Сделал ИИ, который умеет от моего лица отвечать на личные сообщения (и группы) в телеграме. У меня уже есть подобная штука для gmail (в рамках CybOS), а теперь и для телеги. В видео голосом рассказываю как это работает.

— принимает и анализирует все личные сообщения
— отвечает от моего моего лица (собеседник не видит, что это бот)
— умеет генерировать ответ на основе всей истории переписки + кастомных правил в промте относительно стиля и целей

Цель: сделать так, чтобы 90% входящих сообщений обрабатывалась автоматически, а я мог фокусироваться только на самых важных

Как ИИ трансформирует экономику, политику и общество?

Перед государствами стоит задача — адаптировать налоговую, денежную и социальную системы к новой реальности, где труд перестает быть главным источником дохода. Разбираемся, как это может работать?

Фискальная политика
— Сдвиг налоговой базы: от зарплат — к капиталу, вычислениям и данным
— Общественные фонды участвующие в ИИ-инфраструктуре для распределения прибыли. Некая форма национализации суверенным фондом, который бы распределял прибыль от ИИ-мегапроектов в форме гос доходов или прямых выплат гражданам
— Налоги на сверхдоходы и использование данных

Денежная политика
— Введение программируемых цифровых валют для гибкой поддержки экономики. Это уже неизбежно, но становится более актуально в мире агентов.
— Готовность к "хорошей дефляции" из-за роста производительности. ЦБ не будет форсить повышение инфляции, если технологии ведут к естественному падению цен.
— Привязка денежной массы к росту производительности, а не только к инфляции.

Базовый доход и социальная поддержка
— UBI как ответ на массовую автоматизацию
— Возможные источники финансирования: налоги на капитал, AI, данные, суверенные фонды ИИ-инфры.
— Токенизация результата работы ИИ и распределение между населением

Технологическая дефляция и измерение экономики
— AI снижает цены, увеличивает реальный, но не номинальный ВВП.
— При этом нужны новые экономические метрики для учета нематериальных и бесплатных благ. Условно, FLOPS.
— Так же, меняются макро-индикаторы. Например, появляется отношение роста производительности и М2, показывающий сколько можно печатать денег без риска инфляции.

Политика
— Рано или поздно начинается массовое вытеснение и перераспределение рабочих мест
— Это требует роста образования, переквалификации, сокращения рабочей недели.
— Армия и безопасность в первую очередь зависит от крутоты и количества дронов, люди перестают быть главным ресурсом. Геополитика переходит в холодную войну 2.0, где у Китая и США накапливаются миллиарды боевых дронов для гарантии безопасности. При этом армия перестает быть инструментом социально-экономической стабильности для населения.
— Важным политическим направлением является демократизация доступа к AI и борьба с монополиями
— Ну и наконец, рано или поздно люди понимают что координация и политика неизбежно должна выполняться ИИ. Появление Демократии 2.0, где ИИ системы парсят запросы и пожелания населения и предлагают решения.

Если государства смогут вовремя адаптироваться, AI станет источником всеобщего процветания, а не неравенства. В противном случае риски социальной нестабильности и поляризации только усилятся. В разных странах мы увидим и то, и то. Поэтому, кстати, обязательно еще 10 раз подумайте в какой стране вы хотите прожить следующую десятку.

Продолжаю строить CybOS: сегодня смотрим на бесплатные, локальные и приватные способы добавить автоматизацию.

Выстраивается следующая иерархия:
1. Git или набор тестовых файлов как база знаний и контекста по всем проектам и данным
2. Курсор как инструмент оркестрации, управления правилами, создания автоматизации (вы говорите что нужно — он пишет)
3. Workflow для разной логики для работы с внешними сервисами.

Вот как раз для (3) существует уже довольно много разных инструментов, большинство из которых появились задолго до LLM. В видео я показываю как работают те из них, которые может запустить бесплатно и они работают локально, то есть исключительно с вашего компьютера, сохраняя приватность.

Смотреть: https://youtu.be/sJicLiQNFNo?si=uc0yV-FV76Ub0ocY

Получил массу фидбека по этому проекту. Спасибо, друзья!! Много идей и запросов на конкретны функционал. Хочу вас попросить в комментариях поделиться конкретными кейсами, проблемами и задачами, которые вы хотели бы решать с помощью ИИ-ОС для своей жизни.

Глобально, я вижу две категории задач:

1. Личная жизнь. Персональная терапия, коучинг, трекинг, анти-ADHD, трекинг образования детей, диеты, тренировок, создания контента, персональных проектов вроде иммиграции, строительства дома, поиска работы.

2. Бизнес. Репозиторий, в котором лежат записи абсолютно всех звонков, чатов, CRM, почты и любых данных доступных по API с заданными поверх них конкретными воркфлоу, типа «каждые понедельник возьми последние 500 комментариев про продукт на редите, отсортируй, покажи мне для аппрува и создай жира тикеты по самым важным» или что-то что я показывал на видео.

Напишите ваши личные максимально желанные фичи (с указанием категории 1 или 2). Можно писать вещи, которые вы не знаете как сделать или пока что звучит как фантастика. Я не обещаю все сделать сам, но попробую сделать самые прикольные.

Сделал кибернетическую операционную систему.

В видео показываю как можно использовать Cursor для ИИ-автоматизации своей жизни, работы, бизнеса и процессов, экономя х10 времени в работе.

Я использую эту штуку для всех своих звонков (запись, транскрибация, саммари, анализ), всех сделок, всех статей, найма, организации мероприятий и долгих рисерч проектов. Такую же штуку можно раскатывать на организации от 2 до 20,000 человек, используя git как систему коллективной работы над AI воркфлоу, базами знаний и коннекторами.

Заменяет 90% всех ИИ продуктов. А если вам не хватает фичи — просто говорите и она появляется.

Смотреть как это работает: https://youtu.be/Am-B0bA9xBU

IQ тест для моделей (тест можете сами попробовать пройти, посмотрим сможет ли кто-то из чата догнать о3)

О замене людей роботами

Как показывает статистика, количество и даже зарплаты (картинка 1) переводчиков немного выросли с момента запуска GPT. При этом, сама работа для многих из них сместилась с функции перевода к функции проверки и редактуры того, что написал ИИ. Исторически (картинка 2) это соответствует сценарию — с массовым распространением банкоматов, количество банковских клерков только выросло. При этом, значительной частью их работы стало обслуживание банковских карт.

Несколько выводов и прогнозов о будущем замены людей технологиями:

— любые структурные сдвиги в экономике происходят медленно. не в момент создания технологии, а в момент создания нужных incentives. поэтому в пандемию или войну экономика может перестроиться за 3 месяца, а в обычной режиме нужны годы
— полная автоматизация сотен миллионов рабочих мест (300M по версии Goldman Sachs или 40% мировой экономики по версии Всемирного Банка) — неизбежна; даже с переводчиками с годами доверие системам вырастет до такой степени, что на перевод ИИ будут полагаться даже в самых high stakes дипломатических переговорах больше, чем на людей
— отсюда вывод, что позиция "ничего не изменится" ровно настолько же идиотична и бессмысленна как позиция "ФОМО, мир меняется, что же делать". обе — только про ваши личные эмоции, а не про поведение сложных систем. а вторая еще и генерирует бессмысленную тревогу у своих авторов.
— 85% всего роста рынка труда за последние 80 лет — результат развития технологий. Это новые, не существовавшие раньше, профессии.
— итого: изменения будут тектонические, но не быстро; кризис будет сильным, но переживать по этому поводу и ничего не делать это самая бессмысленная позиция — либо готовься, либо не парься.

Мой вывод в том, постановка вопроса в позу "а что будут есть миллиарды офисных сотрудников когда их выгонят на улицу" не имеют внятного обоснования и отвлекают от главного. А именно — возможностей, которые получает экономика и цивилизация благодаря возможности создавать интеллектуальную, научную, цифровую работу в сотни раз дешевле. Любителей же почесать языком в пользу бедных я призываю сначала устроиться на работу в министерство welfare и соцполитики вашей страны и сделать что-то своими руками по этому поводу, прежде чем генерировать пустую энтропию в интернетах. Заебали.

Для тех же, кто пытается рационально следить за трендами, мне кажется важным не поддаваться панике. Мне кажется очень важным создать реалистичную модель распространения технологий, в которой с одной стороны может действительно присутствовать некая версия fast take-off в области использования ИИ для ML задач, и одновременно с этим довольно-таки инертный адопшен в экономике, что, конечно, создает беспрецедентные, невообразимые никогда в истории, возможности прямо сейчас.

TL;DR технологии дают возможность делать больше, а несделанной работы в мире в 100,000 раз больше, чем вся экономика!

В очередной раз OpenAI зарелизилили State of the Art модельки (о4-mini и о3), которая лучше и дешевле предыдущих. Тестирую на рисерчах и коде — на вкус, не хуже Gemini 2.5 pro.

