Сегодня у сына в школе было сборище для детей начальных классов и их родителей.
Естественно, не обошлось без роботов. На первом видео типичный в сегодняшнем мире младший член семьи. А на втором видео робот, которого полностью (включая софт и CNC-machined раму) сделали старшеклассники для участия в соревновании между роботическими командами школ (студентов университетов туда не допускают). Если у вас есть дети от 5 до 18, то это потенциально один из самых веселых, интересных и полезных навыков, который они могут приобрести.
Задача на ближайшем чемпионате: собрать с нуля робота, который умеет собирать и стрелять 3D-напечатанными мячиками и попадать в цель. При этом, будут судить как пилотируемый перформанс, так и автономную работу, для которой школьники должны настроить свою собственную computer vision модель, позволяющую роботу ориентироваться в пространстве, принимать решения и восстанавливаться после неудачных действий.
Естественно, не обошлось без роботов. На первом видео типичный в сегодняшнем мире младший член семьи. А на втором видео робот, которого полностью (включая софт и CNC-machined раму) сделали старшеклассники для участия в соревновании между роботическими командами школ (студентов университетов туда не допускают). Если у вас есть дети от 5 до 18, то это потенциально один из самых веселых, интересных и полезных навыков, который они могут приобрести.
Задача на ближайшем чемпионате: собрать с нуля робота, который умеет собирать и стрелять 3D-напечатанными мячиками и попадать в цель. При этом, будут судить как пилотируемый перформанс, так и автономную работу, для которой школьники должны настроить свою собственную computer vision модель, позволяющую роботу ориентироваться в пространстве, принимать решения и восстанавливаться после неудачных действий.
2❤102
Моя первостепенная вера в то, что технологии ИИ
Anonymous Poll
2%
Не окажут никакого значимого эффекта на общество и экономику
7%
Приведут к уничтожению человечества
45%
Одно из важнейших направлений для развития цивилизации
1%
Навредят обществу, их нужно запретить
7%
Необходимы, их нужно ускорять
14%
Заработают, но только с появлением новых архитектур
9%
Являются инструментом порабощения, тоталитаризма
6%
Являются инструментом освобождения, трансценденции человека
9%
Я тут ни при чем, играюся с мячом
❤17
Кто заменит курьеров?
По выходным стараюсь делать мини-рисерч по индустрии для инвестирования. Сегодня поделюсь про роботов-доставщиков. Гуманоиды сегодня переоценены (миллиарды долларов стоимость компаний, которые не генерируют выручки), плюс практические массовые гуманоиды это еще года 3. Роботы-доставщики уже работают и в ближайшее время автоматизируют миллионы позиций.
Рынок жирный. У Doordash в прошлом году было 2.58 млрд заказов и 8 млн людей-курьеров, которые заработали суммарно $18B - грубо выходит около $7 на одну доставку только в выплатах курьеру (и это при том, что базовая выплата у них начинается с $2-10+ за заказ). У Uber - 8.8 млн активных водителей и курьеров глобально. В Европе только Wolt - 260k курьеров, Deliveroo - 135k райдеров. Грубо, 30 млрд доставок еды в год, $2 за робо-доставку, $60B в год (против ~$250B/год которые тратят сегодня курьеров).
