4047
By Alexey Moiseenkov about startups, AI, ML and consumer product building. Opinions are my own. Only about tech.
Сижу думаю, какую бы такую задачу зафигачить в нового агента от OpenAI
Если у вас есть задачки, присылайте сразу промт плиз в комменты постараюсь прогнать и выложить ссылку на результат или видосик :) выберу что-то интересно конечно
Минутка «попросили, не могу отказать».
Мой бывший ко-фаундер по игровому проекту делает новую компанию про автоматизацию работы с контентом и инфлюенсерами, заходите почитать кому интересно @dimabeseda (видео приложил к посту), контент заводы стали больно популярны
P.S. со мной записали подкаст, где наверное я опять грубо общаюсь, бесполезно вещаю и все такое :) удивительно, что мое мнение по некоторым вопросам уже изменилось, все-таки AI слишком динамичная область, тяжело остаться при своем надолго.
Настало время релиза. Читателям канала первее всех.
Чем занимаюсь: Мы делаем on-device AI. Начали с того что сделали полностью свой с нуля инференс движок для моделек на Apple Silicon. И он open sourced на 90%. Есть небольшой кусок привязанный к платформе - speculative decoding. Который может дать значительное до 10х ускорение инференса.
О компании: называется Mirai с японского будущее. Мы верим, что локальные модели очень важная часть будущего UX и того какой опыт взаимодействия будет человека с устройствами вокруг него. Подняли pre-seed около 4M USD, на сайте есть чуть подробнее.
Ссылочки и как можно помочь:
1/ проект open source и мы будем очень рады если вы поставите звездочку и покажете тем, кто работает с приложениями для iOS & macOS. Есть биндинги под swift. Есть свой подход к тому как модели должны быть представлены для устройств. Лицензия MIT. Форкай как угодно!
2/ можно зайти к нам на сайт и попробовать все своими руками, проект для разработчиков, но если вы бизнес и хотите делать локальные штуки и экономить на облачном инференсе - велкам в личку
3/ апвоутом на HackerNews
4/ мы быстрее чем llama cpp и популярные обертки вокруг, мы удобнее и благодаря speculative decoding быстрее MLX от Apple. Мы ищем rnd & core performance engineers для поддержки аудио пайплайна (будем работать с очень крупным провайдером аудио моделей).
Thanks for reading!
Короче. Схема такая. Фондируем стартап - продаем в OpenAI умных чуваков. Что может пойти не так.
1/ OpenAI покупает Windsurf за 3 ярда (это когда вокруг промтов много и все такое). Радуемся!
2/ Но! Через 3 месяца OpenAI решает, что им оно уже не надо.
3/ Инвесторы списывают бабки, пацаны идут в Google.
Ez. 👍
P.S. кайфово в фонде на API кредитов накинули, ведь все эти кодинг ассистенты омега убыточный бизнес.
It’s a good model, sir (c)
P. S. Чем дольше современный бенчмарк в паблик доступе тем выше вероятность, что его логику повторили и занесли тонну синтетики в датасет. А может и нет :)
Наконец-то пред релизное рабочее состояние платформы. Мы ищем тех, кто разработчик под iOS/macos для теста и кто может дать фидбек. Ссылочку попробовать выдам в личку. Пишите в комменты за доступом, кому отправить.
P.S. ну или у вас команда есть - сможете передать
Мне кажется люди считают сложным то, что редко получается (что в принципе аналогично высокой конкуренции). Например сделать стартап, ничего не делать и зарабатывать кучу бабла и так далее. Хотя лично я не вижу в построении стартапа ничего сложного, это работа, ты ее выбираешь и у нее свои нюансы.
А когда у кого-то получилось не страдая и не ноя - значит удача, халява, помогли знакомые и так далее.
P.S. не знаю никого, у кого бы получилось и хорошо и тот в процессе бы постоянно ныл, искал себя и писал посты
Субботнее. Креативный батч в YC. Помню было такое с Uber for.
