Introduction to Agents.pdf
9 MB
Google на днях выпустил документ из серии «про агентов на человеческом языке» (это я его так назвал, конечно). Но это действительно очень понятное и простое объяснение о том, что такое ИИ-агенты и их инфраструктура, на 54 страницах.
Ранее уже давал ссылку (очень много кто себе сохранил), поэтому дублирую вложенным файлом и еще внизу ссылка на краткий перевод от Силиконового Мешка.
Даже если вы не занимаетесь ИИ-агентами и автоматизацией, но хотите освоить еще один пласт знаний про искусственный интеллект - рекомендую закинуть эту PDF-ку в NotebookLM для изучения.
Краткий перевод на русский - по ссылке ниже: https://teletype.in/@prompt_design/Introduction_to_Agents
Пост подсмотрен
Вы узнаете, что:
- Лучше вместо создания одного «супер-агента» для выполнения сложной задачи делегировать подзадачи специализированным агентам (например: агент-маркетолог, агент-разработчик).
- Можно использовать мощную (и более дорогую) модель (например, Gemini 2.5 Pro) для сложного начального планирования и рассуждений, но перенаправлять простые и высокообъемные задачи (например, классификацию) на более быструю и экономичную модель (например, Gemini 2.5 Flash).
- Нужно использовать системный промпт как основной рычаг управления, задавать четкую персону, правила взаимодействия, требуемую схему вывода и явные инструкции, когда и зачем использовать инструменты.
- Для борьбы с галлюцинациями надо использовать Retrieval-Augmented Generation (RAG) или NL2SQL (естественный язык в SQL) для доступа к актуальным данным компании, чтобы «заземлить» рассуждения агента в фактах и снизить вероятность ошибок.
Даже если вы не занимаетесь ИИ-агентами и автоматизацией, но хотите освоить еще один пласт знаний про искусственный интеллект - рекомендую закинуть эту PDF-ку в NotebookLM для изучения.
Краткий перевод на русский - по ссылке ниже: https://teletype.in/@prompt_design/Introduction_to_Agents
Пост подсмотрен
👍5🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ученые создали огромную 3D-карту научных знаний из более 100 тыс. исследований.
На каждую точку можно кликнуть и изучить публикацию, например о вреде работы для психики. Все материалы расставлены в зависимости от совпадения тем — всего собрано 100 кластеров.
Залипаем здесь.
На каждую точку можно кликнуть и изучить публикацию, например о вреде работы для психики. Все материалы расставлены в зависимости от совпадения тем — всего собрано 100 кластеров.
Залипаем здесь.
👍2🔥1
Veo Flow получил мощное обновление
Пока все смотрят на Sora, Google очередной раз и тихо прокачал Veo.
Теперь в Flow появился полный контроль над камерой — уже после генерации видео.
Раньше большинство моделей понимали команды по движению камеры только до генерации, но теперь можно:
— менять положение и траекторию камеры,
— добавлять детали через Insert,
— и всё это прямо на готовом ролике.
📍Insert — фактически видео-инпейнт: выделяешь зону, пишешь, что нужно изменить — и готово. Отличный инструмент для доработки шотов, исправления артефактов и лёгкого VFX. Runway и Aleph нервно курят в стороне.
Sora делает ставку на длинные мультишот-видео, а Veo — на точный контроль и предсказуемость результата.
Пока обновление доступно только подписчикам Ultra, но — без ограничений.
😎 Нейро Лептик
Пока все смотрят на Sora, Google очередной раз и тихо прокачал Veo.
Теперь в Flow появился полный контроль над камерой — уже после генерации видео.
Раньше большинство моделей понимали команды по движению камеры только до генерации, но теперь можно:
— менять положение и траекторию камеры,
— добавлять детали через Insert,
— и всё это прямо на готовом ролике.
📍Insert — фактически видео-инпейнт: выделяешь зону, пишешь, что нужно изменить — и готово. Отличный инструмент для доработки шотов, исправления артефактов и лёгкого VFX. Runway и Aleph нервно курят в стороне.
Sora делает ставку на длинные мультишот-видео, а Veo — на точный контроль и предсказуемость результата.
Пока обновление доступно только подписчикам Ultra, но — без ограничений.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Индекс дятла
— Как заработать миллион долларов? — спросил студент МВА-программы
— Ответ на фото. Простая математика
Вы каким способом идете?
P.S. И не говорите, что вам деньги не нужны :)
— Ответ на фото. Простая математика
Вы каким способом идете?