Если убрать человека из последней мили, математика резко меняется, к чему стремятся все маркетплейсы еды и доставки (фаундер Uber еще 10 лет сказал, что автономия это главный стратегический приоритет). Serve Robotics хочет довести стоимость доставки роботом до $1 на масштабе, Coco говорит про “меньше чем половину стоимости человека” на своих объемах, Robomart говорит про снижение до 70%. Практически это значит следующее - платформа/ресторан будут готовы платить роботам примерно $1-3 за дроп вместо ~$7-10 за человека, то есть экономия в 3-4 раза при нормальном покрытии по районам и стабильном ETA. Я видел отчет, что живые курьеры доставляют успешно 98.5% заказов (остальные приходится компенсировать, включая стоимость товара/блюда), а роботы уже сегодня - 99.5%
Посмотрим на самых интересных игроков рынка:
- Zipline (дроны-доставщики самолетного типа) - 1.6 млн+ доставок, 100 млн+ автономных миль, доставка где-то в мире каждые 60 секунд, работа на 4 континентах
- Serve Robotics (тротуарные боты, спин-аут Postmates, публично торгуется, оценка ярд) - 1,000 роботов в 5 городах, 100k+ доставок, средняя дистанция около 1.3 мили
- Coco Robotics (Лос-Анджелес/Майами/Хельсинки, интеграции с DoorDash и Uber) - 500k+ доставок, план - 10,000+ роботов в 2026
- Starship - одна из первых компаний в индустрии, но работает только на кампусах, флот больше 3к роботов, 9 млн доставок за все время
- Wing - сеть дронов, больше 0.5 млн доставок сегодня
- Meituan - китайская сеть дронов, несколько сотен тысяч доставок в год
Глобально, этот рынок в 10+ миллионов курьеров будет заменен роботами везде, где это имеет экономический смысл, и базовые технологии для этого готовы. Сегодня это создает фантастические перспективы для фаундеров. И не только в области создания и operations роботов, но и отдельными компонентами рынка:
- компьютер-вижн (под "грязную реальность" - дождь, ночь, толпы, собаки, коляски, стройки, узкие тротуары, обоссаные лифты)
- датасеты для навигации (тротуары, съезды, лестницы, пандусы, проходы, ограничения по времени, динамические препятствия, боевые консьержки)
- indoor-навигация (лифты, моллы)
- teleop (пожалуй, самый большой рынок сегодня)
- fleet ops (диспетчеризация, мониторинг, SLA, анти-вандализм, удаленная диагностика, зарядка)
- построить конкретную delivery-вертикаль (фарма, почта, товары, одежда, бухло и наркотики)
FrodoBots, например, уже публикуют датасет около 2,000 часов данных с тротуарных роботов из 10+ городов. Я говорил с фаундером и они видят спрос на миллионы долларов на их данные. Для инвесторов тут понятная ставка на снижение стоимости (рынок winner-takes-city, а не winner-takes-all), для пользователей - дешевле и быстрее доставка. Многим курьерам придется искать другую работу, но шансы что эти изменения НЕ случатся я оцениваю как 0%.
По выходным стараюсь делать мини-рисерч по индустрии для инвестирования. Сегодня поделюсь про роботов-доставщиков. Гуманоиды сегодня переоценены (миллиарды долларов стоимость компаний, которые не генерируют выручки), плюс практические массовые гуманоиды это еще года 3. Роботы-доставщики уже работают и в ближайшее время автоматизируют миллионы позиций.
Рынок жирный. У Doordash в прошлом году было 2.58 млрд заказов и 8 млн людей-курьеров, которые заработали суммарно $18B - грубо выходит около $7 на одну доставку только в выплатах курьеру (и это при том, что базовая выплата у них начинается с $2-10+ за заказ). У Uber - 8.8 млн активных водителей и курьеров глобально. В Европе только Wolt - 260k курьеров, Deliveroo - 135k райдеров. Грубо, 30 млрд доставок еды в год, $2 за робо-доставку, $60B в год (против ~$250B/год которые тратят сегодня курьеров).
Если убрать человека из последней мили, математика резко меняется, к чему стремятся все маркетплейсы еды и доставки (фаундер Uber еще 10 лет сказал, что автономия это главный стратегический приоритет). Serve Robotics хочет довести стоимость доставки роботом до $1 на масштабе, Coco говорит про “меньше чем половину стоимости человека” на своих объемах, Robomart говорит про снижение до 70%. Практически это значит следующее - платформа/ресторан будут готовы платить роботам примерно $1-3 за дроп вместо ~$7-10 за человека, то есть экономия в 3-4 раза при нормальном покрытии по районам и стабильном ETA. Я видел отчет, что живые курьеры доставляют успешно 98.5% заказов (остальные приходится компенсировать, включая стоимость товара/блюда), а роботы уже сегодня - 99.5%
Посмотрим на самых интересных игроков рынка:
- Zipline (дроны-доставщики самолетного типа) - 1.6 млн+ доставок, 100 млн+ автономных миль, доставка где-то в мире каждые 60 секунд, работа на 4 континентах
- Serve Robotics (тротуарные боты, спин-аут Postmates, публично торгуется, оценка ярд) - 1,000 роботов в 5 городах, 100k+ доставок, средняя дистанция около 1.3 мили
