🚀 Андрей Артищев
227 subscribers
1.24K photos
314 videos
17 files
2.4K links
Я - Андрей Артищев.

Я практик, который разрабатывает AI&ML продукты.

В прошлом также создал 2 hardware продукта - гаджет для коррекции осанки «Мастер осанки», и мотошлем дополненной реальности Livemap

Контакты @andrewartishchev
Download Telegram
Forwarded from Data Secrets
Про то, как работает ИИ в Авито

У TechIndsider вышло на редкость содержательное интервью о том, как бигтех на самом деле внедряет ИИ в сервисы. Главред поговорил с управляющим директором по ИИ в Авито Андреем Рыбинцевым (кстати, должность совсем новая, Рыбинцева назначили на нее недавно), и тот с занятными подробностями рассказал, как они используют ИИ.

Готовы поспорить, многие из нас пользуются Авито постоянно, но не подозревают, насколько глубоко там зашиты ИИ-алгоритмы. Так что вот вам просто несколько рандомных фактов из интервью:

Каждый день алгоритмы Авито обрабатывают около 40 миллиардов кликов. "Уже после нескольких действий по косвенным признакам становится понятно, что интересно пользователю, что ему показывать, а что нет".

99% контента проверяется ИИ, и только 1% самых сложных вопросов передается модераторам. Если бы не алгоритмы, Авито пришлось бы нанять на 100 тыс. больше сотрудников.

От 40 до 60% сделок на платформе (в зависимости от категории) проходит именно благодаря рекомендациям.

Помимо этого LLM-ки помогают писать описания к объявлениям и отвечать на вопросы покупателей. И, кстати, монетизация в Авито – это тоже трансформеры.

А в будущем, как говорит Андрей, Авито вообще превратится в платформу, где между собой договариваются и торгуют не сами продавцы и покупатели, а их личные ИИ-ассистенты. Киберпанк?

Интервью полностью тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1🥰1💯1
The Information выпустили интересную статью про то, с какими неприятностями столкнулись OpenAI, разрабатывая GPT-5

Она так и называется: «Inside OpenAI rocky path to GPT-5». Короче, как оказалось, модель далась стартапу ну очень нелегко.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Очень крутые мысли в этом видео
Разрабы главной кодерской нейронки Claude выпустили топовый видеокурс по программированию — бесплатно и для всех желающих.

Внутри:

— Научат правильно писать промты под разные задачи;
— Покажут, как подрубить ИИ к сторонним сервисам и создавать дизайны в Figma парой предложений;
— Готовые юзеркейсы с интерацией нейросетей в работу;
— Гайды по созданию своих ИИ-агентов для рутины;
— Расскажут, зачем они заставили Claude играть в старые игры Pokemon.

Превращаемся в опытного вайбкодера — здесь.
Я попросил самую мощную модель o3-pro рассказать, какая вычислительная мощность нужна для «реально автономного» вождения, и вот что она ответила:

«Для устойчивого L4-автопилота (полностью без водителя в рамках заданных сценариев) сегодня закладывают порядка 300–500 TOPS чистой INT8 мощности.
А чтобы выйти на полноценный L5 (ездить в любых условиях без ограничений) потребуется как минимум 1 000–2 000 TOPS, причём с запасом на резервирование и «генеративные» нейросети восприятия.»


🥇 Примеры уже существующих SoC
• Mobileye EyeQ Ultra (ZEekr 2025): ~176 TOPS
• NVIDIA Drive Orin (Volvo EX90 и др.): ~254 TOPS
• NVIDIA Drive AGX Pegasus (роботакси): ~320 TOPS

🚀 Куда двигаться дальше
• NVIDIA Drive Thor (2026): до ~1 000 TOPS (≈ 2 000 TFLOPS FP4)
• Tesla HW4 (AI4): ~500–700 TOPS,
• Tesla AI5/AI6: целятся в 2 000–5 000 TOPS

🔮 Прогноз на 2027–2028
Если хотите вывести свой L4-автопилот на рынок к 2027 г., стоит закладывать ≈ 1 000 TOPS INT8 сегодня, чтобы сохранить запас на обновления, резервирование и будущие «генеративные» алгоритмы.

В общем, ориентир ясный: L4 ≈ 0,5 PetaOPS, L5 ≥ 1 PetaOPS, иначе по ходу жизненного цикла придётся серьёзно апгрейдить железо.
Смотрел конференцию для product-ов от Yandex

Понравился доклад

Все в игре: как геймификация делает любой продукт ближе к пользователю
Поговорим о том, как мы запускаем проекты с геймификацией для разных продуктов и брендов. В чем основные мотивы использования игровых механик для бизнеса и при чем тут искренность отношений с аудиторией.

Леся Гудыма
CEO Leska-agency, спикер Digital-оттепель’25, экс-редактор спецпроектов The Village

https://events.yandex.ru/events/prodakt-fest-2025
Тоже интересный доклад, с той же конференции.