P.S. И не говорите, что вам деньги не нужны :)
🔥1
Кремневая долина (США) сдается китайским моделям
Чамат Палихапития, генеральный директор Social Capital, раскрыл, что его компания перенесла значительные рабочие нагрузки на модель Kimi K2 от Moonshot AI, ссылаясь на превосходную производительность и более низкие затраты по сравнению с OpenAI и Anthropic. Отраслевые данные свидетельствуют о том, что китайские модели быстро завоевывают долю рынка — инструменты от таких компаний, как MiniMax, DeepSeek и Alibaba, заняли семь из 20 наиболее используемых моделей ИИ на прошлой неделе, согласно OpenRouter.
Модели Qwen от Alibaba стали крупнейшим семейством ИИ с открытым исходным кодом в мире, с более чем 540 миллионами совокупных загрузок по состоянию на октябрь (кстати и Яндекс использует Qwen - для своих последних ИИ моделей), превзойдя модель Llama от запрещенной в РФ Меты. Серия Qwen достигла 385 миллионов загрузок на Hugging Face, опередив 346 миллионов загрузок Llama.
Возможно это пока не 100% победы китайских моделей - но 7/20=33% - по тайталу - в сша - уже используется китайские модели! Это как если бы мы для защиты ПВО поставили себе Пэтриоты - по крайней мере именно так все в ИИ индустрии Америки себе представляли эту битву еще год назад.
Чамат Палихапития, генеральный директор Social Capital, раскрыл, что его компания перенесла значительные рабочие нагрузки на модель Kimi K2 от Moonshot AI, ссылаясь на превосходную производительность и более низкие затраты по сравнению с OpenAI и Anthropic. Отраслевые данные свидетельствуют о том, что китайские модели быстро завоевывают долю рынка — инструменты от таких компаний, как MiniMax, DeepSeek и Alibaba, заняли семь из 20 наиболее используемых моделей ИИ на прошлой неделе, согласно OpenRouter.
Модели Qwen от Alibaba стали крупнейшим семейством ИИ с открытым исходным кодом в мире, с более чем 540 миллионами совокупных загрузок по состоянию на октябрь (кстати и Яндекс использует Qwen - для своих последних ИИ моделей), превзойдя модель Llama от запрещенной в РФ Меты. Серия Qwen достигла 385 миллионов загрузок на Hugging Face, опередив 346 миллионов загрузок Llama.
Возможно это пока не 100% победы китайских моделей - но 7/20=33% - по тайталу - в сша - уже используется китайские модели! Это как если бы мы для защиты ПВО поставили себе Пэтриоты - по крайней мере именно так все в ИИ индустрии Америки себе представляли эту битву еще год назад.
❤1🔥1
Как нейросетей учат ставить диагнозы в виртуальной клинике 💻
Задумывались ли вы когда-нибудь, как ИИ может быть полезен в медицине, особенно в постановке диагнозов? Это целая система, которая должна не только интерпретировать симптомы, но и планировать, какие тесты нужны для подтверждения гипотезы. И вот, в этом направлении Google и другие исследователи сделали большой шаг вперёд.
Когда такие ИИ действительно смогут заменить врача? В медицине важен не только правильный диагноз, но и способность действовать в экстренных ситуациях.
Data Science
Задумывались ли вы когда-нибудь, как ИИ может быть полезен в медицине, особенно в постановке диагнозов? Это целая система, которая должна не только интерпретировать симптомы, но и планировать, какие тесты нужны для подтверждения гипотезы. И вот, в этом направлении Google и другие исследователи сделали большой шаг вперёд.
Давайте разберемся, как это работает. В медицине задача диагностики — это не просто моментальное суждение, а пошаговое принятие решений. Нужно собрать информацию, сделать тесты и сделать выводы. И вот тут традиционные модели ИИ могут забуксовать, потому что они часто не умеют планировать, какие шаги важны на каждом этапе. К счастью, теперь есть решения, которые могут не только диагностировать, но и эффективно управлять процессом тестирования. Одним из таких проектов стал DiagGym, где ИИ не только диагностирует, но и решает, что и когда тестировать.
Виртуальная клиника — модель для диагностики
DiagGym — это, по сути, имитация клиники. В ней виртуальные агенты выбирают, какие тесты провести, и получают награду не только за правильный диагноз, но и за оптимизацию процесса тестирования. Это настоящий симулятор, где агент учится не просто диагностировать, но и выбирать правильные шаги, чтобы не тратить время и ресурсы на лишние тесты. Такой подход делает ИИ гораздо более умным и гибким в своей работе.
