfinance
#ии #исследованиерынка #продукт #b2b #управление #архитектурац
Недавно с помощью Claude Cowork я прогнал историю одного рабочего чата за полтора года, чтобы собрать хронологию и написать отчеты по выполненной работе.
В моменте умные люди, конечно, фиксируют все в задачнике, протоколах, письмах. Но потом наступает другой жанр: когда из стопки артефактов надо собрать самолет. Свести в одну линию решения, сроки, кто что сделал, где были риски и почему мы вообще пришли к такому результату.
И тут доехала мысль: тот же прием отлично ложится на исследование рынка.
Если у вас B2B-продукт, то самые честные боли и аргументы часто живут не в презентациях, а в профильных телеграм-чатах: бухгалтеры, логисты, ИБ, маркетологи, финдиры - у каждого свой язык, свои триггеры и свои красные флаги.
Как я бы делал быстрое исследование из чатов
• Находим 5-7 профильных чатов и выгружаем историю (экспорт Telegram).
• Кормим это в Claude Cowork или NotebookLM и просим:
• выделить повторяющиеся ситуации и боли;
• собрать словарь формулировок (как люди реально говорят);
• составить карту тем и частотность;
• выписать типовые возражения и условия покупки;
• найти лидеров мнений и их позиции.
• Дальше превращаем в управленческие артефакты:
• гипотезы продукта,
• контент-план,
• требования к MVP,
• список рисков и ограничений.
Критерий качества
• Любой вывод должен иметь 3-5 ссылок на конкретные фрагменты переписки (цитаты/контекст).
• Гипотеза должна быть сформулирована как проверяемая: “если сделаем X, то получим Y за Z”.
• Возражения должны быть в словах аудитории, не в наших терминах.
В итоге получается не просто “анализ”. Получается управляемая картина: что людям реально мешает, за что они готовы платить, и где выстрелит MVP, а где будут долгие согласования.
https://t.me/archfinance
#ии #исследованиерынка #продукт #b2b #управление #архитектурац
🔥7❤2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Seedance 2: миф о «игрушке» или новый инструмент для продакшна?
На прошлой неделе посмотрел, что люди делают на Seedance 2. И, честно, это уже не про «баловство с нейросетями».
Коротко, что это за зверь.
Seedance 2 - модель для text-to-video и image-to-video генерации с упором на:
• стабильность персонажей в кадре
• контроль камеры
• более «киношный» свет и глубину сцены
• длинные ролики без развала логики
По отзывам в X и Reddit, ключевой скачок - консистентность. Раньше герои «плыли», сейчас сцены держатся 10-20 секунд без заметной деградации.
Что принципиально важно не для креаторов, а для бизнеса.
📊 Экономика продакшна
Если 30-секундный концепт раньше стоил сотни тысяч рублей, сейчас его можно собрать за часы. Это снижает вход в тест гипотез.
🧱 Архитектура контента
Теперь маркетинг может строиться как фабрика:
идея → сценарий → генерация → A/B → масштабирование.
Без съёмочной группы на старте.
🛡️ Риск-контур
Но!
Правообладатели, дипфейки, бренд-риски никуда не делись. Если компания не выстроила политику по генеративному видео, она будет догонять скандалы.
🎯 Стратегический выбор
Это не «заменит ли ИИ студии».
Вопрос другой: кто быстрее встроит это в пайплайн тестирования гипотез и сократит время от идеи до рынка.
Если по-простому: Seedance 2 - это не про красивую картинку. Это про скорость проверки идей.
И вот тут начинается управленческая часть.
У кого будет система, тот и выиграет.
#ИИ #видеогенерация #стратегия #digitaltransformation
https://t.me/archfinance
На прошлой неделе посмотрел, что люди делают на Seedance 2. И, честно, это уже не про «баловство с нейросетями».
Коротко, что это за зверь.
Seedance 2 - модель для text-to-video и image-to-video генерации с упором на:
• стабильность персонажей в кадре
• контроль камеры
• более «киношный» свет и глубину сцены
• длинные ролики без развала логики
По отзывам в X и Reddit, ключевой скачок - консистентность. Раньше герои «плыли», сейчас сцены держатся 10-20 секунд без заметной деградации.
Что принципиально важно не для креаторов, а для бизнеса.
📊 Экономика продакшна
Если 30-секундный концепт раньше стоил сотни тысяч рублей, сейчас его можно собрать за часы. Это снижает вход в тест гипотез.
🧱 Архитектура контента
Теперь маркетинг может строиться как фабрика:
идея → сценарий → генерация → A/B → масштабирование.
Без съёмочной группы на старте.
🛡️ Риск-контур
Но!
Правообладатели, дипфейки, бренд-риски никуда не делись. Если компания не выстроила политику по генеративному видео, она будет догонять скандалы.
🎯 Стратегический выбор
Это не «заменит ли ИИ студии».