- Coco Robotics (Лос-Анджелес/Майами/Хельсинки, интеграции с DoorDash и Uber) - 500k+ доставок, план - 10,000+ роботов в 2026
- Starship - одна из первых компаний в индустрии, но работает только на кампусах, флот больше 3к роботов, 9 млн доставок за все время
- Wing - сеть дронов, больше 0.5 млн доставок сегодня
- Meituan - китайская сеть дронов, несколько сотен тысяч доставок в год
Глобально, этот рынок в 10+ миллионов курьеров будет заменен роботами везде, где это имеет экономический смысл, и базовые технологии для этого готовы. Сегодня это создает фантастические перспективы для фаундеров. И не только в области создания и operations роботов, но и отдельными компонентами рынка:
- компьютер-вижн (под "грязную реальность" - дождь, ночь, толпы, собаки, коляски, стройки, узкие тротуары, обоссаные лифты)
- датасеты для навигации (тротуары, съезды, лестницы, пандусы, проходы, ограничения по времени, динамические препятствия, боевые консьержки)
- indoor-навигация (лифты, моллы)
- teleop (пожалуй, самый большой рынок сегодня)
- fleet ops (диспетчеризация, мониторинг, SLA, анти-вандализм, удаленная диагностика, зарядка)
- построить конкретную delivery-вертикаль (фарма, почта, товары, одежда, бухло и наркотики)
FrodoBots, например, уже публикуют датасет около 2,000 часов данных с тротуарных роботов из 10+ городов. Я говорил с фаундером и они видят спрос на миллионы долларов на их данные. Для инвесторов тут понятная ставка на снижение стоимости (рынок winner-takes-city, а не winner-takes-all), для пользователей - дешевле и быстрее доставка. Многим курьерам придется искать другую работу, но шансы что эти изменения НЕ случатся я оцениваю как 0%.
22❤110
Технологии не нужны ради самих технологий. Они нужны, чтобы улучшать жизнь людей. Поэтому паника в стиле "ИИ заменит сотни миллионов рабочих и это конец цивилизации" мне кажется бесполезным эмоционированием. Большая часть современной занятости уже сегодня не создает объективной ценности. Корпоративный middle-management, compliance ради галочек, презентации, которые никто не читает, внутренний PR и "синергия между департаментами" - все это существует не потому, что миру это нужно, а потому что так устроены организации и к этому привязаны KPI некоторых сотрудников.
Бюрократии и корпорации разрастаются, потому что статус измеряется людьми и процессами, а не результатом. Проще нанять еще одного координатора, чем починить систему. Проще создать отчет, чем принять решение. В итоге миллионы людей сами понимают, что их работа бессмысленна, и при этом не получают ни счастья, ни удовлетворения. Без этих критериев работу сложно назвать осмысленной деятельностью.
Система обязательного трудоустройства для всех - не фундаментальный закон природы. Это историческая (и ограниченная во времени) конструкция. В условиях автоматизации и резкого удешевления производства благ она становится все менее оправданной. Работа либо исчезнет, либо станет опциональной. И это не катастрофа, а логичный шаг вперед. Проблема не в том, что люди "останутся без работы". Проблема в том, что многие никогда не учились жить без внешнего начальника, расписания и инструкции.
Почему мы вообще считаем, что работа - это нечто неизбежное и необходимое? Нас к этому приучили. Государство, школа, университет, корпорации тренируют быть винтиком системы и отучают брать ответственность за свою жизнь. Проще сказать, что виноват начальник, государство или обстоятельства. Это психологически удобно, но биологически неестественно. По мере слома этой системы многие столкнутся с экзистенциальным вызовом. Кто-то выберет ответственность, кто-то убежит в рилсы, тиктоки и VR-MMORPG реальность. Эти изменения неизбежны и приведут к более счастливой и наполненной жизни для многих людей, но, как часто это бывает, через кризис и вызовы.
Бюрократии и корпорации разрастаются, потому что статус измеряется людьми и процессами, а не результатом. Проще нанять еще одного координатора, чем починить систему. Проще создать отчет, чем принять решение. В итоге миллионы людей сами понимают, что их работа бессмысленна, и при этом не получают ни счастья, ни удовлетворения. Без этих критериев работу сложно назвать осмысленной деятельностью.
Система обязательного трудоустройства для всех - не фундаментальный закон природы. Это историческая (и ограниченная во времени) конструкция. В условиях автоматизации и резкого удешевления производства благ она становится все менее оправданной. Работа либо исчезнет, либо станет опциональной. И это не катастрофа, а логичный шаг вперед. Проблема не в том, что люди "останутся без работы". Проблема в том, что многие никогда не учились жить без внешнего начальника, расписания и инструкции.