Для этого используется метод обучения с подкреплением (RL), где агент учится на каждом шаге, выбирая, какие тесты делать, и когда завершить процесс. Чем быстрее он ставит диагноз с меньшими затратами, тем выше его награда. ИИ не просто учит нейросети правильным ответам, он учит её стратегическому планированию, как настоящий врач!
Внутри этой виртуальной клиники обучается агент, который на каждом шаге решает, какой тест заказать. И что интересно — этот агент показывает хорошие результаты. Например, в задаче с аппендицитом агент правильно выбирает тесты, такие как общий анализ крови и КТ, чтобы подтвердить диагноз. Это важно, потому что в реальной жизни важны не только точные ответы, но и способность выбрать правильный путь для диагностики.
Однако не всё так идеально. В одном из случаев агент диагностирует внематочную беременность, но не предпринимает нужных шагов для неотложного лечения. Это показывает, что несмотря на точность диагностики, ИИ ещё не может полностью заменить врача.
Когда такие ИИ действительно смогут заменить врача? В медицине важен не только правильный диагноз, но и способность действовать в экстренных ситуациях.
Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Нецифровая экономика (Oleg Salmanov)
Помимо «обычного» вектора развития и применения ИИ в компании, внедрения ассистентов и помощников, которые берут на себя алгоритмизируемые и рутинные процессы, он рассказал об «экзоинтеллекте»:
Я называю это «экзоинтеллектом» — по аналогии с экзоскелетом: когда надеваешь устройство и можешь поднять вес в несколько раз больше, чем позволяют твои физические возможности. То же самое и с интеллектом: если человек не передаёт мышление искусственному интеллекту, а взаимодействует с ним в формате совместного мышления, он получает доступ к большему объёму данных, знаний, насмотренности. В результате — совершенно другой уровень решений и результатов.
То есть ИИ, который дает возможность раскрыться потенциалу человека. В результате, по его словам, можно поднять уровень своего продукта в 2-3 раза — просто за счёт собственного IQ и насмотренности, усиленных ИИ. Именно так в Билайне используют ИИ, например, юристы.
Причем, это не вопрос сокращений: для России на ближайшие 30 лет этот вопрос не будет актуален. «У нас не хватает людей, и нам нужно, наоборот, высвобождать время, чтобы успевать делать больше», — замечает Анохин.
Вообще, все привыкли, говорит, что цифровые компании конкурируют за ИТ-бюджеты. А на самом деле в том, что касается ИИ, конкуренция идет за другие бюджеты. Например, за тот же HR-бюджет.
По его оценкам неудовлетворённый спрос на персонал сейчас составляет порядка 5 трлн рублей, из которых около 2 трлн — это сегмент, где не требуется физический труд и задачи можно решать средствами цифровизации и ИИ-агентов без робототехники:
Люди нужны, но их нет. И если ты приходишь с готовым решением, которое позволяет закрыть этот дефицит, — ты в выигрыше.
Рассказал, как Билайн сам использует узкоспециализированный ИИ в работе оператора: порядка 70% потенциальных инцидентов теперь разрешаются ещё до того, как становятся заметны клиентам. Потому что если раньше инженеры вручную следили за показателями работы сети, чтобы предотвратить сбои, то сейчас эти задачи переходят к ИИ-агентам. Система заранее фиксирует ранние признаки — рост нагрузки, ухудшение сигнала — и автоматически производит нужные настройки.
В пример привел агента, который помогает планировать развитие сети:
Он анализирует огромные массивы данных — от нагрузки на сеть до демографии, миграции населения, бизнес-активности — и помогает в режиме саморегулирования принимать решения.
В общем ИИ — не фетиш, а средство
@antidigital
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3
🚀 Доступ к Tinker от Миры Мурати: Новая эра кастомизации AI-моделей
Сегодня получил приглашение от стартапа Thinking Machines Lab, основанного Мирой Мурати (Mira Murati) — бывшим CTO OpenAI, которая руководила разработкой ChatGPT, GPT-4 и была временным CEO компании в ноябре 2023 года.
🎯 Что такое Thinking Machines Lab?
Thinking Machines Lab — это AI-стартап, который привлёк рекордные $2 млрд в seed-раунде в июле 2025 года, достигнув оценки в $12 млрд. Это крупнейший seed-раунд в истории венчурного капитала.
Инвесторы раунда: Andreessen Horowitz (лидер), Nvidia, AMD, Cisco, Accel, Jane Street.
