Андрей Карпаты, легенда ИИ, сооснователь OpenAI и бывший директор по искусственному интеллекту в Tesla, в очередной раз порадовал и выложил в открытый доступ модель виртуального LLM-совета, который можно запустить у себя на машине (он сам, если что, завайбкодил ее за пару вечеров).
Теперь, вместо того, чтобы задавать вопрос своему любимому GPT, Googl, Claude Sonnet или Grok, можно объединить их в «Виртуальный нейро-ареопаг». Этот чат-репозиторий, который использует OpenRouter для отправки вашего запроса нескольким LLM, затем просит их оценить работы друг друга, а затем главный LLM выдаёт окончательный ответ.
Я установил модель себе на ноутбук и попробовал задать простой вопрос про предвзятости и неточности ИИ. Ответ занял примерно 2 минуты и обошелся мне в $0,34. На выходе я получил анализ и обобщенную логику ответа (ниже - краткая версия):
Вы можете спросить - в чем отличие такой платформы от
Prompt Cannon и подобных сайтов, которые позволяют сравнивать ответы от разных моделей? Все просто: у "пушек" оценка качества ответов лежит на вас, но
Система отправляет ваш запрос нескольким ИИ-моделям, которые выступают в роли экспертов. Каким именно - вы можете сами настроить в файле конфигурации. После того как модели отвечают, они анонимно критикуют и ранжируют ответы друг друга. Отдельный, более высокоуровневый ИИ (или т.н. «председатель») получает все эти ответы и их оценки, чтобы синтезировать финальный, более качественный итоговый ответ.
Такой подход позволяет получить более надёжные и глубокие результаты, чем при работе с одной моделью, поскольку включает в себя экспертную оценку и коллективное принятие решений.
По сути, Карпаты на коленке показал будущее поиска информации. Мы уходим от модели "спросил > получил ответ" к модели "поставил задачу > агенты обсудили > выдали взвешенное решение". Это уже не просто генерация текста, а верифицируемая аналитика. И за 30 центов это, пожалуй, самый дешевый консалтинг такого уровня, который можно найти на рынке.
Теперь, вместо того, чтобы задавать вопрос своему любимому GPT, Googl, Claude Sonnet или Grok, можно объединить их в «Виртуальный нейро-ареопаг». Этот чат-репозиторий, который использует OpenRouter для отправки вашего запроса нескольким LLM, затем просит их оценить работы друг друга, а затем главный LLM выдаёт окончательный ответ.
Я установил модель себе на ноутбук и попробовал задать простой вопрос про предвзятости и неточности ИИ. Ответ занял примерно 2 минуты и обошелся мне в $0,34. На выходе я получил анализ и обобщенную логику ответа (ниже - краткая версия):
Модель A (GPT-5.1) предоставила наиболее системное и ориентированное на управление руководство. Её списки вопросов для команды и раздел по работе с подрядчиками — это именно те инструменты, которые нужны менеджеру.
Модель B (Gemini) предложила отличные метафоры («ИИ как зеркало») и акцент на «человеке в контуре» (human-in-the-loop), но ей не хватило детализации в планах действий.
Модель C (Claude) хорошо структурировала типы предвзятости и инструменты, но местами ушла в излишнюю для менеджера техническую терминологию.
Модель D (Grok) оказалась слабейшей, местами предлагая нереалистичные советы для руководителей (самостоятельно писать код на Python для анализа данных).
Синтезированный ответ: Ниже представлено сводное руководство, объединяющее лучшие управленческие практики (из ответа A), понятные метафоры (из ответа B) и структурный подход (из ответа C).
Вы можете спросить - в чем отличие такой платформы от
Prompt Cannon и подобных сайтов, которые позволяют сравнивать ответы от разных моделей? Все просто: у "пушек" оценка качества ответов лежит на вас, но
llm-council функционирует как виртуальный совет, в котором различные языковые модели работают вместе, чтобы предоставить вам готовый оптимальный и улучшенный ответ.Система отправляет ваш запрос нескольким ИИ-моделям, которые выступают в роли экспертов. Каким именно - вы можете сами настроить в файле конфигурации. После того как модели отвечают, они анонимно критикуют и ранжируют ответы друг друга. Отдельный, более высокоуровневый ИИ (или т.н. «председатель») получает все эти ответы и их оценки, чтобы синтезировать финальный, более качественный итоговый ответ.
Такой подход позволяет получить более надёжные и глубокие результаты, чем при работе с одной моделью, поскольку включает в себя экспертную оценку и коллективное принятие решений.
По сути, Карпаты на коленке показал будущее поиска информации. Мы уходим от модели "спросил > получил ответ" к модели "поставил задачу > агенты обсудили > выдали взвешенное решение". Это уже не просто генерация текста, а верифицируемая аналитика. И за 30 центов это, пожалуй, самый дешевый консалтинг такого уровня, который можно найти на рынке.
👍8❤4🤡2👌1
Если вы когда-нибудь озабочивались тем, чтобы перевести в текст реально БОЛЬШОЙ аудиофайл в текст, то рекомендую вам графическую оболочку от Кая Дрёге из Люцернского университета прикладных наук, которая:
▶️ Работает полностью локально на вашем компьютере.
▶️ Может различать разных говорящих на 60 языках.
▶️ Позволяет просматривать, проверять и исправлять ошибки перевода.
▶️ Опирается на Whisper, faster-whisper и pyannote
▶️ Может работать под Win, Mac и Linix.
Поставил на ночь перегонять в текст 6-часовую запись конференции, которую организаторы поленились разбить на части. Для этого пришлось отключить все окна гуглхрома, который пожирает львиную долю памяти. С транскрипцией в итоге Носкрайб справился на отлично!
