🎯 ЭКСПЕРИМЕНТ: Как ИИ изменит подготовку лекций?

В ближайшую субботу Финансовый университет пригласил меня прочитать лекцию по цифровой трансформации бизнеса (офисного и промышленного) для MBA. Решил кардинально поменять подход к подготовке!

Старый способ: 8-12 часов мучений со старыми презентациями 😅
Не люблю, когда на лекциях всплывают факты 2-3-летней давности. Стыдно(

Новый способ с ИИ:

📱 Мозговой штурм (во время шведской ходьбы 60-80 минут)→ наговариваю мысли на диктофон → структурирую ИИ-ем в perplexity (он распознает аудио)

📊 Ревизия архива → загружаю прошлогодние PDF → автоматическая разметка слайдов
У меня 800+ слайдов с крутыми картинками и графиками. 80% подойдет — максимум поправить текст и обновить данные

🔍 АНАКОНДА → анализ трендов в соцсетях экспертов по теме, YouTube-разведка → поиск роликов → транскрибация → синтез идей

⚡ Сборка презентации → ИИ создает скелет из старых слайдов + дает справку что откуда взять
Можно взять Gamma App, но пока делаю слайды вручную красивее: (https://t.me/startobus/4303), (https://t.me/startobus/4088), (https://t.me/startobus/3264)

‼️ Сеанс критики → проверка фактов, ритма презентации (чтобы не зевали), полноты раскрытия темы

✅ Домашние задания → разработка по плану лекции

Цель: уложиться в 4 часа вместо 8-12. Засекаю время с завтрашней утренней прогулки.

Вопрос аудитории: Думаете, получится быстрее и качественнее? Или живые мозги всё-таки лучше? 🤔

Если зайдет — поделюсь подробным отчетом с цифрами, промтами и самой презентацией.

Ставь ❤️ если интересно узнать результат!

P.S. Если провалится — всегда можно вернуться к "ночи перед лекцией" 😄

Мы начинали с рисунков на скале.

Я давно перестал печатать.
90% моих текстов — это распознанный голос. Использую сервис VoiceHotkey, его сделал мой друг. Я просто говорю, а машина превращает речь в текст и команды.

Результат в цифрах выглядит так: пишу ~100 сообщений в день (чат/почта). На каждое раньше уходило +/- 2 минуты. Итого: 3+ часа, без учета создания больших документов.

Средняя скорость печати — 30–50 слов в минуту. Средняя скорость речи — 150 слов в минуту. То есть в 3–5 раз быстрее. Экономия — часы в день.

А если говорить голосом — эти часы возвращаются. Их можно вложить в что угодно: в дело, в идеи, в жизнь.

---

Почему голос → сильнее с ИИ

Разговаривая с AI, я убираю один из слоёв кодирования и декодирования. Я не сжимаю мысль в символы, я отдаю её целиком — с оговорками, уточнениями, контекстом. ИИ слышит не только результат, но и путь к нему. И отвечает точнее, ближе к сути.

Как в меме: «А у меня лапки» 🐾 — вот я и не «печатаю лапками», а просто говорю.
Это уже более прямой канал между человеком и машиной.

---

Следующий шаг — непрерывное взаимодействие

Друг показал мне демо следующей версии: устройство слушает непрерывно. Он шёл на кухню и между делом отправил сообщение в мессенджере. Просто высказал вслух свое пожелание, жуя яблоко и не доставая смартфон из кармана.

Так общение со своей сетью становится фоновым, естественным. Это как сместиться с бумажного письма к чату, с чата к голосу, а дальше — к непрерывному взаимодействию с миром. Мы узлы в сети. Мы не люди за устройствами, а сама связка потоков: мысль — речь — действие.

---

Дальше — субвокализация и внутренняя речь

MIT показал AlterEgo — гарнитуру, которая ловит едва заметные сигналы речевого аппарата. Ты не говоришь вслух, ты только «шепчешь внутри» — и команда уходит в систему.

Учёные из Стэнфорда пошли дальше: пару недель назад в Cell опубликована работа, где научились декодировать внутреннюю речь с точностью до 74% и встроили «ментальный пароль» — чтобы система включалась только по твоему намерению.

Это не фантастика. Это работающие прототипы. Сегодня они помогают некоторым, завтра — станут нашим повседневным интерфейсом.

---

Мы уже люди Х

Мы начинали с рисунков на скале. Потом — письмо, клавиатура и мышь. Сегодня — жесты и голос. Завтра — мысленные команды.
Каждый шаг сокращает дистанцию между намерением и результатом.

Мир превращается в интерфейс: я думаю — и объект в любой точке планеты действует.
Клавиатура закончивается. Начинается артикуляция намерений.

