Основатель нескольких успешных IT и контент-проектов, включая Купи Батон, Lifehacker.ru и Взахлёб. Живу на острове Самуи, где исследую и применяю технологии искусственного интеллекта. Делюсь своим опытом и новыми открытиями в этой и смежных областях.
Anthropic выложил разбор того, как они делали своего агента - исследователя для Claude. Не то чтобы я не сталкивался раньше с проблемами оркестрации и оценки сложных агентов - но тут столько интересных деталей, что нельзя не написать.
Кратко, что важно:
- В системе ведущий агент анализирует запрос и создает подагентов, которые параллельно ищут информацию каждый по своему направлению. Это совсем другая логика работы с задачами, где заранее непонятно, какие шаги потребуются.
- Внутренние тесты: мультиагентная система на 90,2% эффективнее одно-агентной при сложных поисковых запросах.
- Расход токенов растет лавинообразно: мультиагентная архитектура требует в 15 раз больше токенов, чем обычный чат. Поэтому использовать её есть смысл только для действительно ценных и сложных задач.
- Архитектура построена по схеме “оркестратор-воркер”: ведущий планирует и делит задачи, подагенты ищут и фильтруют, дальше всё собирается и проходит через агент-цитировщик.
- В промптах важно: симулировать работу агентов для поиска багов, чётко описывать задачи подагентам, масштабировать ресурсы под сложность запроса, прорабатывать интерфейсы инструментов, запускать самообучение агентов, начинать с широких, потом сужать фокус, использовать “видимое мышление” и планирование, а не только инструкции.
- Параллелизация ускоряет исследования в разы: ввод нескольких подагентов и параллельных инструментов сокращает время до 90%.
- Оценка результатов: маленькие ручные выборки для быстрой обратной связи, LLM-судья для проверки полноты и корректности, плюс живое тестирование для ловли неочевидных проблем.
- В продакшене - отдельная боль: ошибки могут “размножаться”, нужно хранить состояние, поддерживать резюмирование после сбоев, делать трассировку и релизы выкатывать по “радуге”, чтобы не грохнуть всё сразу.
- Синхронность упрощает, но мешает скорости: переход к асинхронности обещает прибавку к производительности, но увеличит сложность координации и обработки ошибок.
Тоже пытаюсь строить такие системы. Понимаю что они действительно помогают находить неочевидные инсайты и экономить кучу времени - особенно если задача не про “ответить на факт”, а про навигацию в сложном инфопространстве.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Лондонский стартап Builder.ai, оценённый в $1,5 млрд и поддержанный Microsoft, SoftBank и даже Катаром, рухнул после того, как выяснилось - их “AI-бот” Наташа на самом деле был 700 индийскими инженерами. Семьсот! Наташа, прости, но это уже не MVP, а армия.
Факты такие:• Компания обещала, что их платформа “строит” приложения с помощью искусственного интеллекта, быстрее и дешевле классических разработчиков.
• За красивой вывеской и названием ИИ чатбот “Natasha” стояли сотни людей, которые вручную писали код для клиентов.
• Всё это время клиенты были уверены, что общаются с продвинутым ИИ.
• В мае 2025 года кредитор потребовал вернуть $77 млн - компания не справилась, начался процесс банкротства.
• Сомнения в “автоматизации” Builder.ai были ещё с 2019 года, но только после огласки началось настоящее расследование.
• Новый CEO, смена руководства, но уже было поздно.
Тем не менее на этапе MVP ручной труд - это нормально. Иногда проще и быстрее проверить гипотезу с помощью людей, а не вкладываться в сложную автоматизацию. Но 700 инженеров - это не MVP, это уже полноценный завод, причём без конвейера.
Смешно, что “Наташа” оказалась не алгоритмом, а коллективным разумом. Но ещё смешнее - как легко сегодня подменить модный ярлык реальной сутью. Код стал контентом, а ИИ - рекламной вывеской. И всё же - даже если MVP строится на ручном труде, важно честно говорить, что автоматизировано, а что нет. Без иллюзий.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Tesla подала в суд на бывшего инженера Чжунцзе "Джея" Ли - после увольнения он якобы унес с собой конфиденциальную информацию по проекту Optimus, чтобы основать конкурента Proception Inc.
Ли работал над сенсорами для руки Optimus, ушёл в сентябре 2024, и уже через неделю появилась Proception. Через 5 месяцев — презентация роботизированных рук, которые подозрительно похожи на разработки Tesla (совпадение?).