Почему мы вообще считаем, что работа - это нечто неизбежное и необходимое? Нас к этому приучили. Государство, школа, университет, корпорации тренируют быть винтиком системы и отучают брать ответственность за свою жизнь. Проще сказать, что виноват начальник, государство или обстоятельства. Это психологически удобно, но биологически неестественно. По мере слома этой системы многие столкнутся с экзистенциальным вызовом. Кто-то выберет ответственность, кто-то убежит в рилсы, тиктоки и VR-MMORPG реальность. Эти изменения неизбежны и приведут к более счастливой и наполненной жизни для многих людей, но, как часто это бывает, через кризис и вызовы.
12❤195
Одна из вещей, которую хорошо видно именно в декабре:
пока команды уже работают глобально, асинхронно и с AI, деньги всё ещё двигаются по банковским рельсам из прошлого десятилетия.
В конце года нужно одновременно закрыть выплаты, отчётность и документы сразу по нескольким странам. И если инфраструктура не готова, всё начинает тормозить именно здесь, а не в середине года.
Поэтому в предновогодний период проще всего тем компаниям, которые заранее автоматизировали выплаты – и оказались готовы.
Среди них – те, кто уже использует 4dev.com: Rocket Tech School, VOLNA, SKIPP, Inxy Payments, Awem Games и другие.
4dev.com – платформа для автоматизации выплат удалённым командам: один договор вместо десятков, выплаты в 150+ стран (включая СНГ) в один клик, авто-инвойсы, комиссия 3% и ниже, можно платить в крипте.
Запишитесь на бесплатное демо и заплатите команде без головной боли уже в январе.
#реклама
пока команды уже работают глобально, асинхронно и с AI, деньги всё ещё двигаются по банковским рельсам из прошлого десятилетия.
В конце года нужно одновременно закрыть выплаты, отчётность и документы сразу по нескольким странам. И если инфраструктура не готова, всё начинает тормозить именно здесь, а не в середине года.
Поэтому в предновогодний период проще всего тем компаниям, которые заранее автоматизировали выплаты – и оказались готовы.
Среди них – те, кто уже использует 4dev.com: Rocket Tech School, VOLNA, SKIPP, Inxy Payments, Awem Games и другие.
4dev.com – платформа для автоматизации выплат удалённым командам: один договор вместо десятков, выплаты в 150+ стран (включая СНГ) в один клик, авто-инвойсы, комиссия 3% и ниже, можно платить в крипте.
Запишитесь на бесплатное демо и заплатите команде без головной боли уже в январе.
#реклама
❤15
Далеко не всем очевидная мысль: чем менее "технологической" и "корпоративной" является индустрия, тем больнее для неё будет внедрение ИИ, и тем больше пользы и радости увидят клиенты.
Мы постоянно думаем про банки, ИТ-корпорации и государства, куда ИИ, безусловно, приходит, но у самих этих корпораций есть ресурсы и, часто, желание стараться реально упороться в этой трансформации, потому что иначе - смерть.
Если посмотреть на фото-салоны, риелторов, дропшиперов, ветеринарные клиники и другие «приземленные» сервисные бизнесы, становится видно главное - они живут на ручном труде, неструктурированных процессах и персональной инерции. Там нет ИТ-департаментов, нет команд лютых дата-сатанистов, нет roadmap’ов на 3 года. Есть WhatsApp, Excel, CRM десятилетней давности и куча человеческого шума между клиентом и результатом.
В этих индустриях автоматизация происходит не медленее, но значительно более сконцентрировано. Да, ИИ (пока что) не заменит сантехника и лошадиного доктора, но я вижу каждый день примеры автоматизации софта вокруг них: диспетчеризации, менеджмента, поддержки клиентов, продаж, бухгалтерии и любой другой функции.
Но ключевая разница в том, что, в отличии от банка и гугла, даже самой большой риэлторской конторой или сетью цветочных салонов владеет обычный предприниматель, который далек от линейной алгебры и RPO, который управляет бизнесом примерно одинаково последние 30+ лет и у которого нет шумно дышащего в лысину борда, и которому не задают подзаковыристых запросах о стратегическом конкурентном преимуществе ястребы из WSJ каждый квартал на собрании акционеров.