Вопрос другой: кто быстрее встроит это в пайплайн тестирования гипотез и сократит время от идеи до рынка.
Если по-простому: Seedance 2 - это не про красивую картинку. Это про скорость проверки идей.
И вот тут начинается управленческая часть.
У кого будет система, тот и выиграет.
#ИИ #видеогенерация #стратегия #digitaltransformation
https://t.me/archfinance
❤3
Ультимативный список ИИ-инструментов. Но есть нюанс 📌
В сеть выкатили подборку «лучших нейронок под всё». Презентации, письма, видео, агенты, код - ощущение, что закрыты почти все функции цифровой компании.
Сохранить можно. Но полезнее смотреть на это как на карту управленческих контуров: где ускоряем решения, где снижаем риск, где экономим время.
1) Коммуникации и упаковка смысла
➡️ Презентации
▫️ Gamma
▫️ Pitch
▫️ Slides AI
▫️ GenPPT
➡️ Тексты
▫️ Rytr
▫️ Claude
➡️ Редактура и фактчекинг
▫️ Grammarly
▫️ QuillBot
▫️ Ideogram
➡️ Контент-планы
▫️ Publer
▫️ Sapling
2) Созвоны, почта, календарь
➡️ Выжимка встреч
▫️ Granola
▫️ Fathom
➡️ Почта и автоответы
▫️ Cora
▫️ Shortwave
▫️ Lavender
➡️ Планирование времени
▫️ Reclaim
3) Агенты и автоматизация процессов
➡️ ИИ-агенты
▫️ Lindy
▫️ Zapier Chatbots
➡️ Сайты и лендинги
▫️ Wix
➡️ Вайб-кодинг
▫️ Replit
▫️ Base44
4) Видео, звук, аватары
➡️ ИИ-аватары
▫️ HeyGen
▫️ Argil
➡️ Звук и музыка
▫️ Suno
▫️ Udio
▫️ ElevenLabs
➡️ Видео - генерация и монтаж
▫️ Invideo AI
▫️ Gemini Veo
▫️ Runway
▫️ Pika
▫️ Kling AI
5) Поиск знаний и найм
➡️ Академический и экспертный поиск
▫️ Perplexity
▫️ Gemini
▫️ Doclingo
▫️ Consensus
➡️ Работа с резюме
▫️ Zoho Recruit
▫️ Teal
Ключевая мысль: инструмент сам по себе не создаёт ценность. Её даёт связка: цель -> процесс -> данные -> метрика эффекта и ответственный.
Сохраните список, а внедряйте по 1-2 контура, где эффект можно посчитать (время, деньги, риск).
#ии #цифроваятрансформация #управление #архитектурабизнеса
https://t.me/archfinance
В сеть выкатили подборку «лучших нейронок под всё». Презентации, письма, видео, агенты, код - ощущение, что закрыты почти все функции цифровой компании.
Сохранить можно. Но полезнее смотреть на это как на карту управленческих контуров: где ускоряем решения, где снижаем риск, где экономим время.
1) Коммуникации и упаковка смысла
➡️ Презентации
▫️ Gamma
▫️ Pitch
▫️ Slides AI
▫️ GenPPT
➡️ Тексты
▫️ Rytr
▫️ Claude
➡️ Редактура и фактчекинг
▫️ Grammarly
▫️ QuillBot
▫️ Ideogram
➡️ Контент-планы
▫️ Publer
▫️ Sapling
2) Созвоны, почта, календарь
➡️ Выжимка встреч
▫️ Granola
▫️ Fathom
➡️ Почта и автоответы
▫️ Cora
▫️ Shortwave
▫️ Lavender
➡️ Планирование времени
▫️ Reclaim
3) Агенты и автоматизация процессов
➡️ ИИ-агенты
▫️ Lindy
▫️ Zapier Chatbots
➡️ Сайты и лендинги
▫️ Wix
➡️ Вайб-кодинг
▫️ Replit
▫️ Base44
4) Видео, звук, аватары
➡️ ИИ-аватары
▫️ HeyGen
▫️ Argil
➡️ Звук и музыка
▫️ Suno
▫️ Udio
▫️ ElevenLabs
➡️ Видео - генерация и монтаж
▫️ Invideo AI
▫️ Gemini Veo
▫️ Runway
▫️ Pika
▫️ Kling AI
5) Поиск знаний и найм
➡️ Академический и экспертный поиск
▫️ Perplexity
▫️ Gemini
▫️ Doclingo
▫️ Consensus
➡️ Работа с резюме
▫️ Zoho Recruit
▫️ Teal
Ключевая мысль: инструмент сам по себе не создаёт ценность. Её даёт связка: цель -> процесс -> данные -> метрика эффекта и ответственный.
Сохраните список, а внедряйте по 1-2 контура, где эффект можно посчитать (время, деньги, риск).