__
Подсмотрено

P.S. Пост не мой, но сам много пользуюсь аудиозаметками и именно по причине того, что нет задержки на конвертацию идей во ввод текста. А значит важные нюансы не пропадают. Когда меня спрашивают как узнать инсайты - я всегда говорю слушать и записывать на диктофон, а потом транскрибировать - это даст 2% но самой важной информации которая даст 80% понимания и даст правильно двигаться. Хотя не меньше могли бы давать эскизы и рисунки - но это не для всех - этому мы все научены чуть меньше чем говорить. А если действительно хотите дать своим детям развитие в будущее - 2 навыка - рисовать и слушать/создавать музыку! UPD Нет - еще один - читать большие книги (больше 500 страниц) и художественные - не технические. Это помогает развивать ваш мозг — переваривать большие объемы информации. Краткие пересказы и сериалы - это не то(

Топ-новости AI (9-11 сентября 2025)

🇷🇺 Wildberries запустил виртуальную примерочную на AI
Крупнейший российский маркетплейс Wildberries интегрировал виртуальную примерочную на основе искусственного интеллекта. Новая функция позволяет покупателям "примерять" одежду онлайн до покупки, используя AI-алгоритмы для подбора размеров и визуализации посадки. Это часть расширения AI-инструментов для клиентов и продавцов платформы.laotiantimes

🔧 Google Firebase добавил новые AI Logic возможности
Google расширил Firebase AI Logic поддержкой Gemini Developer API в дополнение к Vertex AI Gemini API. Теперь разработчики получают расширенный мониторинг AI-вызовов и улучшенные возможности интеграции AI в мобильные и веб-приложения. Обновление делает Firebase более универсальной платформой для AI-разработки. firebase

🚀 10 агентных AI-инструментов трансформируют бизнес
Опубликован рейтинг топ-10 агентных AI-инструментов сентября 2025, включая SuperAGI ($2,500+/месяц), Microsoft Copilot Studio, NTT Smart AI Agent Ecosystem и другие автономные решения. Эти инструменты действуют как цифровые сотрудники, самостоятельно управляя сложными рабочими процессами без постоянного надзора. aiapps

🎨 8 новых AI-инструментов для креатива от Imagen 4 до Krea AI
Представлены 8 ключевых AI-инструментов сентября 2025: Google Imagen 4 с поддержкой 2K, Base44 для no-code разработки, n8n с неограниченными воркфлоу, Nano Banana от Google, Ideogram Character для консистентных персонажей, Imarena для 3D-рендеринга, Krea AI Real-time Video (12+ fps) и Wan.Video 2.2 от Alibaba. amitsony

Отобрал для вас/себя несколько важных новостей ИИ в России и мире.

🧠 Подписывайтесь на @startobus — актуальные AI-новости без шума

Обновлено: 11 сентября 2025, 09:12 МСК

ТОП AI-ИНСТРУМЕНТОВ СЕНТЯБРЯ 2025 🚀 ЧАСТЬ 1
Ранжировано по популярности, качеству бенчмарков и свежести релизов

🧠 ТОПОВЫЕ LLM И ЧАТБОТЫ
1 ChatGPT-4o — золотой стандарт LLM, Arena Score 1447, лидер бенчмарков
2 Claude 4 Sonnet — лучший для кодинга, SWE-bench 72.5%, Arena Score 1447
3 Perplexity Pro — лидер AI-поиска с цитированием, работает без VPN в России
4 Grok 3 — новый лидер от xAI, 4.9/5 рейтинг с миллионом отзывов пользователей
5 Chad AI — российский AI-комбайн с доступом к западным моделям, полная поддержка русского
6 GigaChat 2.0 — топ российская LLM с reasoning от Сбера

🇨🇳 КИТАЙСКИЕ ЛИДЕРЫ
7 GLM-4.5 — №3 в мире после Grok и o3, превосходит DeepSeek по эффективности
8 Qwen3 235B — обогнал DeepSeek R1 в LiveBench, лидер open-source моделей
9 DeepSeek-V3 — эффективная стоимость обучения, Arena Score 1380
10 Ernie 4.5 — Baidu открыла исходный код под Apache 2.0

🎬 ВИДЕО ГЕНЕРАЦИЯ
11 Hailuo 02 (MiniMax) — новый лидер универсальных видеомоделей, сильная физика
12 Google Veo 3 — короткие клипы с синхронным звуком для соцсетей
13 Runway Gen-3 Alpha — профессиональное решение для видеопродакшна
14 Kling AI 2.1 — китайский лидер по соотношению производительность/цена
15 Luma AI Dream Machine — 3D-видео с глубиной, Ray-трейсинг стабильность
16 Midjourney Video — запущена видеомодель с художественным качеством

