Convergence выпустили DeepWork - новую мультиагентную систему, которая координирует несколько AI агентов для выполнения сложных задач автономно. Пользователи указывают желаемый результат, включают систему, и она делает всё сама. Что то вроде Уже доступно для pro аккаунтов на convergence.ai (у меня не про, но попробовать получилось).

Лично я в последнее время стал фанатом Perplexity Deep Research, использую его по любому удобному случаю:
- собрать информацию по API для Composer
- собрать информацию о человеке или компании
- изучить новости по конкретной теме
- найти релевантные исследования
- сравнить разные инструменты и их возможности

Конечно, уровень ниже чем у OpenAI, но и стоит гораздо дешевле, работает быстро и самое главное - можно использовать через API. А тут я делал подборку вообще бесплатных альтернатив.

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

Посмотрел подкаст с Дэном Шиппером (Every) и Майклом Миньяно (Lightspeed VP). Очень познавательно, рекомендую.

Интересные факты:
- Код стал контентом. Создавать софт стало настолько легко, что это почти как написать эссе или статью, которые могут стать вирусными.
- Современные AI модели намеренно "отупляют", чтобы снизить риски выдачи вредной или опасной информации.
- GPT-4.5 оказался на удивление смешным, что говорит о высоком интеллекте (ведь юмор требует глубокого понимания контекста).
- ChatGPT - это как Excel нашего времени: легко начать, но невероятно мощный инструмент для продвинутых пользователей.
- ИИ радикально ускоряет обучение писательскому мастерству - значительные улучшения за месяцы вместо лет.
- WhisperFlow и другие ИИ-системы диктовки трансформируют продуктивность, заметно ускоряя создание контента.

Ключевые идеи:
- ПО как медиа: люди быстро создают инструменты, продукты и даже мемы, делая софт всё более доступным и выразительным.
- Будущее AI-продуктов: несмотря на мощные универсальные модели, специализированные AI-приложения будут процветать из-за сложности и специфичности реальных задач.
- Vibe Coding: новый стиль программирования, где ИИ делает большую часть тяжёлой работы без глубокого взаимодействия человека с кодом - кодинг становится больше похож на управление.
- Cursor для организации заметок: использование Cursor для динамического создания кастомных инструментов управления личными заметками - это передовой подход к продуктивности.
- Оркестровка знаний: качество контекста (информации, предоставляемой ИИ) критически важно для получения полезных результатов от генеративных моделей.
- Мультимодальные медиа-компании: появляются компании вроде "Every", интегрирующие письмо, подкасты, софт и видеопроизводство для эффективного использования ИИ во всех форматах.
- ИИ в инструментах продуктивности: продукты типа Sparkle (AI-организатор файлов) и Cora (AI-управление почтой) демонстрируют значительные практические применения ИИ в повседневных задачах.

Cоветы:
- Важность игры: создавайте в своём расписании время (Think Week) для свободных экспериментов с новыми ИИ-инструментами без ожиданий немедленной продуктивности.
- Голос как интерфейс: используйте голосовые интерфейсы (диктовку, транскрипцию) для повышения эффективности, особенно когда физический ввод (печать) ограничен.
- ИИ как ускоритель обучения: используйте ИИ-ассистентов для быстрого обучения и развития навыков, что резко сокращает время достижения профессионализма.
- Возможности в AI-специализации: фокусируйтесь на узкоспециализированных AI-инструментах, потому что реальные приложения требуют глубоко контекстных и специализированных решений, несмотря на наличие мощных общих AI-моделей.

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

Сегодня необычный день. Создал первую версию, по сути скелет, своего собственного AGI агента.

Долго думал об этом. Что особенного в этом AGI? По сути, просто система размышлений. Много раз обсуждал это с близкими друзьями. Модель существует только в момент создания ответа, ну и человек, существует только в момент реакции. Когда реакции нет — нет и человека. Просто большинство из нас этого не осознаёт.