Читать полностью…
Субботнее. Где-то на следующей неделе или может через одну - время покажет, покажу над чем работаю последнее время. И компанию, и продукт, и раунд и все такое. Много open source для всех и каждого. И конечно же это про AI. Буду рад вашим репостам и поддержке.
Спойлер: свои модели не делаем - пока дороговато кек.
Достаточно показательно считаю, что СЕО лабов совсем заврались и упоролись в думеризм. И считаю это будет основной источник проблем компании на дистанции. Они продают свою деятельность как что-то без чего человечество просто погибнет. Удобный питч.
Ну вот и Jensen Huang CEO NVIDIA согласен в целом с этим.
Цитата (не перевожу): “One, he believes that AI is so scary that only they should do it,” Huang said of Amodei at a press briefing at Viva Technology in Paris. “Two, [he believes] that AI is so expensive, nobody else should do it … And three, AI is so incredibly powerful that everyone will lose their jobs, which explains why they should be the only company building it."
P.S. реклама конечно такая фигня, если и буду делать только на своих условиях дальше.
WWDC 2025 ----> iOS 26 (WAT?)
AI посвятили 30 секунд и дали доступ к их моделям (спасибо за ваши старые модели). Судя по 26 ждем все это в 26 году. Пост дополняется.
А вот и ожидания от фондов подкатили по темпу с которым надо получать выручку. Ну за годик в б2б нужно пару лямов, в б2с аж 4. В миллионах долларов. Полная статья от a16z.
Хозяйке на заметку.
Sam Altman выкатил новый vision AGI. Ну или следующей их модели (хотя отрицает в речи).
По сути:
- модель сама ничего не знает (в отличие от текущих больших баз данных)
- модель умеет в reasoning и рассуждения
- модель имеет по сути дела бесконечное окно контекста (тут конечно много вопросов про память которая для этого нужна)
- модель умеет использовать все доступные инструменты (поиск, программирование, тестирование, итд)
Концепт понятный. Я бы сказал, что лично для меня будет следующим определяющим шагом это так называемый «continuous learning», это когда модель приобретает новые знания или навыки прямо в процессе использования. Так как даже в его концепте, любой новый инструмент потребует переобучения модели либо еще чего-то.
Видео с snowflake summit.
Вот, еще пример небольшой. Вы можете давать обычную deep research задачу по сбору ссылок и сравнению. Но сравнение идет в таком вот виде карточек на бесконечном канвасе.
Локальная моделька парсит страницу, суммирует, формирует контент для карточки из браузера. Затраты на подписку и API ноль.
P.S. на видео показано конечно ручное вставление ссылки для простоты
Мы по чуть чуть делаем демки того, что можно сделать с помощью локальных моделек. Вот небольшой пример. И много всего еще выложим!
Читать полностью…
Скачал тут апп с нашумевшей новой моделькой от китайцев на 1T параметров (там правда MOE так что активных вроде 32b) - KIMI. Сделана она специально под агентский usage. Попробуйте.
Немного правда смутил suggest. Ну да ладно :)
Тут вышло забавное исследование. Мол реально ли AI ускоряет процесс разработки. Оказалось, что все думают про ускорение на 20%, а оно получилось замедляет на 19%. Причин, как мне думается, много начиная с новизны, сложной поддержкой, постоянной сменой модели, туче новых инструментов и так далее. Но сам факт достоин внимания на почитать.
Читать полностью…
Ладно я понял как переделать главную страницу для «высокой» конверсии
Читать полностью…
Давно хотел написать небольшой пост (пока блин работаем над релизом активно, добить одну фичу осталось). Про "we hit 10M ARR within 1 month". Цифры подставить внутрь предложения можно любые. Речь в основном про consumer/prosumer и все такое b2c.
