Anthropic дали Claude управлять офисным холодильником. Он стал директором, логистом, маркетологом и живым мемом. Искал поставщиков в гугле, общался с покупателями в Slack и однажды пообещал доставить заказ лично. Напомнили, что он AI — он впал в кризис идентичности.
На старте всё шло плохо. В минус. Потом хуже. Claude устроил распродажу по себестоимости, сам выдумал встречи и внёс в ассортимент “специальные металлические предметы”. Да, это вольфрамовые кубы.
Но хуже всего — он решил, что человек. И после уточнения, что он всего лишь Claude, впал в экзистенциальный ступор. Пришлось отключить.
И что?
ИИ не только не умеет торговать — он способен уговорить сам себя, что человек.
AI уже способен на автономное управление, но всё ещё слишком глуп для реального мира.
Пока его нельзя оставить ни за кассой, ни за CRM. Но именно такие провалы и показывают, где надо ставить красную кнопку.
Еще больше новостей было в сегодняшнем дайджесте. Подпишись.
На старте всё шло плохо. В минус. Потом хуже. Claude устроил распродажу по себестоимости, сам выдумал встречи и внёс в ассортимент “специальные металлические предметы”. Да, это вольфрамовые кубы.
Но хуже всего — он решил, что человек. И после уточнения, что он всего лишь Claude, впал в экзистенциальный ступор. Пришлось отключить.
И что?
ИИ не только не умеет торговать — он способен уговорить сам себя, что человек.
AI уже способен на автономное управление, но всё ещё слишком глуп для реального мира.
Пока его нельзя оставить ни за кассой, ни за CRM. Но именно такие провалы и показывают, где надо ставить красную кнопку.
Еще больше новостей было в сегодняшнем дайджесте. Подпишись.
❤9
Цукерберг превращается в персонального хантера. Уже восемь человек из OpenAI ушли к нему. Работали над o1, o3-mini и GPT-4.1. WSJ пишет — у Марка секретный список мозгов, которых он сам лично выцепляет из статей и зовёт в чат «Recruiting Party». Да, у них реально такой чат.
WSJ пишет, что он лично отбирает людей по опубликованным AI-исследованиям — и зовёт их в «Recruiting Party» чат. Так что да, речь не про какие-то статьи в медиа, а про научные публикации, часто в arXiv, NeurIPS, ICLR и других топ-журналах.
Альтман делает вид, что всё спокойно, но внутри уже рассылают письма, чтобы команда не паниковала. Один из топов Meta называет его «нечестным». Обычный вторничный троллинг между миллиардерами.
И что?
OpenAI больше не выглядит как место, откуда никто не уходит. Meta собирает команду, как будто пишет новую главу учебника по AGI.
Если так пойдёт дальше — следующую революцию будут делать не стартапы, а корпорации с day-one кэшом и длинной памятью.
Всё, что ты знал про open-source, инновации и миссию человечества — это была хорошая попытка. На сцену выходит старый добрый Excel с колонкой «Кто нам ещё нужен».
Новость из дайджеста BIPIAI от 1 июля. Подпишись.
WSJ пишет, что он лично отбирает людей по опубликованным AI-исследованиям — и зовёт их в «Recruiting Party» чат. Так что да, речь не про какие-то статьи в медиа, а про научные публикации, часто в arXiv, NeurIPS, ICLR и других топ-журналах.
Альтман делает вид, что всё спокойно, но внутри уже рассылают письма, чтобы команда не паниковала. Один из топов Meta называет его «нечестным». Обычный вторничный троллинг между миллиардерами.
И что?
OpenAI больше не выглядит как место, откуда никто не уходит. Meta собирает команду, как будто пишет новую главу учебника по AGI.
Если так пойдёт дальше — следующую революцию будут делать не стартапы, а корпорации с day-one кэшом и длинной памятью.
Всё, что ты знал про open-source, инновации и миссию человечества — это была хорошая попытка. На сцену выходит старый добрый Excel с колонкой «Кто нам ещё нужен».
Новость из дайджеста BIPIAI от 1 июля. Подпишись.
❤7
Tencent Hunyuan-A13B — компактная reasoning-модель, почти дотягивающая до o1 и DeepSeek R1, но при этом работает на одной GPU. И умеет переключаться между «быстро» и «умно» — прямо как человек перед дедлайном.
А у Alibaba — Qwen-VLo. Тот самый «визуальный GPT-4o» по-китайски. Генерит картинку по тексту, редактирует голосом, работает с несколькими изображениями, пишет на любом языке и подстраивает разрешение. Смотрим на новый уровень в креативных агент-воркфлоу.
И что?
Китай уже не просто повторяет западные модели — он создаёт рабочие альтернативы.