Любовь с первого «Алиса», или Как сделать долюбленный дизайн для Яндекс Станций

Расскажу, как мы создали Яндекс ТВ Станцию и Яндекс Станцию Дуо Макс: вложили любовь в каждую деталь, прошли испытания временем, когда разрабатывали продукт несколько лет, но в итоге сделали продукт для людей

Анастасия Вишневская
Арт-директор продуктового дизайна умных устройств с Алисой
Новая моделька вышла.

Чтобы использовать в claude code нужно написать /model claude-opus-4-1-20250805

GitHub отмечает, что Claude Opus 4.1 улучшает большинство возможностей по сравнению с Opus 4, с особенно заметным увеличением производительности при рефакторинге многофайлового кода. Rakuten Group считает, что Opus 4.1 преуспел в определении точных исправлений в крупных кодовых базах без внесения ненужных корректировок или введения ошибок, при этом их команда предпочитает эту точность для повседневных задач отладки. Сообщает, что Opus 4.1 обеспечивает стандартное отклонение по сравнению с Opus 4 на своем младшем эталоне разработчика, демонстрируя примерно такой же скачок производительности, как и скачок от Sonnet 3.7 к Sonnet 4.

https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-1
В новом видео Anthropic рассказывает, как правильно проектировать AI‑агентов — модели, способные самостоятельно планировать, использовать внешние инструменты и логически рефлексировать.

Узнаете:

• что такое агент и когда он действительно нужен;
• как строить prompt‑инструкции: от плана до эвристик поведения;
• как управлять памятью и контекстом;
• реальные подходы к тестированию;
• и разбираем кейс: сколько бананов поместится в Rivian R1S 🎯

Автор видео: Hannah Moran и Jeremy Hadfield из Anthropic, выступление на конференции Code w/ Claude в Сан‑Франциско, май 2025.

https://www.youtube.com/watch?v=XSZP9GhhuAc
На GitHub случайно спалили что запуск будет. 4 разных вариантов gpt-5, которые выглядят так:

gpt-5: Разработан для логических и многоступенчатых задач.
gpt-5-mini: Облегченная версия для приложений с учетом экономии
gpt-5-nano: Оптимизирован для скорости и идеален для приложений, требующих низкой задержки.
gpt-5-chat: Разработан для продвинутых, естественных, мультимодальных и контекстно-зависимых разговоров в корпоративных приложениях.

https://www.theverge.com/news/752091/openai-gpt-5-model-announcement-github-leak
Как Anthropic автоматизирует разработку: headless‑режим Claude Code

В этом видео инженер Anthropic Sid Bidasaria показывает, как Claude Code превращается в безголовый механизм автоматизации.

С его помощью можно:

• запускать ИИ‑помощника прямо в CI/CD без интерфейса;
• интегрировать в GitHub Actions — и Claude будет читать issues, писать PR‑ы и тесты;
• использовать prompt‑флаги и JSON‑выводы для полного контроля;
• ускорять рутинные задачи и инжектировать их в пайплайн.

Claude Code — это не просто ИИ‑ассистент, а полноценная автоматизация разработки, которая работает под капотом. Если вы стремитесь к максимальной эффективности, это видео — must‑watch!

https://youtu.be/dRsjO-88nBs?si=TUD1VkkXJu_3ZOnz
🔥1
Для разработчиков Claude Code получает два различных режима обучения:

Объяснительно: Например, когда старший инженер рассказывает об их мыслительном процессе, Клод объясняет, почему он написал код определенным образом, включая компромиссы и дизайнерские решения.

Обучение: Клод периодически делает паузу и вставляет маркеры #TODO, подсуждая вас заполнить ключевые разделы кода, прежде чем двигаться дальше.

Чтобы включить их, обновите Claude Code до последней версии, запустите /output-styles и выберите Default, Explanatory или Learning.

Режим обучения предназначен для того, чтобы помочь всем этим аудиториям не только выполнять задачи, но и помочь им расти и учиться в процессе и лучше понимать свою кодовую базу", - сказал Бент. Он надеется, что новые инструменты позволят любому кодеру стать «действительно хорошим инженерным менеджером». На практике это означает, что эти пользователи не обязательно будут писать большую часть кода в проекте, но они будут развивать острый взгляд на то, как все сочетается друг с другом и какие разделы кода могут нуждаться в дополнительной работе.

https://www.engadget.com/ai/anthropic-brings-claudes-learning-mode-to-regular-users-and-devs-170018471.html
Claude Sonnet 4 теперь имеет один миллион контекстных токенов.

В результате модель может обрабатывать гораздо более крупные задачи разработчиков.