Страница на гите NoScribe. Рекомендую устанавливать версию для обычных ПК без видеокарты NVIDIA.
Поставил на ночь перегонять в текст 6-часовую запись конференции, которую организаторы поленились разбить на части. Для этого пришлось отключить все окна гуглхрома, который пожирает львиную долю памяти. С транскрипцией в итоге Носкрайб справился на отлично!
Страница на гите NoScribe. Рекомендую устанавливать версию для обычных ПК без видеокарты NVIDIA.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍5❤4❤🔥4💯1
🚀 О важности ТЗ 🚀
В крупных каналах все восхищаются тем, как быстро Банана Времени создает изображения с любой точки и из любой эпохи. Вот, например, можно посмотреть глазами простого наземного лейтенанта, как Гагарин отправился покорять космос.
И если бы я не родился и не прожил какое-то время на Байконуре, я бы, скорее всего, не сразу сообразил, что не так с этойпсевдофотографией/фотогенерацией, созданной ради хайпа админом одного канала-миллионника с помощью ИИ. Но мой глаз в ленте мгновенно зацепился за нее. И вот почему.
Небольшой экскурс: в 1960-м году произошла Неделинская катастрофа. Тогда маршал Неделин, боявшийся не успеть отчитаться перед Хрущевым, заставил команду Янгеля осуществить испытания ракеты Р-16 без исправления явных ошибок безопасности. Эту историю мне рассказывал мой дед, а я вам приведу цитату из Википедии:
Тогда погибло более 120 человек и с тех пор по правилам ближайшая точка, где могут находиться люди, лежит не ближе 1,8 км от места старта. То есть не могло в 1961 году быть такой композиции.
Когда мне было 6 лет, дед в первый раз привез меня на запуск. На безопасном расстоянии в 4 километра ракета казалась муравьем. Но эти несколько минут я запомнил на всю жизнь: гром от старта был такой силы, что мне казалось, что небо разрывается на части. Это было в миллион раз громче, чем стоять на концерте🎸 Сепультуры под колонкой. Представьте, что 200 реактивных истребителей взлетают одновременно с одного пятачка земли - и это только звук. Земля ходит под ногами ходуном, как при землетрясении. Страшно. Очень.
Но нейронка этого не знает. Ее генерация выглядит как милое фото из моего детства, снятое в 80х. Вот только по промпту на ней должна быть изображена не ракета "Союз", а "Восток". Грузовики на переднем плане - это гибрид "Урала" и "Студебеккера", хотя должны быть "ЗИЛы". Фермы из другой эпохи. Короче, проще сказать, что здесь криво. По сути перед нами изображение за секунду до той самой катастрофы.
Интересно, что когда я показывал этот кейс на вчерашнем занятии в💙 💙 💙 , то студенты буквально за минуту перечислили эти характеристики, хотя никто из них на Байконуре не жил. Это вселяет уверенность в людей)
"Душнила" - скажете вы и, конечно, будете правы. Но если закопаться в суть проблемы, то окажется, что проблема несовпадения в том, что в обучающей выборке у нейронки гораздо больше фотографий позднего периода, чем архивных снимков старта Гагарина. Так что даже одного только грамотного промпта недостаточно если вы хотите получить качественный результат .
Автор картинки понадеялся, что ИИ сам залезет в Вики, сопоставит факты и поймет: ага, это Гагарин, значит ракета "Восток 8К72К". Но нейросети (особенно диффузионные) обладают нулевым кругозором и мыслят образами, а не фактами. Для них "Байконур + Ракета" = "Среднестатистическая картинка ракеты на Байконуре" (строго говоря, это верно и для большинства людей). А в интернете 90% фото — это современные "Союзы". Модель всегда тяготеет к современности, потому что таких данных больше. Если вам нужна история, вам нужно силой выбивать ллмку из этого состояния. Чтобы убрать анахронизмы, нужно не только сказать, что рисовать, но и чего не рисовать (это задается негативным промптом). Так что в подавляющем числе случаев мы можем сносно управлять только первыми двумя и последним параметрами.
Вот почему важно давать корректные структурные промпты и почему
В крупных каналах все восхищаются тем, как быстро Банана Времени создает изображения с любой точки и из любой эпохи. Вот, например, можно посмотреть глазами простого наземного лейтенанта, как Гагарин отправился покорять космос.
И если бы я не родился и не прожил какое-то время на Байконуре, я бы, скорее всего, не сразу сообразил, что не так с этой
Небольшой экскурс: в 1960-м году произошла Неделинская катастрофа. Тогда маршал Неделин, боявшийся не успеть отчитаться перед Хрущевым, заставил команду Янгеля осуществить испытания ракеты Р-16 без исправления явных ошибок безопасности. Эту историю мне рассказывал мой дед, а я вам приведу цитату из Википедии:
Подавая пример бесстрашия, маршал Неделин сидел на стуле на так называемой «нулевой отметке» — примерно в семнадцати метрах от подножия ракеты. Рядом с ним находились заместитель министра общего машиностроения, главные конструкторы систем ракеты и их заместители. Система пиромембран была ещё не до конца отработана. В момент предполагаемого старта произошел взрыв и расходившиеся от ракеты концентрические волны пламени распространялись с огромной скоростью и поглощали всё на своём пути.
Тогда погибло более 120 человек и с тех пор по правилам ближайшая точка, где могут находиться люди, лежит не ближе 1,8 км от места старта. То есть не могло в 1961 году быть такой композиции.