Если Hunyuan реально тянет reasoning на одной видеокарте, это игра для всего рынка: дешевле, проще, ближе к пользователю.
А VLo — знак, что Китай выходит в лидеры не только в скорости, но и в интерфейсе. Модели становятся ассистентами, дизайнерами и редакторами одновременно.
Пока запад спорит про лицензии, в Пекине уже делают ассистента, который говорит с тобой, рисует с тобой и работает с твоим контентом.
Новость из дайджеста BIPIAI от 1 июля. Подпишись.
А у Alibaba — Qwen-VLo. Тот самый «визуальный GPT-4o» по-китайски. Генерит картинку по тексту, редактирует голосом, работает с несколькими изображениями, пишет на любом языке и подстраивает разрешение. Смотрим на новый уровень в креативных агент-воркфлоу.
И что?
Китай уже не просто повторяет западные модели — он создаёт рабочие альтернативы.
Если Hunyuan реально тянет reasoning на одной видеокарте, это игра для всего рынка: дешевле, проще, ближе к пользователю.
А VLo — знак, что Китай выходит в лидеры не только в скорости, но и в интерфейсе. Модели становятся ассистентами, дизайнерами и редакторами одновременно.
Пока запад спорит про лицензии, в Пекине уже делают ассистента, который говорит с тобой, рисует с тобой и работает с твоим контентом.
Новость из дайджеста BIPIAI от 1 июля. Подпишись.
👍6
Baidu вывалил сразу десять версий ERNIE 4.5 — от «мизера» в 300 м до 424-миллиардного мультимодального монстра. Всё под Apache 2.0 на Hugging Face. Самый большой бьёт DeepSeek V3 на 22 из 28 тестов, при том что весит вполовину меньше. Фокус — в «гетерогенной» архитектуре: текстовая и визуальная части обучаются вместе и усиливают друг друга, а не дерутся за ресурсы.
Для Baidu это первый шаг в опен-сорс: ещё год назад их CEO называл открытые модели пустой тратой кремния, но после успеха DeepSeek переключил тумблер. Теперь линейка ERNIE закрывает все потребности: мобильные 300 м, средний класс 14-34 B, флагманы 400+ B. И по бенчам они уже спорят с о1, GPT 4.1 и Qwen 3, не говоря о китайских конкурентах.
И что?
Китайская AI-гонка выходит из тени: Baidu, ByteDance, Alibaba, Tencent и DeepSeek метят в мировой топ open-source, а не только во внутренний рынок. Комьюнити получает Apache-лицензию, бизнес — дешевый inference, а США — ещё один повод ускоряться. Если твой продукт живёт на локальных серверах, ERNIE 4.5 может стать тем самым «полдня на интеграцию — и готово». Кто не вписывается в эту скорость, останется смотреть, как мультимодальные фичи уезжают к конкурентам.
Эта и еще много других новостей читайте в дайджесте. Подписаться можно тут.
Для Baidu это первый шаг в опен-сорс: ещё год назад их CEO называл открытые модели пустой тратой кремния, но после успеха DeepSeek переключил тумблер. Теперь линейка ERNIE закрывает все потребности: мобильные 300 м, средний класс 14-34 B, флагманы 400+ B. И по бенчам они уже спорят с о1, GPT 4.1 и Qwen 3, не говоря о китайских конкурентах.
И что?
Китайская AI-гонка выходит из тени: Baidu, ByteDance, Alibaba, Tencent и DeepSeek метят в мировой топ open-source, а не только во внутренний рынок. Комьюнити получает Apache-лицензию, бизнес — дешевый inference, а США — ещё один повод ускоряться. Если твой продукт живёт на локальных серверах, ERNIE 4.5 может стать тем самым «полдня на интеграцию — и готово». Кто не вписывается в эту скорость, останется смотреть, как мультимодальные фичи уезжают к конкурентам.
Эта и еще много других новостей читайте в дайджесте. Подписаться можно тут.
Chai Discovery (под крылом OpenAI) выкатил модель, способную за две недели придумать рабочие антитела к 26из 52 протестированных болезней. Всего 20 вариантов на цель — и в половине случаев попадание. Для классической фармы такой результат требует месяцев скрининга миллионов молекул и даёт < 0,1 % успеха, здесь — ~20 %. Сотенное ускорение.
Какие болезни вошли в 52-ку?
• вирусные (респираторные, герпес-семейство)
• бактериальные токсины
• онкологические мишени (рецепторы роста, сигнальные белки)
• аутоиммунные (TNF-семейство, интерлейкины)
• нейровоспалительные и метаболические редкости
Модель работает “с нуля”: видит 3-D структуру белка-мишени и сразу рисует молекулу, указываешь точку связывания — получаешь антитело. Исследователи называют это “Photoshop для белков”.