🎨 ИЗОБРАЖЕНИЯ И ДИЗАЙН
17 Midjourney V7 — лидер художественной выразительности, открытая бета
18 Tripo AI 3.0 — хит Product Hunt: создание 3D-моделей из текста за секунды
19 DALL-E 3 — интеграции с ассистентами OpenAI, высокое качество
20 Leonardo AI — универсальный инструмент для визуального контента
21 Adobe Firefly 3 — интеграция с Creative Suite, корпоративное решение
22 Canva AI — быстрое создание креатива для бизнеса

🔥 ГЛАВНЫЕ ТРЕНДЫ СЕНТЯБРЯ (ЧАСТЬ 1):
🇨🇳 Китайское доминирование — GLM-4.5 и Qwen3 захватывают топ рейтингов, обгоняя западные модели
💻 Новые лидеры в кодинге — Windsurf обогнал Cursor по удобству, Google купил таланты за $2.4 млрд
🎬 Видео с аудио — Google Veo 3 и Hailuo 02 добавили синхронный звук
🇷🇺 Российские решения крепнут — Chad AI, GigaChat 2.0 показывают конкурентоспособность

💰 ЛУЧШИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ (ЧАСТЬ 1):
• Windsurf — $15/месяц против $20 у Cursor
• Chad AI — бесплатный тест всех западных моделей
• GigaChat — миллион токенов бесплатно для разработчиков
• Qwen3 — полностью бесплатный доступ без ограничений

📊 Поддержка русского: Chad AI, GigaChat 2.0, YandexGPT — полная; западные — через VPN

ТОП AI-ИНСТРУМЕНТОВ СЕНТЯБРЯ 2025 🚀 ЧАСТЬ 2
Разработка, автоматизация и специализированные решения

🛠️ РАЗРАБОТКА И КОДИНГ
23 Windsurf — обогнал Cursor по UI/UX, агентный AI-редактор кода, $15/месяц против $20 у Cursor
24 Cursor — классический лидер IDE с AI, но проигрывает Windsurf по интуитивности интерфейса
25 GitHub Copilot — новые модели кода, лидер по интеграциям с IDE
26 Replit Agent 3 — самый автономный агент для создания продакшн-приложений, тестирует свой код
27 Blackbox AI — 10M+ пользователей, рейтинг 86% likeliness to recommend, OCR кода из изображений
28 Qodo (ex-Codium) — качественная генерация тестов, анализ кода, поддержка MCP
29 Bolt.new — веб-IDE от StackBlitz, создание приложений в браузере за $9/месяц
30 Lovable — 4.7-звездочный рейтинг, строит приложения в 20x быстрее обычного кодинга

🤖 АВТОМАТИЗАЦИЯ И АГЕНТЫ
31 n8n — гибкие интеграции с AI, самохостинг для корпораций
32 Make — no-code автоматизация с AI-компонентами
33 Zapier AI — широкий каталог интеграций с AI-помощниками
34 LangChain Agents — фреймворк мультиагентных решений
35 CrewAI — специализированные мультиагентные роли

🎭 АВАТАРЫ И ПЕРСОНАЖИ
36 HeyGen — лидер аватаров, дубляж и перевод видео
37 Synthesia — корпоративные аватары для обучения
38 D-ID — talking heads из фото, простота использования
39 VidAU — топ Product Hunt сентября для AI-видео

📝 КОНТЕНТ И КОПИРАЙТИНГ
40 Rytr — AI-копирайтинг для маркетинга
41 Copy.ai — автогенерация коммерческих текстов
42 Jasper — контент-маркетинг enterprise-уровня
43 Grammarly — улучшение грамматики и стиля письма
44 Wordtune — переформулирование и улучшение тектов

📊 ПРЕЗЕНТАЦИИ И БИЗНЕС
45 Gamma — лучший генератор презентаций с AI
46 Tome — AI-презентации с использованием ChatGPT и DALL-E
47 NotebookLM — ассистент для исследований от Google
48 Beautiful.ai — авто-расстановка и дизайн презентаций

🔥 ГОРЯЧИЕ РЕЛИЗЫ СЕНТЯБРЯ (ЧАСТЬ 2):
• Windsurf победил Cursor — более интуитивный UI, дешевле на $5/месяц
• Replit Agent 3 — тестирует свой код, 3x быстрее Computer Use Models
• Blackbox AI — достиг 10M+ пользователей, добавил OCR для кода
• Lovable — 4.7-звездочный рейтинг, строит приложения в 20x быстрее

