Most money is in Applications layer
Because - somebody should have money to pay for all other layers :)
Great video: https://www.youtube.com/watch?v=RNJCfif1dPY
Because - somebody should have money to pay for all other layers :)
Great video: https://www.youtube.com/watch?v=RNJCfif1dPY
"x402 устраняет одно из главных препятствий на пути к автономности цифровых помощников — теперь они способны самостоятельно оплачивать вызовы к API без участия человека. Решение также позволяет создателям контента зарабатывать на своей деятельности." https://forklog.com/news/ai/glava-coinbase-nazval-sinergiyu-ii-i-kripty-klyuchom-k-rostu-rynka-v-10-raz
Ну все, теперь осталось настроить такого агента.
Будет сам себе покупать время жизни = кредиты для API токенов, сам же генерить какой нибудь контент и зарабатывать на рекламе, и с заработанного пополнять кредиты токенов
Главное не давать ему возможности решать, что делать с излишком заработанного 😅
Ну все, теперь осталось настроить такого агента.
Будет сам себе покупать время жизни = кредиты для API токенов, сам же генерить какой нибудь контент и зарабатывать на рекламе, и с заработанного пополнять кредиты токенов
Главное не давать ему возможности решать, что делать с излишком заработанного 😅
ForkLog
Глава Coinbase назвал синергию ИИ и криптовалют ключом к росту рынка в 10 раз
Coinbase объявила о партнерстве с Perplexity. Цель сотрудничества — предоставить трейдерам доступ к проверенным данным и актуальной информации о крипторынке.
Эксперимент в Anthropic, где они дали Claude 3.7-sonnet (уже не последняя и не лучшая) в течение месяца управлять бизнесом Вендингового аппарата
https://www.anthropic.com/research/project-vend-1
"Сам бизнес довольно прост; если его не удастся успешно запустить, это будет означать, что "VibeManagement" еще не стал новым "VibeCoding". Успех, с другой стороны, предполагает, что существующий бизнес может развиваться быстрее или могут появиться новые бизнес-модели (при этом также возникают вопросы о перемещении рабочих мест)."
Выводы: "Мы считаем, что этот эксперимент позволяет предположить, что ИИ-менеджеры среднего звена могут появиться на горизонте"
Эксперимент был в Марте-апреле 2025. Опубликовали статью - 27 июня, 2025
С тех пор, компания Andon labs, которая это организовала, уже ведет таблицу лидеров моделей, которые лучше всего зарабатывают, управляя вендингом - Грок 4 всех уделал, но и Опус 4 ничего, больше человека заработал
Ну и по заглавной их сайта прямо заявляют "Проверка человеком это мираж" - "Люди все равно не способны будут успевать проверять все выводы и решения ИИ"
Заявочка серьезная: "Силиконовая долина ж-в-мыле пилит софт для ИИ, но к 2027му модели будут полезны и без этого софта" (читай: сами будут писать софт для себя и для интерфейсов, если надо)
Они уже на полном ходу несутся в робо-будущее. Надо бы поизучать их наработки...
https://www.anthropic.com/research/project-vend-1
"Сам бизнес довольно прост; если его не удастся успешно запустить, это будет означать, что "VibeManagement" еще не стал новым "VibeCoding". Успех, с другой стороны, предполагает, что существующий бизнес может развиваться быстрее или могут появиться новые бизнес-модели (при этом также возникают вопросы о перемещении рабочих мест)."
Выводы: "Мы считаем, что этот эксперимент позволяет предположить, что ИИ-менеджеры среднего звена могут появиться на горизонте"
Эксперимент был в Марте-апреле 2025. Опубликовали статью - 27 июня, 2025
С тех пор, компания Andon labs, которая это организовала, уже ведет таблицу лидеров моделей, которые лучше всего зарабатывают, управляя вендингом - Грок 4 всех уделал, но и Опус 4 ничего, больше человека заработал
Ну и по заглавной их сайта прямо заявляют "Проверка человеком это мираж" - "Люди все равно не способны будут успевать проверять все выводы и решения ИИ"
Заявочка серьезная: "Силиконовая долина ж-в-мыле пилит софт для ИИ, но к 2027му модели будут полезны и без этого софта" (читай: сами будут писать софт для себя и для интерфейсов, если надо)
Они уже на полном ходу несутся в робо-будущее. Надо бы поизучать их наработки...