#ии #цифроваятрансформация #управление #архитектурабизнеса
https://t.me/archfinance
❤4🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Раньше я уже писал про Physical AI — про то, как ИИ вылезает из чата в реальный мир.
Тогда гуманоидные роботы выглядели… ну честно — неуклюже.
Переступили, помахали руками, “ура, ходит”.
А теперь — кульбиты, синхронные танцы, акробатика. И это уже не “демо из лаборатории”, а шоу на уровне массовой культуры.
И вот тут у меня двойное чувство:
С одной стороны — поражает.
Мы реально наблюдаем, как “железо” учится двигаться почти как живое.
С другой — пугает.
Потому что представьте: в руках у него не красивые шарики-фонарики и не реквизит… а что-то опасное.
Короче: шухер не в том, что роботы танцуют.
Шухер в том, что они научились управлять телом.
А дальше вопрос только один: кто и зачем будет этим управлять?
Тогда гуманоидные роботы выглядели… ну честно — неуклюже.
Переступили, помахали руками, “ура, ходит”.
А теперь — кульбиты, синхронные танцы, акробатика. И это уже не “демо из лаборатории”, а шоу на уровне массовой культуры.
И вот тут у меня двойное чувство:
С одной стороны — поражает.
Мы реально наблюдаем, как “железо” учится двигаться почти как живое.
С другой — пугает.
Потому что представьте: в руках у него не красивые шарики-фонарики и не реквизит… а что-то опасное.
Короче: шухер не в том, что роботы танцуют.
Шухер в том, что они научились управлять телом.
А дальше вопрос только один: кто и зачем будет этим управлять?
❤5
⚡️ Google заметно усилил Opal: no-code конструктор стал «агентным»
24 февраля 2026 Google Labs обновили Opal: раньше это был no-code конструктор мини-приложений и цепочек шагов, а теперь внутри появился agent step. Задаёте цель, дальше агент сам строит план и подбирает инструменты.
Что добавили и почему это важно:
• Планирование и выбор инструментов: меньше ручной «склейки» между шагами. Агент может сам подключать веб-поиск и другие действия.
• Память между сессиями: один раз зафиксировали предпочтения или список задач, дальше Opal не просит это каждый раз заново.
• Интерактивный чат: если данных не хватает, агент задаёт вопрос и ждёт ответа.
• Динамическая маршрутизация: можно задать несколько веток и критерии, а агент выберет правильный путь (например: новый клиент или действующий).
📌 Управленческий смысл простой: это переход от «автоматизации шага» к «автоматизации результата».
Но важный нюанс: no-code не отменяет ответственность. Чтобы не автоматизировать хаос, держите 3 контура:
• Цель: что считается готовым результатом (формат, качество, срок).
• Данные: что агенту можно читать и куда можно писать.
• Контроль: где нужен стоп-кран, проверка и журнал действий.
Практика для старта:
• выберите 1 процесс, где много рутины и понятный выход (бриф к встрече, черновик письма, мониторинг новостей по теме, шаблон отчёта).
• поставьте лимиты по шагам и времени, включите логирование.
• назначьте владельца процесса и человека на финальную проверку.
Если всё сделать аккуратно, экономика быстро сходится: меньше ручной сборки, быстрее тест гипотез, выше повторяемость без потери контроля.
Источники:
• Google Labs: Build dynamic agentic workflows in Opal
• TechCrunch: Google adds a way to create automated workflows to Opal
• InfoWorld: Google adds AI agent to Opal mini-app builder
Соберите один «агентный» workflow под свою работу и честно замерьте, сколько ручного труда он убирает.
https://t.me/archfinance
#ИИ #автоматизация #управление #архитектура #продуктивность
24 февраля 2026 Google Labs обновили Opal: раньше это был no-code конструктор мини-приложений и цепочек шагов, а теперь внутри появился agent step. Задаёте цель, дальше агент сам строит план и подбирает инструменты.
Что добавили и почему это важно:
• Планирование и выбор инструментов: меньше ручной «склейки» между шагами. Агент может сам подключать веб-поиск и другие действия.
• Память между сессиями: один раз зафиксировали предпочтения или список задач, дальше Opal не просит это каждый раз заново.
• Интерактивный чат: если данных не хватает, агент задаёт вопрос и ждёт ответа.
• Динамическая маршрутизация: можно задать несколько веток и критерии, а агент выберет правильный путь (например: новый клиент или действующий).
📌 Управленческий смысл простой: это переход от «автоматизации шага» к «автоматизации результата».
Но важный нюанс: no-code не отменяет ответственность. Чтобы не автоматизировать хаос, держите 3 контура:
• Цель: что считается готовым результатом (формат, качество, срок).
• Данные: что агенту можно читать и куда можно писать.
• Контроль: где нужен стоп-кран, проверка и журнал действий.
Практика для старта:
• выберите 1 процесс, где много рутины и понятный выход (бриф к встрече, черновик письма, мониторинг новостей по теме, шаблон отчёта).