Так вот, что такого в этом AGI? Просто агент с набором инструментов. Таких уже тысячи вокруг нас. Есть вопрос сложности, памяти — тем, чем я как раз и занимаюсь. Есть вопрос инструментов — их можно сделать сколько угодно. Из может делать кто угодно… Даже он сам.

Клод сегодня закодил для меня шаблон программы, способной работать самостоятельно и использовать инструменты, которые мы ей предоставили. А дали мы ей OpenRouter, FastAPI и Telethon. Twitter на подходе. Получается инстанция, которая может читать, общаться, отвечать и что-то делать. Что именно делать — пока решаю я. Но не вижу проблемы дать ей возможность создавать инструменты для себя самостоятельно...

​​​​​​​​​​​​​​​​Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

Ну как то так… да?

​​​​​​​​​​​​​​​​Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

Коллеги, честно признаюсь, то что я не пишу последнее время связано с тем, что я понял на сколько Claude Code крут. Всё это время я проводил с ним. Вернее с 3-4 его копиями одновременно. Ведь если ему дать в пользование парочку MCP серверов (ну например доступ к perplexity deep research), один его инстанс легко может работать минут 10!

​​​​​​​​​​​​​​​​Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

Circuit Tracing (Отслеживание нейронных цепей)🧩
#ИИНЦИКЛОПЕДИЯ

Circuit tracing - метод, позволяющий заглянуть в "чёрный ящик" больших языковых моделей и понять, что там происходит, когда модель формирует ответ на наш запрос.
Термин впервые появился в исследовательских кругах OpenAI и Anthropic в 2022-2023 годах, когда стало очевидно, что простого понимания архитектуры LLM недостаточно для объяснения их поведения. Нужен был способ проследить конкретные пути распространения информации внутри моделей.

Почему это важно? Circuit tracing - один из ключевых инструментов в механистической интерпретируемости ИИ, который помогает не просто предсказывать выходные данные модели, а действительно понимать, как она приходит к своим решениям. Это критично для обеспечения безопасности, объяснимости и улучшения LLM.

Ключевые особенности:
- Создаёт замещающую, упрощённую, более понятную версию исходной модели, где сложные слои (MLP) заменяются на более прозрачные компоненты (CLT)
- Строит графы атрибуции, показывающие путь информации через слои нейросети. Узлы графа — это признаки (features), эмбеддинги токенов и ошибки реконструкции
- Обрезает графы, удаляя менее значимые связи и узлы для лучшей понятности
- Позволяет экспериментально проверять гипотезы о работе модели через вмешательство (возбуждение/подавление признаков) в исходную модель

На практике метод уже помог исследователям обнаружить и объяснить несколько интересных феноменов в работе LLM, например, как модели распознают отрицания или выполняют простейшие арифметические операции. Недавно с помощью circuit tracing удалось даже выявить зачатки "внутреннего монолога" в некоторых моделях.

Circuit tracing делает работу моделей прозрачной, показывая, как именно они обрабатывают информацию и формируют ответы, что крайне важно для дальнейшего развития интерпретируемого ИИ.

Что почитать/посмотреть:
- Статья Circuit Tracing: Revealing Computational Graphs in Language Models от Anthropic
- Исследование ACDC: Automating Circuit Discovery
- Mechanistic understanding and validation of large AI models with SemanticLens

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

Вот тебе и раз! Runway Gen-4 вышла. Выкатывается для платных пользователей прямо сейчас. А мы только начали думать, мы только сегодня утром обсуждали с сыном, что они как то совсем отставать начали...

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

Теория мёртвого интернета 🧟‍♂️

Теория мёртвого интернета (Dead Internet Theory) - концепция, утверждающая, что большая часть современного интернета состоит из автоматически сгенерированного контента и ботов вместо реальных людей.