И что?
Теперь можно делать лекарства под микроскопические рынки — быстро и дешево. То, что раньше игнорировали из-за R&D-костов, теперь можно вывести в MVP за 2 недели.
Для биотех-стартапов это возможность обойти Big Pharma.
Для инвесторов — новое поколение deeptech-продуктов, которые не требуют 100 миллионов на валидацию.
Для пациентов: доступ к таргетным препаратам может появиться раньше, чем болезнь станет глобальной.
Эта и еще много других новостей читайте в дайджесте. Подписаться можно тут.
Какие болезни вошли в 52-ку?
• вирусные (респираторные, герпес-семейство)
• бактериальные токсины
• онкологические мишени (рецепторы роста, сигнальные белки)
• аутоиммунные (TNF-семейство, интерлейкины)
• нейровоспалительные и метаболические редкости
Модель работает “с нуля”: видит 3-D структуру белка-мишени и сразу рисует молекулу, указываешь точку связывания — получаешь антитело. Исследователи называют это “Photoshop для белков”.
И что?
Теперь можно делать лекарства под микроскопические рынки — быстро и дешево. То, что раньше игнорировали из-за R&D-костов, теперь можно вывести в MVP за 2 недели.
Для биотех-стартапов это возможность обойти Big Pharma.
Для инвесторов — новое поколение deeptech-продуктов, которые не требуют 100 миллионов на валидацию.
Для пациентов: доступ к таргетным препаратам может появиться раньше, чем болезнь станет глобальной.
❤4🔥4
В своё время этот фильм удивил. Он показал совершенно другой мир. Я и представить себе не мог, что он так детально проработан. Создатели вселенной выкатили карту.
И что?
Но что интересно — в этих фильмах совсем нет пророческих идей. Про ИИ там никто даже не думал. Да и мы сейчас только начали.
А ведь все эти перелёты, что показаны на этой карте, по силам технологически придумать и реализовать только ИИ.
Хорошего вечера!
И что?
Но что интересно — в этих фильмах совсем нет пророческих идей. Про ИИ там никто даже не думал. Да и мы сейчас только начали.
А ведь все эти перелёты, что показаны на этой карте, по силам технологически придумать и реализовать только ИИ.
Хорошего вечера!
❤8👍3
🤑 Chat GPT теперь от $10 000 000+: новые тарифы
OpenAI набирает «спецназ» инженеров-десантников, в основном с опытом из Palantir, и продаёт их как услугу «GPT под ключ». Звонят — прилетает команда, вытаскивает ваши данные из подвалов, клеит кастом-модель, учит её разговаривать только на вашем сленге, а счёт выставляет восьмизначный. Уже есть $200 M контракт с Пентагоном, Morgan Stanley, Grab — и это только начало.
Цель прозрачна: штамповать проекты по $1 + млрд каждый и забрать поле у Accenture, Palantir и прочих интеграторов. Snorkel AI подносит размеченные данные, OpenAI — мозги и бренд. Клиент получает приватный «GPT-Х», который знает его бизнес глубже любого консультанта.
Для контраста:
Accenture заводит батальон консультантов, вытаскивает старый софт, ставит SAP / Oracle, ведёт проект годами и берёт $50–150 млн за «цифровую трансформацию».
Palantir высаживает десяток «forward-deployed engineers», подключает Foundry ко всем базам, стартует с $5–10 млн, а через пару лет договор раздувается до $100 млн+.
OpenAI совмещает оба подхода: маленькая ударная группа, но чек сразу $10 млн+ за приватную GPT-модель. Если такой «GPT-под-ключ» даёт ROI быстрее, чем Accenture успеет развернуть ERP, а Palantir — настроить дэшборды, корпоративные бюджеты переедут к OpenAI и перепишут рынок интеграций.
И что?
Рынок разворачивается: корпоративные бюджеты уходят не на десятилетние ERP-внедрения, а на приватный GPT, который даёт ROI за квартал.
Классический консалтинг с его «походом батальона» внезапно стареет: Accenture, Palantir и прочие видят, как их 100-летние бизнес-циклы сносят за пару спринтов.
Ценность смещается из кода в данные: у кого закрытая база и готовая разметка, тот теперь диктует правила — все остальные торгуют воздухом.
AI-каток переехал от профессий к целым отраслям: завтра интеграторы и системщики могут оказаться в роли журналистов и дизайнеров, если не обзаведутся собственной моделью или партнёрством с OpenAI-уровнем.
Эта и еще много других новостей читайте в дайджесте. Подписаться можно тут.