• поставьте лимиты по шагам и времени, включите логирование.
• назначьте владельца процесса и человека на финальную проверку.
Если всё сделать аккуратно, экономика быстро сходится: меньше ручной сборки, быстрее тест гипотез, выше повторяемость без потери контроля.
Источники:
• Google Labs: Build dynamic agentic workflows in Opal
• TechCrunch: Google adds a way to create automated workflows to Opal
• InfoWorld: Google adds AI agent to Opal mini-app builder
Соберите один «агентный» workflow под свою работу и честно замерьте, сколько ручного труда он убирает.
https://t.me/archfinance
#ИИ #автоматизация #управление #архитектура #продуктивность
❤2🔥1
📌 Когда заявку на тендер отклоняют из-за 1 параметра, это всегда обиднее всего.
Потому что часто это не «плохое предложение», а «где-то в строке 47 не попали в допуск».
Я выложил статью о том, как мы сделали сервис, который сравнивает ТЗ заказчика и техническое предложение поставщика не по буквам, а по смыслу: «не менее», «не более», «97±3», диапазоны, проценты, многомерные размеры, ГОСТы.
Что внутри:
• чтение документов в любом виде: Excel, Word, PDF, включая сканы (через распознавание);
• сопоставление позиций, даже когда нумерация «поехала» или её нет;
• разбор на уровне параметров: где совпало, где не совпало и почему;
• статусы: соответствует / не соответствует / требует проверки / нет в ТП.
Это и про экономику, и про риск-контур. До 200 позиций сервис разбирает за минуты, а не за вечер ручной сверки. И главное: видно, что именно исправить до подачи заявки.
Ссылка на статью: Как мы научили машину читать тендерную документацию
https://t.me/archfinance
#тендеры #закупки #автоматизация #управление_рисками #финансы@archfinance
Потому что часто это не «плохое предложение», а «где-то в строке 47 не попали в допуск».
Я выложил статью о том, как мы сделали сервис, который сравнивает ТЗ заказчика и техническое предложение поставщика не по буквам, а по смыслу: «не менее», «не более», «97±3», диапазоны, проценты, многомерные размеры, ГОСТы.
Что внутри:
• чтение документов в любом виде: Excel, Word, PDF, включая сканы (через распознавание);
• сопоставление позиций, даже когда нумерация «поехала» или её нет;
• разбор на уровне параметров: где совпало, где не совпало и почему;
• статусы: соответствует / не соответствует / требует проверки / нет в ТП.
Это и про экономику, и про риск-контур. До 200 позиций сервис разбирает за минуты, а не за вечер ручной сверки. И главное: видно, что именно исправить до подачи заявки.
Ссылка на статью: Как мы научили машину читать тендерную документацию
https://t.me/archfinance
#тендеры #закупки #автоматизация #управление_рисками #финансы@archfinance
👍5❤2🆒2
Direct-to-Silicon: когда модель становится чипом
Рано или поздно в инференсе должны были появиться решения, которые перестают играть в универсальность и бьют прямо в узкое горлышко: память.
Taalas (команда с корнями в Tenstorrent) показали HC1: Llama 3.1 8B не “загружается” в ускоритель, она в него вшита. Веса и вычисление живут в одном куске кремния. Без HBM, без сложной упаковки, 3D-стека и жидкостного охлаждения.
Цифры, заявленные ими, звучат дерзко:
• 17 000 токенов/сек на пользователя на Llama 3.1 8B
• почти 10x быстрее, 20x дешевле в сборке, 10x экономнее по энергии
Важно: это не только слайды. Есть публичное демо, можно “потрогать” скорость руками.
Нюанс понятный: ASIC всегда про выбор. Один чип = одна базовая модель. Но тут оставили зазор для управляемости:
• поддержка LoRA-адаптеров (тонкая настройка без перепайки кремния)
• настраиваемое контекстное окно
📌 Что это меняет на уровне экономики и стратегии
Если у вас есть стабильный поток запросов и понятная модель (контакт-центр, ассистент в продукте, поиск по базе знаний), то инференс из переменной статьи расходов превращается в предсказуемый “производственный контур”. Быстрее ответ, ниже цена токена, меньше требований к инфраструктуре.
🛡️ Что бы я проверял перед тем, как радоваться
• живет ли модель 6-12 месяцев без смены архитектуры
• есть ли план обновления: новый кремний вместо бесконечных оптимизаций софта
• кто владеет качеством: квантовка, LoRA, тесты, мониторинг деградации
Весной обещают средний reasoning-модель на той же платформе HC1, зимой - фронтир на следующем поколении HC2. Если темп сохранится, рынок железа для инференса начнет перекраиваться на глазах.
Ссылки:
• Анонс
• Демо
t.me/archfinance
#инференс #железо #стратегия #ИИ
Рано или поздно в инференсе должны были появиться решения, которые перестают играть в универсальность и бьют прямо в узкое горлышко: память.