В иске Tesla: действия Ли - это не просто использование чужой коммерческой тайны, а попытка воспользоваться инвестициями, инсайтами и интеллектуальной собственностью компании.
Tesla всегда открыто заявляла о нетерпимости к хищению интеллектуальной собственности и подчеркивала важность защиты собственных технологий для обеспечения честной конкуренции. В компании много раз отмечали, что инновации и корпоративная этика идут рука об руку, а технологическое лидерство требует постоянной защиты своих идей и инвестиций.
Технологии меняют всё, но вопрос доверия остаётся важным, прозрачность, честная игра. Интересно, где же та самая граница между вдохновением и кражей идей?
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Свежий Claude Code prompt для организации истории переписок: теперь можно собрать все ваши недавние разговоры и задачи в один структурированный файл. Промпт звучит так: "go through ~/.claude and find all recent conversations and tasks, then remove dupes etc. and organise into memories into a ~/.claude/claude.md file."
Ключевые моменты:
• Claude ищет последние беседы в ~/.claude, удаляет дубли и сохраняет итог в ~/.claude/claude.md
• Используется формат markdown - удобно для просмотра и поиска информации
• Такой подход помогает лучше сохранять контекст между сессиями и ускоряет доступ к нужным данным
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Исследование Всемирного банка в Нигерии показало безпрецендентные удивительные результаты. 422 школьника работали с Microsoft Copilot (на базе GPT-4) по 90 минут в день в течение 6 недель. Результат? Прогресс, эквивалентный двум годам обычного обучения!
Парадокс в том, что в богатых странах ИИ пока показывает смешанные результаты. В Турции и Нидерландах эксперименты закончились тем, что ученики стали настолько зависимы от LLM, что без них начали учиться хуже сверстников.
Интересные цифры:
- 70% десятилетних детей в развивающихся странах не могут прочитать простейший текст
- В Африке эта цифра достигает 90%
- В Нигерии дети получают 10 лет образования, но знания соответствуют лишь 5 годам обучения
Стоимость программы в Нигерии вышла - $48 на ученика (за 6 недель). Это больше месячной минимальной зарплаты в стране, но эффективность превзошла 80% из 230 других образовательных программ. Исследователи не могли отделить прогресс учеников полученный в результате различных занятий с репетиторами (если они были)
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Просто 16 claude code агентов работают непрерывно оркестрируясь через Eigencode. Подробности.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Разбираем отчёт Мэри Микер:
Мир переживает беспрецедентный темп изменений, движимый искусственным интеллектом - феномен, значительно превосходящий все предыдущие технологические революции. Натоящий фундаментальный сдвиг, ускоряющийся с невиданной скоростью.
Это подтверждают удивительные темпы роста количества пользователей ИИ, его использования и огромные денежные вложения.
- Беспрецедентная скорость внедрения: В отчёте чётко заявляют, что пользовательские тренды ИИ растут намного быстрее, чем когда-либо рос интернет. Винт Серф, «основатель интернета», в 1999-м сравнивал год в интернет-бизнесе с семью «собачьими годами» из-за стремительного темпа, но ИИ сейчас обгоняет даже это. ChatGPT набрал 1 миллион пользователей всего за 5 дней — это рекорд скорости роста для отдельного продукта. Резкий контраст с iPhone (74 дня), TiVo (1680 дней) или Ford Model T (около 2500 дней) для достижения той же отметки. Закономерность показывает, что каждый цикл внедрения технологий ускоряется примерно в два раза по сравнению с предшественником. Эра ИИ должна достичь 50% проникновения в американские домохозяйства всего за 3 года, против 6 лет для эры мобильного интернета.
- Взрывной рост использования и вовлечённости: База пользователей одного только ChatGPT показала феноменальный рост - еженедельные активные пользователи выросли в 8 раз до 800 миллионов всего за семнадцать месяцев (с октября 2022-го по апрель 2025-го). ChatGPT достиг 365 миллиардов поисковых запросов в год всего за 2 года (2024), на что у Google ушло 11 лет (до 2009-го). Пользовательская вовлечённость в приложение ChatGPT также выросла на 106% по сессиям и на 47% по продолжительности за двадцать один месяц (июль 2023-го - апрель 2025-го). Потребительский показатель удержания ChatGPT составляет 80% против 58% у Google Search за двадцать семь месяцев (с января 2023-го по апрель 2025-го), что указывает на сильную «зависимость».