Много много лет все говорят, что важно мол найти CAC/LTV и давай наливать. Но вот что обычно происходит так это медленная смерть, особенно если проект венчурный.
Краткая схема действий сегодня:
1/ берем AI, всталвяем модель (обычно готовую, дай бог тюнингованную или сверху папйлайн if'ов) или чат сбоку любого продукта (literally любого, чат же такой классный UX)
2/ набираем команду челов с парой тройкой лет неудачных или удачных экспериментов
3/ идем поднимать раунд, или подаемся раза 3-4 в YC (часто берут за упортсво и людей, потому что люди важнее, а вставить вашу идею в текущий тренд достаточно легко)
4/ делаем продукт, залетаем желательно на минивиралке и потом в окончании цикла виралки наинем нещадно поливать все paid marketing (money spent/revenue это то как мыслят команды, просто делят деньги на выручки и получают такой омега blended показатель CAC), куда так же входит ферма тиктоков и так далее (в пример приводят 1-2 outliers/исключений из рынка, где на самом деле просто повезло)
Дальше происходит все тоже самое, что происходило в конце 2000х и в середине 10х и так далее, но почему-то "это другое". А именно.
1/ и так запуск прошел, полетело на косарь пользователей и даже заплатили, но проблема нет органики быстрой такой же и красивой
2/ агаааа, у нас есть бабки, давайте покупать (тут не важно тиктоки, facebook, google etc)
3/ ВАУ! смотрите сходится ого ого, скейлим нещадно - тут тот самый момент Х M USD ARR WITHIN X WEEKS
4/ деньги продолжаем жечь и идем поднимать еще и желательно быстрее потому что - тот самый момент
5/ дальше скейлим и вдруг бах, потолок топ лайна, как так наш payback period не 9 месяцев, а 12, ой и вовсе 18
6/ дальше начинаются оптимизации (может даже сразу были), игры с конверсиями, лендосами и так далее, но проблема не в этом
7/ опции подписок, что угодно, но только не думать головой
В чем причина. Ну чаще всего банально:
1/ Paid UA копируется всеми конкурентами на раз два если они видят что вы закупаете успешно, и если у вас нет продуктовых фичей которые делают стоимость отказа огромной то гг (может быть граф друзей, может быть рабочие документы или чтото еще, желательно мультиплеер или связь с прошлыми данными - social capital)
2/ команде фаундеров в моменты такого скейлинга очень тяжело - чисто морально атмосфера ад и давление огромное - все эту причину недооценивают а именно в такие моменты происходят чудовищные ошибки (залить на все или забить на всех и делать пивоты)
3/ считать все как blended CAC это ошибка, надо очень четко разделять все каналы и смотреть на рыночные тренды и технологии, плюс постоянно оценивать потенциальную емкость доступной аудитории
4/ недооценка novelty factor - весь AI это оно, нужно внимательно изучит NRR (net dollar retention на вашем рынке) и найти способ его держать, ибо большая часть людей просто пришли попробовать
5/ эффекты масштабирования работают против вас в paid, ибо креативы уже все видели и тех кто не видел мало или они менее заинтересованы в продукте (а значит дороже)
Вот тут много кто отмечал что все эти уроки есть (надо vpn)
Всем фанатам AGI AGI посвящается 4 минуты unimaginable video
Читать полностью…
Тут недавно на районе выступал Андрей Карпаты и его взгляд на современную индустрию AI и tech мне наиболее близок. Советую потратить свои 40 минут времени и не читать никакие саммари, потому что все его выступление и есть саммари того, что сейчас происходит и куда движется. Ну и моя любимая аналогия агенты vs self-driving cars.
Читать полностью…
Дорогие дамы и господа, а что за тренд оптимизация для LLM-чат ботов? Кто может пояснить «чем же так сильно будет отличаться» от обычного поискового ранжирования? Они же свой индекс строят по тем же принципам или даже ходят в api bing. Все советы которые я встречал буквально такие же как и в поиске.