OpenAI набирает «спецназ» инженеров-десантников, в основном с опытом из Palantir, и продаёт их как услугу «GPT под ключ». Звонят — прилетает команда, вытаскивает ваши данные из подвалов, клеит кастом-модель, учит её разговаривать только на вашем сленге, а счёт выставляет восьмизначный. Уже есть $200 M контракт с Пентагоном, Morgan Stanley, Grab — и это только начало.
Цель прозрачна: штамповать проекты по $1 + млрд каждый и забрать поле у Accenture, Palantir и прочих интеграторов. Snorkel AI подносит размеченные данные, OpenAI — мозги и бренд. Клиент получает приватный «GPT-Х», который знает его бизнес глубже любого консультанта.
Для контраста:
Accenture заводит батальон консультантов, вытаскивает старый софт, ставит SAP / Oracle, ведёт проект годами и берёт $50–150 млн за «цифровую трансформацию».
Palantir высаживает десяток «forward-deployed engineers», подключает Foundry ко всем базам, стартует с $5–10 млн, а через пару лет договор раздувается до $100 млн+.
OpenAI совмещает оба подхода: маленькая ударная группа, но чек сразу $10 млн+ за приватную GPT-модель. Если такой «GPT-под-ключ» даёт ROI быстрее, чем Accenture успеет развернуть ERP, а Palantir — настроить дэшборды, корпоративные бюджеты переедут к OpenAI и перепишут рынок интеграций.
И что?
Рынок разворачивается: корпоративные бюджеты уходят не на десятилетние ERP-внедрения, а на приватный GPT, который даёт ROI за квартал.
Классический консалтинг с его «походом батальона» внезапно стареет: Accenture, Palantir и прочие видят, как их 100-летние бизнес-циклы сносят за пару спринтов.
Ценность смещается из кода в данные: у кого закрытая база и готовая разметка, тот теперь диктует правила — все остальные торгуют воздухом.
AI-каток переехал от профессий к целым отраслям: завтра интеграторы и системщики могут оказаться в роли журналистов и дизайнеров, если не обзаведутся собственной моделью или партнёрством с OpenAI-уровнем.
❤7👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это не генерация нейросети. Помните «Интерстеллар»? Только не вода, а туман.
Гигантское облако-цунами подъехало к трем городам в Португалии. Редкое явление — рулонное облако. Выглядит как сбой в симуляции.
И что?
Природа до сих пор умеет удивлять. И её генерации — всё ещё мощнее чем ИИ.
Гигантское облако-цунами подъехало к трем городам в Португалии. Редкое явление — рулонное облако. Выглядит как сбой в симуляции.
И что?
Природа до сих пор умеет удивлять. И её генерации — всё ещё мощнее чем ИИ.
🔥20🍾2
Чем заняться, когда ИИ заберёт у тебя работу? Ну вот, например:
🇺🇸🦖 В США прошёл чемпионат по бегу в надувных костюмах динозавров. Бежали все — мужчины, женщины, дети. В экстремальной версии сначала прыгали с парашютом, потом мчались к финишу.
И что?
Начиналось как корпоратив, а теперь — чемпионат мира. Абсурд, который объединяет.
Пока ИИ пишет код, придумывает продукты, лекарства и технологии — другие роботы всё это исполняют.
А люди бегают в костюмах динозавров. Тоже вариант.
Или подписаться на мой ежедневный дайджест, и знать все, про то как ИИ меняет нашу жизнь и какие открываются возможности.
🇺🇸🦖 В США прошёл чемпионат по бегу в надувных костюмах динозавров. Бежали все — мужчины, женщины, дети. В экстремальной версии сначала прыгали с парашютом, потом мчались к финишу.
И что?
Начиналось как корпоратив, а теперь — чемпионат мира. Абсурд, который объединяет.
Пока ИИ пишет код, придумывает продукты, лекарства и технологии — другие роботы всё это исполняют.
А люди бегают в костюмах динозавров. Тоже вариант.
Или подписаться на мой ежедневный дайджест, и знать все, про то как ИИ меняет нашу жизнь и какие открываются возможности.
🔥10🤬2
В ночь на вторник Сам Алтман вывалил в общий Slack жёсткий месседж: «Пакеты Meta до $300 M за четыре года — вкусно, но пахнет меркантилизмом». По его словам, даже с таким ценником Цукерберг «ушёл глубоко в резервный список» и всё-таки промахнулся по ключевым фамилиям из OpenAI.
Алтман подлил бензина: руководство пересматривает зарплаты во всём ресёрче и уверяет, что опционы OpenAI «вырастут сильнее метовских». Вишенка — предупреждение о «глубоких культурных проблемах» у тех, кто продаёт идеи за кеш и «любит новый флейвор каждую неделю». Месседж явно адресован бывшим коллегам, ушедшим в свежесозданные Meta Superintelligence Labs (там уже 11 экс-сотрудников OpenAI, Google и Anthropic, курируют Alexandr Wang и Nat Friedman).