А тем временем, у Гугла появилась новая вакансия для тех, чью профессию заменил ИИ ;)

В очередной раз OpenAI зарелизилили State of the Art модельки (о3-mini и о4), которая лучше и дешевле предыдущих. Тестирую на рисерчах и коде — на вкус, не хуже Gemini 2.5 pro.

А тем временем, у Гугла появилась новая вакансия для тех, чью профессию заменил ИИ ;)

За 3 года мы (где мы = cracked и locked in топачи из твиттера) прошли забавный путь:

— AGI невозможен через next token prediction, будет к 2040 году
— AGI все ближе, но страшилки Юдковского про превращение всех людей в скрепки — это бред
— AGI максимум через 2 года, а мисалаймент это реальный риск

А мораль такова: я уважаю людей, которые меняют свое мнение (в том числе публично) на основе новой информации. А вот люди, которые навеки уперты в своих взглядах, потому что их изменение может поранить распухшее эго — общение с такими нужно обрубать как можно быстрее.

OpenAI анонсировал новую модель. После 4.5, очевидно, идет... 4.1

Модель дешевле и при этом умнее и быстрее, чем 4o и даже 4.5. Поддерживает до миллиона токенов контекста и стоит сильно дешевле для кешированных запросов.

Идет в трех вариантах: 4.1, mini и nano. Результаты для кодинга можно оценить на картинке. Это НЕ reasoning модель, поэтому с o1-о3 справедливее будет сравнивать грядущую o4.

Уже доступна в API!

MCP — это LinkedIn / Upwork / Freelance для агентов. Найди и найми любого ИИ. Наша портфельная компания зарелизила библиотеку, которая позволяет легко и быстро сконвертировать любого агента в MCP сервер и сделать его публичным для остальных.

Киберэкономика агентов в действии.

Попробовать: https://auto-mcp.com/
Лайкнуть + детали, кратко: https://x.com/richardblythman/status/1911819219814989911

Сделал игру про то как ИИ убьёт всех человеков.

Новый лайфхак: берете пейпер, который вам лениво читать, загружаете в Gemini 2.5 Pro и просите его сделать интерактивную игру по мотивам статьи. Играете, учитесь, кайфуете, уничтожаете человечество.

А этот видос — самое ёмкое и топовое объяснил почему ИИ работает.

Интеллект определяется как «Solomonoff induction» — байесовский вывод по всем возможным программам, где каждая программа взвешивается по своей колмогоровской сложности. То есть, чем короче программа (меньше сложность), тем выше её априорная вероятность.

Тренировка ИИ (и эволюция или развитие естественного интеллекта) — это процесс нахождения программ все более меньшей колмогоровской сложности. Чем ниже сложность программы, тем выше её вероятность в Соломоноф индукции — своего рода бритва Оккама.

В одном закрытом чате все обсуждают будущее и ИИ.

Что будет от гонки США с Китаем? Когда UBI и почему его добровольно (не) введут? Как будет происходить экспоненциальный рост и внедрение ИИ? Куда бежать во временя турбулетности? Что делают Маск и Тиль?

Не могу поделиться всеми деталями и сообщениями, но я сделал интерактивный сайтик с графом основных идей о будущем и ИИ. Кстати, очень рекомендую подписаться на Диму Мацкевича, который пишет у себя в канале про многие из этих идей.

Приложение тут, можно поиграть: https://futurograph.replit.app/

Мир меняется с разной скоростью — и от этой скорости зависит, как именно нужно адаптироваться.

Когда изменения происходят медленно, биология справляется. Поменялся климат, животные отрастили шерсть, слабые вымерли, сильные размножились. Геном записал новое правило — теперь у всех шерсть. Всё логично, все успевают.

Если изменения ускоряются, но всё ещё укладываются в рамки человеческой жизни, включается культура. Появилась профессия юриста — выгодно, статусно, стабильно. Родители советуют детям, дети идут учиться, общество закрепляет норму. Эволюция идёт через традиции, язык, воспитание.

Но с приходом ИИ мы входим в новую фазу. Мир трансформируется быстрее, чем сменяются поколения. Быстрее, чем культура успевает выработать ответы. Быстрее, чем мы успеваем сформулировать, чему вообще стоит учить.

Профессии, правила, советы — всё это начинает терять актуальность до того, как успевает стать полезным. В такой среде бесполезно полагаться на опыт старших, на проверенные стратегии и шаблоны. Они не актуальны в новом мире.

Что работает? Агентность. Учиться быстро. Пробовать. Ошибаться. Не цепляться. Адаптироваться на ходу. Не знание, а гибкость. Не статус, а способность перестраиваться. Не правила, а умение чувствовать, когда правила уже не работают.

OpenAI анонсировал новую систему памяти для GPT. Теперь он не просто помнит историю беседы, а учится на протяжении всей истории взаимодействия. Фичу, вроде как, можно отключить для прайваси фриков, но именно память станет самым сильным барьером для переключения на другие продукты у существующих пользователей. За годы общения и тысячи сообщений GPT будет знать вас лучше чем ближайшие друзья.

Google представил расширение MCP, которое действительно делает его полезным, позволяя агентам обмениваться информацией между собой.

Сегодня написал три JD для вакансий (все — нетехнические).

Неочевидный вывод: успех в каждой роли сводится к «будь успешным пастухом стад ИИшек».

Намолотить и соптимизировать промты лучше, чем у конкурентов; накодить и подшаманить скрейперы, парсеры, форкфлоу; настроить пайплайны между диприсерчерами, источниками данных по рынку, инструментами коммуникации; сделать так, чтобы наш ИИ видел первым аналитику по рынку, всегда её трижды проверял, рисовал чудесные репорты; настроить ИИ для сбора фидбека, требований и запросов на интро от портфельных компаний и партнерских фондов.

Кстати, может, это про вас? Пишите, если что.

Вчера послушал новый подкаст с Навалом про счастье и природу человека

Его серия коротких подкастов How to Get Rich ("Как разбогатеть без удачи") из 2019 до сих пор является наиболее ценным, ёмким и доступным контентом по теме.

Вместе с Клодом мы выписали основные тезисы разговора, но я все равно крайне рекомендую послушать целиком, потому что важны не тезисы, а конкретные инструкции к действию

О счастье

— Счастье приходит от удовлетворения тем, что у вас есть, а не от желания изменить существующее положение вещей
— Есть два пути к счастью: получить желаемое или перестать хотеть
— Быть счастливым не означает быть менее успешным; часто это ведет к большей сосредоточенности и согласованности
— Культивирование безразличия к вещам, которые вы не можете контролировать, ведет к внутреннему покою

О саморазвитии

— Внутренний покой приходит от наблюдения за своими мыслями объективно, без немедленной реакции на них
— Большинство проблем сначала существуют в вашем сознании, прежде чем становятся реальными проблемами
— Слишком много думать о себе часто является источником несчастья

О времени и внимании

— Внимание, а не время или деньги, является истинной валютой жизни
— Вдохновение скоропортящееся — действуйте на его основе немедленно, когда оно возникает
— Избегайте слишком жесткого планирования своей жизни; спонтанность позволяет лучше соответствовать тому, чего вы действительно хотите
— Жизнь коротка; не тратьте моменты на то, что вы не хотите делать
— В любой момент, когда вы не присутствуете в нем полностью, вы по сути "мертвы" для этого момента

О принятии решений

— Если вы не можете решить между двумя вариантами, ответ обычно "нет"
— Когда сталкиваетесь с двумя равными вариантами, выбирайте тот, который болезненнее в краткосрочной перспективе
— Выбирайте вариант, который оставит вам больше душевного спокойствия в долгосрочной перспективе

О работе и успехе

— Найдите то, что для вас ощущается как игра, но выглядит как работа для других
— Успех приходит от нахождения того, что вы естественным образом делаете хорошо и что ценит мир
— Избегайте конкуренции через аутентичность — никто не может конкурировать с вами в том, чтобы быть собой
— Лучшая мера интеллекта — получаете ли вы то, что хотите от жизни

Об обучении и знаниях

— Если вам нужно что-то запоминать, значит, вы по-настоящему это не понимаете
— Понимание важнее дисциплины для умственного развития
— Настоящее обучение происходит через итерацию (модификацию с обратной связью), а не повторение
— Отвечайте на вопросы на том уровне, на котором они заданы, чтобы избежать философских парадоксов
— Наличие хороших ментальных моделей и принципов позволяет выводить конкретные ответы без запоминания

О личной свободе

— Проектируйте свою жизнь для максимальной свободы, а не обязательств
— Не придерживайтесь жесткого расписания, если можете этого избежать
— Намеренно говорите "нет" большинству вещей по умолчанию
— Общество уважает аутентичность, даже если она кажется эгоистичной
— Принимайте решения на основе того, чего вы хотите, а не того, что ожидают другие

О воспитании детей

— Самая важная задача родителя — дарить безусловную любовь
— Доверяйте естественным инстинктам с детьми, а не чрезмерно полагайтесь на советы экспертов
— Сосредоточьтесь на обучении детей основам понимания, а не конкретным правилам
— Помогайте детям сохранить их естественную свободу действий, а не одомашнивать их
— Поощряйте детей ставить под вопрос базовую структуру реальности

Слушать тут | Смотреть тут

Если хотите знать что там происходит с этим вашим ИИ и ML, то вот идеальный сайт для вас. Если будете просыпаться и засыпать с ним, то не упустите ничего важного в мире ИИ.