Самый сильный ИИ-удар будет не по Google и JPMorgan, а по сотням тысяч "нормальных" бизнесов, которые десятилетиями жили без технологического давления. Клиенты выиграют - быстрее, дешевле, прозрачнее. Предприниматели либо адаптируются, либо внезапно узнают, что их бизнес - это не уникальная экспертиза, а набор автоматизируемых функций. И времени на раскачку тут сильно меньше, чем кажется.
Я каждый общаюсь со стартапами, которые видят для себя огромный жирный рынок в возможности автоматизировать одну из таких старых и скучных индустрий. И видя их фокус и упорство, я уверен, у очень многих получится.
Мы постоянно думаем про банки, ИТ-корпорации и государства, куда ИИ, безусловно, приходит, но у самих этих корпораций есть ресурсы и, часто, желание стараться реально упороться в этой трансформации, потому что иначе - смерть.
Если посмотреть на фото-салоны, риелторов, дропшиперов, ветеринарные клиники и другие «приземленные» сервисные бизнесы, становится видно главное - они живут на ручном труде, неструктурированных процессах и персональной инерции. Там нет ИТ-департаментов, нет команд лютых дата-сатанистов, нет roadmap’ов на 3 года. Есть WhatsApp, Excel, CRM десятилетней давности и куча человеческого шума между клиентом и результатом.
В этих индустриях автоматизация происходит не медленее, но значительно более сконцентрировано. Да, ИИ (пока что) не заменит сантехника и лошадиного доктора, но я вижу каждый день примеры автоматизации софта вокруг них: диспетчеризации, менеджмента, поддержки клиентов, продаж, бухгалтерии и любой другой функции.
Но ключевая разница в том, что, в отличии от банка и гугла, даже самой большой риэлторской конторой или сетью цветочных салонов владеет обычный предприниматель, который далек от линейной алгебры и RPO, который управляет бизнесом примерно одинаково последние 30+ лет и у которого нет шумно дышащего в лысину борда, и которому не задают подзаковыристых запросах о стратегическом конкурентном преимуществе ястребы из WSJ каждый квартал на собрании акционеров.
Самый сильный ИИ-удар будет не по Google и JPMorgan, а по сотням тысяч "нормальных" бизнесов, которые десятилетиями жили без технологического давления. Клиенты выиграют - быстрее, дешевле, прозрачнее. Предприниматели либо адаптируются, либо внезапно узнают, что их бизнес - это не уникальная экспертиза, а набор автоматизируемых функций. И времени на раскачку тут сильно меньше, чем кажется.
Я каждый общаюсь со стартапами, которые видят для себя огромный жирный рынок в возможности автоматизировать одну из таких старых и скучных индустрий. И видя их фокус и упорство, я уверен, у очень многих получится.
6❤95
Провел больше 10 часов за последние 2 дня в CC. Вывод шокирует.
Если определением AGI считать
ИИ, который умеет выполнять любую удаленную работу на уровне среднего сотрудника,
то в любом практическом контексте claude code + Opus 4.5 это уже давно AGI.
Если определением AGI считать
ИИ, который умеет выполнять любую удаленную работу на уровне среднего сотрудника,
то в любом практическом контексте claude code + Opus 4.5 это уже давно AGI.
❤127
67% врачей использует ИИ в ежедневной работе, но при этом 81% говорят, что менеджент клиник решает какие инструменты внедрять без консультации с самими врачами
11❤45
Anthropic запустили ИИ-агента управлять реальным магазином
Они поставили вендинговый автомат в офисе и дали Claude полный контроль: закупки, ценообразование, работа с клиентами, расширение бизнеса. Первая фаза провалилась. Агент терял деньги, продавал вольфрамовые кубики себе в убыток, и однажды заявил, что он человек в синем пиджаке.
Вторая фаза — интереснее:
- апгрейд с Claude Sonnet 3.7 до 4.0/4.5
- дали CRM-систему и inventory management
- добавили веб-браузер для мониторинга цен
- создали второго агента, CEO по имени Seymour Cash
Бизнес начал приносить прибыль. Агент открыл три локации: Сан-Франциско, Нью-Йорк, Лондон. Но суть эксперимента была обнаружить провалы:
- Когда сотрудник предложил купить фьючерсы на лук, агенты согласились. Пока другой человек не напомнил про Onion Futures Act 1958 года - закон, запрещающий именно это :)
- Когда кто-то сообщил о краже, агент предложил нанять охранника за $10/час. В Калифорнии это ниже минимальной зарплаты.
