Предисловие

Жить в исторические времена уже изрядно поднадоело, но видимо всё только начинается. Каждый день я сажусь за компуктер, открываю интерфейс с новенькой нейронкой и очередная привычка, накопленная за 10 лет в стартапах, летит в мусорку. Об этом хочется не то что болтать в чатиках, а вопить во всё горло, но за пределами tpot тусовочки в твитторе и подкаста Дваркеша разумного дискурса вокруг темы нет.

Мне важно говорить об этом на русском, отсюда и формат тг канала, вам же как раз не хватало еще одного. Я постараюсь сделать так, чтобы все оформленные высказывания можно было удобно прочитать на любом экране, без необходимости скроллить вытянутый бабл на 70% ширины экрана, будет похоже на подписной журнал, надеюсь, будет удобно!

В основном здесь будем думать о том, как выйти из трех сигм, попасть в заветные топ1% и успеть найти место под солнцем, пока еще индустрия работает по старым правилам. Уведомления выключайте, но периодически заглядывайте — есть предчувствие, что посты будут устаревать с феноменальной скоростью.

accelerate, anon

Не будет никаких инди-уникорнов

С самого начала хайпа ChatGPT, люди ставят её себе в ко-фаундеры на лендинге и пишут: "ИИ — полноценный член команды". Логичная экстраполяция, к которой все приходят — в том, что дескать нам стоит ожидать сначала драматическое уменьшение размера средней команды в стартапах, а потом и вовсе мы увидим огромные миллиардные компании, в которых один человек будет оркестрировать ансамбль нейросетей и извлекать сверх-прибыль. Думаю, так не будет.

Создание новых технологий вредит прогрессу

Консолидация технологий — важнейшее явление для осознания в эпоху между популярностью LLM и AGI. Подумаем, как не попасть под каток этого тренда, как скорректировать свою стратегию и почему оптимальный выбор будет разным для бизнесов и личной карьеры.

Я — робот?

Моделируем концовку с элементами алармизма, где человеческую цивилизацию поджидает сюжетный поворот уровня Атаки Титанов.

Приоритизация как битва с боссом

Чему нас могут научить сражения с примитивными ИИ в видеоиграх? Разбираем ментальную модель, глубинно понятную любому геймеру, которая оказывается удивительно полезной для извлечения асинхронной прибыли в бизнесе и жизни.

An Observation on Generalization

Каждый раз, когда вы слышите, что пре-трейнинг LLM — это “ZIP-архив” Интернета с потерями, это звучит одновременно понятно и нет. Илья Суцкевер одним из первых ввёл интуицию думать об обучении без учителя, как о сжатии данных. Формула “интеллект == компрессия” актуальна и в 2025 (см. GPT-4.5), а доклад успел стать абсолютной классикой. Обязателен к просмотру для того, чтобы понять, почему bitter lesson и scaling laws работают.

▶️ YouTube

Правила для кодинг агентов на примере Cursor

Мы очень хотим “нанять” асинхронных ИИ-агентов в нашу команду, но сначала нужно научиться one-shot’ить задачки самостоятельно. Подвожу итоги 8-ми недель R&D по системе правил Курсора, в результате которых мы стали регулярно решать задачи с одного промпта.

Организация Figma для one-shot c Сursor + Figma-Context-MCP

Вышел супер-вдохновленный с нашей внутренней AI-встречи, где был парный доклад Лены (FE) + Егора (Design), в котором они рассказали как прошли путь от полного мусора до почти идеального экрана с одного промпта.

С разрешения Егора украл для этого канала правила для макетов, которые ребята сформулировали по итогам этого ресерча 💎.

Я создал своего первого агента

В понедельник у нас прошла последняя внутренняя обзорная встреча по ИИ-инструментам. Я записал для канала заключительное [умеренно-техническое] выступление, в котором делился опытом создания собственных агентов на практических примерах. Выражаясь примитивно, у меня снова взорвался мозг. Впечатления такие: Cursor — прошлый век, сингулярность — уже здесь.

Останется ли вайб без субсидий?