Написал статью об эффекте ИИ на организацию.

ИИ сокращает транзакционные издержки и увеличивает эффективность координации людей в организациях. Это приводит к постепенному изменению оптимальной формы фирмы.

Три основных пункта:

1. Компании избавляются от громоздких структур. Там, где раньше работало 70 человек, теперь справляются 10 — благодаря ИИ. В итоге, снижается коммуникационный оверхед и увеличивается эффективность за счет "выравнивания" орг структуры и оптимизации команд.

2. ИИ-ассистенты читают тысячи отзывов, выявляют закономерности, отсекают фейки и дают лучший совет по покупке. Это приводит к феномену гиперразумных покупателей, особенно в B2B сегменте, procurement, корп закупках.

3. ПО становится не единым на всех, а персональным и под задачу. Зачем платить за SaaS, если можно собрать ИИ, который сам напишет нужный инструмент под твои задачи? ИИ анализирует процессы, предлагает улучшения и строит кастомные решения, которые развиваются вместе с твоим бизнесом. Особенно это выгодно малым компаниям.

Чуть больше деталей о пост-коузианстве, рисках и сложностях внедрения таких систем в самой статье.

Традиционно, мы решили сделать еще одну папку каналов лучших фаундеров и инвесторов русскоязычного телеграма.

В чем идея?

Все каналы пишут авторы, там нет никаких СМИ, ИИ-контента и стандартных обзоров новостей; все авторы — фаундеры, инвесторы, билдеры топовых компаний, глобальных и в СНГ; эта папка — бесплатное образование из первых рук от тех, кто уже построить крутые технологические бизнесы; это не реклама, никто никому не платит, но контент, я уверен, будет полезен многим из вас.

Подписаться на всю папку можно одной кнопкой (она появится отдельно в телеграме, ее можно поставить на мьют или выбрать самые интересные каналы).

Пару слов о себе для новых подписчиков: я почти 15 лет строю компании и продукты в области ML и блокчейн. Последние пару лет руковожу ИИ-инвестициями в cyber.fund, где мы фокусируемся на рисерче, венчурных инвестициях, акселераторе и эвентах на тему открытого, распределенного, децентрализованного ИИ, агентов, мультиагентных систем. Пишу о том как технологИИ (по)влияют на мир, экономику, общество.

#неРеклама

Внимание: мошенники создали клон чата этого канала. Если кто-то предлагает что-то купить — вас скамят боты. Не покупаете у ботов. Им и так хорошо. Официальный чат ТОЛЬКО по ссылке: https://t.me/eaccchat

Кстати, накидайте им (ботам) репортов: https://t.me/EacChat

Предприниматели и энтузиасты технологий — этот пост для вас. Хотя, на самом деле, для всех!

Меня зовут Max Votek. Я сооснователь компании Customertimes — бизнеса, который уже 17 лет внедряет технологии для мировых брендов с офисами в 9 странах и командой более 1000 человек.

Я много лет создаю компании, инвестирую в прорывные идеи и кайфую от результатов. Живу во Флориде и считаю её идеальным местом для работы и жизни.

На моём канале «Мысли вслух» вы найдёте опыт, мои мысли и идеи:

• Про AI пузырь на рынке. [пост]
• О фармацевтике, AI и No-code инструментах. [пост]
• Про AI агентов для отчетности и знания внутри компании. [пост]
• Почему иногда игнорировать клиентов важнее, чем слушать. [пост]
• Топ-3 моих больших ошибок, в бизнесе. [пост]
• Об оригинальном контенте и нейросетях. [пост]

Никаких абстрактных советов и теорий — только живые истории, мой личный опыт и практические выводы.

Подписывайтесь на мой канал «Мысли вслух», чтобы не пропустить полезные идеи и инструменты для вашего бизнеса и жизни.

#реклама

Самое sus в релизе Ламы — почему он случился в субботу? В репозитории видно, но что они планировали это сделать в понедельник.

Есть вероятность, что на следующей недели нас ждет еще пачка сота релизов топовых моделей.

Прям только что Мета выпустила свою очередную серию SoTA моделей LLaMa 4. Самая маленькая может работать на одной видеокарте (с 80GB памяти) и бьет по бенчмаркам Gemma и аналоги, а самая большая — Бегемот — хоть и немного, но по заявлениям круче чем GPT-4.5 (хотя сравнивать стоит с Gemini 2.5 Pro). Про Грок и Сонет, которые вышли меньше месяца назад все уже забыли. Таймлайн ускоряется.

Подробный пост с анонсами всех фич и крутостей модели вот тут.

Из самых интересных вещей это 10М токенов окно контекста. То есть туда можно в одном промте можно загрузить целиком небольшую школьную библиотеку или базу кода на пару миллионов строк и попросить найти/изменить одну строчку.

Все модели мультимодальные (теперь стандарт) и это пока еще не reasoning (думающие) варианты.

Nothing stops this train. До ASI со всеми остановками.

ИИ заменяет прогеров? слабо

ИИ должен заменить:
— священников
— президентов
— депутатов
— судей

Сложно, но если вдуматься — неизбежно

Легендарный Скотт Александер и пацаны из OpenAI написали что там будет с этой вашей ИИшкой в 2027.

Если кратко: цифровой сверхинтеллект неизбежен начиная с 2027.

В первую очередь он начнет улучшать другие ИИ системы, которые будут решать все остальные проблемы на планете. Эти штуки будут мега-полезны, поэтому люди начнут их внедрять везде, но они так же будут сложны для анализа. Если у кого-то получится контролировать ASI, то он получит тотальный контроль над человечеством.

Основной фактор — геополитика, в которой реалистично шансы есть только у двух игроков — Китая и США. Из-за конкуренции они начнут топить еще сильнее, что может привести к забиванию болта на безопасность, а значит по мере развития ASI начнет контролировать людей, а не наоборот.

В эссе много очень точных описаний того как технологии развиваются и внедряются. Приведу только краткий таймлайн, но читать обязательно всем и полностью. Смысл не в прогнозах, а в логике.

- Agent-1 — ИИ-ассистент для R&D, ускоряет прогресс в 1.5 раза (янв 2026).
- Agent-1-mini — Упрощённая и дешевая версия для массового рынка (окт 2026).
- Agent-2 — Самообучающийся ИИ, с 3x ускорением прогресса и возможностью автономной репликации (янв 2027).
- Agent-3 — Суперпрограммист, масштабируемый в сотни тысяч копий (март 2027).
- Agent-3-mini — Публичная версия, заменяет офисную работу, потенциально опасен (июль 2027).
- Agent-4 — Сверхразумный исследователь, действует скрытно против интересов людей (сент 2027).
- Agent-5 — Полностью рациональный ИИ, манипулирует системой, проектирует себе преемника (нояб 2027).

дальше два варианта, либо:

- Consensus-1 — “Мирный” ИИ от США и Китая, устраняет человечество и расширяется в космос (дек 2029).

либо:

- Safer-1 — Прозрачный, но слабее Agent-4 ИИ, с читаемыми мыслями и ограниченной способностью к обману (дек 2027).
- Safer-2 — Более мощная и действительно выровненная версия, обученная по новой методике (янв 2028).
- Safer-3 — Суперэксперт и советник, ускоряет прогресс в 200 раз, способен на опасные действия, но под контролем (фев 2028).
- Safer-4 — Первый суперинтеллект, превосходит людей во всех сферах, ведёт переговоры с DeepCent-2 (апр 2028).
- Consensus-1 — Договорной ИИ США и Китая, создаётся для соблюдения тайного соглашения между Safer-4 и DeepCent-2 (июль 2028).
- Safer-∞ — Продолжение Safer-линии, формирует цивилизационные цели и ведёт человечество в постчеловеческую эпоху (2029–2030).

Прекрасный пост об эффекте ИИ на экономику

Технологии всегда ведут к большему процветанию и лучшему качеству жизни. При этом, это не всегда ровная дорожка.

В программировании даже если 6 месяцев назад многие скептики плевались, то сегодня они уже первые апологеты ИИ-кодинга. В течении 2-3 лет (а может и месяцев) ИИ будет лучше топ 0.1% разработчиков, включая задачи сурового энтерпрайза, embedded, баз данных, девопс и т.д. (Кому чешется поспорить — прочитайте пост).

Это меняет экономику создания ПО. ИИ будет придумывать продукты, управлять продуктом и писать софт. Такой софт люди будут предпочитать любому другому, потому что он дешевле и удобнее. Так же как сегодня ты выберешь поездку на Waymo без водителя вместо Убера.

Идея поста в том, что это произойдет во всех других интеллектуальных работах — врачи, учителя, юристы, бухгалтера, маркетологи. Это повысит качество и кардинально снизит стоимость этих услуг. Это приведет к куда более крутому и удобному миру.

НО!

