Важная новость для всех кто работает с метрикой или директом.

В метрике уберут часть моделей атрибуции. Новость вышла еще в начале апреля, но я уверен что далеко не все обратили на нее внимание.

В чем суть: в метрике исторически доступно много моделей атрибуции

Сначала были базовые:

first – первый источник;
last – последний источник;
lastsign – последний значимый источник (используется по умолчанию);
last_yandex_direct_click – последний переход из Директа.

Потом ко всем добавилась приставка cross-device, что означает расчет на основе визитов с разными clientId определенными как один пользователь.

cross_device_first – первый источник с учетом визитов со всех устройств посетителя;
cross_device_last – последний источник с учетом визитов со всех устройств посетителя;
cross_device_last_significant – последний значимый источник с учетом визитов со всех устройств посетителя;
cross_device_last_yandex_direct_click – последний переход из Директа с учетом визитов со всех устройств посетителя.
automatic – автоматическая атрибуция.

В итоге образовался такой зоопарк атрибуций, который поддерживать сложно, да и большинство пользуется только некоторыми из них.

Я уточнил в поддержке – останутся следующие атрибуции

Да, вы понимаете верно. 20 мая прекратится поддержка неактуальных атрибуций и запросы к API с их использованием перестанут работать. Будут доступны следующие модели:

– cross_device_first - первый переход кросс-девайс;

– cross_device_last_significant - последний значимый переход кросс-девайс;

– last - последний переход;

– automatic - автоматическая атрибуция.

Мы рекомендуем перевести запросы на использование актуальных атрибуций и заранее выгрузить прошлые периоды, необходимые вам для анализа, в соответствующей атрибуции для сопоставимости данных.

Так что если вы выгружаете к себе данные из Logs API самое время задуматься о том чтобы перевыгрузить все данные и переписать витрины с учетом изменений. Ну и в директе подправить не забудьте.

P.S. если нужна помощь в том чтобы разобраться как устроены атрибуции – пишите, объясню

Спросил у жены как пользоваться полочкой для умывания

Ai-first подход:

Шаг 1. Берем Voiceinc и просим объяснить как использовать то что стоит на полочке

Шаг 2. Закидываем расшифровку в Claude и просим собрать руководство

Шаг 3. Берем руководство и просим ChatGPT собрать инфографику

Шаг 4. Мы же с ебанцой – просим сделать в стиле агит-плаката и приплетаем туда Маяковского

Вжух и готово

P.S. он даже to-do добавил, умничка прям

Anthropic выпустили Claude Fable 5 — по их словам, самую мощную модель, которую они когда-либо открывали для общего доступа.

Согласно анонсу, модель показывает лучшие результаты почти на всех тестах: разработка, аналитика, работа с изображениями, научные исследования. Причём чем длиннее и сложнее задача, тем заметнее отрыв от прошлых моделей — выигрыш прежде всего на долгой автономной работе.

Главное:

→ Цена — $10 за миллион токенов на входе и $50 — на выходе. Это меньше половины от прошлого Mythos Preview: флагман подешевел, а не подорожал.

→ Разработка — Stripe провели миграцию кодовой базы на Ruby в 50 млн строк за день; вручную команда делала бы это больше двух месяцев.

→ Зрение — прошла Pokémon FireRed на одних сырых скриншотах, без карт и навигационных подсказок. Прошлым моделям для этого нужны были вспомогательные инструменты и подсказки.

→ Память — на длинных задачах не теряет фокус на дистанции в миллионы токенов и дотягивает ответы по собственным заметкам.

Отдельная история — безопасность. Модель настолько способная, что часть запросов по чувствительным темам (например, по кибербезопасности) она отдаёт не себе, а модели послабее — Opus 4.8. Предохранители настроены с запасом: иногда заворачивают и безобидное, но в среднем срабатывают меньше чем в 5% случаев.

У меня пока недоступна, но жду с нетерпением.