Когда мне было 6 лет, дед в первый раз привез меня на запуск. На безопасном расстоянии в 4 километра ракета казалась муравьем. Но эти несколько минут я запомнил на всю жизнь: гром от старта был такой силы, что мне казалось, что небо разрывается на части. Это было в миллион раз громче, чем стоять на концерте
Но нейронка этого не знает. Ее генерация выглядит как милое фото из моего детства, снятое в 80х. Вот только по промпту на ней должна быть изображена не ракета "Союз", а "Восток". Грузовики на переднем плане - это гибрид "Урала" и "Студебеккера", хотя должны быть "ЗИЛы". Фермы из другой эпохи. Короче, проще сказать, что здесь криво. По сути перед нами изображение за секунду до той самой катастрофы.
Интересно, что когда я показывал этот кейс на вчерашнем занятии в
"Душнила" - скажете вы и, конечно, будете правы. Но если закопаться в суть проблемы, то окажется, что проблема несовпадения в том, что в обучающей выборке у нейронки гораздо больше фотографий позднего периода, чем архивных снимков старта Гагарина. Так что даже одного только грамотного промпта недостаточно
Автор картинки понадеялся, что ИИ сам залезет в Вики, сопоставит факты и поймет: ага, это Гагарин, значит ракета "Восток 8К72К". Но нейросети (особенно диффузионные) обладают нулевым кругозором и мыслят образами, а не фактами. Для них "Байконур + Ракета" = "Среднестатистическая картинка ракеты на Байконуре" (строго говоря, это верно и для большинства людей). А в интернете 90% фото — это современные "Союзы". Модель всегда тяготеет к современности, потому что таких данных больше. Если вам нужна история, вам нужно силой выбивать ллмку из этого состояния. Чтобы убрать анахронизмы, нужно не только сказать, что рисовать, но и чего не рисовать (это задается негативным промптом). Так что в подавляющем числе случаев мы можем сносно управлять только первыми двумя и последним параметрами.
Вот почему важно давать корректные структурные промпты и почему
никогда не стоит давать ИИ загадки. За исключением ситуаций, когда вы хотите ее на чем-то подловить.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9
В новом хайповом онлайн-тесте "AI or not" мне удалось угадать все картинки, сгенерированные ИИ (например, в озере отражается голубое небо, хотя сверху оно пасмурное, четыре пальца, странные артефакты и прочее). Но вот по поводу человеческих фото я ошибся, приписав их иишке. Все сложнее стало отличить человеческий креатив от нейровымысла.
У меня мелькнула мысль, что по EXIF-данным, зашитым в фото, можно определить, насколько ОНО ИИшное. Я взял несколько десятков разных изображений, прогнал через скрипт, и вот, что получилось.
Очевидно, что я не первый, кто задался этим вопросом. Нашел исследования, где говорится, что чисто метаданные дают порядка 90–95% точности на аккуратных датасетах, но в реальном мире эта надёжность ниже, потому что метаданные можно легко стереть и подделать.
И тем не менее, пока нейросети не начали обманывать нас и здесь - у нас еще есть шанс обнаружить подделки с помощью старого доброго EXIF.
У меня мелькнула мысль, что по EXIF-данным, зашитым в фото, можно определить, насколько ОНО ИИшное. Я взял несколько десятков разных изображений, прогнал через скрипт, и вот, что получилось.
У AI-генераций в метаданных чаще всего отмечены только характеристики. Там прямо во скудно все, и повторяется, к тому же, одно и то же:
Megapixel почти всегда = 1.0
Размер файла = 0 байт и т.д.
Таких данных, как экспозиция, версия самого EXIF, ориентация, MIMEtype и прочего - там нет.
Про современный криптографически подписанный блок про происхождение и историю контента вообще молчу.
То есть это типичные обезжиренные жпеги и пнг без следов реальной камеры - всё выглядит как результат рендера или пересохранения в каком‑то генераторе/редакторе даже без добавления фейкового EXIF.
Более того, оказалось, что многие генераторы (включая DALL·E 3 в ChatGPT) вкладывают в такие генерации отдельный C2PA‑манифест, где явно написано, что содержимое создано конкретным AI‑инструментом.
У ламповых снимков с телефон и камеры - в 3-5 раз больше данных, внутри лежит полноценный EXIF с маркой/моделью камеры, выдержкой, ISO, ПО, экспозицией, ориентацией и прочим (количество информации зависит от производителя и модели).
По ним легко определить, что перед нами настоящая фотография.
Очевидно, что я не первый, кто задался этим вопросом. Нашел исследования, где говорится, что чисто метаданные дают порядка 90–95% точности на аккуратных датасетах, но в реальном мире эта надёжность ниже, потому что метаданные можно легко стереть и подделать.
И тем не менее, пока нейросети не начали обманывать нас и здесь - у нас еще есть шанс обнаружить подделки с помощью старого доброго EXIF.
❤🔥3
Небольшой конфуз случился у Microsoft, которые выкатили агентскую модель Fara-7B для управления ПК. Кроме того, что она в целом сыровата и у многих не устанавливается, пользователи заметили, что авторы поторопились ее выкатить. Так, в системе не используются "деревья доступности" (упрощенную структуру веб-страниц), что делает невозможным использование агентов людьми с ограниченными возможностями. Дело в том, что программы чтения с экрана и другие вспомогательные технологии обращаются именно к таким деревьям, а не к исходному HTML. В мире, где по оценкам ВОЗ, таких людей почти 1,5 миллиарда, подобные косяки могут еще усилить и без того сложный разрыв в доступе к новым технологиям.