Taalas (команда с корнями в Tenstorrent) показали HC1: Llama 3.1 8B не “загружается” в ускоритель, она в него вшита. Веса и вычисление живут в одном куске кремния. Без HBM, без сложной упаковки, 3D-стека и жидкостного охлаждения.
Цифры, заявленные ими, звучат дерзко:
• 17 000 токенов/сек на пользователя на Llama 3.1 8B
• почти 10x быстрее, 20x дешевле в сборке, 10x экономнее по энергии
Важно: это не только слайды. Есть публичное демо, можно “потрогать” скорость руками.
Нюанс понятный: ASIC всегда про выбор. Один чип = одна базовая модель. Но тут оставили зазор для управляемости:
• поддержка LoRA-адаптеров (тонкая настройка без перепайки кремния)
• настраиваемое контекстное окно
📌 Что это меняет на уровне экономики и стратегии
Если у вас есть стабильный поток запросов и понятная модель (контакт-центр, ассистент в продукте, поиск по базе знаний), то инференс из переменной статьи расходов превращается в предсказуемый “производственный контур”. Быстрее ответ, ниже цена токена, меньше требований к инфраструктуре.
🛡️ Что бы я проверял перед тем, как радоваться
• живет ли модель 6-12 месяцев без смены архитектуры
• есть ли план обновления: новый кремний вместо бесконечных оптимизаций софта
• кто владеет качеством: квантовка, LoRA, тесты, мониторинг деградации
Весной обещают средний reasoning-модель на той же платформе HC1, зимой - фронтир на следующем поколении HC2. Если темп сохранится, рынок железа для инференса начнет перекраиваться на глазах.
Ссылки:
• Анонс
• Демо
t.me/archfinance
#инференс #железо #стратегия #ИИ
🔥1
Seedream 5.0 Lite от ByteDance: что полезного для работы с визуалом
Если вы используете генерацию картинок не «поиграться», а как часть контент-процесса, Seedream 5.0 Lite стоит потестировать.
📌 Что заявлено и что реально удобно в ежедневной работе:
«Deep thinking» + опциональный веб-поиск: проще формулировать задачу словами, а не собирать пачку референсов заранее.
Помимо text-to-image есть редактирование по инструкции (image-to-image) и поддержка нескольких референсов - удобно для серии материалов в одном стиле.
В разных интеграциях разные лимиты по разрешению: это нормально, зависит от площадки.
Где попробовать прямо сейчас:
Replicate
Freepik
CapCut
ComfyUI
Мини-тест на 10 минут:
1️⃣Возьмите один промпт.
2️⃣Сгенерируйте 3 сцены: «продукт», «персонаж», «обложка/постер».
3️⃣Проверьте: держит ли стиль, детали и композицию без долгих правок.
https://t.me/archfinance
#ai #дизайн #контент #инструменты
Если вы используете генерацию картинок не «поиграться», а как часть контент-процесса, Seedream 5.0 Lite стоит потестировать.
📌 Что заявлено и что реально удобно в ежедневной работе:
«Deep thinking» + опциональный веб-поиск: проще формулировать задачу словами, а не собирать пачку референсов заранее.
Помимо text-to-image есть редактирование по инструкции (image-to-image) и поддержка нескольких референсов - удобно для серии материалов в одном стиле.
В разных интеграциях разные лимиты по разрешению: это нормально, зависит от площадки.
Где попробовать прямо сейчас:
Replicate
Freepik
CapCut
ComfyUI
Мини-тест на 10 минут:
1️⃣Возьмите один промпт.
2️⃣Сгенерируйте 3 сцены: «продукт», «персонаж», «обложка/постер».
3️⃣Проверьте: держит ли стиль, детали и композицию без долгих правок.
https://t.me/archfinance
#ai #дизайн #контент #инструменты
❤1👍1
Как разрабатывать корпоративные игры и симуляторы: уроки, которые экономят месяцы
Пару раз уже касался проекта Oil Game. Теперь сделал отдельную статью не про «что мы сделали», а про «как делать такие вещи вообще»: чтобы игра обучала решениям, а не превращалась в бесконечный ремонт правил.
Внутри: как удерживать управляемость модели, почему «баланс» это про экономику и риск-контур, как не утонуть в реалтайме, и почему Excel иногда лучший интерфейс для ведущего.
📌 Уроки, которые пригодятся вам завтра
• Правила и формулы должны жить в документации, не только в коде. Иначе любой твик ломает доверие и результат обучения.
• Деплой и повторяемость важнее идеальной версии. Поставьте конвейер релизов с первого месяца.
• Реалтайм точечно: ставки и события - WebSocket, остальное можно проще. Меньше сложность - больше надежность.
• Контур контроля обязателен: логи действий, защита от двойных операций, блокировка бюджета в транзакциях. Без этого игра не масштабируется.