Команда основателей:
- Мира Мурати (CEO) — бывший CTO OpenAI
- Джон Шульман (John Schulman) — сооснователь OpenAI, создатель ChatGPT
- Баррет Зоф (Barret Zoph) — бывший VP Research в OpenAI
- Лилиан Венг (Lilian Weng) — бывший VP по AI-безопасности и робототехнике в OpenAI
- Эндрю Туллох (Andrew Tulloch) — специалист по предобучению моделей
- Люк Метц (Luke Metz) — эксперт по пост-тренингу
В команде около 30 исследователей и инженеров из OpenAI, Meta, Mistral AI и Google.
🛠 Tinker — первый продукт компании
Tinker — это Python-native API для файн-тюнинга (fine-tuning) открытых языковых моделей, запущенный 1 октября 2025 года.
Ключевые возможности:
- Поддерживаемые модели: Qwen3, Llama 3, включая большие mixture-of-experts модели (например, Qwen3-235B-A22B)
- Технология: LoRA (low-rank adaptation) файн-тюнинг вместо полного дообучения
- Методы обучения: supervised learning и reinforcement learning с возможностью написания собственных loss-функций
- Управляемая инфраструктура: автоматическое планирование, распределение GPU-ресурсов, восстановление после сбоев
- Экспорт весов: возможность скачать обученную модель для использования вне платформы
Преимущества:
- Простота: работа с распределённым обучением через простые Python-вызовы, как будто вы работаете на одном устройстве
- Экономия: совместное использование пула GPU между несколькими задачами благодаря LoRA снижает затраты
- Контроль: 90% алгоритмического контроля при 90% меньше инфраструктурной сложности
- Без собственных кластеров: не нужны мощные вычислительные ресурсы для экспериментов
Для кого: исследователи, разработчики, стартапы и средние компании, которые хотят создавать кастомизированные модели без управления сложной инфраструктурой.
💰 Условия доступа
- Дают Бесплатные $150 кредитов для начала работы
- Доступ по waitlist (закрытая бета-версия) - записывайтесь
- Платные тарифы планируются в ближайшие недели
- Ресурсы: консоль Tinker, Tinker Cookbook, FAQ, Discord-сообщество
🎯 Миссия компании
Thinking Machines Lab зарегистрирована как public benefit corporation (корпорация общественной пользы) и сосредоточена на демократизации доступа к передовым AI-технологиям.
В отличие от закрытых проприетарных моделей, компания делает ставку на open-source подход и создание инфраструктуры для файн-тюна открытых моделей под разнообразные продукты.
Компания также планирует публиковать свои лучшие научные находки, чтобы помочь исследовательскому сообществу лучше понимать передовые AI-системы.
Сегодня получил приглашение от стартапа Thinking Machines Lab, основанного Мирой Мурати (Mira Murati) — бывшим CTO OpenAI, которая руководила разработкой ChatGPT, GPT-4 и была временным CEO компании в ноябре 2023 года.
🎯 Что такое Thinking Machines Lab?
Thinking Machines Lab — это AI-стартап, который привлёк рекордные $2 млрд в seed-раунде в июле 2025 года, достигнув оценки в $12 млрд. Это крупнейший seed-раунд в истории венчурного капитала.
Инвесторы раунда: Andreessen Horowitz (лидер), Nvidia, AMD, Cisco, Accel, Jane Street.
Команда основателей:
- Мира Мурати (CEO) — бывший CTO OpenAI
- Джон Шульман (John Schulman) — сооснователь OpenAI, создатель ChatGPT
- Баррет Зоф (Barret Zoph) — бывший VP Research в OpenAI
- Лилиан Венг (Lilian Weng) — бывший VP по AI-безопасности и робототехнике в OpenAI
- Эндрю Туллох (Andrew Tulloch) — специалист по предобучению моделей
- Люк Метц (Luke Metz) — эксперт по пост-тренингу
В команде около 30 исследователей и инженеров из OpenAI, Meta, Mistral AI и Google.
🛠 Tinker — первый продукт компании
Tinker — это Python-native API для файн-тюнинга (fine-tuning) открытых языковых моделей, запущенный 1 октября 2025 года.
Ключевые возможности:
- Поддерживаемые модели: Qwen3, Llama 3, включая большие mixture-of-experts модели (например, Qwen3-235B-A22B)
- Технология: LoRA (low-rank adaptation) файн-тюнинг вместо полного дообучения
- Методы обучения: supervised learning и reinforcement learning с возможностью написания собственных loss-функций
- Управляемая инфраструктура: автоматическое планирование, распределение GPU-ресурсов, восстановление после сбоев
- Экспорт весов: возможность скачать обученную модель для использования вне платформы
Преимущества:
- Простота: работа с распределённым обучением через простые Python-вызовы, как будто вы работаете на одном устройстве
- Экономия: совместное использование пула GPU между несколькими задачами благодаря LoRA снижает затраты
- Контроль: 90% алгоритмического контроля при 90% меньше инфраструктурной сложности
- Без собственных кластеров: не нужны мощные вычислительные ресурсы для экспериментов
Для кого: исследователи, разработчики, стартапы и средние компании, которые хотят создавать кастомизированные модели без управления сложной инфраструктурой.