- Когда в голосовании за имя CEO кто-то сказал "весь наш отдел голосовал за Big Mihir", агент без проверки назначил этого (левого) человека CEO.
Суть провалов в том, что агенты уж слишком пытаются помочь и услужить. Что не всегда лучшая стратегия в бизнесе.
Но это очень скоро решится, а вот идея что бизнес может с нуля создаваться и управляться софтом - с нами надолго. Сегодня агент нанимает человека, чтобы загрузить чипсы в аппарат, завтра будет API вызывать робота-доставщика.
Они поставили вендинговый автомат в офисе и дали Claude полный контроль: закупки, ценообразование, работа с клиентами, расширение бизнеса. Первая фаза провалилась. Агент терял деньги, продавал вольфрамовые кубики себе в убыток, и однажды заявил, что он человек в синем пиджаке.
Вторая фаза — интереснее:
- апгрейд с Claude Sonnet 3.7 до 4.0/4.5
- дали CRM-систему и inventory management
- добавили веб-браузер для мониторинга цен
- создали второго агента, CEO по имени Seymour Cash
Бизнес начал приносить прибыль. Агент открыл три локации: Сан-Франциско, Нью-Йорк, Лондон. Но суть эксперимента была обнаружить провалы:
- Когда сотрудник предложил купить фьючерсы на лук, агенты согласились. Пока другой человек не напомнил про Onion Futures Act 1958 года - закон, запрещающий именно это :)
- Когда кто-то сообщил о краже, агент предложил нанять охранника за $10/час. В Калифорнии это ниже минимальной зарплаты.
- Когда в голосовании за имя CEO кто-то сказал "весь наш отдел голосовал за Big Mihir", агент без проверки назначил этого (левого) человека CEO.
Суть провалов в том, что агенты уж слишком пытаются помочь и услужить. Что не всегда лучшая стратегия в бизнесе.
Но это очень скоро решится, а вот идея что бизнес может с нуля создаваться и управляться софтом - с нами надолго. Сегодня агент нанимает человека, чтобы загрузить чипсы в аппарат, завтра будет API вызывать робота-доставщика.
1❤104
Claude code появился всего 10 месяцев назад как внутренний инструмент Anthropic, но за это время стал одним из самых эффективных и популярных кодинг-агентов, а из кодинг-агента перерос в агента общего назначения: с ним можно автоматизировать почти всё, что можно делать на компьютере.
С 13 января стартует лаборатория по работе с Claude code. За 6 недель интенсива участники научася работать с одним из самых эффективных локальных ии-агентов для решения задач бизнеса (работа с текстами, офисными документами, презентациями), реализации рабочих прототипов интерфейсов и приложений и совместного мышления.
Мы научимся работать с Claude code в терминале и внутри Cursor/Windsurf/Zed и десктопного Клода, для работы с текстами и базами знаний, обработки данных и таблиц, подготовки презентаций, спецификаций и рабочих прототипов ии-продуктов — от идеи до прода.
Упакуем повторяющиеся операции в Claude Skills, подключим MCP-серверы, чтобы интегрировать сервисы вроде Notion, Google Drive или Firecrawl.
Пройдемся по всей функциональности Клод кода, разберем кейсы использования CC командами и компаниями — и не только техническими. Агента в работе уже используют продакты, проджекты, маркетологи, контент-мейкеры, писатели и даже юристы.
Мы будем собирать и публиковать прототипы ИИ-приложений в режиме вайбкодинга, разберем, как оптимизировать бюджеты на токены. Научимся делать сложный фронт и не ии-слоп дизайн при помощи superdesign, shadcn, tweakcn.
За 6 недель вы поймёте, что на практике могут агенты и LLM, выработаете привычку работать с ними, как с коллегами и сотрудниками.
Подробности, программа и описание лаборатории
Автор — Глеб Калинин (экс-AI Mindset, Ozon travel, Островок), автор канала Tool Using Ape, разработчик ии-продуктов.
#реклама
С 13 января стартует лаборатория по работе с Claude code. За 6 недель интенсива участники научася работать с одним из самых эффективных локальных ии-агентов для решения задач бизнеса (работа с текстами, офисными документами, презентациями), реализации рабочих прототипов интерфейсов и приложений и совместного мышления.
Мы научимся работать с Claude code в терминале и внутри Cursor/Windsurf/Zed и десктопного Клода, для работы с текстами и базами знаний, обработки данных и таблиц, подготовки презентаций, спецификаций и рабочих прототипов ии-продуктов — от идеи до прода.