Разработчики могут получить к нему доступ сейчас, но цены на API действительно увеличиваются для определенных запросов.

https://www.zdnet.com/article/claude-sonnets-memory-gets-a-big-boost-with-1m-tokens-of-context/
В среду Anthropic представила автоматизированные обзоры безопасности в Code Claude. Они позволяют разработчикам легче выявлять и устранять проблемы безопасности, и их можно вызвать либо вручную с помощью новой команды "/security-review", либо автоматически с помощью нового GitHub Action для кода Claude.
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
Обещал вам поделиться с теми случаями, где ChatGPT Operator / Agent мне как-то помогали. А поскольку, Operator, как отдельный продукт закроется через две недели, и останется только Agent внутри ChatGPT – делюсь:

— У меня где-то была подписка на анализы крови пару раз в год – нашел письмо, сохранил как pdf, приложил к чату, оператор удачно записал меня на прием на удобное мне время; авторизоваться нужно было все еще руками

— Закрывал подписку в фитнес (я уже раскачался зачем мне, потому что есть зал на работе) и даже не пытался понять как это сделать в маленьком европейском фитнесе: оператор сам прочитал нужные страницы на голландском, написал драфт письма на какой-то секретный адрес, я просто отправил

— Пользовался сервисом, где чтобы закрыть подписку нужно писать В ЧАТ САППОРТУ РОБОТУ; в общем Operator прекрасно с ним пообщался, все закрыл (SciFi чувствовался, да)

— Нужно было выставить инвойс в PDF: описал услугу, и приложил просто текст переписки в чате где были реквизиты клиента и мои; красивый PDF собрался за минуту и я смог выставить его клиенту после проверки

— Нужно было быстро посмотреть отзывы на конкретный плагин в одном маркетплейсе за полгода, на довольно специфичную тему; отправил агента, он там пошуршал минут 15 листая веб страницу, все прочитал, смог собрать самые частые жалобы по конкретной тематике

— Google Maps иногда отвратительно ищет: толи потому что тут все на голландском языке, а я ищу на английском, толи просто потому что я криворукий: нужно было мне на визу в США сфоткаться, и агент нашел фотолабу у дома, а Google Maps посылал куда-то на пару станций метро дальше

— Вчера вышла мелкая LLM моделька от Google: Gemini 3 260M, хотел ее запустить чтобы поиграться, но обычно в таких модельках нужно внимательно настраивать семплер чтобы не тупило – а чтобы это сделать нужно читать реддит и тп, с лучшими практиками, короче агент вернул настройки и я счастливо поигрался

— Нужно было заполнить гигантскую анкету на голландском и переводчик не работал, агент задавал вопросы на английском, и на основе моих ответов заполнил всю форму

— Про помощь в выборе квартире я уже писал тут

🌎 Что полезного можно применить, чтобы максимально прокачать агента:

— В Plus подписке всего 40 использований Агента в месяц, чтобы узнать сколько у вас осталось: наведите мышку на Агента в вебе и появится хинт с информацией

— Авторизация шарится между чатами, то есть войдя в аккаунт в одном чате, в другом чате вы можете быть уже авторизованы (В Data Cotrol в настройках можно выйти из всех аккаунтов сразу), что довольно полезно

— Агент не имеет доступа к памяти вашего ChatGPT, поэтому лучше держать готовой заметку с короткой инфой о себе, где вы живите, какой адрес, какой телефон – агент так сможет заполнить форму целиком (например, при заказе товара) и позвать только на оплату

— Агент хорошо ищет информацию, но обрабатывает ее лучше всего GPT 5 Thinking/Pro: вы можете попросить агента что-то поискать и выплюнуть в чат результаты, и уже большой моделью обработать выводы (с Deep Research режимом также)

ℹ️ Когда применять агента:

Как по мне, все мелкие задачи которые вы вынуждены делать, но не хотите делать, идеально делегируются ему — ключевое слово мелкие, потому, что это хоть и впечатляющая технология, но за вас отработать 8 часов не сможет (пока ☕️)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как Revolut выстраивает команды, которые реально двигают бизнес вперёд?

На днях увидел внутренний плейбук нового фонда QuantumLight, где партнёр — Ник Сторонский (основатель Revolut). Это, пожалуй, один из самых чётких и конкретных подходов к теме результативности, которые я видел! Без воды, с примерами, формулами и таблицами.

Внутри — как нанимать сотрудников A-players, строить прозрачную систему оценки, делать карьерные треки, раздавать бонусы и перераспределять компенсации. Не абстрактная «культура» и не HR-общие слова, а то, как реально держать высокую планку — на уровне процессов и решений!

Мы с командой перевели и оформили этот плейбук полностью, потому что он заслуживает быть на виду.

Чтения тут на 15 минут. А вот если захотите внедрить — нужны недели. Потому что это не статья, а реально рабочий внутренний файл.
Один из самых сильных, что я видел.

👉 8 принципов высокой результативности от команды Revolut