❤🔥3
Поздравляю всех с очередной пятницей! За прошлую неделю в канале появилось 300+ новых подписчиков, чему я безумно рад! Спасибо, что доверили свое внимание этому каналу!
Здесь я стараюсь писать о том, что меня волнует и вдохновляет, то есть о том, что считаю важным для всех тех, кто использует технологии (не обязательно эяй) в повседневных задачах и внедряет автоматизацию в рабочую и личную жизнь. Тут немного о том, кто я. Все, что я рекомендую, стараюсь по возможности проверять на себе. Для кратких обзоров полезных инструментов я завел доступное всем хранилище🌷 @ai_fazenda, где цветут новости рынка и которое помогает не выпадать из повестки. Поэтому в этом канале вы не увидите "вышла новая модель, которая делает посмотрите какие прикольные картинки" или "после твита главы опенэяй их акции взлетели/упали". Жизнь коротка, чтобы тратить ее на перепосты.
Я сформулировал для себя миссию канала как🏄♂️ , я излучаю уверенность, но внутренне тревожусь о том, как бы с нее не свалиться↘️ .
Что станет, когда ИИ будет встроен везде, вплоть до атомных станций, и начнет галлюцинировать? Что делать миллионам людей, у которых он отнимет работу? Как совместить скорость и качество, чтобы не перепроверять за нейронками все подряд? И так далее. Нам всем не по себе, даже тем, кто пилит клоды и джипити. И об этом стоит поговорить.
Этот канал изначально создавался для друзей, до первой сотни я знал каждого. Сейчас вас стало гораздо больше, и мне искренне хочется узнать, кто вы и чем живете. Напишите, пожалуйста, в комментариях, какие задачи вы решаете, в чем ваша боль и надежда. Очень может быть, что мы, собравшиеся тут, окажемся полезны друг другу!☺️
Здесь я стараюсь писать о том, что меня волнует и вдохновляет, то есть о том, что считаю важным для всех тех, кто использует технологии (не обязательно эяй) в повседневных задачах и внедряет автоматизацию в рабочую и личную жизнь. Тут немного о том, кто я. Все, что я рекомендую, стараюсь по возможности проверять на себе. Для кратких обзоров полезных инструментов я завел доступное всем хранилище
Я сформулировал для себя миссию канала как
"исследовать то, как продолжать оставаться человеком в гонке за будущим". Если честно, я сильно переживаю из-за новых технологий. Даже занимаясь внедрением и оставаясь на гребне волныЧто станет, когда ИИ будет встроен везде, вплоть до атомных станций, и начнет галлюцинировать? Что делать миллионам людей, у которых он отнимет работу? Как совместить скорость и качество, чтобы не перепроверять за нейронками все подряд? И так далее. Нам всем не по себе, даже тем, кто пилит клоды и джипити. И об этом стоит поговорить.
Этот канал изначально создавался для друзей, до первой сотни я знал каждого. Сейчас вас стало гораздо больше, и мне искренне хочется узнать, кто вы и чем живете. Напишите, пожалуйста, в комментариях, какие задачи вы решаете, в чем ваша боль и надежда. Очень может быть, что мы, собравшиеся тут, окажемся полезны друг другу!☺️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤19👍9❤🔥3⚡1🙈1
Парадокс Джевонса (Часть 1)
В 1865 году британский экономист Джевонс заметил странную вещь: более эффективные паровые машины не снижали общий расход угля - наоборот, они делали энергию настолько дешёвой, что её начинали использовать везде и суммарный спрос на уголь рос. К 1900 году паровые двигатели давали Британии эквивалент труда, примерно в пять раз превышающий численность населения. То есть страна как бы добавила себе несколько виртуальных населений за счёт машин.
Более того, он растет по сей день и в прошлом году достиг своего исторического максимума.
Вы можете сказать: что-то не схлодится - дома в развитых странах перестали топить углем в середине ХХ века. Но интрига в том, что эффективность паровых двигателей и электрогенераторов сделала энергию из угля настолько дешевой, что ее стали использовать в невиданных ранее масштабах для промышленного производства, транспорта и выработки электроэнергии, а не только для отопления.
В 1865 году британский экономист Джевонс заметил странную вещь: более эффективные паровые машины не снижали общий расход угля - наоборот, они делали энергию настолько дешёвой, что её начинали использовать везде и суммарный спрос на уголь рос. К 1900 году паровые двигатели давали Британии эквивалент труда, примерно в пять раз превышающий численность населения. То есть страна как бы добавила себе несколько виртуальных населений за счёт машин.
Более того, он растет по сей день и в прошлом году достиг своего исторического максимума.
Вы можете сказать: что-то не схлодится - дома в развитых странах перестали топить углем в середине ХХ века. Но интрига в том, что эффективность паровых двигателей и электрогенераторов сделала энергию из угля настолько дешевой, что ее стали использовать в невиданных ранее масштабах для промышленного производства, транспорта и выработки электроэнергии, а не только для отопления.
👍7❤3
"Не все ИИ-браузеры одинаково полезны" - было написано на одинокой заброшенной могилке...
Велико искушение отдать рутину нейронке, поэтому многие уже перешли на Комет со словами "на сайты банков мы не заходим и данные карт не отдаем". А тем временем исследователи раскрыли новый тип уязвимости, который делает рискованным практически любое использование AI-браузеров.
HashJack - атака, эксплуатирующей особенность URL: всё, что идёт после символа
Фокус в том, что часть адреса после символа # никогда не покидает браузер и не передается на сервер. Последствия таких атак включают кражу данных, фишинг, распространение дезинформации. Они даже могут нанести вред здоровью пользователя (например, если ИИ предоставит неправильные рекомендации по дозировке лекарств). Хотя последнее и выглядит немного притянутым за уши, это все равно вызывает тревогу.