Упакуем повторяющиеся операции в Claude Skills, подключим MCP-серверы, чтобы интегрировать сервисы вроде Notion, Google Drive или Firecrawl.
Пройдемся по всей функциональности Клод кода, разберем кейсы использования CC командами и компаниями — и не только техническими. Агента в работе уже используют продакты, проджекты, маркетологи, контент-мейкеры, писатели и даже юристы.
Мы будем собирать и публиковать прототипы ИИ-приложений в режиме вайбкодинга, разберем, как оптимизировать бюджеты на токены. Научимся делать сложный фронт и не ии-слоп дизайн при помощи superdesign, shadcn, tweakcn.
За 6 недель вы поймёте, что на практике могут агенты и LLM, выработаете привычку работать с ними, как с коллегами и сотрудниками.
Подробности, программа и описание лаборатории
Автор — Глеб Калинин (экс-AI Mindset, Ozon travel, Островок), автор канала Tool Using Ape, разработчик ии-продуктов.
#реклама
❤21
Недавно я разбирал рынок роботов-доставщиков — как в последней миле всё активнее появляются автоматизированные сценарии, где часть рутинной работы берёт на себя техника, а экономика делает такие модели всё более масштабируемыми. И как раз вышел новый YaC AI Edition от Яндекса: в этот раз в новом формате видеоподкаста, где они подводят итоги года в ИИ с фокусом на реальных применениях и возможностях для обычных пользователей, где нейросети переходят от разговоров к действиям в физическом мире.
Для меня это направление самое перспективное — когда ИИ получает тело и начинает работать в реальности, а не только в облаке. Яндекс здесь показывает несколько примеров, которые вписываются в ту же логику, о которой я писал.
Например, их роботы-доставщики четвертого поколения: полностью переработаны под массовое производство, с процессором, который позволяет запускать тяжелые модели прямо на борту, комбинацией датчиков и полной автономией в навигации по улицам. Сборка теперь конвейерная. Это поможет произвести 20 тысяч роверов, чтобы доставка осуществлялась в городах-миллионниках.
Плюс показали персональные ИИ-устройства — наушники Яндекс Дропс с Алиса AI внутри с функцией памяти, которые позволяют фиксировать мысли голосом на ходу, и ИИ-диктофон с Алисой Про, который расшифровывает встречи, запоминает контекст и структурирует записи. По сути, ИИ помогает сохранять и находить важное без лишнего внимания и переслушивания часов аудио.
Если вам, как и мне, интересна тема ИИ в физической оболочке, стоит посмотреть YaC целиком на странице, Кинопоиске, VK Видео и YouTube.
Для меня это направление самое перспективное — когда ИИ получает тело и начинает работать в реальности, а не только в облаке. Яндекс здесь показывает несколько примеров, которые вписываются в ту же логику, о которой я писал.
Например, их роботы-доставщики четвертого поколения: полностью переработаны под массовое производство, с процессором, который позволяет запускать тяжелые модели прямо на борту, комбинацией датчиков и полной автономией в навигации по улицам. Сборка теперь конвейерная. Это поможет произвести 20 тысяч роверов, чтобы доставка осуществлялась в городах-миллионниках.
Плюс показали персональные ИИ-устройства — наушники Яндекс Дропс с Алиса AI внутри с функцией памяти, которые позволяют фиксировать мысли голосом на ходу, и ИИ-диктофон с Алисой Про, который расшифровывает встречи, запоминает контекст и структурирует записи. По сути, ИИ помогает сохранять и находить важное без лишнего внимания и переслушивания часов аудио.
Если вам, как и мне, интересна тема ИИ в физической оболочке, стоит посмотреть YaC целиком на странице, Кинопоиске, VK Видео и YouTube.
YaC 2025 AI Edition
Большой разговор про искусственный интеллект в Яндексе и в жизни
❤42
Пока ИИ заменяет "простые" роли типа поддержки, дизайнеров и верстальщиков, тут появился новый бенчмарк, в котором ИИ модели должны автономно провести post-train (тренировку на специфическое поведение) других ИИ моделей. Пока что результаты хуже, чем у людей, но я даю максимум три месяца на сатурацию конкретного этого бенчмарка.