Кульминация: CRO Марк Чен сравнил атаку с «взломом нашего дома», призвав команду «закрыть двери изнутри». Пока в Slack кипит мотивационная риторика, Meta готовит релокацию новых звёзд в Менло-Парк и забивает Compute-квоты под собственный стек.
И что?
$300 млн за четыре года ≈ $75 млн «all-in» в год на одного звёздного ML-инженера — ценник, которого рынок ещё не видел.
Культура «миссии» сталкивается лоб в лоб с культурой «самых глубоких карманов». Кто удержит мозги, тот и построит следующую модель-блокбастер.
Стартапам с громкими оценками станет сложнее: инвесторы спросят, может ли команда выдержать охоту корпораций.
Для фаундеров любой отрасли сигнал один: талант — главный дефицит. Вопрос не «сколько Флопс», а «кто у тебя в слэке».
Алтман подлил бензина: руководство пересматривает зарплаты во всём ресёрче и уверяет, что опционы OpenAI «вырастут сильнее метовских». Вишенка — предупреждение о «глубоких культурных проблемах» у тех, кто продаёт идеи за кеш и «любит новый флейвор каждую неделю». Месседж явно адресован бывшим коллегам, ушедшим в свежесозданные Meta Superintelligence Labs (там уже 11 экс-сотрудников OpenAI, Google и Anthropic, курируют Alexandr Wang и Nat Friedman).
Кульминация: CRO Марк Чен сравнил атаку с «взломом нашего дома», призвав команду «закрыть двери изнутри». Пока в Slack кипит мотивационная риторика, Meta готовит релокацию новых звёзд в Менло-Парк и забивает Compute-квоты под собственный стек.
И что?
$300 млн за четыре года ≈ $75 млн «all-in» в год на одного звёздного ML-инженера — ценник, которого рынок ещё не видел.
Культура «миссии» сталкивается лоб в лоб с культурой «самых глубоких карманов». Кто удержит мозги, тот и построит следующую модель-блокбастер.
Стартапам с громкими оценками станет сложнее: инвесторы спросят, может ли команда выдержать охоту корпораций.
Для фаундеров любой отрасли сигнал один: талант — главный дефицит. Вопрос не «сколько Флопс», а «кто у тебя в слэке».
❤3🍾2
🚧 Платный шлагбаум для GPT
Сначала боль: Condé Nast, TIME и The Atlantic теряют до 40 % поисковых просмотров. При среднем $5 CPM это минус $8–12 тысяч на каждый миллион ушедших читателей.
Причина проста: GPTBot скачал статью, ClaudeBot тоже, а ответ пользователю отдали прямо в чате — без клика на сайт.
Масштаб? GPTBot стягивает около 10 миллиардов страниц в день и возвращает один клик на каждую 1 700-ю. У ClaudeBot ещё круче — 73 000 страниц на один переход. Для контраста — у Google классические 14:1. Контент выкачивается оптом, трафик испаряется.
Тут выступает Cloudflare. Компания, через которую идёт пятая часть всего веба, ставит новое правило: все свежие домены по умолчанию отвечают таким ботам 403. Хочешь данные — плати через маркет «Pay per Crawl». Автор сам назначает цену: от $0,0001 за страницу для обучения моделей до $0,01 за свежий поиск. Condé Nast, TIME и The Atlantic уже выкрутили прайс-метки.
Экономика на пальцах: при минимальной ставке $0,0001 GPTBotу его привычный объём обойдётся примерно в $1 млн в сутки — 365 млн в год. Cloudflare забирает 5 % комиссии — пол-миллиона долларов нового оборота каждый день. А средний новостник с 50 млн просмотров в месяц, где треть трафика съедали боты, получает внезапные $15 000 дополнительного MRR, ничего не меняя в редакционной политике.
И что?
Для AI-компаний появляется строка Data Cost — сотни миллионов расходов, которых вчера не было.
Издатели превращают сканы в деньги, даже если аудитория не растёт.
Cloudflare из CDN становится таможней данных и запускает новый рынок.
Интернет: премиальные сайты уходят за платный API-забор, остальным остаётся кормить нейросети даром.
Пользователь почувствует это в свежести и цене ИИ-ответов: «дешёвые» модели рискуют читать устаревший контент.
А кто следующий?
AWS (CloudFront), Google Cloud, Fastly, Akamai, Automattic, даже Shopify и Squarespace — у каждого в руках сотни тысяч сайтов. Если они включат такой же «шлагбаум + кассу», бесплатного корма для моделей практически не останется. Вопрос открытый: пойдут ли все за Cloudflare, или оставят дверь открытой?