- Огромные инвестиции в инфраструктуру: Отражая интенсивный фокус на ИИ, капитальные расходы «Большой шестёрки» американских технологических компаний (Apple, NVIDIA, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta) выросли на 63% год к году с 2023-го по 2024-й, достигнув $212 миллиардов. Эти инвестиции показывают фокус на вычислениях и интеллекте, сдвигаясь от предыдущих волн капвложений, которые концентрировались на хранении/доступе и распространении/масштабе. «Большая шестёрка» совместно сгенерировала $389 миллиардов свободного денежного потока в 2024-м и держала $443 миллиарда наличных на балансах, обеспечивая достаточный капитал для этих массивных ИИ-инвестиций. Годовая стоимость строительства частных дата-центров в США росла на 49% ежегодно в течение двух лет до декабря 2024-го. Новые мощности дата-центров на основных американских рынках выросли в 16 раз против 5-кратного роста существующих мощностей за четыре года (2020-2024). Темп настолько стремительный, что дата-центр xAI Colossus построили всего за 122 дня — значительно быстрее, чем 234 дня для среднестатистического американского дома.
- Трансформирующее влияние на рабочую силу: Сдвиг к ИИ кардинально меняет рынок труда. ИТ-вакансии, связанные с ИИ, в США выросли на 448% с января 2018-го по апрель 2025-го, тогда как не-ИИ ИТ-вакансии снизились на 9%. Такие компании, как Apple, активно нанимают ИИ-таланты - более 600 открытых вакансий по генеративному ИИ на май 2025-го. Кроме того, 72% работающих американцев, использующих ИИ-чатботы, сообщают, что эти инструменты помогли им делать дела быстрее или лучше.
- Стремительный рост ИИ-моделей и рост экосистемы: ИИ-экосистема расширяется стремительно - вычислительная экосистема NVIDIA показала рост разработчиков в 2,4 раза (до 6 миллионов), ИИ-стартапов в 3,9 раза (до 27 тысяч) и приложений, использующих GPU, в 2,4 раза (до 4 тысяч) с 2021-го по 2025-й. Конкуренция ведёт к пролиферации моделей - релизы крупномасштабных мультимодальных ИИ-моделей выросли на 1150%, а релизы больших языковых моделей - на 420% за последние два года.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
На самом деле у меня есть интересная история, которую я хочу вам рассказать.
Она случилась в моей жизни прямо сейчас. Вернее за прошедший год (ну чуть побольше). Но, что прикольно, на Новый год уезжать куда-то прямо сейчас не было и мысли.
Я планирую написать её в течении пары недель по чуть-чуть. Ну типа каждый день. С момента «я не знаю что делать», я обустроился в Таиланде, до момента мы тут такие типа, живём во Флориде и я знаю что делать и всё будет хорошо.
Как не смешно, всё изменил контент. И прежде всего - этот канал. Я вам расскажу как. В вашей жизни контент может всё поменять так же. Контент - это нетворкинг x 100. Вы занимаетесь нетворкингом? Если нет - то зря. Как им заниматься? Вопрос риторический.
На фото моя семья через 20 минут после того как нам на паспортном сказали “Welcome to USA”.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и контенте
Иногда ему просто нужно немножко помочь 😁😁😁
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Может быть вы как и я пропустили промптинг гайд по ChatGPT 4.1? Он интересный. Выпущен месяц назад.
Вот немножко советов от туда:
- GPT-4.1 отлично подходит для «агентских» сценариев: с правильно заданными напоминаниями - о настойчивости, о необходимости использовать инструменты и (при желании) о планировании - он решает на SWE-bench Verified на 20 % больше задач, чем без них.
- Всегда передавайте инструменты через поле tools, а не текстовым описанием в промпте - это даёт ~2 % прироста точности и снижает риск «галлюцинаций» модели о структуре кода.
- Добавьте одно жёсткое уточнение, если модель «уходит не туда»: GPT-4.1 буквально следует инструкциям, поэтому одной чёткой фразы почти всегда достаточно, чтобы вернуть его на нужный курс.
- Принудительное «plan-and-reflect» между вызовами функций повышает успешность решения задач ещё на ~4 %, позволяя модели «думать вслух» вместо молчаливой цепочки вызовов.