💡 ГЛАВНЫЕ ТРЕНДЫ (ЧАСТЬ 2):
💻 Смена лидерства в AI-IDE — Windsurf обогнал Cursor благодаря лучшему UX
🤖 Автономные агенты — Replit Agent 3 сам тестирует и исправляет код
📱 No-Code революция — Bolt.new и Lovable делают разработку доступной всем

🔄 Интеграционные экосистемы — сервисы объединяются в единые рабочие пространства

ТОП AI-ИНСТРУМЕНТОВ СЕНТЯБРЯ 2025 🚀 ЧАСТЬ 3
Бизнес-процессы, коммуникации и специальные решения

📧 КОММУНИКАЦИИ И ПОЧТА
49 Superhuman — AI для почты, экономит до 4 часов в неделю
50 SaneBox — умная сортировка электронной почты
51 Shortwave — AI-ассистент для email
52 Tidio AI — обслуживание клиентов с чатботами

🏢 БИЗНЕС-ПРОЦЕССЫ
53 Notion AI — всё-в-одном с AI-ассистентом, работает на GPT-4 и Claude
54 Asana AI — управление проектами с AI-помощником
55 ClickUp AI — комплексное управление задачами с AI
56 Reclaim AI — AI-планирование времени
57 Clockwise — фокус-время с AI-оптимизацией

📋 ФОРМЫ И ОПРОСЫ
58 Fillout AI — формы и опросы под ключ с 40+ типами вопросов
59 Tally — формы как обычный текст, простота Google Docs
60 Typeform — интерактивные формы с AI-аналитикой

💼 HR И РЕКРУТИНГ
61 Textio — оптимизация вакансий с помощью AI
62 CVViZ — AI-рекрутинг и скрининг резюме
63 Kickresume — конструктор резюме с AI
64 Teal — карьерная платформа с AI-резюме

📱 МОБИЛЬНАЯ РАЗРАБОТКА И NO-CODE
65 UI Bakery — low-code платформа для внутренних инструментов, высокие рейтинги пользователей
66 Bubble — no-code платформа для веб-приложений
67 Bravo Studio — создание приложений из Figma без кода

🎯 СПЕЦИАЛЬНЫЕ РЕШЕНИЯ
68 Cron Calendar — профессиональный AI-календарь
69 Loopin — AI-помощник для встреч, записи и итоги
70 tl;dv — транскрибация и ассистенты встреч
71 Otter.ai — расшифровка речи в реальном времени

🔥 ФИНАЛЬНЫЕ РЕЛИЗЫ СЕНТЯБРЯ:
• UI Bakery AI — прорыв в создании интеллектуальных внутренних инструментов
• Fillout AI — 40+ типов интеллектуальных вопросов для форм
• Notion AI обновления — улучшенная интеграция с GPT-4 и Claude
• Superhuman AI — экономия до 4 часов в неделю на email

💡 ИТОГОВЫЕ ТРЕНДЫ СЕНТЯБРЯ 2025:
🇨🇳 Китайское AI-доминирование — GLM-4.5, Qwen3, Hailuo 02 захватывают топ-рейтинги
💻 Революция в кодинге — Windsurf обогнал Cursor, Replit Agent 3 тестирует свой код
🎬 Видео с аудио — прорыв Google Veo 3 и Hailuo 02 в синхронном звуке
🤖 Автономные агенты везде — от кодинга до бизнес-процессов
📱 No-Code для всех — Bolt.new, Lovable, UI Bakery делают разработку доступной

💰 ЛУЧШИЕ ПРЕДЛОЖЕНИЯ ФИНАЛ:
• Windsurf — $15/месяц против $20 у Cursor, лучший UX
• Chad AI — бесплатный доступ ко всем западным моделям
• GigaChat — миллион токенов бесплатно для разработчиков
• Qwen3 — полностью бесплатный без ограничений
• Lovable — строит приложения в 20x быстрее за $25/месяц

🎯 РЕГИОНАЛЬНАЯ ДОСТУПНОСТЬ:
🇷🇺 Россия: Chad AI, GigaChat, YandexGPT — полная поддержка; Windsurf, Notion, UI Bakery — работают; западные — через VPN
🇨🇳 Китай: GLM-4.5, Qwen3, Hailuo 02 — новые мировые лидеры по качеству
🇪🇺 Европа: Mistral AI, акцент на приватности, NVIDIA поддержка 25 языков
🇺🇸 США: ChatGPT, Claude, Perplexity — стабильные лидеры, но теряют позиции китайским моделям

71 инструмент покрывает все потребности современного специалиста. Актуально на 11 сентября 2025.