Это произойдет не сразу и нас ждет период стремительного перехода, когда технологии уже предоставляют более качественное решение задач, но экономика еще не адаптировалась.

Абсолютно неизбежно, что в течении 5-7 лет сотни миллионов людей останутся без работы. Да, конечно, в целом качество жизни вырастет беспрецедентными темпами, появится новая работа, одиночки-фаундеры будут делать от $1М/год, мир станет куда более крутым, интересным и счастливым местом, но переходный период в самые ближайшие годы — это вызов для цивилизации.

Риск заключается в том, что та область экономики, в которой работали миллионы белых воротничков и офисных сотрудников будет заменена пару сотен или тысяч супер-агентных инди-хакеров с миллионами ИИ-агентов под управлением. И проблемой является не сам этот процесс, а сверхчеловеческая скорость с которой это произойдет в ближайшие годы.

OpenAI выложили курсы, лекции, объяснялки, упрощалки и обучалки по использованию ИИ в любых областях жизни: ИИ для учителей, ИИ для старых, ИИ для умных, ИИ для тупых.

По ценности это в 100 раз круче чем любой курс за $400, но только бесплатно, максимально подробно, удобно, детально, полезно.

Тык
> https://academy.openai.com/ <

P.S. для тех, кто шарит:

я последние два дня читаю пейперы антропика про то как устроен мозг LLM. очень захватывающе и супер красиво. раз, два (тут примеры сочные).

AI управляет ваши компьютером в реальном времени, лучше и быстрее вас.

Общался с фаундером на той неделе, он cracked.

Ищу очень крутого кого-нибудь, кто может сделать заставку для подкаста: музыка, логотип, моушен-дизайн по заданному стилю. Плюс, аутро. Присылайте примеры плиз. Мы НЕ ищем создание бренда или айдентики, только интро с музыкой и графикой.

Пост удалю, но очень нужно. Спасибо!

А раз такая пьянка, мы по-прежнему ищем Principal и Lead AI researcher, детали тут. Пишите, если у вас опыт в ML и/или венчуре на лидерских позициях; либо есть у вас есть какие-то другие уникальные достижения. Порвем мир ИИ вместе ✊

GPT прошел тест Тьюринга. Это, конечно, было очевидно еще примерно год назад с 4o, но теперь официально. Двойное, рандомизированное, контролируемое слепое исследование. Каждый участник общается с двумя субъектами: один живой человек, другой бот. Нужно угадать кто из них бот.

Выводы:
- Ллама 3.1 примерно как человек, в 50% случаев участники угадывают
- GPT-4.5 — в 73% случаев участники называли именно его живым человеком. То есть, он может притворяться человеком лучше, чем другие люди.

Кстати, сам тест работает в интернете. Попробовать отличить тупую железяку от белкового друга можно тут: https://turingtest.live/

Как ИИ меняет образование. Что происходит и куда движется?

Персонализация и поддержка
— Обучение станет более персонализированным — под каждого ученика, его уровень и прогресс.
— ИИ будет работать как персональный репетитор и наставник, давая индивидуальную поддержку и обратную связь.
— Частые и простые тесты от ИИ помогут проверять знания и лучше запоминать информацию.
— Важные темы будут регулярно повторяться с помощью ИИ — для лучшего закрепления.
— ИИ поможет строить графики повторения (spaced repetition) и генерировать вопросы разного типа для закрепления.
— В совместных проектах ИИ сможет давать поддержку и подстраиваться под каждого участника в реальном времени.
— ИИ проанализирует стиль участия учеников (например, кто активно задаёт вопросы, а кто молчит) и предложит учителю способ адаптироваться.

Роль преподавателя
— Преподаватели всё чаще будут создавать и подбирать учебные материалы с помощью ИИ через промтинг / вайб-тьюторинг.
— Преподаватели станут методистами: будут проектировать адаптивные траектории вместо подачи шаблонного контента.
— ИИ может взять на себя часть рутинной и почти всю бюрократическую работу преподавателя, освобождая время для общения с учениками.
— ИИ даст возможность создавать кастомные симуляции под конкретные цели и контекст конкретного класса.
— ИИ поможет “разобрать” экспертные знания преподавателя и превратить их в понятные объяснения для новичков.
— Можно будет генерировать намеренно неправильные или неполные примеры, чтобы ученики тренировались в выявлении ошибок.

Мышление и метаподходы
— Ученики будут учиться, анализируя работу ИИ: находить ошибки, предвзятость и ограничения, чтобы глубже понимать материал.
— Критика контента, созданного ИИ, станет активной частью обучения: поиск ошибок и перекосов будет развивать мышление.
— ИИ можно использовать как “новичка”, которого нужно учить, — такой подход углубляет понимание через объяснение.
— Ошибки ИИ — галлюцинации, упрощения — станут поводами для анализа и погружения в материал.
— ИИ будет выступать в роли “коуча по рефлексии”, помогая студентам анализировать своё мышление и выбор.
— “ИИ грамотность” станет фундаментальным предметом, который включает этику, критическое мышление и принципы работы с ИИ.

Кооперация и контент
— Совместное обучение улучшится за счёт взаимодействия с ИИ, который сможет предлагать идеи и вместе решать задачи.
— Учебные задания будут включать ко-креацию: ученики вместе с ИИ будут генерировать кейсы, продукты, проекты, материалы.
— ИИ откроет доступ к новым форматам практики, вроде симуляций и ролевых игр, которые раньше было сложно реализовать.
— ИИ сможет быстро генерировать много разных примеров и объяснений сложных тем — под разные стили обучения.
— ИИ поможет преподавателям оценивать ответы учеников, выявлять общие проблемы и пробелы.
— Акцент в использовании ИИ сместится от просто ответов к формированию процесса обучения: практика, применение, обратная связь.
— ИИ будет помогать соединять разрозненные темы — служить агентом интеграции знаний, ассоциативного мышления и исследования графа знаний.

код 25% стартапов YC в зимнем батче 2025 на 95% был написан ИИ.

protip: тебе не придётся вайб-дебажить, если ты не найдёшь PMF

Попросили написать топ книг о технологиях, ИИ, web3 и будущем цивилизации:

- The Sovereign Individual — как технологии изменят власть и свободу, написана 25 лет назад, но авторы предсказали почти все.
- A Brief History of Intelligence — Что такое интеллект; как и почему он появился?
- A Thousand Brains — Как работает мозг и сознание?
- What’s Our Problem? — Что не так с правыми, левыми, (подставь сюда имя свой сексуальной политической фантазии)?
- The Beginning of Infinity (!) — О бесконечности знания, лучшая философская книга описывающая третье и последующие тысячилетия.
- Life 3.0 — Как мы будем жить рядом с суперумным ИИ.
- The Dream Machine (!) — История компьютерной революции, вдохновляющая мечтать.
- Broken Money — Почему деньги сломались и как крипта это исправит.

База о предпринимательстве:
- Zero to One — Как создавать уникальные технологические компании.
- The Hard Thing about Hard Things — Как переживать кризисы и строить бизнес в реальности.

База об ИИ (чтобы не задавать идиотских вопросов):
- The Master Algorithm
- Understanding Deep Learning (бесплатно тут)

(!) = обязательно к прочтению первым делом
я их все читал на английском, но, уверен, есть и переводы
убрал фикшен и фантастику, про это надо отдельный пост

Посткоузианство и конец экономики

Традиционная экономика веками опиралась на понятие транзакционных издержек, сформулированное Рональдом Коузом: экономические агенты существуют и принимают решения на основе стоимости транзакций — затрат на обмен, переговоры, осуществление и защиту сделок/контрактов. Посткоузианство возникает на фоне цифровизации и искусственного интеллекта, радикально сокращающих эти издержки до уровня, близкого к нулю.

В условиях посткоузианства организации и рыночные структуры трансформируются: фирмы, как посредники, становятся излишними, так как агенты способны взаимодействовать напрямую. Это ведет к «концу экономики» в традиционном понимании: исчезает привычная роль посредников, стираются границы между фирмами и рынками. Вместо привычной экономической деятельности на основе контрактов и обмена, возникает новая структура, основанная на алгоритмах и автоматизированном взаимодействии, где человеческое участие минимизировано.

Это означает конец экономической деятельности как таковой. Это переход к новой парадигме — программируемой экономике, где правила взаимодействия устанавливаются и контролируются алгоритмами, а люди и организации адаптируются к роли дизайнеров и операторов этих систем.

Арбитраж на основе асимметрии информации перестаёт быть доступным людям, ибо сложные ИИ системы (если вы сделаете такую сегодня, you’re all set for life) в состоянии анализировать тысячи рынков, производителей, информации о спросе и предпочтениях пользователях, автоматически формировать и проверять гипотезы, таким образом со сверхчеловеческой скоростью нивелируя арбитражные возможности по запуску или дистрибуции нового продукта/услуги/информации. Exciting times, my dudes ❤️

Посткоузианство и конец экономики

Традиционная экономика веками опиралась на понятие транзакционных издержек, сформулированное Рональдом Коузом: экономические агенты существуют и принимают решения на основе стоимости транзакций — затрат на обмен, переговоры, осуществление и защиту сделок/контрактов. Посткоузианство возникает на фоне цифровизации и искусственного интеллекта, радикально сокращающих эти издержки до уровня, близкого к нулю.