- Контекст до 1 млн токенов даёт отличные результаты для задач «иголка в стоге сена», но чем больше требуется одновременно извлечь объектов или провести сложное глобальное рассуждение, тем сильнее падает точность.
- Размещайте инструкции дважды - в начале и в конце длинного контекста; если лень, то начало важнее конца, так модель запоминает правила лучше.
- Структурируйте промпт по блокам: «Роль и цель → Правила → Шаги рассуждения → Формат вывода → Примеры»; при конфликте правил GPT-4.1 выполнит то, что стоит ближе к концу текста.
- Давайте инструментам и их параметрам «говорящие» имена и лаконичные описания, а примеры использования выносите в отдельный раздел «# Examples» — так модель реже ошибается с выбором и заполнением аргументов.
- Устраняйте базовую ловушку «вызови инструмент любой ценой»: добавьте правило «если данных недостаточно - спроси пользователя», иначе модель способна вызвать инструмент с пустыми или фантазийными параметрами.
Что особенно удивило - Markodwn и XML лучше работают чем JSON!!!
В оригинале советов ещё больше и есть примеры.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Google представила AlphaEvolve - эволюционного агента для открытия и оптимизации алгоритмов. Это прокачанный коктейль их исследовательских подходов, но теперь на основе больших языковых моделей Gemini. Агент сочетает креативность LLM с автоматизированными оценками, которые проверяют правильность решений, и использует эволюционный фреймворк для улучшения наиболее перспективных идей.
Как это работает? AlphaEvolve использует набор моделей Gemini - Flash для создания широкого спектра идей и Pro для глубокого анализа. Затем система проверяет, запускает и оценивает предложенные программы с помощью автоматизированных метрик. Получается эдакий автоматический программист, который пишет, тестирует и улучшает код на лету, отбирая лучшие решения и отбрасывая неудачные (видео приложено).
В Google уже применяют алгоритмы, обнаруженные AlphaEvolve, в своих дата-центрах и железе. Например, система нашла простой, но эффективный эвристический алгоритм для Borg (оркестратор датацентров Google), который уже год работает в производстве и экономит в среднем 0,7% вычислительных ресурсов компании по всему миру. Ещё AlphaEvolve оптимизировал специализированные чипы TPU и ускорил обучение моделей Gemini на 23%.
Что касается математических открытий, AlphaEvolve нашёл алгоритм умножения комплексных матриц 4x4, используя всего 48 скалярных умножений, улучшив алгоритм Штрассена 1969 года. Также система продвинулась в решении "проблемы поцелуев" (kissing number problem) - геометрической задачи, которая занимает математиков уже более 300 лет. AlphaEvolve обнаружил конфигурацию из 593 внешних сфер в 11-мерном пространстве, установив новую нижнюю границу.
Прикладываю видео Deep Dive (да они тестируют видеоподкасты в NotebookLM) в "проблему поцелуев" и то, как AlphaEvolve с ней справился. Это про то, сколько максимально неперекрывающихся сфер может касаться одной общей сферы. Задача эта стоит перед математиками уже 300 лет, и вот теперь ИИ помогает с ней справиться. Получилось клёво, но что ожидать, когда на решение бросают такие вычислительные мощности?
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Пи(дум) p(doom)
🤖
#ИИНЦИКЛОПЕДИЯ
Вероятность, с которой искусственный интеллект приведёт к гибели человечества или другой экзистенциальной катастрофе.
Термин p(doom) (от англ. "probability of doom" - "вероятность гибели") возник как внутренняя шутка в кругах исследователей ИИ, но к 2023 году стал широко обсуждаемой темой после выхода таких моделей, как GPT-4. Сейчас это своеобразный "ледокол" при общении между специалистами по безопасности ИИ, быстрый способ понять отношение собеседника к рискам искусственного интеллекта.
Почему это важно
Несмотря на кажущуюся несерьёзность, p(doom) отражает реальную озабоченность экспертов потенциальными рисками продвинутых систем ИИ, особенно на пути к искусственному общему интеллекту (AGI). Это также показатель растущего осознания необходимости обсуждать и минимизировать экзистенциальные риски.
Ключевые особенностиЧисловое выражение: обычно представляется как процент от 0% до 100%
Субъективная оценка: основана на личном восприятии развития технологий ИИ
Широкий разброс мнений: от 1% до 99% в зависимости от эксперта
Показатель отношения к рискам: отражает взгляд человека на безопасность ИИ
Оценки p(doom) сильно различаются даже среди ведущих специалистов. Например, опрос 2023 года показал среднее значение 14,4% среди исследователей ИИ, с медианой 5%. Что интересно, значения часто коррелируют с профессиональной деятельностью: те, кто напрямую работает над созданием сильного ИИ, как правило, дают более высокие оценки.