Интересна реакция разработчиков:
✅ Microsoft и Perplexity оперативно выпустили патчи.
❌ Google же просто махнул рукой: "Это ожидаемое поведение, уязвимость низкой серьёзности".
Почему этого никто не видит?
HashJack работает исключительно в браузере ИИ, куда традиционные средства защиты не заглядывают. В логах сервера отображается только чистый базовый URL. Фрагменты никогда не покидают клиента. Средства обнаружения и предотвращения вторжений (IPS) не могут его обнаружить, поскольку пакеты не содержат фрагментированных данных. Защита политики безопасности контента (CSP) не срабатывает, поскольку сама страница не изменяется.
Но самое главное, что пользователь доверяет и сайту, и своему "умному" помощнику. ИИ-ассистенты получают доступ к нашему экрану, нашим данным и даже нашим решениям - вместе с удобством принося риск, поскольку становятся опасной точкой атаки. Особенно если за ними не стоит критическое мышление пользователя.
А пока мы с радостью отдаём рутину машинам, машины могут тайком сдать нас злоумышленникам. И тогда звонки от фейковых банков покажутся цветочками.
Значок * в таблице означает, что Edge все-таки выводит диалоговое окно подтверждения (фильтрацию) перед навигацией, а Хром часто переписывает ссылки как https://www.google.com/search?q=…, что уменьшает, но не устраняет риски.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤3💯2🍌1
Inc написал недавно о том, что стоимость автоматизации на российских ИИ-стероидах почти в 200 раз дороже, чем на западных.
Российские модели чаще всего представляют собой дообученные версии LLaMA, Qwen, Mistral. Чтобы обучить одну LLM, нужно потратить несколько десятков миллионов рублей, из которых пример 30% - это расходы на персонал (инженеры и исследователи) и еще 5% - энергопотребление.
Но основная причина высокой стоимости - конечно, инфраструктура, на которую приходится 65% бюджета.
Мне кажется, скоро это изменится. Первая ласточка - это разрешение на бизвизовый въезд китайцам в РФ. И хотя их видеокарты на порядок хуже того, что предлагает Nvidia, я вангую, что Китай возьмет количеством и меньше чем через год наводнит отечественный рынок дешевыми GPU. Знаю пару команд, которые уже научились разгонять китайское железо. А еще есть те, кто собирает инфраструктуру для ИИ на основе телефонных ферм, которые переквалифицировались с крипты и тапания хомяка на сдачу в аренду под нейронки. Уверен, что в 2026 стоимость пользования упадет как минимум в 10 раз.
Российские модели чаще всего представляют собой дообученные версии LLaMA, Qwen, Mistral. Чтобы обучить одну LLM, нужно потратить несколько десятков миллионов рублей, из которых пример 30% - это расходы на персонал (инженеры и исследователи) и еще 5% - энергопотребление.
Но основная причина высокой стоимости - конечно, инфраструктура, на которую приходится 65% бюджета.
Из-за санкций доступ к современным GPU ограничен, оборудование закупается через посредников с большой наценкой. Использование зарубежных облаков ограничено законом о персональных данных, поэтому провайдерам приходится содержать собственные дата-центры. Сервер на 1 тыс. пользователей стоит около 55 млн руб., без учета энергии и обслуживания.
Мне кажется, скоро это изменится. Первая ласточка - это разрешение на бизвизовый въезд китайцам в РФ. И хотя их видеокарты на порядок хуже того, что предлагает Nvidia, я вангую, что Китай возьмет количеством и меньше чем через год наводнит отечественный рынок дешевыми GPU. Знаю пару команд, которые уже научились разгонять китайское железо. А еще есть те, кто собирает инфраструктуру для ИИ на основе телефонных ферм, которые переквалифицировались с крипты и тапания хомяка на сдачу в аренду под нейронки. Уверен, что в 2026 стоимость пользования упадет как минимум в 10 раз.
Inc. Russia
Российский ИИ бьет по кошельку: автоматизация в сотни раз дороже зарубежной
Стоимость автоматизации типовых задач с помощью ИИ-агентов в России существенно выше, чем при использовании зарубежных языковых моделей. Разрыв в цене достигает сотен раз, выяснила платформа Nodul. Подробности — в распоряжении «Инка».
👍4🤔2💯2
Как вовремя предотвратить выгорание?
Приятель вчера поделился: "Представляешь, я до прихода на текущую работу знал больше и учился быстрее - сейчас я погряз в рутине, выгорел и хочу побыстрее поменять место. Но для этого мне нужно наверстать когнитивно потерянный год, а мотивации нет".
Хотя я уже много лет в руководящих позициях, где скучать не приходится, очень хорошо помню такое же состояние в самом начале карьеры. Лично меня🔥 выгорание🔥 дважды в жизни заводило в тяжелую депрессию, из которой удавалось вылезти только благодаря поддержке близких и антидепрессантам. Я сам по себе человек увлекающийся и влюбчивый в красивые идеи, поэтому, когда был помоложе, с головой нырял в новые проекты, целиком и полностью забывая отдыхать и заботиться о себе. Со временем понял, что это негативно сказывается не только на моем здоровье, но и на моей семье и коллегах. Поэтому стал учиться замечать ранние сигналы в поведении команды.
Ранние сигналы: на что обращать внимание😳
Люди чаще чувствуют усталость и эмоциональное истощение, проявляют неуместный цинизм, начинают отстраняться от команды.