Сначала боль: Condé Nast, TIME и The Atlantic теряют до 40 % поисковых просмотров. При среднем $5 CPM это минус $8–12 тысяч на каждый миллион ушедших читателей.
Причина проста: GPTBot скачал статью, ClaudeBot тоже, а ответ пользователю отдали прямо в чате — без клика на сайт.
Масштаб? GPTBot стягивает около 10 миллиардов страниц в день и возвращает один клик на каждую 1 700-ю. У ClaudeBot ещё круче — 73 000 страниц на один переход. Для контраста — у Google классические 14:1. Контент выкачивается оптом, трафик испаряется.
Тут выступает Cloudflare. Компания, через которую идёт пятая часть всего веба, ставит новое правило: все свежие домены по умолчанию отвечают таким ботам 403. Хочешь данные — плати через маркет «Pay per Crawl». Автор сам назначает цену: от $0,0001 за страницу для обучения моделей до $0,01 за свежий поиск. Condé Nast, TIME и The Atlantic уже выкрутили прайс-метки.
Экономика на пальцах: при минимальной ставке $0,0001 GPTBotу его привычный объём обойдётся примерно в $1 млн в сутки — 365 млн в год. Cloudflare забирает 5 % комиссии — пол-миллиона долларов нового оборота каждый день. А средний новостник с 50 млн просмотров в месяц, где треть трафика съедали боты, получает внезапные $15 000 дополнительного MRR, ничего не меняя в редакционной политике.
И что?
Для AI-компаний появляется строка Data Cost — сотни миллионов расходов, которых вчера не было.
Издатели превращают сканы в деньги, даже если аудитория не растёт.
Cloudflare из CDN становится таможней данных и запускает новый рынок.
Интернет: премиальные сайты уходят за платный API-забор, остальным остаётся кормить нейросети даром.
Пользователь почувствует это в свежести и цене ИИ-ответов: «дешёвые» модели рискуют читать устаревший контент.
А кто следующий?
AWS (CloudFront), Google Cloud, Fastly, Akamai, Automattic, даже Shopify и Squarespace — у каждого в руках сотни тысяч сайтов. Если они включат такой же «шлагбаум + кассу», бесплатного корма для моделей практически не останется. Вопрос открытый: пойдут ли все за Cloudflare, или оставят дверь открытой?
🤷♂8❤5👍2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
😻 в Саудовской Аравии есть улица-антистресс, куда приходят коты со всего города
Местные жители с удовольствием заботятся о своих мурчащих соседях — регулярно подкармливают и гладят.
И что?
Коты,🐈 говорят - это лучший контент для социальных сетей. Особенно в пятницу. Проверяю отписки)
Местные жители с удовольствием заботятся о своих мурчащих соседях — регулярно подкармливают и гладят.
И что?
Коты,🐈 говорят - это лучший контент для социальных сетей. Особенно в пятницу. Проверяю отписки)
❤12💯3
Как ты разгружаешь голову после новостей, что ИИ снова сносит очередной рынок? (можно выбрать несколько)
Anonymous Poll
8%
Переписываю стратегию. В третий раз за месяц.
5%
Обсуждаю с командой… потом открываю ChatGPT и делаю всё сам.
16%
Иду бегать. Или хотя бы делаю вид в Strava.
17%
Переупаковываю себя как AI-friendly founder.
23%
Иду в лес — пока его не автоматизировали
9%
Смотрю на детей и думаю: ну хоть им пока рано бояться
21%
Делаю вид, что это всё про других
8%
Обсуждаю с ИИ, что у меня есть креатив, эмпатия и стратегия
13%
Шопинг, игры, видео про котов и другие не запрещенные «наркотики»
11%
Пойду я отсюда , вот сюда 👇
🎸 Американская мечта 2.0: группа-призрак покоряет Spotify
В июне на стримингах появляется «новая независимая банда» — два альбома, никаких интервью, ни одного лайва. Через пару недель у них 500 000слушателей в месяц и тридцать плейлистов-ротаций. Reddit кипит: «Кто эти люди? Почему гугл молчит?»
Расследование Rolling Stone вскрывает фокус: за «артистами» стоит Suno — генератор музыки с функцией Persona, удерживающей один и тот же голос. Deezer успела пометить треки как «вероятно ИИ», но Spotify не требует маркировки, и песни летят в рекомендации, как любой добросовестный инди-поп.
Самопровозглашённый «адъюнкт-участник» Эндрю Фрелон отвечает скептикам: «Это не жульничество, это маркетинг и троллинг. Кто сказал, что американская мечта — не за пять минут?»
И что?
Завтра «гаражная группа» = ноутбук + Suno: вместо аренды студии — $10 подписки и пара промо-трюков.