От теории к практике: первые результаты «английского эксперимента»

Неделю назад рассказывал про историю из 2027 года и 15-минутную практику с Perplexity. Сегодня — первые результаты! 📊

Что произошло за 7 дней:
✅ Отработал произношение ключевых терминов Flyber:
• Electromagnetic pitch control system — /ɪˌlektrəʊmæɡˈnetɪk pɪtʃ kənˈtrəʊl ˈsɪstəm/
• Composite monocoque cabin — /ˈkɒmpəzɪt ˈmɒnəkɒk ˈkæbɪn/
• Autonomous cargo operations — /ɔːˈtɒnəməs ˈkɑːɡəʊ ˌɒpəˈreɪʃənz/
✅ Perplexity научилась объяснять сложные концепции простыми словами
✅ Уверенность в техническом английском выросла на 300%

Неожиданный бонус:
Вчера легко объяснил принципы работы автожира коллегам из Индии. Без заминок и поиска слов. Просто потому что 7 дней подряд говорил об этом с ИИ, а не читал про это.

Секрет в том, что новая голосовая функция Perplexity не просто переводит — она тренирует мышечную память речи. Как спортзал, только для языка.

AI в бизнесе: почему 95% буксуют, а 5% уже зарабатывают

У мня выше спорили по этим отчетам (AI-похмелье, альтернатива). Даже спрашивали и что же я имею ввиду)

Спасибо знакомому Андрею Суднику - все аккуратно разложил по полочкам.

MIT говорит: 95% компаний не видят пользы от AI. Источник →
Google говорит: 74% компаний уже получают ROI. Источник →
Кто врёт? Никто. Просто надо читать не заголовки, а сами отчёты.

———

MIT → Эффектов нет, потому что это всё ещё пилоты
- Изучали массовый срез компаний, которые только тестируют AI.
- Мерили: реальный P&L-эффект.
- Вывод: у ~95% — 0 отдачи. Лишь ~5% пилотов реально приносят деньги.
- Проблема не в моделях, а в том, как (и куда) AI встраивают.
- Методология: 300 кейсов, 52 интервью, 153 компании.

———

Google → ROI есть, потому что AI уже в продакшене
- Изучали компании, где AI уже работает, а не только тестится.
- Мерили: возврат инвестиций от продвинутых внедрений.
- Вывод: 74% видят ROI уже в первый год.
- Из них 39% запустили больше 10 агентов.
- Методология: 3 466 опрошенных топ-менеджеров.

———

Итого: отчёты не спорят, а описывают разные этажи одного лифта.

- MIT: низ — хаос пилотов без стратегии.
- Google: верх — процессы, которые уже перестроили.

📉 95% — всё ещё пробуют.
📈 5% — уже научились зарабатывать.

———

Так где кнопка "вверх"?

Точечные шаги без стратегии часто превращаются в хаотичные эксперименты. В том числе и это фиксирует MIT. Как из пилота получить систему? Начни с внятной архитектуры изменений👇

Стратегия сверху: начинаем с конкурентной модели и стратегического контекста.

- Стратегия дифференциации (примеры: Яндекс; Тинькофф; Apple) → ищем велью от AI в исследованиях и разработке, клиентском опыте, создании уникальных цифровых сервисов.
- Стратегия лидерства по издержкам (примеры: «Победа»; Fix Price; Walmart) → максимальная автоматизация цепочек поставок, стандартизация операций, низкая цена как базовое обещание клиенту.
- Стратегия фокусирования (примеры: Bosco; Mercury Luxury Group; Tesla) → нишевые решения и премиальный сегмент, использование AI для персонализации клиентского опыта, создания уникальных креативных предложений и концептуальных сервисов.

Точечные пилоты снизу: выбираем 2–3 приоритетных процесса с измеримыми KPI.

Дорожная карта: параллельно распространяем массовые инструменты (ChatGPT, Copilot'ы) для сотрудников, готовим инфраструктуру, раскачиваем культуру, наводим порядок в данных, строим сквозные дата-потоки и улучшаем общий data governance.

Масштабирование: из работающей малой системы вырастают новые уровни — сеть агентов, редизайн процессов, интеграции.

Так работает закон Галла: сложная рабочая система может родиться только из простой рабочей системы.

Успешные компании не просто играются с AI — они ищут, где он должен заработать, и строят это системно. Они не суетятся под FOMO, а спокойно играют в долгую: стратегия сверху → прицельные пилоты снизу → масштабирование. Всё остальное — в мусорное ведро корпоративной памяти.

Битва титанов.