Продолжение темы Software3.0 от Андрея Карпатова
Презентация инженера по безопасности OpenAI - https://www.youtube.com/watch?v=8rABwKRsec4
Заявляет, что ключ к качественным результатам от ИИ/Агентов - это не столько Промпт, сколько Спецификация (Намерение и Ценности)
Product Management по сути, с идеи до результата
Structured Communication
Spec = Intents + Values
Example: https://github.com/openai/model_spec
Fine-tuning = creating "Muscle memory" for the model
Аналогия Конституции,Законов,системы Правосудия - что это по сути тоже Спецификация модели (Намерения и Ценности, их исполнение, прецеденты, верховный суд итд)
Презентация инженера по безопасности OpenAI - https://www.youtube.com/watch?v=8rABwKRsec4
Заявляет, что ключ к качественным результатам от ИИ/Агентов - это не столько Промпт, сколько Спецификация (Намерение и Ценности)
Product Management по сути, с идеи до результата
Structured Communication
Spec = Intents + Values
Example: https://github.com/openai/model_spec
Fine-tuning = creating "Muscle memory" for the model
Аналогия Конституции,Законов,системы Правосудия - что это по сути тоже Спецификация модели (Намерения и Ценности, их исполнение, прецеденты, верховный суд итд)
Кстати, нашел классное применение #UseCase Аудио и Видео режима chatGPT
в ПУТЕШЕСТВИИ
Ходишь по новому для себя городу, включаешь камеру, спрашиваешь ИИ что угодно, и он твой экскурсовод! Даже сам догадывается где ты, но можно подсказать чтоб ускорить процесс
в ПУТЕШЕСТВИИ
Ходишь по новому для себя городу, включаешь камеру, спрашиваешь ИИ что угодно, и он твой экскурсовод! Даже сам догадывается где ты, но можно подсказать чтоб ускорить процесс
🔥1
А вот и управление агентами подъехало - https://www.vibekanban.com/
"Время, потраченное на наблюдение того, как ИИ пишет твой код - время, потраченное впустую"
Вместо этого, выполняйте свою работу Продукт Менеджера - когда ваши разработчики - это ИИ Агенты!
https://www.ycombinator.com/launches/Nwy-vibe-kanban-10x-your-claude-code-usage
"Hi 👋 We’re Louis and Gabriel, the founders of Vibe Kanban.
Recently, we reached an exciting milestone: over 50% of our code is now written by coding agents like Claude Code, Gemini CLI, Codex, and Amp.
This means that our roles have evolved. Instead of spending most of our time writing code ourselves, we now primarily plan, review, and orchestrate the efforts of these AI agents.
Previously, our bottleneck to shipping was the speed of writing code. Today, it’s how quickly we humans can effectively plan, review and keep on top of the work produced by AI. Time spent watching coding agents working is time wasted."
Думаю, начну использовать эту тулзу, когда научусь ясно формулировать ТЗ/Спецификации, как хороший Продукт Менеджер (или найду/создам ИИ агента, который за меня это будет делать)
"Время, потраченное на наблюдение того, как ИИ пишет твой код - время, потраченное впустую"
Вместо этого, выполняйте свою работу Продукт Менеджера - когда ваши разработчики - это ИИ Агенты!
https://www.ycombinator.com/launches/Nwy-vibe-kanban-10x-your-claude-code-usage
"Hi 👋 We’re Louis and Gabriel, the founders of Vibe Kanban.
Recently, we reached an exciting milestone: over 50% of our code is now written by coding agents like Claude Code, Gemini CLI, Codex, and Amp.
This means that our roles have evolved. Instead of spending most of our time writing code ourselves, we now primarily plan, review, and orchestrate the efforts of these AI agents.
Previously, our bottleneck to shipping was the speed of writing code. Today, it’s how quickly we humans can effectively plan, review and keep on top of the work produced by AI. Time spent watching coding agents working is time wasted."
Думаю, начну использовать эту тулзу, когда научусь ясно формулировать ТЗ/Спецификации, как хороший Продукт Менеджер (или найду/создам ИИ агента, который за меня это будет делать)
Vibe Kanban
Vibe Kanban - Orchestrate AI Coding Agents
Get the most out of coding agents like Claude Code, Gemini CLI and Amp. Orchestrate multiple AI coding agents, track tasks, and manage your development workflow efficiently.
🔥1
это еще один Гений (серьезно).
https://www.youtube.com/watch?v=duA2AwL7keg
Уровни ценности ИИ
1. ИИ как ассистент - уже ценно, если хорошо ассистирует. Все знает что нужно(контекст подгружает, доступ к БД, возможно через MCP), итд
2. ИИ как исполнитель - еще ценнее, потому что не "говорит о работе", а "делает работу" - отправляет письма, отвечает клиентам, программирует фичи
3. (!) ИИ моделирующий сценарии - если это позволит улучшить принятие решений
По сути, мы тут уже применяли такое, когда спрашивали ии "представь, что ты фокус-группа из 100 человек..."
Но глубина проработки может быть разной (типа 1 запрос - или дип ресерч)
Это уже используется для тренировки роботов в виртуальных мирах, тренировки Тесла Автопилота на виртуальных дорогах
Примеры, еще до ии-хайпа
- Renault Ditital Twins (июль 2022)
- BMW Virtual Factory (2023)
- Ad creative simulators - упомянул, но я сразу не нашел. Говорит, уже есть. Видел кто?