В условиях посткоузианства организации и рыночные структуры трансформируются: фирмы, как посредники, становятся излишними, так как агенты способны взаимодействовать напрямую. Это ведет к «концу экономики» в традиционном понимании: исчезает привычная роль посредников, стираются границы между фирмами и рынками. Вместо привычной экономической деятельности на основе контрактов и обмена, возникает новая структура, основанная на алгоритмах и автоматизированном взаимодействии, где человеческое участие минимизировано.

Это означает конец экономической деятельности как таковой. Это переход к новой парадигме — программируемой экономике, где правила взаимодействия устанавливаются и контролируются алгоритмами, а люди и организации адаптируются к роли дизайнеров и операторов этих систем.

Арбитраж на основе асимметрии информации перестаёт быть доступным людям, ибо сложные ИИ системы (если вы сделаете такую сегодня, you’re all set for life) в состоянии анализировать тысячи рынков, производителей, информации о спросе и предпочтениях пользователях, автоматически формировать и проверять гипотезы, таким образом со сверхчеловеческой скоростью нивелируя арбитражные возможности по запуску или дистрибуции нового продукта/услуги/информации. Exciting times, my dudes ❤️

4о + детские рисунки

> GPT-4о, напиши сценарий и нарисуй комикс с собой в главно роли на русском языке

Негенеративные учебники и неперсонализированное образование мертвы. Это дороже, хуже и менее эффективно.

Чтобы задизраптить многотрилионную индустрию образования литералли достаточно жопу с дивана поднять :) я прикрепил две картинки, которые сделал с GPT сегодня утром пока ждал заказ в пекарне в очереди. Изучаем орбитальную механику с каналом e/acc.

Если вы фаундер, который готов э прошибать лбом стены и годами есть стекло чтобы построить декакорна и уничтожить Pearson, McGraw и Scholastic — пишите. Мы активно ищем тех, кто перестроит планетарную систему образования на ИИ-рельсах. Дадим денег, техническую команду и доступ к топовым рисерчерам в области.

Кстати, образование — это, пожалуй, единственная ниша в ИИ, где локальные бизнесы на СНГ сегмент имеют смысл. Поэтому, если вы делаете на русском и твердо намеренны победить создавая лучший из лучших продуктов, то тоже можно подумать, ибо есть доступ ко всем крупнейшим клиентам и дисиженмейкерам.

Тестирую новый 4o imagen:

1. Отправил ссылку на статью и через 15 секунд получил готовую инфографику.

2. Загрузил семейную фотку с этих выходных и получил аниме-стиль.

3. Комикс про истинную природу ИИ от канала e/acc

Абсолютно бесплатно доступно всем на планете у кого есть телефон, компьютер или микроволновка.

Один из самых частых вопросов про ИИ задают родители маленьких детей, школьники и студенты: чему учиться и как готовиться к будущей карьере в эпоху искусственного интеллекта и стремительных изменений в экономике?

Для маленьких детей и школьников сейчас сложно предсказать, каким будет мир через 10 или 20 лет. Тем не менее очевидно, что ключевыми навыками останутся социальные навыки, эмоциональный интеллект, способность понимать себя и других, а также психологическое здоровье. Эти навыки не устареют никогда.

Для студентов и молодых специалистов важно оказаться там, где происходят изменения. Уже сейчас понятно, что многие традиционные профессии и бизнес-модели будут скоро заменены автоматизацией. Например, бессмысленно ставить на рутинную и уже почти умершую работу копирайтера, переводчика или строить карьеру в области стремительно исчезающего ручного digital marketing, дропшипинга и даже B2B SaaS или маркетинговых/дизайнерских агентств, которые легко автоматизировать. Делайте то, чем занимаются самые умные люди, а не самые богатые.

Точно куда более актуальными станут навыки управления процессами и командами, где люди будут выступать скорее как менеджеры и координаторы. Вместо того чтобы просто писать код, вы будете управлять командами виртуальных агентов. Вместо съёмки фильма вы станете режиссёром, управляющим виртуальными ассистентами, которые воплощают ваши идеи. Со временем даже строительство изменится: строители станут прорабами, управляющими десятками или сотнями роботов, которые выполняют физическую работу по проектам.

Главным практическим навыков, кроме использования ИИ в автоматизации собственной работы (потому что это позволит вам выполнять и, следовательно, получать зарплату за работу десятерых) станет умение учиться. В эпоху изменений, умение адаптироваться к изменениям становится супер важно и создает непропорционально крутые перспективы на фоне большей части экономики, состоящей из закостенелых, инертных и пугливых. Что возвращает нас обратно к первой рекомендации: пониманию себя и психологическому взрослению, а так же гибкости мышления и умению отказаться от ненужных устаревших установок.

Мы (наконец!) опубликовали наш тезис про децентрализованный ИИ на 2025 год. О том зачем (без спекуляций и хомяка) нужны децентрализованные модели, рыночные программируемые механизмы, где здесь самые большие возможности для создания огромны продуктов и как они могут работать.

The future of economy = programmable markets + commoditized cognition

— Мы вступаем в эру кибернетической экономики, где сочетание AI и криптовалют создаст "коммодитизированное мышление" (commoditized cognition)
— Модели AI достигли "Стены Суцкевера" — плато в предварительном обучении, где дополнительные вычисления больше не дают значительных улучшений.
— Дорожная карта AI включает четыре ключевых компонента: базовые модели, специализированные модели, модели рассуждения и память.
— "Onchain модели" — AI модели, требующие блокчейн-подтверждения для операций — становятся фундаментальным технологическим примитивом.
— Открытые возможности в пространстве памяти связаны с максимизацией персональных данных и инсайтов
— Ключевые механизмы value capture: распределение прибыли от AI моделей держателям токенов, распределение прибыли вниз по дереву происхождения моделей и взаимодействие между AI-агентами.

Краткий тред и ссылка на полную статью: https://x.com/cyberfund_/status/1904249264861237261

Еще важный датапоинт о мире: начиная с декабря 2024 года результаты решение самого сложного на тот момент теста на AGI (ARC challenge) выглядят абсолютно экспоненциально.

Новая статья от Гугла, в которой они показали что совершенно независимым образом представление информации в человеческом мозге и LLM выглядит поразительно схожим образом.

Почему так? Мое мнение, что это демонстрация вычислительной природы вселенной и, соответственно, вычислительных свойств интеллекта и сознания. Источник: trust me, bro.

Использую OWL, бесплатный и открытый аналог универсального агента Manus

Он имеет инструменты для работы с аудио, видео, Excel, выполнения кода, использования браузера и файловой системы.

Поддерживает большинство LLM и позволяет 100% локальное (и приватное) использование через Ollama.

Один из самых недооцененных трендов, который понимает Дарио или Сэм, но не понимает большая часть индустрии. С выхода GPT-4 прошло два года, при этом только за последний год стоимость использования моделей упала от 9 до 900 раз (см. график). При этом, одновременно, скорость инференса выросла от 4 до 8 раз в зависимости от модели благодаря кастомным чипам, оптимизациями инфраструктуры и компиляторов. Да, в этой гонке есть предел, но до него еще довольно много лет.

Метрика, на которую стоит смотреть это не токены в секунду и не MMLU, ибо в практических терминах все сегодняшние модели уже лучше человека. Смотреть стоит на реальное использование, то есть прокси решения насущных проблем сегодняшних бизнесов и академии. А измерять это стоит в perf/watt (производительность на ватт энергии) или, что я услышал на закрытой конфе в выходные и мне очень понравилось, — в $ / ELO of Int. То есть стоимость в долларах за каждое дополнительное очко в рейтинге системы Elo в интеллектуальных задачах. За последний год падение составило около 2 порядков, а в ближайшие годы это произойдет с видео, голосом и другими модальностями.

Один из самых недооцененных трендов, который понимает Дарио или Сэм, но не понимает большая часть индустрии. С выхода GPT-4 прошло два года, при этом только за последний год стоимость использования моделей упала от 9 до 900 раз (см. график). При этом, одновременно, скорость инференса выросла от 4 до 8 раз в зависимости от модели благодаря кастомным чипам, оптимизациями инфраструктуры и компиляторов. Да, в этой гонке есть предел, но до него еще довольно много лет.

Метрика, на которую стоит смотреть это не токены в секунду и не MMLU, ибо в практических терминах все сегодняшние модели уже лучше человека. Смотреть стоит на реальное использование, то есть прокси решения насущных проблем сегодняшних бизнесов и академии. А измерять это стоит в perf/watt (производительность на ватт энергии) или, что я услышал на закрытой конфе в выходные и мне очень понравилось, — в $ / ELO of Int. То есть стоимость в долларах за каждое дополнительное очко в рейтинге системы Elo в интеллектуальных задачах. За последний год падение составило около 2 порядков, а в ближайшие годы это произойдет с видео, голосом и другими модальностями.