81-летний Ларри Эллисон на днях ненадолго обогнал Илона Маска и стал самым богатым человеком планеты. Акции его компании Oracle взлетели после того, как компания пообещала увеличить выручку от облачной инфраструктуры в 14 раз к 2030 году. С 10 миллиардов до 144 миллиардов долларов – такую хоккейную клюшку нечасто увидишь.

Почему именно эти двое сейчас борются за звание богатейшего? Маск считает Эллисона одним из самых умных людей, которых встречал. Эллисон вложил миллиард в Tesla и даже посидел в совете директоров. Оба поддержали Трампа. Оба визионеры, хотя и с разными горизонтами планирования. И оба не боятся выглядеть сумасшедшими. Но на этом сходство, пожалуй, заканчивается.

Эллисон – гениальный ловец трендов. Он вынюхивает возможности как акула кровь в воде, а если упускает что-то, то очень быстро навёрстывает. Его Oracle, как известно, не изобрела реляционные базы данных – зато сделала первую коммерчески успешную версию. Когда Эллисон пропустил интернет-бум, он быстро купил нужные компании. А когда опоздал в облака – развернул Oracle в нужном направлении и сделал её востребованным поставщиком для AWS, Microsoft и Google в эпоху ИИ. 

Маск действует иначе. Он не ищет тренды – он их создаёт. Электромобили были мёртвой нишей, пока Tesla не сделала их сексуальными. Частные космические полёты считались фантастикой, пока SpaceX не начала сажать ракеты на баржи. Маск смотрит на много лет вперёд и методично строит будущее, которое воображает в своей голове.

Oracle под управлением Эллисона – это корпоративная машина поглощений. PeopleSoft, Siebel Systems, Sun Microsystems – десятки конкурентов исчезли в её чреве. Эллисон превратил агрессивные поглощения в искусство. Его философия проста: зачем изобретать, если можно купить, улучшить и сделать частью корпорации?

Маск предпочитает строить с нуля. Tesla, SpaceX, Neuralink, Boring Company – почти всё это выросло из его головы, а не из чужих активов. Даже купив Twitter, он не встроил его в империю, а попытался перестроить под своё видение, начав со смены названия (получилось так себе, но это отдельная история).

У обоих есть чёткие управленческие принципы, но какие же они разные. Эллисон верит, что инновация – это не изобретение, а улучшение существующего. Не нужно быть первым, достаточно стать лучшим. Его главное правило – всегда подвергать сомнению общепринятые взгляды и искать в них изъяны. Когда все идут в одну сторону, он ищет обходной путь.

Для Маска существуют только законы физики, всё остальное – условности, которые можно нарушить. Его знаменитый подход: сначала усомнись во всех требованиях, потом безжалостно удали лишнее, затем упрощай, ускоряй и только в конце автоматизируй. Большинство делает наоборот – и проигрывает.

Почему именно эта парочка оказалась на вершине списка самых богатых? Не Безос с его помешанностью на клиентах. И не Цукерберг с его соцсетями и метавселенными.

Возможно, дело в том, что оба лучше умеют работать с будущим. Эллисон чует, куда дует ветер, и первым ставит паруса. Маск создаёт ветер сам. Один адаптируется к изменениям быстрее всех, второй эти изменения инициирует.

В наше время, когда технологические сдвиги происходят каждые пять лет, а не раз в поколение, именно такие подходы оказываются выигрышными. Умение либо предвидеть волну и оседлать её, как Эллисон, либо создать собственное цунами, как Маск.
Оба подхода работают. Oracle стоит почти триллион долларов, хотя все уже десять раз её похоронили. Tesla и SpaceX изменили целые индустрии, хотя все говорили, что это невозможно.
В общем, нужно либо видеть дальше всех, либо двигаться быстрее всех. В идеале – и то, и другое. А если не получается – хотя бы не стоять на месте.

P. S. Кстати, оба миллиардера – известные филантропы, а Маск вообще собирается потратить всё состояние на колонизацию Марса. Может, поэтому они и самые богатые – потому что деньги для них не цель, а инструмент?

Подсмотрено, 💯 согласен

Вышел обновленный курс Microsoft по созданию ИИ-агентов. Подойдет даже новичкам.

Внутри 12 бесплатных уроков со всей нужной теорией и практическими заданиями на Python. Есть готовые примеры и понятные видеолекции. Можно проходить на русском.

Изучаем тут.

Alibaba показала Qwen3-Next — новую гибридную модель

У модели 80 миллиардов параметров, но при запросе активируется только 3 миллиарда. В стандартном режиме она работает примерно на уровне Qwen3-235B, а в рассуждающем показывает результаты чуть лучше, чем Gemini 2.5 Flash Thinking.

Главное не в бенчмарках, а в архитектуре: Qwen3-Next превзошла Qwen3-32B, при этом обучение потребовало в 10 раз меньше ресурсов, а эффективность работы выросла в 10 раз.