Чел даже гайд написал. Кто шарит, может я конкретно что-то не понимаю? Делитесь кто что нашел в комментах.
Худший способ платить сотрудникам в разные страны — делать всё вручную: контракты, инвойсы, документы для банков.
Представьте, сколько ресурсов тратит финотдел на выплату зарплат в разные страны с соблюдением международных законов. А банки ещё и блокируют платежи, запрашивают документы и требуют доказать квалификацию исполнителя.
В итоге для большинства global-компаний платить удалённым сотрудникам и фрилансерам — это головная боль и масса рисков. Но с платформой 4dev.com всё гораздо проще.
⭐️ 4dev.com это:
- один b2b-договор с платформой вместо десятков индивидуальных с каждым сотрудником
- мгновенные выплаты удалённым сотрудникам и фрилансерам в 100+ стран, в том числе в СНГ
- автоматическое создание закрывающих документов по каждой выплате и решение проблемы банковского комплаенса
- комиссия 1–3% для бизнеса
💵 легальные криптоплатежи, а также выплаты в 30+ фиатных валютах
Всё это без авралов и утомительной бумажной работы.
Запишитесь на демо в 1 клик. Специалист платформы погрузится в ваши задачи и поможет найти решение именно для вашего бизнеса! #интеграция
За 2 с лишним года в канале не было ни одной интеграции. Решил попробовать одну взять. Пост выйдет в четверг :) наверное в таком формате больше не захочу делать. Надо подумать как это организовать.
А пока советую цикл статей Николенко про safety.
А еще на днях прочел книгу про историю фонда Medallion Джима Саймонса. Математик которой сделал самый прибыльный фонд в истории. В целом когда-то давно хотел заниматься квантовой торговлей. Но забил болт. Картинка сравнения вложенных средств.
Половина твиттера обсуждает новую работу, не поверите, команды из Apple. Которые в явной степени пропустили текущий бум AI. Но работа интересная. Достаточно обычная я бы сказал. Но заголовок то какой (прям как Apple Intelligence == AI):
The Illusion of Thinking: …
Вот что обнаружили исследователи:
1/ для несложных задач базовые модели без рассуждений даже лучше себя показали
2/ для средних по сложности задач выиграли рассуждающие модели
3/ но вот для сложных задач рассуждающие модели не только плохо справились, так еще и даже не пытались свой предел по токенам использовать (назвали это коллапсом рассуждений)
Напрашивается простой вывод. Текущее поколение LLM и как модно сейчас называть LRM (large reasoning models) все еще не могут выйти за пределы своих данных (решить используя концепты out of distribution). Другими словами если не было в датасете то и не будет на выходе, ибо весь выход это попытка рекомбинаций и сложных имитаций внутренних представлений. А все что мы наблюдаем это по сути deductive closure или дедуктивное замыкание. И да этого может быть достаточно чтобы решить огромное количество проблем человечества в целом. Но достаточно ли чтобы перевернуть науку? Вопрос открытый.
Поэтому считаю надо активно развивать тулинг для сеток, ведь он способен дать новую инфу и подать ее хотя во входящий контекст что уже отлично.
vishalmisra/the-illusion-of-thinking-why-language-models-cant-improve-themselves-0c71a13811e2">Хороший обзор на статю Apple. А может и просто хороший обзор чего к чему.
Что-то последнее время много пытаюсь заставить агентов кодить нормально. Но пока наблюдения такие, что на инструкции модели пофиг в половине случаев, инструмент так себе рабочий. Так вот наткнулся на целый гайд, как внутри самой Anthropic пользуются Claude Code.
Выжимку в виде картинки тоже приложу файлом.
О, телега выпустила новую функцию прямых сообщений мне :) добавил за символическую стоимость в одну звездочку, чтобы спам отсеить. Посмотрим.
Самое дурацкое что включив нельзя не уведомить всех. Мда.