Если их спросить “куда плывет этот корабль” - большинство ничего не скажет о стратегии компании, ни внешней, ни, тем более, внутренней.
У кого-то кошмары по ночам, бессонница, у многих головные боли и зажимы в теле - все это очень нехорошие знаки. Не знаки даже, а знамения.
Какие ошибки менеджеров чаще всего приводят к выгоранию🗣
Самое главное - нереалистичные сроки и перегрузки. Без тщательного планирования и подготовки любые заказчики ожидают чудес, а команды, пытаясь соответствовать, постоянно перерабатывают. Людям свойственно все время бросаться на амбразуру - это убивает мотивацию и развращает заказчиков. Микроменеджмент, взаимное недоверие, отсутствие прозрачности и обратной связи, игнорирование роста сотрудников, то как менеджеры забывают про личное время и отпуска, ожидая постоянной доступности - все это пути к выгоранию.
Как на это реагировать💊
Лучшее средство - честный разговор 1 на 1.
Иногда нужна официальная пауза типа разрешения уходить раньше, чтобы к сотрудникам вернулись силы и смысл.
Регулярное перераспределение задач - постоянно следить, чтобы второстепенное вычищалось.
Привлекать помощь, в том числе из ресурсов сторонних команд.
Не забывать благодарить за усилия и напоминать, зачем мы делаем продукт.
✂️ - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Если вы тимлид или владелец бизнеса, то рекомендую почитать продолжение на Т-Бизнес про выгорание. Мы готовили эту статью вместе с командой агентства purrweb.com. С этими же ребятами, которыми руководит великолепная РП Света @svetilnik95, полгода назад мы разделили премию за LXP IThub как лучшее российское edtech решение для профессионального образования, на котором я работал как Product Owner. Так что про то, как добиться результата,не выходя в окно, мы знаем достаточно много)
🔥 А если вы чувствуете, что вам нужно прямо сейчас разобраться с проблемами в своих командах, но вы не знаете, с чего начать, я предлагаю всем подписчикам этого канала бесплатный пилот на нашей психометрической AI-платформе для аудита состояния команд и принятия решений HL.EXPERT. Наши клиенты (от небольших стартапов до федеральных сетей) с 2019 года регулярно используют ее для среза состояния и определения эффективных конфигураций команд, подбора новых сотрудников, разработки стратегий и тактик взаимодействия в коллективе. Именно ее я представлял на WebSummit в Лиссабоне в середине ноября.
Если вам интересно узнать, что происходит сейчас с вашими коллективами - напишите "Пилот" в комментариях к этому посту.
Приятель вчера поделился: "Представляешь, я до прихода на текущую работу знал больше и учился быстрее - сейчас я погряз в рутине, выгорел и хочу побыстрее поменять место. Но для этого мне нужно наверстать когнитивно потерянный год, а мотивации нет".
Хотя я уже много лет в руководящих позициях, где скучать не приходится, очень хорошо помню такое же состояние в самом начале карьеры. Лично меня
Ранние сигналы: на что обращать внимание
Люди чаще чувствуют усталость и эмоциональное истощение, проявляют неуместный цинизм, начинают отстраняться от команды.
Если их спросить “куда плывет этот корабль” - большинство ничего не скажет о стратегии компании, ни внешней, ни, тем более, внутренней.
У кого-то кошмары по ночам, бессонница, у многих головные боли и зажимы в теле - все это очень нехорошие знаки. Не знаки даже, а знамения.
Какие ошибки менеджеров чаще всего приводят к выгоранию
Самое главное - нереалистичные сроки и перегрузки. Без тщательного планирования и подготовки любые заказчики ожидают чудес, а команды, пытаясь соответствовать, постоянно перерабатывают. Людям свойственно все время бросаться на амбразуру - это убивает мотивацию и развращает заказчиков. Микроменеджмент, взаимное недоверие, отсутствие прозрачности и обратной связи, игнорирование роста сотрудников, то как менеджеры забывают про личное время и отпуска, ожидая постоянной доступности - все это пути к выгоранию.
Немного давления и сверхурочной работы могут помочь сконцентрироваться на проблеме, понять и почувствовать ее важность, но длительное давление всегда дает отрицательный результат. Руководство так любит применять давление, потому что просто не знает, как иначе можно повлиять на ситуацию, или же потому, что альтернативные решения кажутся ему слишком сложными.
- Том Де Марко "Дедлайн"
Как на это реагировать💊
Лучшее средство - честный разговор 1 на 1.
Иногда нужна официальная пауза типа разрешения уходить раньше, чтобы к сотрудникам вернулись силы и смысл.
Регулярное перераспределение задач - постоянно следить, чтобы второстепенное вычищалось.
Привлекать помощь, в том числе из ресурсов сторонних команд.
Не забывать благодарить за усилия и напоминать, зачем мы делаем продукт.
Если вы тимлид или владелец бизнеса, то рекомендую почитать продолжение на Т-Бизнес про выгорание. Мы готовили эту статью вместе с командой агентства purrweb.com. С этими же ребятами, которыми руководит великолепная РП Света @svetilnik95, полгода назад мы разделили премию за LXP IThub как лучшее российское edtech решение для профессионального образования, на котором я работал как Product Owner. Так что про то, как добиться результата,
Если вам интересно узнать, что происходит сейчас с вашими коллективами - напишите "Пилот" в комментариях к этому посту.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤3
Чтобы проверять за ИИ, нужны те самые навыки, которые атрофируются от использования ИИ.