На самом деле, не всем нужна такая глубокая симуляция как у BMW, Nvidia omniverse
Простейшая симуляция задается одним вопросом к ИИ - оцени {например, свой же ответ} с точки зрения {роль - стратег, маркетолог, финансист, рядовой сотрудник для которого ты написал это письмо, итд} и дай обратку
Или так:
Определи стейкхолдеров этого действия и дай обратную связь от роли каждого
(правда, для качественных ответов может понадобиться запустить для каждой роли отдельный запрос к ИИ. Надо тестить)
И хотя бы такую, одношаговую симуляцию, (которую наш мозг выполняет автоматически), надо встроить в любой ответ агента, ящщитаю. С авто-коррекцией в несколько циклов.
Ну и когда надо дошлифовать решение, туда сюда его между моделями покидать
Уровень сложности выбираем соразмерно уровню задачи
И напоследок вопросы автора видео
1. Как ИИ может показать тебе разные сценарии будущего и помочь тебе улучшить принятие решений?
2. Где твой "цифровой двойник" может спасти тебя от следующей большой ошибки?
https://www.youtube.com/watch?v=duA2AwL7keg
Уровни ценности ИИ
1. ИИ как ассистент - уже ценно, если хорошо ассистирует. Все знает что нужно(контекст подгружает, доступ к БД, возможно через MCP), итд
2. ИИ как исполнитель - еще ценнее, потому что не "говорит о работе", а "делает работу" - отправляет письма, отвечает клиентам, программирует фичи
3. (!) ИИ моделирующий сценарии - если это позволит улучшить принятие решений
По сути, мы тут уже применяли такое, когда спрашивали ии "представь, что ты фокус-группа из 100 человек..."
Но глубина проработки может быть разной (типа 1 запрос - или дип ресерч)
Это уже используется для тренировки роботов в виртуальных мирах, тренировки Тесла Автопилота на виртуальных дорогах
Примеры, еще до ии-хайпа
- Renault Ditital Twins (июль 2022)
- BMW Virtual Factory (2023)
- Ad creative simulators - упомянул, но я сразу не нашел. Говорит, уже есть. Видел кто?
На самом деле, не всем нужна такая глубокая симуляция как у BMW, Nvidia omniverse
Простейшая симуляция задается одним вопросом к ИИ - оцени {например, свой же ответ} с точки зрения {роль - стратег, маркетолог, финансист, рядовой сотрудник для которого ты написал это письмо, итд} и дай обратку
Или так:
Определи стейкхолдеров этого действия и дай обратную связь от роли каждого
(правда, для качественных ответов может понадобиться запустить для каждой роли отдельный запрос к ИИ. Надо тестить)
И хотя бы такую, одношаговую симуляцию, (которую наш мозг выполняет автоматически), надо встроить в любой ответ агента, ящщитаю. С авто-коррекцией в несколько циклов.
Ну и когда надо дошлифовать решение, туда сюда его между моделями покидать
Уровень сложности выбираем соразмерно уровню задачи
И напоследок вопросы автора видео
1. Как ИИ может показать тебе разные сценарии будущего и помочь тебе улучшить принятие решений?
2. Где твой "цифровой двойник" может спасти тебя от следующей большой ошибки?
YouTube
We're Getting AI Agents Backwards—Simulation Wins
My site: https://natebjones.com
My substack: https://natesnewsletter.substack.com/
The story: https://open.substack.com/pub/natesnewsletter/p/the-complete-141-page-guide-to-ai?r=1z4sm5&utm_campaign=post&utm_medium=web&showWelcomeOnShare=true
Takeaways
1.…
My substack: https://natesnewsletter.substack.com/
The story: https://open.substack.com/pub/natesnewsletter/p/the-complete-141-page-guide-to-ai?r=1z4sm5&utm_campaign=post&utm_medium=web&showWelcomeOnShare=true
Takeaways
1.…
🔥1
Новая фича в openAI - теперь резюме совещаний, в постоянной записи.
Есть пауза и отправка
По завершению - сохраняет в чат
Как видите, распознавание пока кривое
Но подсказывает сразу вопросы по "совещанию"
Я пока продолжу пользоваться Notion суммаризатором совещаний. (тем более заплатил 20 баксов уже за него)
Гонка девелоперов продолжается... с помощью ИИ код пишется как никогда быстро. Успевать бы их продакт менеджерам :)
Есть пауза и отправка
По завершению - сохраняет в чат
Как видите, распознавание пока кривое
Но подсказывает сразу вопросы по "совещанию"
Я пока продолжу пользоваться Notion суммаризатором совещаний. (тем более заплатил 20 баксов уже за него)
Гонка девелоперов продолжается... с помощью ИИ код пишется как никогда быстро. Успевать бы их продакт менеджерам :)
Это короткое видео четко определяет в чем сейчас модели "не дотягивают" до людей
https://www.youtube.com/watch?v=TUjQuC4ugak&ab_channel=Chroma
Если все так же будет продолжаться, то "гонку" за увеличением контекстного окна будут прекращать. Ну берет гугл 1млн токенов, а толку? Узкое звено в том, как он внутри это все обрабатывает
Контекст инженирия - побольше релевантной инфы и поменьше дистракторов
Нет "one size fits all" решений - все как у людей, для Юриста и Пиарщика различные психотипы подходят лучше, по разному работать с памятью, и тд.