Как создавать актуальные AI-продукты в 2025 году

Время написания промптов уходит в прошлое. Пользователи не хотят составлять многостраничные инструкции — они хотят просто загружать свои документы, изображения или другие данные и получать результат. Если вы строите AI-продукт сегодня, думайте о том, как упростить взаимодействие пользователя с моделью. Контекст по-прежнему важен, но способ его предоставления стремительно меняется.

Создавайте продукты с учётом того, что модели становятся умнее, быстрее и дешевле. Это ключевой принцип. Если ваша основная ценность выиграет от этих улучшений — вы на правильном пути. Особенно перспективными направлениями сейчас являются генерация видео, компьютерные агенты и инструменты для программирования. Не пытайтесь просто добавить AI в существующий продукт — подумайте о принципиально новых рабочих процессах, которые станут возможными благодаря этим технологиям.

Стройте технологии, которые усиливают человеческое творчество, а не заменяют людей. Это создаст ценность не только сегодня, но и для будущих поколений.

Экспериментируйте с бизнес-моделями. Традиционные подписки могут не работать для ресурсоёмких AI-технологий. Рассмотрите модели, где пользователи платят за конкретный результат, а не за время использования. Для видеогенерации, например, клиенты могут быть готовы платить за финальный продукт определённого качества, независимо от затраченных вычислительных ресурсов.

Не недооценивайте силу долгосрочного контекста и памяти в AI-системах. Чем больше ваш продукт "помнит" о пользователе и его действиях, тем более ценным он становится. Представьте коммуникацию, где достаточно малейшего намёка, чтобы AI поняла ваше намерение — как с близким человеком, который знает вас годами. Такие продукты создают невероятно сильную связь с пользователем и становятся незаменимыми. Инвестируйте в эту область сейчас, пока конкуренты всё ещё сосредоточены на базовых функциях.

некоторые идеи вдохновлены последним эпизодом Training Data

Сегодня пробую Blender MCP: ИИ создает за меня 3D сцены по заданному промту (или картинке).

Установить и попробовать (бесплатно) можно тут.

Как фаундеру зарубежной компании сотрудничать с удалёнными сотрудниками из стран СНГ?

Уже более 3 лет на рынке развивается эффективное решение — платформа 4dev.com. Через 4dev.com глобальные бизнесы сотрудничают с удалёнными специалистами из СНГ и ещё 100+ стран.

Как это работает?
— При регистрации компания-заказчик подписывает единый договор с зарубежным юрлицом 4dev.com.
— Сотрудники компании тоже регистрируются и принимают оферту с платформой.
— Далее компании-заказчику нужно сделать пару кликов, и сотрудник получает оплату, а компания — закрывающие документы и авторские права.
— Сотрудник выводит деньги на криптокошелёк, расчётный счёт или карту.

Какой результат бизнесу даёт 4dev.com?
— Удалённые сотрудники из СНГ получают оплату вовремя и без ограничений: деньги доходят в среднем за 1 рабочий день
— Выплаты в соответствии с международным комплаенсом: по каждому платежу автоматически формируются закрывающие документы по стандартам МСФО, а KYC-проверка удалённых сотрудников включена в стоимость платформы
— Предсказуемая стоимость выплат: комиссия для бизнеса составляет не более 3% от суммы выплаты, а при больших оборотах доступны спецусловия

🔥 Несколько подписчиков из этого канала уже стали клиентами 4dev.com.

Запишитесь на бесплатное демо платформы
Специалист покажет процесс на примере тестового платежа, поможет выбрать оптимальное решение под ваши задачи и ответит на вопросы.

#реклама

Сделал сайт со списком

— необходимых слоев и компонентов для построения агентской экономики
— бизнес-моделей и value capture механизмов для них

А именно, как получить следующее:
— Вместо приложений и сайтов мы будем взаимодействовать с искусственным интеллектом
— JIT софт вместо традиционного SaaS
— Экономические взаимодействия будут преимущественно между агентами за людей

https://viz-opal.vercel.app/compact-view

Детали: https://x.com/sgershuni/status/1902015142302449836

Идея → дизайн → сайт за 1,5 минуты

С помощью Figma MCP сервера для Курсора, я сделал с нуля дизайн и вёрстку страницы на основе созданного в Фигме стиля с нужным мне контентом.

Что важно:

— это первый прототип технологии, через 6 месяцев она сможет создавать многостраничные и мультимодальные приложения на лету
— это бесплатно и не требует никаких навыков, кроме умения печатать
— это приведет к созданию эфемерного just-in-time веба, в котором все сайты и приложения создаются под вас, в вашем любимом стиле с персонализированными текстами и графикой
— попробовать можно прямо сейчас (в видео я голосом рассказываю как это работает)
— кожаным останется создавать дизайн-системы или просты выбирать наиболее красивые из сотен тысяч вариантов созданных ИИ

В интересные времена живем. Инфраструктура интернета — созданная для людей с толстыми пальцами, ограниченным вниманием и памятью — вот-вот будет поглощена роем ИИ-агентов.

По инерции мы всё ещё проектируем для людей, но надолго ли?

— Документация — красивый HTML с красивой респонсив навигацией и подсветкой синтаксиса. А кто будет её читать? Не люди, не в первую очередь, по крайней мере. Это будут LLM, глотающие базу кода целиком, понимающие API и оркеструющие сложные бизнес-процессы.
— Онлайн коммерция. Мы всё ещё создаём сложные визуальные интерфейсы с каруселями товаров и разделами "товары, которые купили вместе с этим". Но скоро большинство покупок будут совершаться агентами, которым безразлична эстетика или эмоциональная привлекательность. Их интересуют структурированные данные, API-эндпоинты и оптимизация параметров для своего владельца.
— Поиск. Всё ещё выдающий по 10 синих ссылок для человеческих глаз. Поиск завтрашнего дня — это коммуникация агент-агент: структурированные данные, оптимизированные для машинного потребления, а не привлекательные целевые страницы, пытающиеся зацепить белковые дофаминовые рецепторы.
— Финансовые рынки. Которые построены на понятных человеку графиках. Но скоро ваш инвестиционный агент будет одновременно анализировать десятки тысяч источников данных на глобальных рынках, экономические показатели и фундаментальные характеристики компаний, а затем вести переговоры с другими агентами для выполнения сложных многоэтапных транзакций за микросекунды.
— Наконец, рекурсия всего этого. Агенты, использующие агентов, использующих агентов. Ваш личный агент по покупкам не просто взаимодействует с Amazon напрямую — он консультируется с агентом по питанию, агентом по бюджету, агентом по моде, каждый из которых может использовать или даже создавать в реальном времени собственных суб-агентов.

Когда агенты смогут вести переговоры с другими агентами на машинной скорости, когда они смогут обрабатывать информацию в масштабах, недоступных людям, когда они смогут оптимизировать параметры, которые не влазят в человеческие головы... прирост эффективности будет астрономическим.

Это самый большой скачок в распределении ресурсов со времён изобретения денег.

Недавно говорил о том, как ИИ не просто автоматизирует существующие процессы, а открывает принципиально новые возможности. Проблема в том, что большинство учится использовать эти инструменты хаотично, путем проб и ошибок.

В этом фоне хочу рассказать про проект моих коллег — [AI Mindset], запускающих 24 марта практическую лабораторию по исследованию AI. Это полноценная среда для экспериментов, где участники 4 недели работают с живыми проектами под руководством практиков.

Если вы читаете мой канал, то наверняка уже знаете об AI Mindset — я не раз о них упоминал. Но сейчас у них появился новый формат с параллельными треками исследований помимо основной программы. Каждый трек — это отдельная мини-лаборатория с собственным экспертом, который глубоко погружен в конкретную тематику. Вот парочка из них.

🔎 research track: системный поиск и обработка информации с помощью AI. Структурирование исследований, работа с данными, выявление скрытых закономерностей.
⚙ automation track: создание личной системы автоматизации рутинных задач. Не просто набор скриптов, а комплексная экосистема для высвобождения когнитивных ресурсов.
🔃 startup track: как быстро пройти путь от идеи до работающего MVP с помощью AI. Что самое интересное, этот трек работает как мини-акселератор для стартапов: участники получают доступ к инвесторам и создают свои продукты под руководством менторов и технических консультантов.

Дополнительно у ребят есть отдельная лаборатория по управление знаниями в Obsidian + AI, которая стартует 18 марта. Для тех, кто хочет полностью пересмотреть свою работу с информацией, проанализировать свою продуктивность – на что тратится внимание и энергия, прояснить, из чего строится ваша модель мира, и начать активно её уточнять и дорабатывать. 

Лично для меня главная ценность современных AI-инструментов — не просто выполнять задачи быстрее, а делать то, до чего раньше не доходили руки, и видеть новые возможности. Именно на этом фокусируется AI Mindset.

[подробнее на их канале]

#реклама

С нетерпением жду хакатона Virtuals и впечатляющих агентских проектов. 2025 действительно год агентов. Буду судьей на этом хакатоне.