Протестировать можно тут: chat.qwen.ai

Интересная статья с кучей промптов и примеров того, как можно необычно использовать Nano Banana:
https://github.com/PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images/blob/main/README_en.md

Работать будет и с другими такими моделями, так что еще пригодится

ИИ - это не только текстики писать и фотки генерировать.
На концерте Massive Attack запустили видео с распознанием лиц людей из зала в реальном времени.

Стадион, десятки тысяч людей, распознание, возможно и поиск инфо в соцсетях о зрителях. Может и нет — думаю прайвиси запрещает. Но в целом возможно. А главное видно - люди себя узнают на большом экране.

Мы все очарованы текстовыми моделями, но мир изменится, как только все дорожные камеры и домофоны, умные очки и носимые устройства начнут гнать инфо об окружающем мире на ИИ-сервера. Я думаю мы много чего нового узнаем о мире в котором живем.

Thinking Machines Lab решает проблему случайности ответов ИИ

Лаборатория Thinking Machines Lab, основанная бывшим техническим директором OpenAI Мирой Мурати, впервые рассказала о своем проекте по созданию более стабильных ИИ-моделей. В блоге компании появилась статья о работе над воспроизводимостью ответов искусственного интеллекта.

Исследовательская статья под названием "Победа над недетерминизмом в работе больших языковых моделей" пытается найти причины случайности в ответах ИИ. Например, если задать ChatGPT один и тот же вопрос несколько раз, вы получите разные ответы. В ИИ-сообществе это считается нормой, но Thinking Machines Lab видит здесь решаемую проблему.

https://mltimes.ai/thinking-machines-lab-reshaet-problemu-sluchajnosti-otvetov-ii/

📊 ОТЧЕТ ПО ЭКСПЕРИМЕНТУ: ИИ vs Традиционная подготовка лекций
Результат: 50/50 — есть победы и есть над чем работать 🤷‍♂️

Как и обещал, делюсь подробным отчетом по эксперименту с подготовкой лекции для МБА в Финуниверситете через ИИ.

✅ ЧТО ПОЛУЧИЛОСЬ:
🚶‍♂️ Этап 1: Мозговой штурм 25 минут записей с часовой прогулки — мысли структурированы, идеи свежие

🎤 Этап 2: Распознавание (тут косяк)
• Встроенное распознавание Telegram — провал (11-минутную запись так и не дождался)
• Любимый бот Jill AI — лимит 15 мин/день 😢
• Пришлось качать .ogg → конвертировать в .mp3 → загружать в Perplexity

🧠 Этап 3: Структурирование Perplexity переварил аудио + посты из Startobus за 20-30 минут. Простой промпт: "структурируй мои аудиозаметки в курс для МБА по цифровой трансформации"

🔍 Этап 4: Исследование трендов Запросил анализ похожих курсов за квартал + комментарии в соцсетях. Получил второй документ.

😤 ЧТО НЕ ЗАШЛО:
Самое долгое — 3 часа ручной работы Собирал из трех старых презентаций новую на 300 слайдов. ИИ дал план, но слайды все равно пришлось сортировать руками 🙄

Итого времени: 4.5 часа вместо планируемых 4-х (но это все равно в 2 раза быстрее обычных 8-12 часов!)

🚀 ЧТО ДАЛЬШЕ:
Планирую автоматизировать процесс полностью:
• Живые слайды — говорю по сценарию
• ИИ-агент подтягивает свежие данные из библиотеки
• Автообновление кейсов, цифр, квизов

Мечта: прийти на лекцию вообще без подготовки — только с планом в голове 😎(шутка - план буду все равно комбинировать накануне из того что сам бы хотел сказать и что обычно другие читают в лучших курсах).

📈 ВЫВОД:
50% успеха уже хорошо для первого раза. Главное — процесс работает, осталось довести до ума техническую часть.
А завтра иду читать лекцию с этими материалами — посмотрим, как зайдет слушателям 🎯

Вопрос: Кто еще экспериментирует с ИИ в подготовке образовательного контента? Поделитесь опытом!

P.S. Когда доведу систему до ума, выложу подробные промпты и workflow 🔥

#AIобразование #Эксперимент #МБА

Вчера, суббота, вечер после восьмичасовой лекции в МБА Финансового университета.

Электробус от метро Аэропорт до Новаторов — полтора часа, я очень люблю по городу сверху… . В ушах, как пароль к самому себе, звучит «Мне бы в небо»… — кавер от Комнаты культуры, догоняю оригиналом от Шнура и полирую кавером от Нойза шестилетней давности, плюс парой иноагентов по ходу. Проблем с YouTube нет, ведь я знаю три волшебных буквы, и это точно не МИР.