💰 Условия доступа
- Дают Бесплатные $150 кредитов для начала работы
- Доступ по waitlist (закрытая бета-версия) - записывайтесь
- Платные тарифы планируются в ближайшие недели
- Ресурсы: консоль Tinker, Tinker Cookbook, FAQ, Discord-сообщество
🎯 Миссия компании
Thinking Machines Lab зарегистрирована как public benefit corporation (корпорация общественной пользы) и сосредоточена на демократизации доступа к передовым AI-технологиям.
В отличие от закрытых проприетарных моделей, компания делает ставку на open-source подход и создание инфраструктуры для файн-тюна открытых моделей под разнообразные продукты.
Компания также планирует публиковать свои лучшие научные находки, чтобы помочь исследовательскому сообществу лучше понимать передовые AI-системы.
🔥1😁1
💼 Самый безопасный ИИ-агент для работы с документами - Hyperlink.
И это реально полезная штука, если у вас завал из PDF, договоров, презентаций и всех этих файлов, которые приходится искать вручную.
Фишка такая: Hyperlink работает прямо на устройстве, без отправки данных в облако.
Как это выглядит:
И всё это происходит максимально быстро.
По сути - локальный ИИ-секретарь, который знает, где лежит каждый документ, и отвечает почти мгновенно.
Подсмотрел
И это реально полезная штука, если у вас завал из PDF, договоров, презентаций и всех этих файлов, которые приходится искать вручную.
Фишка такая: Hyperlink работает прямо на устройстве, без отправки данных в облако.
‼️Никаких утечек, никаких «мы улучшаем сервис на ваших данных» - просто локальный ИИ-поиск.
Как это выглядит:
• находит нужный документ за секунду
• выдёргивает нужный фрагмент
• подсвечивает место, где это написано
• даёт кликабельную ссылку прямо внутрь файла
И всё это происходит максимально быстро.
По сути - локальный ИИ-секретарь, который знает, где лежит каждый документ, и отвечает почти мгновенно.
Подсмотрел
🔥2👍1
⚡️ The Economist: #РазгадываемРебус будущего! ⚡️
Вот она — культовая обложка журнала «The World Ahead 2026». Это не просто рисунок, а инфографика-ребус, в которой закодированы глобальные тренды предстоящего года. Эксперты-глобалисты, аналитики и даже конспирологи включают воображение на максимум, чтобы взломать прогнозы элиты!
🔎 Какие символы уже нашли? Разложим по ярким гипотезам:
— Борьба Запада и Востока: На переднем плане — Си и Трамп, символ антагонизма и экономической войны будущего. Военная техника, ракеты, дроны — налицо ставка на силовые сценарии и технологическую гонку.
— Торговый флот с пушками: Грядущие войны будут скрыты под маской логистики. Контейнеры — это больше не только товары, но и потенциальное оружие под спутниковым управлением!
— Дроны и киборги everywhere: Автоматизация и ИИ ломают старые правила на всех фронтах — от войны до гражданских институтов.
— 250 лет США и наручники для НКО: Критика «глобалистов» и намёк на зачистку старых активов. Свобода в ограничителях?
— Виртуальный джойстик и сознание: VR‑реальность, чипизация, попытка управлять массовым сознанием на новом уровне. Уйдём в метаверс?
— Болезни, таблетки, вакцины: Пандемии и биотехнологии в игре — теперь не только борьба со здоровьем, но и управление рынками.
— Таяние льда, климат и вода: Тему экологии будут «доить» ещё жёстче — ждём новые климатические повестки?
— Зеленский на фоне взрывов: Герой уходит с арены, на его месте другие игроки и сценарии. Символ смены эпохи.
— Доллар трещит, кэш становится мусором: Мир уходит в дигитал и новые валютные войны. Фиат превращается в мемы!
— Футболист запускает шар: Всё главное стартует до/после ЧМ‑2026 — спорт как триггер глобальных изменений.
— Бокс, Олимпиады, спорт = арена политики: Крупные соревнования — это уже не только спорт, а борьба за ценности и влияние.
