Evgeny Kuznetsov | DataHints – анализ и визуализация данных в маркетинге
166 subscribers
233 photos
18 videos
6 files
150 links
Evgeny Kuznetsov, Digital Strategist в jetstyle.ru 📈🐧

Делюсь опытом и советами в сфере маркетинговой аналитики.

Возникли вопросы, идеи, предложения – пишите @em_kuznetsov
Download Telegram
Закрываем весенний сезон конкурсов с очередной наградой

Вчера в Москве состоялась церемония награждения победителей премии Workspace Digital Awards

Наши ребята увезли с собой награду за 3 место в номинации «Маркетинг и реклама. Продвижение услуг» за кейс Уральских авиалиний:
«Как приручить Яндекс.Директ и сделать больше, чем х2 по доходу и бронированиям»


Спасибо команде и клиенту — это наш общий результат!


А если для вашего проекта нужны аналитика и performance-маркетинг — напишите нам!


JetStyle 🔥 | про #аналитика #performance #конкурсы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7❤‍🔥31
Астрологи провозгласили месяц AI

В середине апреля я выступил с докладом про AI-first рабочее пространство в клубе медицинского менеджмента и маркетинга у нас в Екатеринбурге. Доклад был сыроват, но очень зашёл аудитории.

И вот вчера, спустя месяц, я выступаю с мастер-классом на AHA 2026 — технической конференции по ИИ, машинному обучению и аналитике данных.

Признаюсь честно, я волновался: не знал, зайдёт ли доклад, будет ли он интересен и даст ли что-то новое аудитории.

Но оказалось что из-за всего этого хайпа и ребят за которыми активно слежу я словил классический bubble bias – на мастер-классе случился аншлаг.

Зал был полон, люди стояли в проходе, честно и с искренним интересом отслушали часовой мастер-класс, а в конце получилась очень содержательная секция вопросов и ответов.

А еще Илья (коллега вместе с которым приехали на конфу) наделал столько фоток – что хоть стикер-пак с мемасами про AI пили.

Презентацию почищу от артефактов (надо перепроверить скринкасты которые в 3 ночи записывал) и выложу сюда

А в комментариях предлагаю посоревноваться в остроумии и вспомнить искусство создания мемов =)
🔥152👍1
Рома Бунин опубликовал дашборд с результатами опроса про использование AI в работе

Цифры полностью подтверждают мои ощущения от доклада и обсуждений на AHA (обвел актуальные мне вопросы) – копаем дальше =)

Остальные выводы ищите у Ромы в канале, а дашборд потыкать можно тут.
🔥3👍2
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
🔥7😁6🤣2
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
👍3
Forwarded from Refat Talks: Tech & AI
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.
👍2
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
😁2😢1🗿1
Еще немного потестировал Fable

Если раньше при постановке задачи написать серию Jupyter-ноутбуков с SQL-запросами и кросс-чеками Claude просто писал мне код и документацию к нему то с Fable видно что он закапывается гораздо глубже.

Помимо того что он сначала понаделал серию SQL-запросов чтобы разобраться в данных – затем, при написании кода, он многократно его тестировал, прогонял код, находил баги и правил.

С одной стороны класс – он выдаст мне более качественный и обкатанный результат, но с другой стороны он создает риск что-либо положить своими действиями. Нужно теперь внимательнее следить за доступами и разрешениями агента.

Вот аналогичный занятный пример – агенту не хватило прав на Git и он пошел самостятельно их себе добывать.

Спойлер – почти добыл

Так что развивайте инженерные навыки – все еще нужно понимать что, как и зачем вы делаете. Просто у вас появились очень проактивные помощники 🧑‍💻
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2
Forwarded from Ваня Замесин (Ivan Zamesin)
Что произошло с Fable / Mythos. Перевод поста David Sacks, AI & Crypto Czar

"Я провёл ряд разговоров с людьми внутри правительства и вне его о текущей ситуации с Anthropic, и вот что, как я полагаю, соответствует действительности:

— Как мы знаем, в начале этой недели Anthropic публично выпустила свои модели класса Mythos под коммерческим названием Fable.

— Fable — это Mythos с ограничителями (guardrails). Но если эти ограничители дают сбой, значит, вы открыли доступ к Mythos и её продвинутым кибервозможностям людям, у которых их быть не должно. (Стоит помнить, что сама Anthropic широко продвигала идею о том, что Mythos является кибероружием и должна регулироваться как таковое. Они просили о государственном регулировании Mythos и отстаивали ограничители на Fable. Если есть уязвимость — большая или малая — устранить её обязанность Anthropic.)

— Весьма авторитетный доверенный партнёр как Anthropic, так и правительства США, который тестировал Fable, заявил о джейлбрейке этих ограничителей. Администрация попросила Дарио устранить джейлбрейк либо снять модель с развёртывания. Дарио отказался.

— В своём блог-посте Anthropic обосновала своё решение тем, что джейлбрейк не является серьёзным. Это не то, что считают доверенный партнёр и правительство США; и подобные преуменьшающие формулировки не соответствуют бренду Anthropic как компании, занимающейся безопасностью ИИ. Трудно понять, как они могут утверждать, что джейлбрейк, дающий работоспособность кибероружия, можно определить как "несерьёзный".

— В прошлом Anthropic всегда заявляла, что безопасность должна быть высшим приоритетом и восприниматься предельно серьёзно. В данном же случае Anthropic поставила продолжение поставки потребительской модели выше безопасности.

— В ответ администрация ввела экспортный контроль. Администрация сделала это неохотно. Она была весьма удивлена тем, что Anthropic не захотела пойти навстречу разумному запросу о безопасности (то есть устранить проблему с джейлбрейком). Реакция Anthropic совершенно расходится с их брендингом и идеологией сообщества безопасных исследований ИИ.

— Сейчас администрация надеется, что Anthropic устранит проблему с безопасностью, экспортный контроль будет снят, и Fable вернётся в общий доступ. Администрация хочет, чтобы всё это произошло как можно скорее. Она, откровенно говоря, сбита с толку тем, что Anthropic не захотела выполнить запросы о безопасности, которые ранее называла своим высшим приоритетом.

— Те, кто пытается дезориентировать и связать это действие с прежними проблемами между Министерством Войны и Anthropic, ошибаются. Администрация ценит технические возможности Anthropic и считает, что этот вопрос, при всей его серьёзности, должен легко разрешиться. Мяч на стороне Anthropic."
Одну идею переизобрели трижды — значит, рабочая

Энтузиасты собирали себе AI-вики из markdown задолго до хайпа. Карпатый сформулировал паттерн коротко и громко. А на днях Google выпустил под это открытый стандарт — Open Knowledge Format.

Идея простая: каждый файл, таблица, метрика, концепт в базе знаний описывается отдельным markdown-документом. Агент читает — и понимает, что есть, как связано, где искать. Никакой платформы, никакого SDK, никакой привязки к вендору — формат, а не сервис.

Я с этим живу не первый месяц: на проектах метаданные таблиц и определения метрик лежат отдельными markdown-файлами, которые агент читает перед тем, как писать SQL. Живьём показывал этот подход на своём докладе на AHA 2026 — запись доступна на платформе Матемаркетинга (пока к сожалению только для тех у кого есть билет).

Разобрал в статье, откуда растёт идея, как устроен формат и зачем он тому, кто каждый день переключается между проектами.

🔗 Читать на сайте 🔗

А у вас контекст где живёт — расползается по чатам и заметкам или уже переехал в файлы, которые читает агент? Давайте сверимся в комментариях 👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3