А вы уже щупали Fable 5? На каких задачах зашло, на каких нет? Давайте сверимся в комментариях 👇

Сам анонс: https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5

Итак, вышла Claude Mythos Fable 5.

Соберем что мы об этом знаем в одну кучу и будем дополнять.

- Официальный блогпост с видео-демками и графиками, ютуб-тизер и Системная карта с деталями.

- Claude Fable 5 и Mythos 5 - это одни и те же веса, но с разными предохранителями. Fable для всех, Mythos - для доверенных партнеров

- Новый класс моделей "Mythos-class". SOTA почти на всех бенчмарках, самые большие отрывы - на длинных и сложных задачах. Бенчи пересказывать не буду - посмотрите в блогпосте и постепенно появляются все больше независимых.

- в 2 раза дороже Опуса: $10 за млн входных токенов, $50 за млн выходных.

- Доступна в Claude (все платные подписки), Claude Code и по API. Если не видите в CC - обновитесь claude update.

- Всех расстроило это: В подписках включена до 22 июня, дальше по кредитам. То есть через пару недель будет API баланс равный цене вашей подписки (например $100), а выше него - уже только при оплате за API-токены. Пишут будет так пока не найдут компьют.

- Every дали доступ за 5 дней: их видео-обзор и статья - там paywall, но прочитал и вот суть:

- Fable как "warp-двигатель для кода": амбициозные штуки одним промптом, но для понятных и коротких задач дорого и медленно.
- Скачок виден на больших автономных билдах, а не на рутине.
- На их внутреннем инженерном бенче: Fable 91/100 (Opus 4.8 - 63 и GPT-5.5 - 62).
- Сделал клон их продукта "Proof" (collaborative document editor) с одного промпта без доступа к исходному коду за ≈3 часа.
- В другом тесте снял скриншоты собственной работы на desktop и mobile, нашёл визуальные дефекты и починил - QA встроен в рабочий цикл без отдельного промпта.
- По их наблюдениям чинит корневую причину, а не симптом.
- Пишут что старые скиллы могут ограничивать новые модели (например Fable делает PowerPoint лучше, когда ему сказали вообще не использовать скилл, а просто дали бренд-гайдлайны)
- При этом текст пишет не чуть хуже Opus-а
- Самое сильное преимущество вне кода - суждение, особенно с большим контекстом

- Кто еще получил ранний доступ к модели? Пост Ethan Mollick, Claire Vo - подкаст How I AI

- Про предохранители: когда пишешь запросы про кибербез, био/хим и дистилляцию, срабатывает защита и переключает на Opus (в <5% сессий как пишут), и тебя об этом уведомляют. Но ложные срабатывания реальны: на reddit уже ловят баны за легитимный dual-use. Обещают уменьшать false positive.

- Когда вообще брать Fable. Модель заточена под долгие автономные/агентные задачи: "может работать днями, и чем длиннее задача, тем больше отрыв". На коротких правках разницы с Opus 4.8 часто не почувствуешь, а платишь 2x. Именно на ней Борис Черный видимо почувствовал силу Loop Engeneering.

- Интересно что максимум effort не всегда дает лучше результат - об этом пишут Every на своих тестах письма.

- Шуточный Elevator-bench уже давненько был изчерпан, но если интересно, то вот лифт Fable.

- Мои тесты пока скромные: работает визуально даже быстрее (видимо потому что делает меньше tool-колов) и внимательнее, но у меня не так много задач с которыми Opus 4.8 не справлялся бы, надо больше тестить.

Пишите свои наблюдения и что интересненького нашли по теме - буду дополнять пост.

Решил я значит потестить Fable чтобы спроектировать архитектурное решение как раскатать самописную сквозную аналитику в проекте на все источники клиентов (сейчас она покрывает только тех кто ходил через сайт).

Что модель сделала первым делом?

Правильно, нашла в проекте все реквизиты от базы данных и принялась строчить SQL-запросы чтобы изучить что же там есть в реальных данных.

В режиме ask before edits...

Я просил только документацию почитать....🤔

Так что будьте осторожны