🧩 Столько слоёв, а сколько ещё секретов прячут детали? Мир на пороге поляризации, технологического реванша, борьбы за новые смыслы. Прогноз, или программирование будущего?
👇 Смотрим, обсуждаем, добавляем свои версии ребусов — возможно, среди нас завтрашние футурологи!
#TheEconomist #2026 #ГлобальныеТренды #РебусБудущего #Аналитика #Футурология #ИграElite
Вот она — культовая обложка журнала «The World Ahead 2026». Это не просто рисунок, а инфографика-ребус, в которой закодированы глобальные тренды предстоящего года. Эксперты-глобалисты, аналитики и даже конспирологи включают воображение на максимум, чтобы взломать прогнозы элиты!
🔎 Какие символы уже нашли? Разложим по ярким гипотезам:
— Борьба Запада и Востока: На переднем плане — Си и Трамп, символ антагонизма и экономической войны будущего. Военная техника, ракеты, дроны — налицо ставка на силовые сценарии и технологическую гонку.
— Торговый флот с пушками: Грядущие войны будут скрыты под маской логистики. Контейнеры — это больше не только товары, но и потенциальное оружие под спутниковым управлением!
— Дроны и киборги everywhere: Автоматизация и ИИ ломают старые правила на всех фронтах — от войны до гражданских институтов.
— 250 лет США и наручники для НКО: Критика «глобалистов» и намёк на зачистку старых активов. Свобода в ограничителях?
— Виртуальный джойстик и сознание: VR‑реальность, чипизация, попытка управлять массовым сознанием на новом уровне. Уйдём в метаверс?
— Болезни, таблетки, вакцины: Пандемии и биотехнологии в игре — теперь не только борьба со здоровьем, но и управление рынками.
— Таяние льда, климат и вода: Тему экологии будут «доить» ещё жёстче — ждём новые климатические повестки?
— Зеленский на фоне взрывов: Герой уходит с арены, на его месте другие игроки и сценарии. Символ смены эпохи.
— Доллар трещит, кэш становится мусором: Мир уходит в дигитал и новые валютные войны. Фиат превращается в мемы!
— Футболист запускает шар: Всё главное стартует до/после ЧМ‑2026 — спорт как триггер глобальных изменений.
— Бокс, Олимпиады, спорт = арена политики: Крупные соревнования — это уже не только спорт, а борьба за ценности и влияние.
🧩 Столько слоёв, а сколько ещё секретов прячут детали? Мир на пороге поляризации, технологического реванша, борьбы за новые смыслы. Прогноз, или программирование будущего?
👇 Смотрим, обсуждаем, добавляем свои версии ребусов — возможно, среди нас завтрашние футурологи!
#TheEconomist #2026 #ГлобальныеТренды #РебусБудущего #Аналитика #Футурология #ИграElite
👍4❤1
Bloomberg: Бум дата-центров для ИИ угрожает обещаниям Трампа по возрождению производства
– Технология ИИ стала потреблять уже слишком много ресурсов
– Масштабные траты на ИИ маскируют спад в других отраслях
– Лидеры рынка потратят на ИИ-инфраструктуру $4 трлн до 2030
– В секторе производства не видно признаков выхода из застоя
– Вклад ИИ для роста ВВП может увеличить до 1,5 п.п. за 2026
– Гиперскейлеры потратят $600 млрд на ИИ за 2026 (+$200 млрд)
– Трамп считает, что ИИ повысить конкурентоспособность США
– Технология также способна укрепить нацбезопасность США
– Однако признаков, что Трамп возродит производство, пока мало
– Различная неопределенность сдерживает другие инвестиции
– Среди причин: ограничения на иммиграцию, снижение льгот и др.
– Расходы на строительство новых заводов упали на 2,5% за 2025
– В то же время расходы на дата-центры выросли почти на 18%
– Гиперскейлеры добились от властей США много тарифных льгот
– Однако просьбы производителей получают меньше внимания
– Импортные пошлины могут рекордно повысить налоги за 35 лет
@ftsec
– Технология ИИ стала потреблять уже слишком много ресурсов
– Масштабные траты на ИИ маскируют спад в других отраслях
– Лидеры рынка потратят на ИИ-инфраструктуру $4 трлн до 2030
– В секторе производства не видно признаков выхода из застоя
– Вклад ИИ для роста ВВП может увеличить до 1,5 п.п. за 2026
– Гиперскейлеры потратят $600 млрд на ИИ за 2026 (+$200 млрд)
– Трамп считает, что ИИ повысить конкурентоспособность США
– Технология также способна укрепить нацбезопасность США
– Однако признаков, что Трамп возродит производство, пока мало
– Различная неопределенность сдерживает другие инвестиции
– Среди причин: ограничения на иммиграцию, снижение льгот и др.