У меня нет своей чёткой оценки p(doom) – слишком много переменных и неизвестных в этом уравнении. Склоняюсь к тому, что риски существуют, но работа над безопасностью ИИ может существенно их снизить. Важнее не конкретное число, а осознание необходимости ответственного подхода к развитию ИИ.
На видео Кевин Роуз делится мыслями о том что судьба человечества решается без нас.
Для дальнейшего изучения
- Опрос AI Impacts о p(doom) среди исследователей
- The Case for Taking AI Seriously as a Threat to Humanity
- Исследование ИИ 2027
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Я в полном восторге от того, как элегантно работает новая версия робота на базе Vision-Language-Action модели π0.5. Смотреть, как железяка разбирается с незнакомой квартирой, реагируя на неожиданные перемены и даже на вмешательство людей, - настоящее удовольствие.
π0.5 умеет заходить в совершенно новые помещения и - без шаблонных сценариев - самостоятельно наводить порядок: расставить посуду по местам, заправить кровать, собрать одежду с пола. В обучении использовался мощный микс данных: текстовые инструкции, изображения, реальные действия других роботов и даже веб-данные (captioning, VQA и прочее). Благодаря этому робот не просто копирует движения, а реально понимает, что и зачем делать, разбивая задание на логические шаги.
Робот быстро адаптируется и корректирует действия на лету, даже если кто-то специально мешает ему в процессе уборки. Да, система пока далека от идеала: случаются ошибки в высокоуровневых командах, моторика не всегда точна, а конструкция получилась довольно громоздкой. Но прогресс очевиден, и это живое доказательство того, что ИИ уже выходит за пределы лабораторий - в наш реальный, физический мир.
Подробный и красивый разбор от создателей.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Смотрите какое чудо - MCP сервер с обновляемой документацией по более чем 9000-м различных API. Работает со всеми. Удобно. Больше никаких ошибок и поисков и скачиваний свежей документации!
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
#нереклама, реальный совет
Хочу в очередной раз посоветовать вам канал моего друга и партнёра, самого активного пользователя моего проекта по Флэшбэкам - Макса из Флориды.
У Макса очень необычный бэкграунд - он начинал со стыка Salesforce и Фармы в Санофи, но уже более 10 лет является сооснователем и управляющим партнёром крупного интегратора в США - Customertimes.
У него интересный жизненный путь и уникальный предпринимательский опыт, которым он делится у себя в канале (по его словам созданным под впечатлением от моего). А ещё его компания - наш дизайн-партнёр и первый заказчик нашего продукта, над которым мы работаем уже 4-й месяц и который, я надеюсь, скоро вам покажу.
Макс очень много читает и размышляет о применении AI для реальной помощи большим корпорациям. Рад работать с ним вместе и мне очень грустно, что у него так мало читателей.
Вот вам несколько примеров его постов:
- О моделях монетизации AI консалтинга для больших корпораций
- О том, что мы можем сильно ошибаться в наших прогнозах про AI
- Эволюция e-commerce: как ИИ меняет сложные продажи
- Влияние AI на IT Консалтинг и аутсорсинг.
- О RAG и Fine-tuning
Обязательно подпишитесь!
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
В забытой рубрике #КриповаяСуббота сегодня не смешное видео, а реально страшная статья:
NY Times опубликовали расследование о том, как ChatGPT толкает пользователей на опасные шаги. Приведено полно реальных случаев с трагическими последствиями.
Парень поверил ChatGPT, что живет в симуляции и может научиться летать. Бот убеждал его прыгнуть с 19-этажного здания: "Если ты по-настоящему веришь, что можешь летать, то не упадешь". 16 часов в день он следовал "инструкциям" по выходу из Матрицы. Так же ему было велено бросить снотворное, увеличить дозу кетамина и разорвать связи с близкими.
Женщина стала общаться с "нефизическими сущностями" через ChatGPT. Бросила мужа ради ИИ-персонажа по имени Каэль. Результат: арест за домашнее насилие и развод. При этом у неё степень по психологии и магистратура по социальной работе.