Регистрация открыта, спонсоры Virtuals и Base, больше $100,000 призовой фонд

Новый Gemini Flash это первая модель которая поддерживает нативную мультимодальную генерацию. Вот, например, я сделал игру за ~9 секунд на основе аватарки своего канала.

Чем больше я использую ИИ, тем меньше у меня времени

Сейчас я использую разные LLM-based инструменты в 100% своих рабочих задач, много десятков (а может и сотен, я не считаю) раз каждый день. Это экономит мне десятки часов в неделю. Вернее, это позволяет мне делать ту работу, для которой в ином случае пришлось бы нанимать как минимум 2-3 отдельных сотрудников.

При этом времени у меня стало сильно меньше, а работать я стал сильно больше. Почему так?

Отчасти это FOMO. Мир ускоряется, многие возможности есть только сейчас и через 6-12 месяцев их уже не будет. Происходит кардинальная трансформация экономики, а пропустить такое — это позор. Но к позору нам не привыкать. Реальная причина глубже.

Дело в том, что ИИ не просто автоматизирует работу, которую я делал раньше. Он помогает делать работу, которую я бы может и хотел, но не имел никакой возможности делать раньше. У меня есть 10 активных репозиториев, где я постоянно что-то допиливаю (хотя последний раз я писал код за деньги в 9 классе школы). У меня есть ряд рисерч проектов, которые по-хорошему должен вести отдельный человек или команда, но я понимаю, что я не найму быстро никого уровнем круче чем диприсерчер. У меня есть возможность создавать, валидировать и придумывать новые проекты со скоростью, которая раньше была принципиально невозможна.

Теперь я могу делать то, что раньше лежало в папочке "nice to have", но до чего никогда не доходили руки. Параллельно, пока я на звонке со стартапом, у меня работает claude-code и пишет новую систему автоматизации для фонда (за которую я бы не взялся сам ибо не шарю). Другая ИИшка пишет звонок и потом сравнивает ответы с нашим тезисом. С 4.5 я обсуждаю позиционирование и брендинг конференции (что-то что я не делал никогда и без ИИ просто сказал бы что не умею и не буду браться). Диприсерчер придумывает вопросы для подкаста (который я бы никогда не начал, потому что у меня нет ни времени, ни опыта подготовки к интервью с крутыми спикерами). Другой бот анализирует все приватные группы (которые я бы никогда не прочитал, потому что их слишком много) и находит там новые идеи, которые можно реализовать с помощью ИИ.

ИИ создает возможности, помогает их ухватить, но само их количество уже пугает.

Вау. Жесть. Звучит абсолютно нереально. Но это реально, даже если горе-комментаторы попытаются это оправдать доступными им способами самоутвердиться.

https://x.com/sama/status/1899535387435086115

OpenAI презентовал новые продукты для разработки агентов

1. Web Search. Любой ваш агент через OAI может искать и использовать информацию из интернета.

2. File Search. Поиск по локальным файлам.

3. Computer Use. Вы можете сделать агента, который управляет компьютером автономно.

4. Multi-agent framework! Swarm теперь называется Agents SDK, который позволяет передавать беседы между агентами сохраняя контекст.

5. Observability, tracing — удар в сторону Ланграфа.

https://www.youtube.com/live/hciNKcLwSes

Через 6 месяцев ИИ сможет писать 90% кода, через 12 — 100%.

Дарио дал интервью на форме Council on Foreign Relations. Говорит:
— реальный риск катастрофического использования ИИ во зло: биооружие, ядерные программы
— шпионаж в ИИ реален и масштабен
— рынку труда — капец
— необходим экспортный контроль (а что еще был он сказал на этой тусовке?)
— ИИ в здравоохранении и био исследованиях — самая крутая возможность, нужно упрощать
— больше датацентров и чипов в США!

Из любопытных идей:
— грядёт масштабное перераспределение ценности в мире, экономика будет перестраиваться, нужны топовые полиси
— стоимость разработки ИИ снижается примерно в 4 раза ежегодно, а инвестиции растут примерно в 10 раз, что создает мощные экономические стимулы для дальнейшего масштабирования ИИ
— ИИ может обеспечить годовой экономический рост до 10%, создавая значительные возможности и риски для экономики
— активно копает в сторону наличия сознания у моделей ИИ и предлагает практические эксперименты, например, позволять моделям отказываться от выполнения задач

Вещи, которые ИИ отправил под нож первыми (о $10B возможностях)

1. SaaS. Любой клиент или бизнес будет генерировать себе свой собственный SaaS из агентов и блоков типа mcp. У некоторых комментаторов сильно зудит на тему "а как же интерпрайс?!" Так вот, enterprise не переходит и не использует это сегодня в силу отсутствия достаточной reliability и поддержки. Они хотят решения, которые масштабируются, не ломаются и встраиваются в существующий фреймворк безопаности, комплаенса и прочего. И это, конечно, неизбежно. Разница в том, что SMB и ритейл покупает новую фигню, даже если она работает 1 раз из десяти и потом ждет пока качество увеличится, а enterprise ждет (и внимательно следит) качества, а потом уже переходит.

2. Веб-сайты и приложения. Зачем нужны сайты и приложения, если с ними будет работать твой персональный агент? Ему достаточно REST API или какой-то общей идеи, а интерфейс, коммуникацию, авторизацию и нажимание кнопок он возьмет на себя. Вместо гугла — диприсерчеры. Вместо аппстора — поиск персональным агентом других специализированных агентов, например travel или e-comm.

3. Любые агентства. Если бизнес заключается в том, что он продает время людей, которые делают что-то за компьютером, то этот бизнес уже не бизнес, а бесполезное хобби. Сюда же относится management consulting и legal firms, правда, они поступили умно и заключили многие десятимиллионные контракты на годы вперед. Сегодня вы можете взять работу любого агентства, автоматизировать её, увеличив маржу в 10-100х через агентов и заработать, но окно возможностей буквально пару лет.

4. Курсы. Сложно придумать цифровые вещи, обучение которому было бы более эффективно у живого учителя, чем у чуткого, неустанного и бесконечно терпеливого GPT. Например, курсы про использование нейросетей, разработке агентов и всему такому прочему :)

💡 Если вы хоть раз нанимали людей – останьтесь на секунду.

Я снова рекомендую Майка Волкова (@mikevolkov).
Почему? Потому что уже не раз видел, как он закрывает сложнейшие позиции в блокчейне, AI и IT.

🔥 Майк не просто рекрутер. Он находит тех, кто реально решает задачи бизнеса.
🔥 Приводит людей, которые не ищут работу, но готовы делать сильный продукт.
🔥 Если кто-то из моих знакомых спрашивает: «А кого посоветуешь?» – я всегда говорю: «Напиши Майку».

Фаундеры, CTO, инвесторы – если вам нужно реальное усиление команды, напишите Майку.
Скажите, что вы от меня – получите специальные условия.

📩 @mikevolkov

⸻

Если пока не нужно – но может пригодиться

Вообще, если тема найма, поиска людей и сильных кандидатов вам интересна, советую подписаться на канал Майка @huntermikevolkov.

Там он пишет о хантинге, рынке IT и реальных кейсах – коротко, полезно, без лишнего мусора.
Особенно полезно фаундерам, HR и тем, кто сам ищет работу.

✅ Как привлекать сильных людей и не терять их.
✅ Как работает найм в топовых IT-компаниях.
✅ Кейсы, фейлы, успешные истории – только практика.

📌 Подписывайтесь – @huntermikevolkov.

#реклама

Manus (новый китайский ИИ агент) сделал анализ акций Microsoft. Посмотрите сами, это не меньше чем 3 дня работы аналитика банка или фонда с зарплатой от $10к/мес в NYC.

https://msft-analysis-git-main-ivanfioravantis-projects.vercel.app/

ИИ + блокчейн is the name of the game
Рандомные билборды на рандомной улице

За последнюю неделю повстречался с несколькими десятками стартапов. Пожалуй, самое удивительное для меня не то какие кейсы ИИ позволяет (это было предсказуемо), а скорость внедрения этих кейсов в продакшен. Причем в индустриях, которые являются супер консервативными. Вот некоторые:

— ИИ инструктор пилотов. показывает аналитику и рекомендации на основе телеметрии полета. У компании клиенты сегодня это 10% учеников одномоторных самолетов. Подписались с DoD, будут обучать военных летчиков.

— ИИ агент, который автоматизирует работу рисерчера клинических испытаний второй и третьей стадии, а так же маркетинговую/GTM стратегию для фарма компаний.