Мне вчера задали вопрос — не юли, какая модель самая лучшая? Вот наиболее честный ответ (уже писал).

На дворе 2002-й. Агентство Manifesta растёт как на дрожжах, +100% год к году, мы меняем уже второй офис. В портфеле — два десятка имён, сплошь западные гиганты. Мы приходим к ним и терпеливо объясняем «за интернет». А в ответ — глухая стена непонимания и вопрос: «И чтобы что?»

Я ещё могу выпить так, чтобы утром было плохо. Выбираю сигару под настроение, а не по остаточному принципу. И в этом пьянящем калейдоскопе событий, 11 ноября, рождается Даша. 11.11.2002. Красивая дата для начала новой жизни. А мы всё объясняем про интернет…

(Мысли на полях: когда мы перестанем писать «20» перед годом? Кажется, сегодня. Четверть века прошла. Принято.)

И вот, резкий скачок. 25-й.

Почти ни одного западного клиента. Только российские, которым, прежде чем сказать, который час, нужно объяснить, как устроены часы. И снова, как эхо из прошлого, резонирует тот самый вопрос: «И чтобы что?»

— Какая модель ИИ лучшая? Дай универсальную таблетку!
— Как сделать, чтобы она не галлюцинировала? Чтобы её ответам можно было доверять?

А можно было доверять интернету в 2002-м? Без соцсетей, без айфонов — всё это потом — через пять лет. Спасибо вам за эти вопросы. Именно они, на сопротивлении, заставляют делать лучше.

Сентябрь, 25-й год. 20 лет как не курю и не злоупотребляю. Но достаю подаренный односолодовый японский виски, раскуриваю пересушенную за 20 лет хранения сигару и выхожу на балкон у лифта. На мгновение мне снова 31, я чуть пьян и окутан дурманом (жена этот запах обожает, но она уже спит, а запах… — как мои любимые одеколоны — от них чуть-чуть нотки сигарного табака).

Мы (я, агентство, да что я — страна почти вся, кроме Яндекса) пропустили волну интернета. За волну ИИ — поборемся. Есть ещё порох. Но ради Бога, забудь это говно-вопрос от консультанта по личностному росту «и чтобы что?» — вспомните нормальный детский вопрос: «А почему?», «А как?», «А зачаем?» — без пафоса — больше правды и любопытства.

А на вопросы «зачем нам ИИ, ему же нельзя доверять» я уже написал достаточно постов. Просто вышлю ссылки. Задавайте - не стесняйтесь - это как наждак оттачивает мое понимание ИИ.

Боже мой, как это круто: сто грамм виски, сигара и долька лимона.

В ушах — «Комната культуры» с кавером на «Мне бы в небо».
Трогательно до мурашек.

4 утра или ночи … Здесь я был, а там я не был… МНЕ ЛЮБОПЫТНО! Пишу строчки для ДАША (пусть ускорится с новыми треками):
Пре-припев
И пусть внизу останутся сомненья,
Мы стали выше суеты и фраз.
Одно на всех простое уравненье:
Есть только «мы» и только «здесь-сейчас».

Припев
Мне бы в небо, мне бы выше —
Там, где горы, нету крыши.
Вдохну свободу полной грудью,
До последней, безрассудно.
Мне бы в небо, где рассветы
Пишут новые куплеты.
Я сорвусь к хрустальным звёздам
И растаю лёгким ветром.

До свидания. Встретимся еще через 20 лет.

🚀 Автоматизация презентаций — куда двигаемся дальше?
Продолжаем эксперимент автоматизации рутины
Коллеги, выкладываю PDF-гайд, в котором собрал наш путь от «традиционной» подготовки слайдов к 10×-дистрапшену (живые данные, ИИ-ассистент во время выступления и т.д.).

Что внутри:
• 3-мин обзор моего эксперимента «ИИ vs ручная работа» (пока 50 / 50 🟢🔴).
• Сравнение «Оптимизация vs Дистрапшен» — зачем 30% улучшения, если можно ×10?
• Пошаговый алгоритм: от 25-минутного аудиоштурма до готового deck’а за 20 мин.
• Стек инструментов (open-source + SaaS) — чем именно автоматизирую.
• Узкие места и чек-лист внедрения в команде.
Смотрим, тестируем, кидаем вопросы в комментарии.

Всем, кто уже крутит ИИ в образовательном контенте, — поделитесь, что сработало у вас и где споткнулись.

Погнали ускорять рутину и оставлять время на креатив! 💡

#AIобразование #Презентации #Автоматизация