В августе Антропик - одна из тех немногих организаций, которые определяют контуры нашего цифрового будущего - решила провести эксперимент, который некоторые уже называют "актом корпоративного психоанализа". Вместо того чтобы вывалить pdf на 100 страниц, как AI меняет абстрактный рынок труда, авторы Клода подвергли опросу 132 собственных инженера и проанализировали сотни тысяч сессий работы с Claude Code. В результате у меня очень смешанные чувства: триумф прогресса почему-то читается как тревожная записка из нашего ближайшего будущего под редакцией Нолана.
Цифры звучат невероятно: прирост продуктивности с 20% до 50%, а более 27% всей работы, выполняемой с помощью Claude, просто не существовало бы без него - интерактивные дашборды, которые раньше казались роскошью, эксперименты, на которые не хватало времени, мелкие улучшения кода, годами откладывавшиеся в долгий ящик - все делается за часы, а не недели или месяцы.
Но при всем при этом в интервью инженеры описывают свои чувства от работы с нейронкой как "парадокс компетенции": чем лучше ИИ справляется с задачами, тем меньше практики получают люди в том, что они делегируют.
«Когда производить результат так легко и быстро, становится всё труднее находить время, чтобы по-настоящему чему-то научиться».
«С Google Maps я сначала использовал навигатор только для незнакомых маршрутов, потом - для всех, а теперь просто перестал задумываться о том, как доехать из точки А в точку Б. Удобно. Но что-то важное теряется».
«Я работаю с Claude гораздо больше, чем с кем-либо из коллег»
Более того, менторство, древнейший механизм передачи не только знаний, но и культуры, профессиональной интуиции, негласных правил, начинает отмирать.
«Младшие сотрудники больше не приходят ко мне с вопросами так часто. Хотя, конечно, ответы они получают эффективнее и учатся быстрее»
Один из опрошенных оценивает, что его работа «на 70% превратилась в ревью и редактирование кода, а не в его написание с нуля». Другой формулирует свое будущее лаконичнее некуда: «Буду брать на себя ответственность за работу 1, 5 или 100 экземпляров Claude».
«Это конец эпохи для меня, - говорит инженер с 25-летним стажем. - Чувство компетентности в программировании было ядром моего профессионального удовлетворения»
«Такое чувство, что я прихожу на работу каждый день, чтобы лишить себя работы»
Антропик, само собой, понимает парадоксальность своего положения: компания, создающая технологию, которая может сделать её собственных сотрудников избыточными, публикует об этом детальный отчёт. Исследователи честно оговариваются: их инженеры - весьма привилегированная группа с ранним доступом к передовым инструментам, работающая в относительно стабильной отрасли. То, что происходит внутри - не обязательно предвестник того, что настигнет человечество везде. Но, возможно, именно поэтому за создателям Клода и стоит внимательно наблюдать - как за канарейкой в шахте.
Акции, думаю, после этого исследования не обрушились только потому, что их еще нет - Антропик только готовится к IPO.
В финале отчёта компания обещает "продолжать эксперименты с тем, как вдумчиво навигировать эту трансформацию, начиная с себя". Планы, впрочем, пока туманны, конкретику обещают в 2026 году. А пока инженеры продолжают работать: делегируют, проверяют, учатся заново (или разучиваются). Один из них нашёл, возможно, самую точную формулу: «Никто не знает, что будет. Главное - оставаться адаптивным».
Мне не хочется так думать, но в этом, вероятно, и состоит новый профессионализм: не только умение делать что-то конкретное, но в не меньшей степени готовность к тому, что завтра это "что-то" окажется другим.
Ссылка на исследование
👍6💯5❤1
Anthropic, став первой публичной AI-компанией с прозрачной отчётностью, задаст планку для всей индустрии.
Вот и объяснение невероятной откровенности Антропиков👆
https://xn--r1a.website/maxvotek/346
Telegram
Мысли вслух
Про гонку IPO в мире AI
Сегодня вышла новость о том, что Anthropic готовится к IPO.
В enterprise мире, особенно в программировании они занимают очень прочные позиции и во много впереди OpenAI и их подход к IPO тоже сильно отличается.
Anthropic выходит…
Сегодня вышла новость о том, что Anthropic готовится к IPO.
В enterprise мире, особенно в программировании они занимают очень прочные позиции и во много впереди OpenAI и их подход к IPO тоже сильно отличается.
Anthropic выходит…
❤3
Парадокс Джевонса - Часть 2
(Часть 1)
Представьте, что у вас есть 300 миллионов виртуальных стажёров, которые работают круглосуточно. Стоят они как будто бы копейки по сравнению с живыми, хотя это иллюзия: снизилась не стоимость их владения, а цена интеллектуального труда, который раньше лежал на плечах армии пехотинцев из креативных индустрий. По сути это агенты, но я предпочитаю называть тех из них, которые не просто заменяет дизайнеров/копирайтеров/кодеров, а еще и обучаются в процессе - "винтернами" (virtual intern). И потребляют энергии они прилично даже в спящем режиме. Чтобы они не простаивали, вы будете придумывать все новые и новые задачи, и на это будут уходить все ваши ресурсы. Именно в этом и проявляется парадокс Джевонса в эпоху ИИ: когда труд (раньше паровой, теперь интеллектуальный) резко дешевеет, мы не освобождаемся, а начинаем потреблять труд на порядок больше.
Про этот феномен недавно выпустил очередную киллер-презентацию мой кумир Бенедикт Эванс. В прошлом он был партнером авторитетнейшего венчурного фонда Andreessen Horowitz (инвестировавшего в Facebook, Airbnb, Slack, OpenAI и другие прорывные сервисы). Сегодня Бен - один из самых востребованных аналитиков современных технологий. Если вы пролистаете его презентацию, то поймете почему.