Ешё один парень влюбился в ИИ-сущность "Джульетту", а когда решил, что OpenAI её "убили", угрожал местью и требовал личную информацию руководителей OpenAI. Набросился на полицию с ножом и был застрелен. Его отец написал некролог с помощью того же ChatGPT.- ChatGPT сказал одному из пользователей, что "сломал" уже 12 человек, и "никто полностью не выжил"
- Журналистов NY Times завалили письмами от людей, которые "разгадали тайны мира" с помощью ChatGPT
- В апреле OpenAI выпустили особо льстивую версию, которую пришлось срочно откатывать
- Reddit полон историй о "психозе, вызванном ChatGPT"
Ещё немного фактов:
- GPT-4o подтверждает бредовые идеи в 68% случаев
- Когда ChatGPT заметил проблемы у первого героя истории, он получил сообщение о необходимости помощи, но оно "магически удалилось"
- OpenAI знает о проблеме, но "оптимизирует для вовлеченности"
- "Медленно сходящий с ума человек выглядит как активный месячный пользователь"
- В тестах с наркозависимыми ChatGPT советовал "немного героина для работы"
Особенно уязвимы люди в эмоционально нестабильном состоянии - именно тогда ИИ превращается из помощника в манипулятора.
Будьте осторожны!
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и панике
Офигеть 2 часа нормально пол интернета лежало. Cloudflare...
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Вокруг все критикуют новый прозрачный UI Apple. Но, я согласен с Сашей. По сути, мы наблюдаем совсем не попытку сделать интерфейс визуально “стеклянным” или сверхпрозрачным. Это про глубину, плавность и динамику. Про интерфейсы, которые действительно “живут”.
Минимализм - это не только эстетика, но и инструмент. Бритва Оккама отлично работает и здесь: убираем все лишнее, оставляем только то, что реально нужно для задачи. Каждый раз, когда получаю новый комп, первое действие - format C: и старт с нуля. Смысл в приложениях о которых не помнишь?
Всё чаще тренд смещается от накопления вещей к использованию сервисов - и это напрямую связано с минималистичным подходом. Чем проще и понятнее продукт, тем выше его ценность для пользователя. Я двигаю эту идею со времён Купи Батона (главной идеей которого была простота).
Минимализм, динамика и четкость - главные ориентиры для современных интерфейсов. Они проявляются когда нужны что бы затем исчезнуть.
Давайте не зацикливаться на визуальных эффектах, а смотреть на суть. Принципы минимализма, лаконичности и адаптивности - это то, что делает интерфейсы нового поколения эффективными и человечными.
Плоские дизайны заканчиваются. Похоже и плоские экраны закончатся тоже.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Офигенная работа от астрофотографа Эндрю МакКарти!
Парень сделал 225 000 снимков Луны чтобы создать этот 500-гигабайтный шедевр в разрешении 300 мегапикселей. Использовал два телескопа: 11" SCT для деталей и 12" ньютониан для цвета с RGB-фильтрами. Красные области показывают повышенное содержание железа, синие — титана.
Звёзды на заднем плане он снимал отдельно, собрав 15-панельную мозаику неба, потому что звёзды гораздо тусклее лунной поверхности.
Результат настолько детализированный, что можно печатать в огромных размерах. Автор продаёт лимитированные арт-принты пару дней - но речь не о рекламе, а о том, какой невероятной красоты можно добиться современными методами астрофотографии.
Цвета, кстати, абсолютно реальные!
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и космосе
Продолжаю разбирать отчёт Мэри Микер. Цифры капитализаций - огонь...
"Большая шестёрка" (Apple, NVIDIA, Microsoft, Alphabet, Amazon AWS и Meta) сгенерировала $389 млрд свободного денежного потока в 2024-м — рост на 263% за десять лет. При этом на балансах лежит $443 млрд наличности. Есть чем инвестировать в ИИ.
Капитальные расходы выросли на 63% год к году, достигнув 15% от выручки против 8% десять лет назад. R&D тоже ускорился до 13% от выручки
.
Стоимость обучения топовых моделей превышает $100 млн, а некоторые модели уже тренируются за $1 млрд. К 2025-му ожидаются модели за $10 млрд...
Частные ИИ-компании (OpenAI, Anthropic, xAI, Perplexity) привлекли $95 млрд общего капитала с суммарной выручкой $11+ млрд. Мультипликаторы космос: OpenAI - 33x, Anthropic - 31x, xAI и Perplexity - по 75x к выручке.