• Один понятный рычаг, влияющий на экономику и риск, лучше десяти скрытых коэффициентов. Объяснимость = управляемость.
• Сценарии должны правиться без разработчика: таблица, конфиг, шаблоны. Ведущий не должен ждать спринт.
• Критерии качества заранее: что считаем «успехом тренинга» и что считаем «сломали механику».
🎯 Проверка на зрелость
Если ведущий может поменять сценарий за вечер, а команда видит прозрачные последствия решений, значит это управленческий инструмент, а не просто «игра».
Ссылка: Как мы построили симулятор нефтедобывающей компании
https://t.me/archfinance
#симуляторы #игровоеобучение #архитектура #управление #цифровизация
Пару раз уже касался проекта Oil Game. Теперь сделал отдельную статью не про «что мы сделали», а про «как делать такие вещи вообще»: чтобы игра обучала решениям, а не превращалась в бесконечный ремонт правил.
Внутри: как удерживать управляемость модели, почему «баланс» это про экономику и риск-контур, как не утонуть в реалтайме, и почему Excel иногда лучший интерфейс для ведущего.
📌 Уроки, которые пригодятся вам завтра
• Правила и формулы должны жить в документации, не только в коде. Иначе любой твик ломает доверие и результат обучения.
• Деплой и повторяемость важнее идеальной версии. Поставьте конвейер релизов с первого месяца.
• Реалтайм точечно: ставки и события - WebSocket, остальное можно проще. Меньше сложность - больше надежность.
• Контур контроля обязателен: логи действий, защита от двойных операций, блокировка бюджета в транзакциях. Без этого игра не масштабируется.
• Один понятный рычаг, влияющий на экономику и риск, лучше десяти скрытых коэффициентов. Объяснимость = управляемость.
• Сценарии должны правиться без разработчика: таблица, конфиг, шаблоны. Ведущий не должен ждать спринт.
• Критерии качества заранее: что считаем «успехом тренинга» и что считаем «сломали механику».
🎯 Проверка на зрелость
Если ведущий может поменять сценарий за вечер, а команда видит прозрачные последствия решений, значит это управленческий инструмент, а не просто «игра».
Ссылка: Как мы построили симулятор нефтедобывающей компании
https://t.me/archfinance
#симуляторы #игровоеобучение #архитектура #управление #цифровизация
❤1
Бизнес-архитектор: Финансы, Путешествия и Роботы pinned «Как разрабатывать корпоративные игры и симуляторы: уроки, которые экономят месяцы Пару раз уже касался проекта Oil Game. Теперь сделал отдельную статью не про «что мы сделали», а про «как делать такие вещи вообще»: чтобы игра обучала решениям, а не превращалась…»
🔥 Нашёл Perplexica - опенсорсный «Perplexity у себя»
Если нравится формат «ответ + источники», но хочется держать всё у себя (или хотя бы контролировать контур) - вот прям годная находка.
Что умеет Perplexica:
• отвечает с цитированием и ссылками на страницы, которые реально нашёл;
• работает с локальной Ollama, а также с облачными провайдерами (OpenAI, Anthropic, Google и т.д.);
• есть режимы поиска: Speed / Balanced / Quality (быстро, обычно, глубже);
• веб-поиск через SearxNG + можно настраивать источники (в т.ч. академические);
• виджеты по месту (типа погоды/расчётов/котировок - зависит от сборки);
• можно задавать вопросы по загруженным файлам (PDF/текст/картинки);
• история запросов хранится локально.
Нюанс, чтобы не было иллюзий: «полная приватность» получается только в режиме локальной модели. Если подключаете облачные модели - запросы уходят к провайдеру. Но сама архитектура норм: вы сами решаете, где у вас какой контур.
Ссылка на проект:
https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica
https://t.me/archfinance
#инструменты #ai #selfhosted #поиск
Если нравится формат «ответ + источники», но хочется держать всё у себя (или хотя бы контролировать контур) - вот прям годная находка.
Что умеет Perplexica:
• отвечает с цитированием и ссылками на страницы, которые реально нашёл;
• работает с локальной Ollama, а также с облачными провайдерами (OpenAI, Anthropic, Google и т.д.);
• есть режимы поиска: Speed / Balanced / Quality (быстро, обычно, глубже);
• веб-поиск через SearxNG + можно настраивать источники (в т.ч. академические);
• виджеты по месту (типа погоды/расчётов/котировок - зависит от сборки);
• можно задавать вопросы по загруженным файлам (PDF/текст/картинки);
• история запросов хранится локально.
Нюанс, чтобы не было иллюзий: «полная приватность» получается только в режиме локальной модели. Если подключаете облачные модели - запросы уходят к провайдеру. Но сама архитектура норм: вы сами решаете, где у вас какой контур.