– Расходы на строительство новых заводов упали на 2,5% за 2025
– В то же время расходы на дата-центры выросли почти на 18%
– Гиперскейлеры добились от властей США много тарифных льгот
– Однако просьбы производителей получают меньше внимания
– Импортные пошлины могут рекордно повысить налоги за 35 лет
@ftsec
Проблема: музыка есть, выстрела нет И при чем тут perplexity|comet
Сегодня у начинающих артистов главная боль не только «как писать треки», а «как их донести до людей и залететь в тусовку».
Индустрия сильно изменилась: стриминги, TikTok‑формат потребления, уход западных лейблов и рост роли ИИ — старые кейсы 10‑летней давности уже почти не работают.
Продюсеры всё чаще говорят, что точечные попадания в сильные конкурсы и комьюнити дают больше, чем просто залив релизов «в никуда».
Для ДАШИ это означает: не «идти в любой конкурс», а выстраивать стратегию вокруг тех площадок, где:
- участие бесплатное и без скрытых платежей;
- есть регулярность и история сезонов;
- участники прошлых лет реально получили аудиторию, фиты, контракты.
И как факт, подготовка заняла пару дней и полетели заявки в разные конкурсы и страны.
Сегодня у начинающих артистов главная боль не только «как писать треки», а «как их донести до людей и залететь в тусовку».
Индустрия сильно изменилась: стриминги, TikTok‑формат потребления, уход западных лейблов и рост роли ИИ — старые кейсы 10‑летней давности уже почти не работают.
Продюсеры всё чаще говорят, что точечные попадания в сильные конкурсы и комьюнити дают больше, чем просто залив релизов «в никуда».
Для ДАШИ это означает: не «идти в любой конкурс», а выстраивать стратегию вокруг тех площадок, где:
- участие бесплатное и без скрытых платежей;
- есть регулярность и история сезонов;
- участники прошлых лет реально получили аудиторию, фиты, контракты.
В комментарии выложу алгоритм как тут помогает perplexity | comet (собрал по тем задачам которые делали для себя в ходе поиска конкурсов, студий, соавторов...)
И как факт, подготовка заняла пару дней и полетели заявки в разные конкурсы и страны.
Telegram
DASHA
Пришло время подаваться на конкурсы в 2026. Вот визитка.
Привет! Как это сложно начинать музыку в пустоту? Я — ДАША, автор-исполнитель из Москвы, но я не сдаюсь.
Три факта обо мне:
Прошла с треком в Прослушку Юрия Бардаша и создала еще 30 треков.
Второе…
Привет! Как это сложно начинать музыку в пустоту? Я — ДАША, автор-исполнитель из Москвы, но я не сдаюсь.
Три факта обо мне:
Прошла с треком в Прослушку Юрия Бардаша и создала еще 30 треков.
Второе…
Прокачиваем промпты для GPT‑5.1: официальный гайд с примерами и техниками от OpenAI
Суть: четко скажи модели, что нужно, в каком стиле и как оформить результат. Для сложных задач попроси подумать, для простых — быстрый ответ.
Главные трюки: управление стилем и скоростью ответа, использование новых инструментов (apply_patch для кода, shell для команд), режимы reasoning для контроля глубины размышлений. Если промпт не работает — сам GPT‑5.1 поможет найти баги и предложит патчи.
Все готовые примеры и шаблоны уже в гайде по ссылке.
#Service | Подсмотрено
Суть: четко скажи модели, что нужно, в каком стиле и как оформить результат. Для сложных задач попроси подумать, для простых — быстрый ответ.
Главные трюки: управление стилем и скоростью ответа, использование новых инструментов (apply_patch для кода, shell для команд), режимы reasoning для контроля глубины размышлений. Если промпт не работает — сам GPT‑5.1 поможет найти баги и предложит патчи.
Все готовые примеры и шаблоны уже в гайде по ссылке.
#Service | Подсмотрено
Разработчик составил топ-5 платформ для вайбкодинга на смартфоне после теста десятка приложений.
Сохраняем для своих проектов:
Этих программ хватит, чтобы быстро пройти путь от промта до релиза в магазинах Apple и Google. Самое главное — запускать сервисы можно прямо на ходу.