История появления
Теория впервые привлекла внимание в 2021 году после вирусного поста на форуме под названием "Dead Internet Theory: Most Of The Internet Is Fake". Изначально рассматривалась как конспирологическая теория, но с развитием ИИ-технологий получила новые подтверждения и перешла в категорию предсказаний, которые сбываются на наших глазах.

Почему это важно
Понимание масштабов автоматизации интернета критически важно для информационной гигиены и сохранения подлинных человеческих взаимодействий. Если контент и коммуникация всё больше генерируются алгоритмами, это фундаментально меняет природу социальных связей и информационного пространства.

Ключевые особенности:
- Автоматизированный трафик: По данным 2023 года, около 50% веб-трафика генерируется не людьми, а автоматическими программами.
- Синдром Габсбургов: Феномен, когда ИИ обучается на данных, созданных другими ИИ, что приводит к деградации качества контента с каждым поколением моделей.
- Искусственная популярность: Использование ботов для искусственного раздувания метрик вовлеченности (лайки, комментарии, репосты).
- Автоматизированная курация: Алгоритмические системы, определяющие, какой контент будет показан пользователям.

Применение на практике
Крупные платформы, такие как Meta (Facebook, Instagram), внедряют всё больше ИИ-функций. Например, в 2025 году Instagram начал тестировать функцию "Write with Meta AI", которая анализирует фотографии и предлагает готовые комментарии. Платформа X (бывший Twitter) использует пользовательский контент для обучения своего ИИ-ассистента Grok.

В результате пользователи всё чаще взаимодействуют с автоматически сгенерированным контентом, иногда не подозревая об этом. Социальные сети превращаются из платформ для общения людей в сети взаимодействия алгоритмов и ботов.

Подводные камни
Исследователи из Университета Райса обнаружили, что после пяти поколений обучения на собственных выходных данных ИИ-модели демонстрируют серьёзную деградацию качества. Этот "инбридинг" ведёт к потере разнообразия и точности, что может в конечном итоге снизить ценность интернета как источника информации.

Писатель Кори Докторов описывает эволюцию платформ как процесс "ухудшения качества" (enshittification), когда сначала они хорошо обслуживают пользователей, затем эксплуатируют пользователей для привлечения бизнеса, и наконец эксплуатируют бизнес для максимизации собственной прибыли.

Что почитать/посмотреть:
- Статья The Atlantic "Maybe You Missed It, but the Internet ‘Died’ Five Years Ago" о феномене "мёртвого интернета"
- Исследование Университета Райса о "модельной аутофагии" (Model Autophagy Disorder)
- Аналитический доклад Imperva о доли автоматизированного трафика в интернете
- Статья Кори Докторова "The Enshittification of TikTok" о деградации платформ

#ИИНЦИКЛОПЕДИЯ
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

Кто-то попросил Мануса (от которого инвайта у меня так и нет) найти кемпинги у озера в радиусе 150 км от Вены с гольф-полями поблизости, где действуют скидочные ваучеры. И вместо стандартного текстового ответа он выдал целый сайт с интерактивной картой и ссылками для бронирования.

Мы до сих пор общаемся с ИИ как будто через командный терминал. А ведь полноценный ответ должен быть ближе к индивидуальному, возможно одноразовому приложению, созданному специально под запрос, с визуализациями и интерактивом.

Я начал экспериментировать с "одноразовыми" приложениями для решения мелких задач ещё осенью. Вы уже видели мой транскрибатор yakker, приложение spellings для сына, парсер банковских выписок. Стабильно делаю (пока вынужден именно делать) 2-3 новых мини-проекта в неделю, хотя сейчас в основном, для своего бизнеса.

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

Смотрите что я умею! Claude code научил таким штукам... Автодиплой с докером! Можно закоммитить в dev - один пайплайн, в stage - другой, в прод - третий. Автотесты, все дела! Чувствую себя крутым разработчиком :) Иллюзия ведь, да?