Ссылка на проект:
https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica
https://t.me/archfinance
#инструменты #ai #selfhosted #поиск
❤2🔥2
Как умирают миллиардеры: longevity-инсайты от Алексея Стрягина
Алексей Стрягин собрал данные о 389 смертях миллиардеров за 2015-2025 и посмотрел, что на самом деле происходит, когда денег у тебя больше, чем у небольшого государства.
📌 Что видно в данных
• В случаях, где причина известна, около 90% смертей - это возрастные истории: сердце, рак, «умер во сне» и т.п.
• Около 30% причин вообще не раскрываются. Богатство правда умеет быть тихим.
• Внешние причины тоже есть: 6 крушений вертолётов и 5 самоубийств. Процент небольшой, но заметно выше, чем в «лучших» по уровню жизни странах.
💰 Можно ли купить годы жизни?
• Мужчины-миллиардеры умирают в среднем в 82,8 года. Это почти на уровне Гонконга как эталона долгожительства (82,7 у мужчин в 2024), но в исследовании отмечено: для уже доживших до 50 лет ожидаемая продолжительность там выше.
• Женщины-миллиардеры умирают в среднем в 83,5. И самый не очеивдный момент: привычное «женское преимущество» почти исчезает.
🛡️ После 90 деньги перестают работать
В исследовании хорошо видно: у богатых преимущество по смертности есть в диапазоне 60-89 (лучшие врачи, диагностика, меньше бытовых рисков). Но после 90 кривая старения догоняет всех, статистически разницы уже нет.
Самый странный вывод тут даже не медицинский, а про капитал-аллокацию.
За 10 лет от возрастных болезней умерли 246 миллиардеров с состоянием около $1,56 трлн. При этом, по оценке WSJ (её цитирует автор), ультрабогатые вложили в longevity-проекты за 25 лет порядка $5 млрд.
То есть средний умерший миллиардер был богаче, чем вся индустрия, которую теоретически можно было бы ускорить.
Если по-простому: деньги отлично покупают комфорт и управление рисками. Но дополнительные годы жизни покупаются только через R&D, а не через ещё одну «личную оптимизацию».
В оригинале есть график по топ-10 живущих миллиардеров: 9 из 10 уже за экватором ожидаемой жизни.
Илон, новый челлендж?
Источники
• Исследование Алексея Стрягина: How billionaires die
• Короткий тред: x.com/strygah
• Ожидаемая продолжительность жизни в Гонконге: CHP Hong Kong
Оставлю себе в закладки, чтобы не путать «богатство» и «долголетие» в голове.
https://t.me/archfinance
#longevity #стратегия #риски #инвестиции
Алексей Стрягин собрал данные о 389 смертях миллиардеров за 2015-2025 и посмотрел, что на самом деле происходит, когда денег у тебя больше, чем у небольшого государства.
📌 Что видно в данных
• В случаях, где причина известна, около 90% смертей - это возрастные истории: сердце, рак, «умер во сне» и т.п.
• Около 30% причин вообще не раскрываются. Богатство правда умеет быть тихим.
• Внешние причины тоже есть: 6 крушений вертолётов и 5 самоубийств. Процент небольшой, но заметно выше, чем в «лучших» по уровню жизни странах.
💰 Можно ли купить годы жизни?
• Мужчины-миллиардеры умирают в среднем в 82,8 года. Это почти на уровне Гонконга как эталона долгожительства (82,7 у мужчин в 2024), но в исследовании отмечено: для уже доживших до 50 лет ожидаемая продолжительность там выше.
• Женщины-миллиардеры умирают в среднем в 83,5. И самый не очеивдный момент: привычное «женское преимущество» почти исчезает.
🛡️ После 90 деньги перестают работать
В исследовании хорошо видно: у богатых преимущество по смертности есть в диапазоне 60-89 (лучшие врачи, диагностика, меньше бытовых рисков). Но после 90 кривая старения догоняет всех, статистически разницы уже нет.
Самый странный вывод тут даже не медицинский, а про капитал-аллокацию.
За 10 лет от возрастных болезней умерли 246 миллиардеров с состоянием около $1,56 трлн. При этом, по оценке WSJ (её цитирует автор), ультрабогатые вложили в longevity-проекты за 25 лет порядка $5 млрд.
То есть средний умерший миллиардер был богаче, чем вся индустрия, которую теоретически можно было бы ускорить.
Если по-простому: деньги отлично покупают комфорт и управление рисками. Но дополнительные годы жизни покупаются только через R&D, а не через ещё одну «личную оптимизацию».
В оригинале есть график по топ-10 живущих миллиардеров: 9 из 10 уже за экватором ожидаемой жизни.
Илон, новый челлендж?