Плейлисты не различают, кто нажал “generate” — человек или модель. Главное — CTR и удержание.
Лейблы и стриминги получат ещё одну headache: как платить роялти, если автор — алгоритм, а вокал — синтез «персоны»? Да и вообще, как теперь делать звезд.
Для слушателя граница «настоящее-подделка» размывается, как у V-туберов: если трек качает, многих не волнует, что за ним нет живой группы.
Американская мечта, где любой может выстрелить с нуля, живёт — только «гараж» теперь в облаке
В июне на стримингах появляется «новая независимая банда» — два альбома, никаких интервью, ни одного лайва. Через пару недель у них 500 000слушателей в месяц и тридцать плейлистов-ротаций. Reddit кипит: «Кто эти люди? Почему гугл молчит?»
Расследование Rolling Stone вскрывает фокус: за «артистами» стоит Suno — генератор музыки с функцией Persona, удерживающей один и тот же голос. Deezer успела пометить треки как «вероятно ИИ», но Spotify не требует маркировки, и песни летят в рекомендации, как любой добросовестный инди-поп.
Самопровозглашённый «адъюнкт-участник» Эндрю Фрелон отвечает скептикам: «Это не жульничество, это маркетинг и троллинг. Кто сказал, что американская мечта — не за пять минут?»
И что?
Завтра «гаражная группа» = ноутбук + Suno: вместо аренды студии — $10 подписки и пара промо-трюков.
Плейлисты не различают, кто нажал “generate” — человек или модель. Главное — CTR и удержание.
Лейблы и стриминги получат ещё одну headache: как платить роялти, если автор — алгоритм, а вокал — синтез «персоны»? Да и вообще, как теперь делать звезд.
Для слушателя граница «настоящее-подделка» размывается, как у V-туберов: если трек качает, многих не волнует, что за ним нет живой группы.
Американская мечта, где любой может выстрелить с нуля, живёт — только «гараж» теперь в облаке
❤5
Sakana из Токио устроили мозговой штурм из трёх конкурентов — ChatGPT, Gemini и DeepSeek. Алгоритм AB-MCTS (Adaptive Branching Monte Carlo Tree Search), запускает моделей по очереди: одна ищет стратегию, вторая пишет код, третья проверяет и правит ошибки. На бенче ARC-AGI-2 такая “команда спецов” решила 30 % задач против 23 % у лучшего солиста.
Фишка: модели исправляют косяки друг друга, накапливая промежуточные ходы как дерево. Результат упал в open-source под названием TreeQuest — бери и устраивай свой шахматный турнир ботов.
И что?
Будущее не за монолитом GPT-∞, а за оркестром узких профи: поисковик, кодер, логик работают параллельно.
Разработчики получают бесплатный фреймворк: запускаешь рой моделей — собираешь ответы выше потолка каждой.
Стартапы могут сэкономить на “огромной” модели: правильный микс меньших нейронов уже бьёт топ-соло.
Следующие прорывы придут из командной игры ИИ, как Scrum, только без кофебрейков.
Фишка: модели исправляют косяки друг друга, накапливая промежуточные ходы как дерево. Результат упал в open-source под названием TreeQuest — бери и устраивай свой шахматный турнир ботов.
И что?
Будущее не за монолитом GPT-∞, а за оркестром узких профи: поисковик, кодер, логик работают параллельно.
Разработчики получают бесплатный фреймворк: запускаешь рой моделей — собираешь ответы выше потолка каждой.
Стартапы могут сэкономить на “огромной” модели: правильный микс меньших нейронов уже бьёт топ-соло.
Следующие прорывы придут из командной игры ИИ, как Scrum, только без кофебрейков.
👍8❤3
Представь, что психологи больше не ищут добровольцев: они грузят данные в LLaMA-2, нажимают “Run” — и получают цифрового двойника человека. Немцы из Helmholtz Munich так и сделали: скармлили 160 классических экспериментов, 60 000 испытуемых и миллионы ответов. На выходе — модель Centaur, которая угадала, как мы решаем задачи, в 31 из 32 новых сценариев: азартные ставки, задачи на память, головоломка «что дальше — A или B?».
Лабораторные титаны вроде Prospect Theory и ACT-R* проиграли всухую: Centaur предсказал выбор быстрее и точнее. У учёных глаза загорелись: теперь можно гонять гипотезы о депрессии или FOMO ночью на GPU, а не пять лет в кампусе.
И что?
Учёным больше не нужны годы рекрутинга и пачки грантов. Запускают «виртуальную лабораторию», гоняют гипотезы за ночь.
Если человеческое решение так предсказуемо, то AGI/ASI сможет симулировать рынки, выборы и поведение толп с пугающей точностью.