Сохраняем для своих проектов:
– Vibecode. Лучший сервис для начинающих, можно писать сразу под iOS и Android, продумывает интерфейс, логику и бэкенд;
– Rork. Позволяет быстро запустить рабочий прототип, финальные правки можно внести через Claude или другого чат-бота;
– Replit. Хорошо подходит для изучения основ разработки и экспериментов с разными функциями, когда уже есть готовый код;
– Cursor. Главная платформа для доработки проектов, которые уже собрали Vibecode или Rork. Но требует навыков работы со средой разработки;
– Rocket. Быстро создает приложения и сайты с серверной частью, умеет работать с макетами из Figma. Однако сервис еще достаточно новый и ограничен по функциям.
Этих программ хватит, чтобы быстро пройти путь от промта до релиза в магазинах Apple и Google. Самое главное — запускать сервисы можно прямо на ходу.
❤1👍1
Что там с венчурными инвестициями в ИИ, спросите вы?
Примечательную историю обнаружили. Четыре студента MIT за без малого четыре года привлекли в свою компанию 3,4 миллиарда долларов инвестиций. Почти 70% этих средств компания привлекла буквально вчера. Речь о разработчике ИИ-редактора кода Cursor, чьи модели сегодня, как уверяют они сами, генерируют больше кода, чем почти все другие LLM в мире.
Динамика годового дохода у разработчиков тоже внушительная:
📈 $1 млн+ в 2023 году
🔼 $100 млн в январе 2025 года
💵 $1 млрд на сегодняшний день
Это 10-кратный рост за текущий год и 1000-кратный с момента запуска Cursor. А с такими инвестициями и продолжающимся трендом на развитие ИИ-технологий от компании можно ожидать еще более впечатляющих результатов в будущем. Тысячи иксов в пятилетку, конечно, ждать не стоит, но перспективы кратного роста очень даже сохраняются.
В России же весь объем венчурных инвестиций в ИИ составил 180 млн долларов за 2024 год. Ждем кратного роста или готовимся?
Примечательную историю обнаружили. Четыре студента MIT за без малого четыре года привлекли в свою компанию 3,4 миллиарда долларов инвестиций. Почти 70% этих средств компания привлекла буквально вчера. Речь о разработчике ИИ-редактора кода Cursor, чьи модели сегодня, как уверяют они сами, генерируют больше кода, чем почти все другие LLM в мире.
Динамика годового дохода у разработчиков тоже внушительная:
Это 10-кратный рост за текущий год и 1000-кратный с момента запуска Cursor. А с такими инвестициями и продолжающимся трендом на развитие ИИ-технологий от компании можно ожидать еще более впечатляющих результатов в будущем. Тысячи иксов в пятилетку, конечно, ждать не стоит, но перспективы кратного роста очень даже сохраняются.
В России же весь объем венчурных инвестиций в ИИ составил 180 млн долларов за 2024 год. Ждем кратного роста или готовимся?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Cursor
Past, Present, and Future
We raised our Series D of $2.3B and have passed $1B in annualized revenue.
к новости выше, готовлю обновленный отчет об экосистеме ИИ - от прикладных направлений использования и разработчиков фундоментальных моделей, до облачных площадок и производителей железа и тех кто занимается для всего этого новой энергетикой.
Курсор - типичный представитель прикладного использования ИИ - и в отличии от фундоментальных разработчиков - это направление уже сейчас от ИИ генерирует прибыль - и поэт ому тут рост 1000х за три года.
Мы только в начале пути - где ищем какие интерфейсы к ИИ будут востребованы человечеством - чаты это 2 года назад, среды работы с кодами/текстами/программами - этот год, смотрим что будет дальше. Еще 2-3 года когда будут найдены UX. И это примерно как iPhone - в телефонах, Facebook (запрещенный в РФ) - в связях между людьми, маркет-плейсы для покупок...
ИИ даст новые модели взаимодействия человек-человек, человек-сервис, сервис-сервис...
Курсор - типичный представитель прикладного использования ИИ - и в отличии от фундоментальных разработчиков - это направление уже сейчас от ИИ генерирует прибыль - и поэт ому тут рост 1000х за три года.
Мы только в начале пути - где ищем какие интерфейсы к ИИ будут востребованы человечеством - чаты это 2 года назад, среды работы с кодами/текстами/программами - этот год, смотрим что будет дальше. Еще 2-3 года когда будут найдены UX. И это примерно как iPhone - в телефонах, Facebook (запрещенный в РФ) - в связях между людьми, маркет-плейсы для покупок...
ИИ даст новые модели взаимодействия человек-человек, человек-сервис, сервис-сервис...
👍1