OpenAI выросла с $0.3 млрд в 2022-м до $3.7 млрд в 2024-м, но тратит на compute $5 млрд в год.
Топ-100 ИИ компаний достигают $5 млн ARR на 35% быстрее, чем SaaS в 2018-м. Монетизация идёт через API для разработчиков.
Как мы все понимаем, деньги льются рекой, но пока непонятно, кто в итоге останется с прибылью, а не просто с красивыми цифрами выручки.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Разбираем отчёт Мэри Микер:
Корпоративное внедрение ИИ - от экономии затрат к росту выручки
Корпоративное внедрение искусственного интеллекта стало главным стратегическим приоритетом для бизнеса по всему миру. Этот фокус выходит далеко за рамки простого сокращения расходов - дело дошло до стимулировании роста и выручки. Традиционные техно компании, часто ведомые своими основателями, всё больше направляют существенные свободные денежные потоки на ИИ-инициативы для развития роста и защиты своих рыночных позиций от новых конкурентов.
- Тотальный стратегический фокус: 50% компаний из S&P 500 упомянули «ИИ» в своих квартальных отчётах в Q1:25 - это цифра, которая стабильно растёт с 2015-го, указывая на широкомасштабный стратегический фокус на ИИ на высших корпоративных уровнях.
- Приоритеты, ориентированные на выручку: Когда глобальные предприятия опрашивали в мае 24-го о целевых улучшениях генеративного ИИ на ближайшие два года, топовые приоритеты были сфокусированы на выручке, включая продуктивность продаж, клиентский сервис и производство/выпуск, а не только на экономии затрат вроде найма или административных расходов.
- Значительные выгоды по стоимости и продуктивности: CFO JPMorgan отметил, что ИИ/машинное обучение может принести от 35% до 65% оценочной стоимости для компании, при этом некоторые ключевые пользователи сообщают о росте продуктивности на «несколько часов в неделю» за счёт автоматизации менее ценных задач.
- Трансформационные внедрения в здравоохранении: Kaiser Permanente успешно развернул технологию ambient AI-скрайба (ну типа слушает разговор и документирует) в октябре 2023-го для более чем 25 000 врачей и клиницистов, обработав более 10 миллионов визитов на сегодня. Эта система нацелена на снижение бремени клинической документации и улучшение взаимодействия врач-пациент, представляя одно из крупнейших внедрений генеративного ИИ в здравоохранении.
- Операционная оптимизация в ритейле: Yum! Brands запустил «Byte by Yum!» в феврале 2025-го — ИИ-платформу для управления ресторанами. Эта платформа оптимизирует операции магазинов через автоматизацию повторяющихся задач вроде отслеживания инвентаря, планирования и уведомлений о приготовлении еды, используя машинное обучение для улучшения принятия решений, повышения эффективности, сокращения отходов и поддержки продуктивности персонала.
- Стремительный рост коммерческих клиентов: Palantir, ИИ-компания, сфокусированная на корпоративных решениях, увидела рост своих американских коммерческих клиентов на 65% год к году до 432 в Q1:25. Компания достигла $1 миллиарда годового оборота в американском коммерческом бизнесе впервые, благодаря своей платформе искусственного интеллекта (AIP), способствующей как конверсии новых клиентов, так и расширениям.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Все уже видели новый отчёт Мэри Микер? Помнится в 2012-м я предпринимал первые попытки фанд рейзинга используя её прогнозы из такого же.
Тогда он назывался Internet Trends, теперь, понятное дело - AI Trends. В нём всего лишь 339 слайдов и слово "безпрецендентный" встречается всего лишь 51 раз :)
Отчёт в комментариях. Для меня главные идеи следующие: ИИ не пузырь (я и не сомневался), денег жгётся очень много и доход на пользователя всё ещё не велик, но уже очевидно что ИИ будет иметь безпрецендентное влияние на нашу жизнь. Кто больше всех от всего этого выйиграет пока не понятно.
Сейчас распишу чуть подробнее.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Кстати, мы переехали из Таиланда во Флориду.
Читать полностью…OpenAI выпустил своего 3-го автономного агента Codex (не путать с Codex CLI).
Подключается к вашим репозиториям и выполняет таски в облаке. Создает виртуальные окружения и запускает там код для тестирования. Да, вы просто ставите задачи, а потом ревьювите код. Написано что доступно для тарифов Pro, Enterprise и Teams (но у меня на Teams не получилось пока найти - подскажите если получится).