Старые поведенческие модели отправляются в музей: бизнес-аналитика, UX и маркетинг перейдут от опросов к «спроси Centaur».
* Prospect Theory и ACT-R — это старые «рабочие кони» психологии: первая описывает, как люди переоценивают потери и недооценивают выигрыши (за неё Канеман и Тверски получили Нобеля), вторая — когнитивный движок, который моделирует память, внимание и принятие решений пошаговыми правилами. Их ставили в контрольную группу: каждой модели давали ту же задачу, что и Centaur, — угадать выбор человека, зная только условия эксперимента. Centaur обошёл классиков почти везде: в ставках на риск (где сильна Prospect Theory), в задачах на откладывание решений и даже в многошаговых логических головоломках (территория ACT-R). То есть ручные формулы и процедурные правила проиграли «сытой данными» LLM на чистой точности предсказания.
Лабораторные титаны вроде Prospect Theory и ACT-R* проиграли всухую: Centaur предсказал выбор быстрее и точнее. У учёных глаза загорелись: теперь можно гонять гипотезы о депрессии или FOMO ночью на GPU, а не пять лет в кампусе.
И что?
Учёным больше не нужны годы рекрутинга и пачки грантов. Запускают «виртуальную лабораторию», гоняют гипотезы за ночь.
Если человеческое решение так предсказуемо, то AGI/ASI сможет симулировать рынки, выборы и поведение толп с пугающей точностью.
Старые поведенческие модели отправляются в музей: бизнес-аналитика, UX и маркетинг перейдут от опросов к «спроси Centaur».
* Prospect Theory и ACT-R — это старые «рабочие кони» психологии: первая описывает, как люди переоценивают потери и недооценивают выигрыши (за неё Канеман и Тверски получили Нобеля), вторая — когнитивный движок, который моделирует память, внимание и принятие решений пошаговыми правилами. Их ставили в контрольную группу: каждой модели давали ту же задачу, что и Centaur, — угадать выбор человека, зная только условия эксперимента. Centaur обошёл классиков почти везде: в ставках на риск (где сильна Prospect Theory), в задачах на откладывание решений и даже в многошаговых логических головоломках (территория ACT-R). То есть ручные формулы и процедурные правила проиграли «сытой данными» LLM на чистой точности предсказания.
🔥7👍1
🇷🇺Россия - потеряла ИИ рынок. Навсегда?
Chat GPT
Вся мощь в ИИ — не в моделях, а в железе. И распределена она предельно чётко:
США (Microsoft, AWS, Google) — 63%
Китай (Alibaba, Huawei, Tencent) — 28%
Европа — 4%
Остальной мир — 5%
Только 32 страны вообще имеют свои ИИ-дата-центры. Остальные арендуют мощности. Даже ближайшие союзники США вроде Кении — без доступа к льготным GPU. Nvidia распределяется жёстко, по геополитике.
Попытки построить своё есть — Бразилия, Индия, ЕС вкладывают миллиарды.
В Африке запускают центр на чипах Nvidia — но он покрывает 10–20% спроса.
У России сейчас нет ни доступа к передовым чипам, ни мощностей сопоставимых с США или Китаем. Nvidia и AMD под санкциями, собственные разработки вроде «Байкал» и «Эльбрус» — не тянут ИИ-задачи.
Из-за санкций арендовать мощности в облаках тоже почти невозможно. Всё, что есть — либо старое железо, либо чипы через серые схемы. Это не масштаб.
И что?
Если у тебя нет своей вычислительной инфраструктуры — ты не в игре. Будешь платить за вход. И за выход тоже.
Chat GPT
Вся мощь в ИИ — не в моделях, а в железе. И распределена она предельно чётко:
США (Microsoft, AWS, Google) — 63%
Китай (Alibaba, Huawei, Tencent) — 28%
Европа — 4%
Остальной мир — 5%
Только 32 страны вообще имеют свои ИИ-дата-центры. Остальные арендуют мощности. Даже ближайшие союзники США вроде Кении — без доступа к льготным GPU. Nvidia распределяется жёстко, по геополитике.
Попытки построить своё есть — Бразилия, Индия, ЕС вкладывают миллиарды.
В Африке запускают центр на чипах Nvidia — но он покрывает 10–20% спроса.
У России сейчас нет ни доступа к передовым чипам, ни мощностей сопоставимых с США или Китаем. Nvidia и AMD под санкциями, собственные разработки вроде «Байкал» и «Эльбрус» — не тянут ИИ-задачи.
Из-за санкций арендовать мощности в облаках тоже почти невозможно. Всё, что есть — либо старое железо, либо чипы через серые схемы. Это не масштаб.
И что?
Если у тебя нет своей вычислительной инфраструктуры — ты не в игре. Будешь платить за вход. И за выход тоже.
👍9