Источники
• Исследование Алексея Стрягина: How billionaires die
• Короткий тред: x.com/strygah
• Ожидаемая продолжительность жизни в Гонконге: CHP Hong Kong
Оставлю себе в закладки, чтобы не путать «богатство» и «долголетие» в голове.
https://t.me/archfinance
#longevity #стратегия #риски #инвестиции
👍3
Не телеграмом единым
Читать и сохранять длинные тексты людям удобнее в разных местах. Кто-то живёт в ленте, кто-то любит «статьи», кто-то вообще уходит от мессенджеров.
Поэтому я завёл ещё две площадки, чтобы контент не зависел от одного канала. Это такая маленькая архитектура для управляемости и риск-контура: один источник, несколько «витрин».
Где теперь можно читать материалы:
• MAX: подписаться
• Дзен: мой профиль со статьями
Если Telegram удобнее - остаёмся тут. Если нет - выбирайте площадку, где вам реально комфортно.
📌 Сохраните ссылку на «ваш» формат и читайте в своём ритме.
https://t.me/archfinance
#archfinance #статьи #цифровизация
Читать и сохранять длинные тексты людям удобнее в разных местах. Кто-то живёт в ленте, кто-то любит «статьи», кто-то вообще уходит от мессенджеров.
Поэтому я завёл ещё две площадки, чтобы контент не зависел от одного канала. Это такая маленькая архитектура для управляемости и риск-контура: один источник, несколько «витрин».
Где теперь можно читать материалы:
• MAX: подписаться
• Дзен: мой профиль со статьями
Если Telegram удобнее - остаёмся тут. Если нет - выбирайте площадку, где вам реально комфортно.
📌 Сохраните ссылку на «ваш» формат и читайте в своём ритме.
https://t.me/archfinance
#archfinance #статьи #цифровизация
👍1
⚠️ Max мессенджер: корпоративные данные утекают тихо и красиво
Пока бизнес массово переходит на Max — в чатах летят скриншоты договоров, фото актов, снимки экранов с цифрами, фотографии рабочих документов — обнаружилась интересная особенность веб-версии.
Любой файл-изображение, отправленный в чат, доступен по прямой ссылке без авторизации.
Механика простая: отправил фото → открыл веб-версию → скопировал ссылку из кода страницы → файл открывается на любом устройстве без входа в аккаунт. Не нужно быть участником переписки. Не нужно быть зарегистрированным в Max вообще.
Теперь про корпоративный контекст. Что сейчас гуляет по рабочим чатам в Max:
— скриншоты из 1С и CRM
— фото подписанных договоров и актов
— снимки экрана с финансовыми показателями
— фотографии со встреч, где на флипчарте написаны цифры
Всё это теперь потенциально доступно по прямой ссылке. И ещё один нюанс: большая часть URL у всех файлов одинакова, а защиты от перебора нет. То есть не только те, кому отправили ссылку, но и боты, парсящие диапазон адресов.
Бонус: удалили файл из переписки — ссылка живёт ещё минимум неделю.
Хабр воспроизвёл баг и опубликовал рабочую ссылку в статье. Пресс-служба Max в ответ сообщила, что всё в порядке.
Max с 1 сентября обязателен к предустановке на все устройства. Миграция корпоративных пользователей идёт активно. Патча нет.
Если вы переводите команду на Max — пока стоит договориться: никаких документов и скриншотов с бизнес-данными через веб-версию. Мобильное приложение проблема не затрагивает, только веб.
→ Источник: Хабр
Пока бизнес массово переходит на Max — в чатах летят скриншоты договоров, фото актов, снимки экранов с цифрами, фотографии рабочих документов — обнаружилась интересная особенность веб-версии.
Любой файл-изображение, отправленный в чат, доступен по прямой ссылке без авторизации.
Механика простая: отправил фото → открыл веб-версию → скопировал ссылку из кода страницы → файл открывается на любом устройстве без входа в аккаунт. Не нужно быть участником переписки. Не нужно быть зарегистрированным в Max вообще.
Теперь про корпоративный контекст. Что сейчас гуляет по рабочим чатам в Max:
— скриншоты из 1С и CRM
— фото подписанных договоров и актов
— снимки экрана с финансовыми показателями
— фотографии со встреч, где на флипчарте написаны цифры
Всё это теперь потенциально доступно по прямой ссылке. И ещё один нюанс: большая часть URL у всех файлов одинакова, а защиты от перебора нет. То есть не только те, кому отправили ссылку, но и боты, парсящие диапазон адресов.
Бонус: удалили файл из переписки — ссылка живёт ещё минимум неделю.
Хабр воспроизвёл баг и опубликовал рабочую ссылку в статье. Пресс-служба Max в ответ сообщила, что всё в порядке.
Max с 1 сентября обязателен к предустановке на все устройства. Миграция корпоративных пользователей идёт активно. Патча нет.
Если вы переводите команду на Max — пока стоит договориться: никаких документов и скриншотов с бизнес-данными через веб-версию. Мобильное приложение проблема не затрагивает, только веб.
→ Источник: Хабр
#безопасность #Max #корпоративнаябезопасность #мессенджеры❤2