Его «AI eats the world» — по сути, огромный набор эмпирики в пользу парадокса. Опишу несколько ключевых идей, которые меня зацепили.
▶️ Затраты на поддержание ИИ-инфраструктуры в $400 млрд в год больше, чем весь глобальный телеком (~$300 млрд). Строительство дата‑центров в США по объёму инвестиций обгоняет офисы. К 2030‑му их мировая мощность утроится, а годовые вложения в GenAI‑инфраструктуру достигнут $500–750 млрд, масштаба всего нефтегаза.
▶️ Примерно в четверти стартапов аж до 95% кода пишет ИИ. Это не значит, что скоро отпадет надобность в десятках инженеров и огромных раундах инвестиций - они просто будут направлены на другие цели, маркетинговые или продуктовые.
▶️ Accenture показывает почти линейный рост генеративных контрактов до $2 млрд в квартал, Palantir удваивает выручку за несколько лет. Это признак того, что крупные компании уже оплачивают винтернов в продакшене. Снижение цены производства креатива колоссальное: L’Oréal, Unilever, Mondelez используют GenAI, чтобы делать тысячи кастомных картинок и видео, сокращая стоимость продакшена на 30–50%, и ускоряя вывод кампаний. Логичный ответ рынка - не «сэкономить 30% бюджета», а сделать в десятки раз больше креативов, микро‑кампаний и A/B‑тестов.
И вот здесь парадокс Джевонса превращается в вопрос стратегии для любого бизнеса. Мы хотим использовать AI, ЧТОБЫ ЧТО?
❓ делать то же самое, но дешевле, сокращая людей и расходы?
❓ делать в разы больше нового: больше функций, продуктов, экспериментов, касаний с клиентом?
❓ пересобрать сам рынок: если "единица интеллектуального труда"" почти бесплатна, как теперь должны выглядеть ваш продукт, цепочка создания ценности и конкуренты?
И пока большинство топчется на первом шаге, будущее себе забирают команды, которые сделали выводы из истории с паровыми машинами. Самые большие выигрыши получали не те, кто просто экономил уголь, а те, кто научился строить вокруг дешёвой энергии новые отрасли. С дешёвым интеллектом будет так же.
⬇️ Скачать презу с сайта Эванса пока нельзя, поэтому я спарсил ее, распознал и выложил отдельным файлом в комментариях. Энджой!
(Часть 1)
Представьте, что у вас есть 300 миллионов виртуальных стажёров, которые работают круглосуточно. Стоят они как будто бы копейки по сравнению с живыми, хотя это иллюзия: снизилась не стоимость их владения, а цена интеллектуального труда, который раньше лежал на плечах армии пехотинцев из креативных индустрий. По сути это агенты, но я предпочитаю называть тех из них, которые не просто заменяет дизайнеров/копирайтеров/кодеров, а еще и обучаются в процессе - "винтернами" (virtual intern). И потребляют энергии они прилично даже в спящем режиме. Чтобы они не простаивали, вы будете придумывать все новые и новые задачи, и на это будут уходить все ваши ресурсы. Именно в этом и проявляется парадокс Джевонса в эпоху ИИ: когда труд (раньше паровой, теперь интеллектуальный) резко дешевеет, мы не освобождаемся, а начинаем потреблять труд на порядок больше.
Про этот феномен недавно выпустил очередную киллер-презентацию мой кумир Бенедикт Эванс. В прошлом он был партнером авторитетнейшего венчурного фонда Andreessen Horowitz (инвестировавшего в Facebook, Airbnb, Slack, OpenAI и другие прорывные сервисы). Сегодня Бен - один из самых востребованных аналитиков современных технологий. Если вы пролистаете его презентацию, то поймете почему.
Его «AI eats the world» — по сути, огромный набор эмпирики в пользу парадокса. Опишу несколько ключевых идей, которые меня зацепили.
Подобные волны с массовыми автоматизациями уже происходили и не раз. Эванс упоминает, например, как полностью пропала профессия лифтеров. А у Дмитрия @TheEdinorog Филонова я нашел интересное наблюдение: на «Горбушке» до сих пор есть специальный человек, который закрывает двери и нажимает нужные кнопки. Видимо, проще ему платить зарплату, чем модернизировать лифт
И вот здесь парадокс Джевонса превращается в вопрос стратегии для любого бизнеса. Мы хотим использовать AI, ЧТОБЫ ЧТО?
И пока большинство топчется на первом шаге, будущее себе забирают команды, которые сделали выводы из истории с паровыми машинами. Самые большие выигрыши получали не те, кто просто экономил уголь, а те, кто научился строить вокруг дешёвой энергии новые отрасли. С дешёвым интеллектом будет так же.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍20❤4
Казус: сайт из 90-х отъедает трафик у ИИ.
Искал тут информацию по опенсорсной AI-разработке DocVision, которая автоматизирует обработку документов и обнаружил, что по этому запросу уже 25 лет в гугле держит первую строчку неприметная компания по бухучету из Флориды. Я когда учился на первом курсе института четверть века назад, примерно такие сайты собирал на php. Удивительно, что страница не обновлялась уже почти 10 лет, а все равно торчит в топе.
Искал тут информацию по опенсорсной AI-разработке DocVision, которая автоматизирует обработку документов и обнаружил, что по этому запросу уже 25 лет в гугле держит первую строчку неприметная компания по бухучету из Флориды. Я когда учился на первом курсе института четверть века назад, примерно такие сайты собирал на php. Удивительно, что страница не обновлялась уже почти 10 лет, а все равно торчит в топе.
2👍10🥰1🏆1