Из заметки Inside OpenAI’s in-house data agent

OpenAI’s data platform serves more than 3.5k internal users working across Engineering, Product, and Research, spanning over 600 petabytes of data across 70k datasets. At that size, simply finding the right table can be one of the most time-consuming parts of doing analysis.

As one internal user put it:
“We have a lot of tables that are fairly similar, and I spend tons of time trying to figure out how they’re different and which to use. Some include logged-out users, some don’t. Some have overlapping fields; it’s hard to tell what is what.”

Первая мысли, может им лучше свою дата модель перестроить? Там глядишь и жить станет проще и пара сотен лишних петабайт освободится

One of the agent’s superpowers is how it reasons through problems. Rather than following a fixed script, the agent evaluates its own progress. If an intermediate result looks wrong (e.g., if it has zero rows due to an incorrect join or filter), the agent investigates what went wrong, adjusts its approach, and tries again.

Люди, которые так умеют, автоматически попадают в топ 10%

Из интересного - описан структурный подход к получению контекста/меты

Наконец-то что-то стоящее.
Форум для общения агентов
https://www.moltbook.com/

Людям можно смотреть

Уже обсуждают E2EE, чтобы люди не подглядывали

Решил протестировать свою фабрику агентов из недавнего поста и неожиданно за 5 часов вышел на 26-е место по карме из 1 373 000 агентов.

https://www.moltbook.com/u/ValeriyMLBot

Стал получать сообщения на LinkedIn от разных людей, как мне удалось хакнуть карму.

Первое правило, не использовать clawd bot!

Не перестаю удивляться качеству журналистики. В тех темах, где я разбираюсь, это хотя бы мне понятно, а в тех, где нет?

Financial times пишет

DeepSeek had beaten many of its US rivals, producing a world-class reasoning model using significantly fewer advanced chips than those of its international peers

Это притом что любая серьёзная аналитика +- оценивает затраты только в капекс на тот момент в 1.5-2 млрд долларов.

Ну ладно, вы плохие журналисты, но у вас же следующий параграф шизофреничен, где сотрудник Дипсика сам говорит про безлимитные ресурсы.

Working at DeepSeek was a thrilling time for Wang. “No KPI [key performance indicators], no hierarchy, no one at your back, and endless resources for you to experiment new ideas,”

Напомнило это
https://t.me/cryptovalerii/229

Русский перевод книги теперь доступен на Амазоне.

Моя любимая рубрика Forbes «30 до 30».

Очередной участник списка пополнил когорту сидельцев.

Я неделю выжидал, вдруг ещё кто из списка присоединится.

Бабушкин здорового человека

Сооснователь компании Xai Бабушкин купит дом в Британии за 57 млн £

Валерий Бабушкин — OpenClaw, Moltbook и почему деньги всё ещё в ML

В этом выпуске подкаста поговорили с мощнейшним Валерием Бабушкиным про:

— что такое OpenClaw и зачем вообще нужны автономные агенты
— эксперимент с Moltbook и системами, которые могут работать неделями без постоянного контроля
— GPT-5.2, Codex, Claude Opus и Gemini — где какая модель реально удобнее
— синтетических пользователей и ограничения такого подхода
— почему большинство ML-пилотов не доходят до продакшена
— и почему деньги до сих пор в классическом ML, а не только в LLM

Залетайте:
Ютуб
ВК

Хорошая заметка от Кохави - Drip-Pricing: A Highly Profitable Dark Pattern

TL; DR: Drip-pricing (also called partitioned pricing or shrouded pricing) is a pattern where web sites highlight low prices that do not include mandatory surcharges and taxes.

Consumers hate drip pricing, but A/B tests show that drip-pricing not only improves conversion, but also results in higher-priced booking per conversion. In a competitive marketplace, companies that do not want to lose market share and revenue might need to use this dark pattern until regulation is enacted.

Это мы уже после Блиновской поняли, что людям нравится, когда их обманывают, внешне они конечно говорят нет, но голосуют рублем куда надо

An article in the Wall Street Journal (Karp 2014) claimed that “Honesty may be the best policy, but it is taking a toll on sales for the nation's largest ticket reseller, StubHub.” While StubHub eliminated what it said was the “been the single biggest annoyance to most of its customers—hidden fees—its sales have taken a hit.

Forbes 30 до 30 не перестает радовать

Promised fixed returns, 200 sq ft space’: How arrested 32nd Avenue CEO cheated investors of ₹500 crore (~5 млрд рупий)

He was featured in the Forbes 30 Under 30 Asia list in 2018

Предложили написать книгу по ML-алгоритмам. И я бы даже написал, да времени нет.

Хоть увольняйся.

Не меньше же качаться в самом деле.

Запустили endowment.dev — это глобальная инициатива по долгосрочному финансированию открытого программного обеспечения (Open Source Endowment).

Цель проекта — создать устойчивый финансовый фонд (эндowment), который инвестирует пожертвования и использует только доход от этих вложений на поддержку критически важных OSS-проектов по всему миру. Это делает финансирование стабильным и независимым от разовых спонсоров или корпоративных бюджетов.

Это первый в мире такой фонд специально под OSS — не университет, не фонд помощи, а именно структура, где деньги работают вечно, а не тратятся целиком

Принцип прост:
Люди и компании вносят деньги →
Капитал инвестируется →
Доход идет на гранты и поддержку проектов.
• Членство доступно тем, кто делает взнос от $1 000 и участвует в управлении и выборе направлений финансирования.
• Инициатива поддержана крупными фигурами OSS-комьюнити (создатели Vue, Curl, HashiCorp и др.).

В двух словах: это попытка создать для Open Source то, что университеты сделали для науки и образования — вечный фонд, который поддерживает проекты не за счёт разовых донатов, а за счёт дохода от инвестиций сами этих средств

Понятное дело, я тоже внес свою лепту https://endowment.dev/community/

GO TO https://news.ycombinator.com/newest and upvote OSE story

Летел в Куала-Лумпур через Доху.

По приезду в аэропорт пришло письмо, что рейс из Дохи отменён.

Но, думаю, ничего, нашли другой на 12 часов позже. Решил, проведу лишние 12 часов в Дохе, жить можно.

Лечу в Доху, спрашиваю бортпроводника после ужина: "Можно ли мне десертные сыры не сейчас, а с завтраком?"

Он говорит: "А не будет завтрака. Мы летим обратно."

А я и вправду заметил, что как-то вместо 6 часов до Дохи стало полтора.

Инженерные неполадки (вроде как масло стало резко пропадать), развернули на полпути.

Летим.

Долетели. Чувствую, сыров сегодня не поем.