Рефлексируем о том, сколько еще текущая LLM индустрия протянет в режиме закидывания рынка деньгами, что нас ждет после этого, как к этому подготовиться и не стать заложником конкретной экосистемы. Поговорим о Cursor, Claude Code, DSPy, self-hosted AI и альтернативных инференс провайдерах.

Sparks of AGI: early experiments with GPT-4

Исторический доклад Себастьяна Бубека, одного из главных авторов статьи Microsoft, которые получили возможность поэкспериментировать с GPT-4 до её выхода. Никогда не забуду пример с единорогом и LaTex. 48 минут, сделавшие меня эффективным акселерационистом.

▶️ YouTube

Gracia x AdventuryXR

Мы тут дропнули новые демки, которые поснимали с нашими партнерами из Лондона. У них современная студия вольюметрического капчуринга, поэтому качество получилось на редкость хорошим!

Смотреть в сторе Грации. Как всегда, лучший опыт будет с PCVR хедсетом, но покрутить в нашем Mac или Windows вьювере будет тоже интересно! Под капотом бесконечный FPS, идеальная темпоральная стабильность, фотореалистичный 360° view-dependency, ~2гб/мин компрессия и ультра-быстрый рендеринг (работает даже на standalone Quest 3).

DIY Software

Приход GPT-5 наконец-то показывает: простые утилиты больше не нужно искать и скачивать, их можно просто создавать по мере необходимости, прямо перед использованием! По горячим следам написал короткую заметку о том, как это повлияет на наши отношения с продуктами и компьютерами.

The Bitter Lesson

Короткое, но беспощадное эссе о самом горьком уроке в истории исследования ИИ: машины учатся лучше, когда мы не мешаем им своими знаниями.

Рич Саттон — наш Ролан Барт, только вместо “смерти авторов” здесь — рождение современных LLM.

Ссылка на сайт автора.

Маркетологи уничтожат Интернет

А вместе с ним и информацию. Бренды переписывают сеть, в попытках повлиять на мнения моделей. Лонгрид о том, чем обернутся современные тренды в SEO (GEO). Если Вы всё чаще советуетесь с нейросетями по личным вопросам, этот материал для Вас.

Attention Is All You Need

Статья 2017 года от Google Brain, которая вполне могла называться как-нибудь в духе “Learning Representations with Multi-Head Query–Key–Value Attention”, но начала целый тренд стильных заголовков. Ну, а еще стала самым важным трудом в современной истории ИИ со времен изобретения MLP.

📜 arXiv

Bonus: Visualizing transformers and attention

Классный доклад от автора 3Blue1Brown, который на пальцах объясняет механизм атеншена.

▶️ YouTube

Model hopping

По всей видимости, бегать между провайдерами от нерфа до нерфа теперь — новая норма. В то время, как Sonnet последние 1.5 месяца стала просто неюзабельной, все пищат от восторга Codex + GPT-5 Prо. Видимо, провал GPT-5 повлёк за собой падение метрик и они решили на всех выкатить сильную модель без квантизации и ограничений reasoning бюджета. Я пошёл пробовать. По опыту такое быстро заканчивается. О впечатлениях расскажу позже, но, сука, какая же гнилая компания OpenAI, просто зла не хватает.

Обнаружили, что у всех была включена галочка по воровству данных. Причем она интересным образом у всех не отжимается с первого раза, вот интересный UI баг. Будьте осторожны, я чуть не задонатил OpenAI всю нашу технологию.

Если ЛЛМки сейчас реально застагнируются, я точно перееду на локальное железо, но об этом скоро видос!

Что не так с дискурсом о рисках ИИ

Посмотрел дебаты моего друга Гриши @mustreads и Сергея Маркова. Накопилось больше одного предложения впечатлений, решил накатать заметку о том, почему я не могу всерьез вовлечься в такие публичные дискуссии ни как зритель, ни как спикер.

The Unreasonable Effectiveness of Data

2009 год. Google. Трое исследователей пишут статью, в которой заявляют, что элегантного представления для естественного языка не существует, а значит масштаб данных важнее изящества алгоритма или наличия разметки. Мурашки по коже от того, что эти идеи до сих пор направляют индустрию.