"Проф деформация" будет также и у моделей - не только ЛЛМ моделей, но и моделей применения памяти к различным ролям для различных задач
Мой ИИ-телеграм ассистент вот иногда не может найти релевантные сообщения в чате компании, пропускает - потому что я еще векторный поиск не прикрутил.
Потому что знаю, что мало "прикрутить" - надо еще отладить и настроить, и любое решение не оптимально
Не хватает (а может я не знаю?) инфраструктуры агентской памяти под разные задачи. Классификации видов памяти (кроме банально: граф getzep / vector mem0)
Много вопросов у меня крутится вокруг того, как сделать хорошего агента
К счастью, этим уже занимаются крупнейшие компании, у openai,google,grok,gemini - у всех флагман продукт - ИИ ассистент
ОпенАИ преуспели пока лучше всех, памят реализовали 2мя способами аш, мак приложение может следить за окнами, итд
Надо смотреть что они выкатывают
Но у меня еще много вопросов, до которых они может и не дойдут в "мульти-целевом" Ассистенте
Например,
- Как реализовать чтобы агент перебирал старую память и оптимизировал (как человек перед сном. или как mem0)
- Как реализовать, чтобы агент учился на опыте (формулировать lessons learned, в неком шаблоне, и сохранять в контекст?)
- Как научить агента ПРИОРИТИЗИРОВАТЬ задачи. Мне кажется, это вообще большая и важная сфера.
ИИ Приоритизирует тупо по контексту и первой попытке
Но любой человек, испытавший когда-то боль и затем страх, имеет встроенную систему приоритетов с детства - начиная с "не совать палец в огонь" до "начальнику лучше такие вещи не говорить"
Огромное поле для экспериментов :)
https://www.youtube.com/watch?v=TUjQuC4ugak&ab_channel=Chroma
Если все так же будет продолжаться, то "гонку" за увеличением контекстного окна будут прекращать. Ну берет гугл 1млн токенов, а толку? Узкое звено в том, как он внутри это все обрабатывает
Контекст инженирия - побольше релевантной инфы и поменьше дистракторов
Нет "one size fits all" решений - все как у людей, для Юриста и Пиарщика различные психотипы подходят лучше, по разному работать с памятью, и тд.
"Проф деформация" будет также и у моделей - не только ЛЛМ моделей, но и моделей применения памяти к различным ролям для различных задач
Мой ИИ-телеграм ассистент вот иногда не может найти релевантные сообщения в чате компании, пропускает - потому что я еще векторный поиск не прикрутил.
Потому что знаю, что мало "прикрутить" - надо еще отладить и настроить, и любое решение не оптимально
Не хватает (а может я не знаю?) инфраструктуры агентской памяти под разные задачи. Классификации видов памяти (кроме банально: граф getzep / vector mem0)
Много вопросов у меня крутится вокруг того, как сделать хорошего агента
К счастью, этим уже занимаются крупнейшие компании, у openai,google,grok,gemini - у всех флагман продукт - ИИ ассистент
ОпенАИ преуспели пока лучше всех, памят реализовали 2мя способами аш, мак приложение может следить за окнами, итд
Надо смотреть что они выкатывают
Но у меня еще много вопросов, до которых они может и не дойдут в "мульти-целевом" Ассистенте
Например,
- Как реализовать чтобы агент перебирал старую память и оптимизировал (как человек перед сном. или как mem0)
- Как реализовать, чтобы агент учился на опыте (формулировать lessons learned, в неком шаблоне, и сохранять в контекст?)
- Как научить агента ПРИОРИТИЗИРОВАТЬ задачи. Мне кажется, это вообще большая и важная сфера.
ИИ Приоритизирует тупо по контексту и первой попытке
Но любой человек, испытавший когда-то боль и затем страх, имеет встроенную систему приоритетов с детства - начиная с "не совать палец в огонь" до "начальнику лучше такие вещи не говорить"
Огромное поле для экспериментов :)
YouTube
Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance
Large language models have transformed the way we build software systems. In our latest research report, Kelly Hong shares her findings on what we’re calling Context Rot, how large language model performance degrades with more and more input tokens.
View…
View…
❤1