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и разработке

Adobe опубликовл серьёзный гайд по созданию промптов для генерации видео в Firefly. Но думаю подойдёт и для конкурентов. Качество и эффективность генерации безусловно зависит от того, насколько грамотно составлен запрос.

Вот несколько ключевых моментов, которые они советуют учитывать:

📝 Структурируйте промпт по такой схеме:
- Тип съёмки (ракурс, движение камеры)
- Описание персонажа/объекта
- Действие
- Локация
- Эстетика и стиль

🎬 Указывайте конкретный визуальный стиль:
- Cinematic / Кинематографический (драматичное освещение, высокий контраст)
- Realistic / Реалистичный (естественное освещение, детализация)
- Animated / Анимационный (мультяшность, 2D/3D)
- Artistic / Художественный (импрессионизм, минимализм, абстракция)

🎥 Чётко описывайте план:
- Close-up / Крупный план — для эмоций и деталей
- Wide shot / Общий план — для локации и масштаба
- Shot From Above / Съёмка сверху — для контекста пространства
- Shot From Below / Съёмка снизу — для создания эффекта величия

🌦️ Включайте временные элементы:
- Время суток: dawn (рассвет), golden hour (золотой час), midday (полдень), dusk (сумерки), midnight (полночь)
- Погода: foggy (туманно), rainy (дождливо), stormy (штормово), sunny (солнечно), snowy (снежно)
- Сезон: spring bloom (весеннее цветение), summer heat (летняя жара), autumn leaves (осенние листья), winter frost (зимний мороз)
- Исторический период: medieval (средневековье), Victorian era (викторианская эпоха), 1920s (1920-е), retro-futuristic (ретро-футуризм)

⚡ Используйте описательные прилагательные:
- Для освещения: ethereal (эфирное), harsh (резкое), soft (мягкое), dim (приглушенное), vibrant (яркое), moody (атмосферное)
- Для атмосферы: peaceful (умиротворяющая), mysterious (загадочная), energetic (энергичная), tense (напряженная), dreamy (мечтательная), haunting (тревожная)
- Для движения: graceful (грациозное), frantic (лихорадочное), fluid (плавное), jerky (отрывистое), slow-motion (замедленное)
- Для цветовой гаммы: monochromatic (монохромная), saturated (насыщенная), desaturated (приглушенная), high-contrast (контрастная), pastel (пастельная)

Тнструкция рекомендует ограничиваться максимум четырьмя объектами в кадре — большее количество путает систему (что-то мне это напоминает 😉).

Вот ещё несколько крутых примеров промптов:

Для B-roll:

A low-angle cinematic underwater shot of an ocean full of vibrant, colorful schools of fish swimming in a frenzy.

Для анимации из глины:

A scene showing a beautiful sunrise with vibrant grasslands with a harvester in the foreground made of colorful clay.

Для атмосферных эффектов:

Glitter flying through a colorful room lit by light leaks and fluorescence.

Для боевого киборга:

Cinematic action scene, a group of giant mechs is invading the city, they are menacing, giant black and yellow mechs, yellow and orange matte armor, a dystopian future, in the street of a destroyed city, rubble, fires, decayed buildings, desolate, ominous, high quality, high details, volumetric lighting.

Вот тут ещё примеры интересных промтов есть.

Adobe рекомендует итеративный подход: начинать с простых промптов и постепенно добавлять детали

- Максимальная длина промпта может составлять до 1800 слов, но длиннее не значит лучше
- С помощью Firefly можно создавать маски для переходов между клипами в Premiere Pro
- Можно генерировать эффекты вроде бликов, частиц или огня на чёрном фоне для наложения
- Если вы хотите создать продолжение видео с существующими персонажами, лучше использовать кадры из оригинального видео как отправную точку (вот вам мой собственный пример)

Так что если хотите получить достойный результат в Adobe Firefly Video, учитесь говорить с ним на правильном языке.

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только