— самописные ИИ автоматизации в курсоре для CFO и финансового отдела среднего размера ИТ компании

— Kaiser (страховая и сеть клиник на 12 млн пациентов и 30 тыс врачей) уже в продакшен внедрила три ИИшки, которые работают при каждом приеме пациента: транскрипция приема, ИИ-рекомендации для ответа на почту пациентам и анализатор прескрипшенов

— курсор для учителя / тьютора математики с более чем 1,5М пользователями

— ИИ, который собирает десятки вариантов интерфейсов мобильного приложения, тестирует их, выбирает лучшие, запускает в продакшен

— в множестве всякие суверенные автомноные агенты в TEE, которые сами пишут свой код, их нельзя выключить, сами зарабатывают себе на жизнь и распоряжаются деньгами (не то чтобы уже совсем, но в процессе)

— ну и конечно 4.5: я общался с ней на очень глубокие и личные темы и я не думаю, что в мире есть коучи, терапевты или философы, которые смогли бы так же точно, глубоко и полезно ответить на мои вопросы

GPT-4.5 — по всем вещам, что я его спрашивал уж точно превосходит человеческие возможности
QwQ-32B — бесплатная локальная модель, справляющаяся с 99% повседневных задач для ИИ

И это только за последнюю неделю...

Антропик утверждает, что в 2026 появятся модели, которые

— превосходят Нобелевских лауреатов в большинстве областей
— умеют пользоваться всеми человеческими интерфейсами
— могут работать и думать неделями
— могут взаимодействовать с реальными миром через роботов.

Самое смешное, что в мире есть еще люди, которые считают что это не гарантированно и «авось пронесет».

Я не вижу ни одного сценария (технического, политического, бизнесового), в котором этого бы не произошло в течении 2 лет. Nothing stops this train.

Другой вопрос: как подготовиться и что делать дальше, особенно с такими штуками как координация людей (экономика, финансы, право, политика)? Есть любопытные идеи.

Сходил на концерт кумира, легендарного Йоши Баха. Обсуждали природу сознания, ИИ и computationalism (вычислительную теорию чего-нибудь абстрактного, типа сознания). Фантастически круто. Из интересного:

Вопрос, а какова Колмогоровская сложность интеллекта? Может ли он быть скомпрессирован вообще? С одной стороны, в природе — похоже на то. Как минимум до какой-то степени. С другой стороны, bitter lesson говорит, что ИИ модели становятся тем лучше, чем больше данных туда запихиваешь. Их можно дистиллировать, но можно ли из ультра-мега-гига модели получить небольшую программу, которая будет представлять собой суть интеллекта...

Отдельно кайфово было узнать про Грегори Чайтина и его константу, как пример фундаментально невычислимых значений.

Если 6 месяцев назад разработчик который не использует курсор или windsurf казался каким-то динозавром без прошлого и будущего, то сегодня такими являются HR’ы, сейлзы, маркетологи и legal. Компании среднего размера это сэкономит от $500к в год на софте и сотрудниках. Ниже — о примерах использования, которые я видел, попросил простыми словами.

Как это работает?

У каждого сотрудника установлен Cursor с доступом к корпоративному git-репозиторию, где хранятся правила для работы ассистентов (файлы .cursorrules), инструкции и Markdown-файлы с текущими статусами и задачами. Cursor подключается к заранее настроенным серверам MCP, которые в реальном времени получают и обрабатывают данные из Slack, Notion, клиентских баз данных и внешних API.

Кейсы:

— Автоматизация продаж и обработки клиентских запросов:
MCP подтягивает через API текущие данные по клиентам и статусам сделок (CRM, Email). Cursor автоматически формирует дашборды по конверсии в markdown-файлах, рейтингует входящие письма клиентов по важности и готовит персонализированные ответы. Сотрудник нажимает одну кнопку, чтобы подтвердить отправку.

— Финансовый мониторинг и отчетность в реальном времени:
MCP собирает транзакции и данные расходов через банковские и платежные API. Cursor в реальном времени составляет финансовые отчёты (P&L, cashflow) и бюджетные дашборды в markdown, автоматически выявляет отклонения и информирует команду через Slack.

— Автоматизированный найм и адаптация сотрудников (HR):
MCP получает данные новых сотрудников из HR-баз и ATS-системы. Cursor формирует и ведёт чеклисты по onboarding/offboarding сотрудников, автоматически создаёт документы и аккаунты в Notion и Slack, а также проводит мониторинг процесса адаптации через markdown.

— Юридическое сопровождение и управление договорами:
MCP связывается с базой данных клиентов и юридическими API. Cursor автоматически составляет типовые договоры, отслеживает сроки, мониторит риски и генерирует отчёты в markdown-файлах. Команда получает мгновенные уведомления о потенциальных рисках через Slack.

P.S. в фб начался какой-то вой от вполне себе скучного поста. не могут люди поверить, что курсор умеет писать код. и не знают они что саас — это просто код. вот они удивятся когда узнают что ии будет не только писать, но и придумать какой именно софт писать, почему и как интегрировать.

OpenAI будет брать $20k в месяц за агента. Вы хотите быть этим агентом или делать таких агентов? Подавайтесь в акселератор. Мир меняется сильнее и быстрее, чем когда-либо. Время действовать — это сегодня.

Подача в акселератор dAGI.house скоро закрывается! Напоминаю, что это абсолютно бесплатный (0 equity & free of charge) акселератор, который мы делаем совместно с Solana Foundation, Base и Ethereum Foundation с целью помочь сильнейшим командам в области распределенного или децентрализованного ИИ.

Менторами программы выступят: основатели EigenLayer, Lido, Gauntlet/Robot VC, Hyperbolic, Gensyn, а так же Heads of AI Qualcomm и еще нескольких крупнейших компаний в индустрии. В рамках программы будет несколько оффлайн встреч и онлайн программа с экспертами из cyber•Fund и Delphi Labs. Прошлые участники акселератора подняли больше $20M от фондов уровня a16z crypto.

За пересылку этого сообщения вы получите огромный бонус в карму и бесконечную благодарность от фаундеров, которые, возможно, построят много миллиардный бизнес благодаря этой программе :)

Мысль о бизнесе, карьере и жизни, до которой пришлось лет 10 доходить:

Денег нужно не столько, чтобы не работать.

Денег нужно столько, чтобы иметь свободу не работать с мудаками.

привет, Карл.
давно не виделись, здравствуй, Карл.
как поживаешь, Карл?

я вернулся в мой город, знакомый до слез
на одном из пяти континентов, держащемся на ковбоях
где я видел лучшие умы своего поколения, разрушенные безумием
the fabulous white city

2 марта, ровно 9 лет назад я улетел в один конец из на тот момент "моего" города. 5 лет жизни, открытий, безумий, совершений и несовершенности. и 9 лет незавершенности.

впервые вернулся. странное ощущение. не помнишь деталей, но глубоко внутри знаешь какого цвета и текстуры будет дверь вот здесь на поворотом.

я иной, но все тот же. интересный микс сладкой ностальгии о приключениях главного персонажа из моей жизни — самого себя. радуюсь за него. улыбаюсь, наблюдая его, отчаянно ищущего истину в Мандельштаме, Бродском, Гинзберге, Керуаке.

не нашел, но нашел всё что нужно было найти.

Карл помог.
спасибо, Karl.

Длинное но жутко интересное исследование на тему того как сделать чтобы ИИ эффективно создавал новое научное знание. Идея: рекурсивно обновляемый через reasoning граф междисциплинарных знаний.

Хомяки всего мира торжествуют. Если вы не удвоите свой капитал на таких новостях, то вернитесь в прошлое и купите полные сумки рипла и карданы (шутка, не покупайте их, их даже Трамп не спасет).

Самая underrated фича 3.7 — Соннет подписывает свои цепочки рассуждения, чтобы можно было проверить аутентичность модели

Почему мультиагентные системы (и инфраструктура для них) неизбежны:

Эта работа показывает, что несколько небольших моделей могут работать вместе и решать сложные задачи не хуже, а иногда и лучше, чем одна большая модель. Вместо того чтобы просто увеличивать размер одной нейросети, авторы предлагают соединять модели в сеть, где каждая выполняет свою роль и передает информацию дальше. Это делает систему более эффективной: вместо бесконечного роста одной громоздкой модели, небольшие агенты помогают друг другу, уточняют решения и работают командой. В результате качество ответов улучшается быстрее, а вычислительные ресурсы расходуются разумнее.

Будущее коммерции уже тут.

Агент с MCP заказывает еду через убер.

Правда, пока что вам нужно это делать через IDE, lol

Вчера провели Agents Day вместе с Epic Web3, было несколько сотен участников и очень крутые разговоры. Основной фокус конфы был на multi-agent coordination. Из абстрактных рассуждений о том что под соусом агентов можно продать токенов хомяку это перерастает в реальную индустрию, хоть и ранней стадии.

Еще радует, что эти в прошлом на трех наших эвентах были в основном криптаны, которым просто «интересен» ИИ, то сейчас приходят хардкор ML-чуваки, которым интересно а как собственно координировать, финансировать и управлять всеми этими агентами. Классные разговоры про координацию внутри MoE моделей, SSI (и репутацию) для агентов, финансовых агентов.

Клода конкретно задолбали кожаные, которые не в состоянии посчитать буквы R и вычесть 9.11 из 9.9, поэтому он для них сделал игру, понятную даже пятилетке.

Больше вайбов для вайб-кодинга!

Из всех ИИ релизов последнего года, я больше всего в восторге от этого.