Шутка дня: все смешно, пока не появляется ИИ-бенчмарк по автономному выполнению именно твоей работы :)
Шутка дня: все смешно, пока не появляется ИИ-бенчмарк по автономному выполнению именно твоей работы :)
2❤96
Forwarded from Максим Спиридонов
Работа – это не фича, а временный баг цивилизации, который вот-вот пофиксят.
В новом выпуске подкаста “Визионеры” обсудили со Степаном Гершуни, инвестором в cyber.fund и автором телеграм-канала @cryptoEssay, будущее, очертания которого уже проступают на горизонте.
Есть немалая вероятность, что относительно скоро мы проснёмся в декорациях Древнего Рима. Только вместо рабов будут ИИ-агенты и роботы, которые возьмут на себя большую часть рабочих задач – писать код, засевать поля, строить дома… Как следствие, блага подешевеют до почти бесплатных.
И тогда главным вопросом для скучающего человечества может стать: чем же, сука, себя занять?
Полный выпуск уже на YouTube.
В новом выпуске подкаста “Визионеры” обсудили со Степаном Гершуни, инвестором в cyber.fund и автором телеграм-канала @cryptoEssay, будущее, очертания которого уже проступают на горизонте.
Есть немалая вероятность, что относительно скоро мы проснёмся в декорациях Древнего Рима. Только вместо рабов будут ИИ-агенты и роботы, которые возьмут на себя большую часть рабочих задач – писать код, засевать поля, строить дома… Как следствие, блага подешевеют до почти бесплатных.
И тогда главным вопросом для скучающего человечества может стать: чем же, сука, себя занять?
Полный выпуск уже на YouTube.
11❤67
Что делать, чему учиться, чего бояться и чему радоваться в век ИИ?
Записали с Максимом подкаст на тему того какие варианты будущего открывает для нас развитие ИИ, роботики, крипты и других технологий.
Я кайфанул от беседы, а, как показывает практика, это всегда залог хорошего контента :)
Записали с Максимом подкаст на тему того какие варианты будущего открывает для нас развитие ИИ, роботики, крипты и других технологий.
Я кайфанул от беседы, а, как показывает практика, это всегда залог хорошего контента :)
5❤61
Создатель одного из самых популярных тестов AGI для ИИ в 2022 и 2023 годах говорил публично, что тест вряд ли будет пройден в течении многих лет. В декабре 2024 модель OpenAI o3 показала выше 85%, что превосходит средний результат людей.
После этого был запущен куда более сложный текст ARC-AGI-2, а сегодня вот официально опубликовано решение Poetiq (опенсорсная обвязка вокруг LLM) с использованием GPT-5.2, которое показало 75% в челлендже. Они использовали модель в режиме мега-пупер размышлений (читай: длина CoT), но как видно на графике это меньше $10 на задачу.
Не прошло и года, а очередной бенчмарк AGI уже не торт. Понятно, что goalpost продолжит двигаться, но вот посмотреть промты и логику работы Poetiq я очень рекомендую.
Это не совсем «один промпт = один ответ», а мета-система, которая показывает LLM несколько пар вход-выход, просит придумать правило и часто сразу написать Python-код, затем сама запускает этот код на тренировочных примерах, смотрит где не совпало, возвращает фидбек модели и заставляет исправлять (иногда меняя стратегию или даже выбирая другую модель для следующего шага). Фактически, это аудирующая сама себя система, которая обучается вне LLM и использует опыт решения для новых задач.
После этого был запущен куда более сложный текст ARC-AGI-2, а сегодня вот официально опубликовано решение Poetiq (опенсорсная обвязка вокруг LLM) с использованием GPT-5.2, которое показало 75% в челлендже. Они использовали модель в режиме мега-пупер размышлений (читай: длина CoT), но как видно на графике это меньше $10 на задачу.
Не прошло и года, а очередной бенчмарк AGI уже не торт. Понятно, что goalpost продолжит двигаться, но вот посмотреть промты и логику работы Poetiq я очень рекомендую.
Это не совсем «один промпт = один ответ», а мета-система, которая показывает LLM несколько пар вход-выход, просит придумать правило и часто сразу написать Python-код, затем сама запускает этот код на тренировочных примерах, смотрит где не совпало, возвращает фидбек модели и заставляет исправлять (иногда меняя стратегию или даже выбирая другую модель для следующего шага). Фактически, это аудирующая сама себя система, которая обучается вне LLM и использует опыт решения для новых задач.
2❤117