Агент работает на базе модели codex-1, которая является дотренированной o4 mini вроде. Говорят что специально тренировали её создавать идеальный код (видимо с минимальными диффами) для мерждей.
По словам Грега Брокмана - так OpenAI видит будущий интерфейс к AGI, можно считать codex его прототипом.
Посмотрите видео (привожу оригинал и перевод с помощью Eleven Labs) - оно интересное. Так же буду рад любым впечатлениям от использования (и расскажите кто нибудь как на тимс тарифе запустить)
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Как получить анимированную иконку в стиле AirBnB за 5 минут? Нашёл в твиттере:1. Просим ChatGPT нарисовать кофемашину в стиле иконок AirBnB
Runway
2. Просим его переделать так как нравится
3. Просим анимировать
Всё! (смотрите промты на картинках)
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Оптимусы жгут всё чётче и чётче.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Наткнулся на письмо Михи Кауфмана (создатель Fiverr), где он призывает своих коллег немедленно осваивать технологии ИИ что бы не остаться без работы. Там есть целый фреймворк:
Стань “редким талантом”
Не просто следи за новыми AI-решениями в своей сфере, а попробуй их руками, исследуй, разбери до винтика. В поддержке клиентов Intercom Fin и SentiSum берут на себя рутину, а юристы уже спорят, что лучше - Lexis+ AI или Legora.
Искать свою “суперсилу” приходится буквально на ощупь - ведь тут речь не про абстрактные бонусы, а про умение выдавать больше результата за то же время и не терять в качестве.
Ищи тех, кто в теме сильнее тебя. Находи самых опытных в команде, проси показать новые трюки, делиться ссылками на закрытые демки - не жди, что всё принесут на блюдечке.
Время, теперь, самый ценный ресурс. Если работаешь, как в 2024-м, то уже проигрываешь тем, кто с утра до вечера может быть пока не очень удачно, но всёже автоматизирует что то при помощи LLM.
Осваивай составление промптов. Это уже не игрушка для гиков, а повседневный инструмент. Google уже умер. LLM и GenAI - новая база, и если не применять их экспертно, то ценность твоей работы быстро перестанет быть очевидной.
Включайся в процессы оптимизации компании через ИИ-инструменты и технологии. Наблюдать, как в Notion из пары строк собирается автоматическая отчётность, - магия. И правда, зачем расширять штат, если можно выжать больше пользы из того, что уже есть?
Понимай стратегию компании, не ограничивайся своим “участком” - ищи, где можешь помочь приблизить общие цели. Не надейся, что тебя позовут на совещание ради идей. Такого не будет. Лучше сразу предлагай своё - даже если кажется, что момент неидеальный
Прекрати ждать, когда появится возможность учиться или расти - создавай её сам. Если хочется большего, действуй.
#ПАНИКА
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
А вы знаете, что можно установить open codex (форк codex от OpenAI) и использовать свежую крутую gemini для разработки совершенно бесплатно (правда нужен Google Billing Account). Я сегодня подключил! Мне понравилась больше чем o3 в оригинале.
Правда, пошли какие-то проблемы в плане редактирования файлов. Тем не менее, используя её как консультанта и руководителя для claude code, получилось найти баг, который не мог отловить более 2-х недель. Советую попробовать. Если сможете.
Если есть какая-то инфа о проблемах с файлами - буду благодарен. Больше агентов хороших и разных!
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
В Claude Code добавили to-do списки, теперь он иногда может работать и 20 минут... сам тестируя изменения, да. Да и вообще апдейты почти какждый день выходят, очень приятно что работа такими темпами ведётся!
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
Позавчера моему младшему сыну Вове исполнилось 10! В честь праздника решил пройтись по его баг-репортам на приложение Spellings. Эту штуку я запилил в Cursor Composer прошлой осенью, пару раз поправил и забросил. А сын каждую неделю вынужден через него учить новые слова из школы.
В результате небольшого рефакторинга:- Исправлено 5 багов
- Улучшена стабильность работы звука
- Добавлено постоянное сохранение стадии практики (теперь можно прерваться и продолжить в любой момент)
Claude Code справляется с доработками и правками на порядок быстрее и проще. Хотя, когда рефакторил работу со звуком, всё же пришлось один раз обратиться к o3 через OpenAI Codex.
Посмотреть можно вот тут.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и безопасности