Про релиз Genie-3

Genie-3 - новая модель для симуляции физического мира. Модель по промпту генерирует видеопоток вплоть до нескольких минут в разрешении 720p и дает возможность управлять и взаимодействовать с ним. Это похоже на игровой движок, где пользователь не только описывает видео (как в Veo3), но также может взаимодействовать с созданным по описанию “миром”. Если в игровых движках объекты и физика “захардкожены”, то здесь они описываются нейросетью. Это означает что результаты работы имеют стохастическую природу и могут появляться различные “артефакты”. Больше примеров на сайте Гугла.

Помимо улучшения качества и детализации графики, у Genie-3 появилась способность запоминать результаты взаимодействия пользователя.

Релиз представляет интерес сразу по трем причинам:
1️⃣Семейство Genie моделей может быть следующим уровнем в индустрии игр и развлечений, дающем безграничные возможности для фантазии пользователей.
2️⃣Genie модели могут вдохнуть новую жизнь в медленно развивающиеся VR технологии.
3️⃣Самое интересное для меня: данный тип моделей, по моему личному мнению, может потенциально повлиять на исследования и развитие как существующих, так и новых теорий в космологии. Если экстраполировать прогресс на много поколений моделей вперед - космология может перейти из теоретической физики в экспериментальную.

Для обычных пользователей доступа к модели пока нет.

Подписаться

Давно ничего не писал, сначала был в отпуске, а в сентябре было много профессиональных и личных событий:
➖ушел из домена, в котором работал 9 лет, и возглавил новую команду AI for Tech,
➖выступил на AIAI Berlin Chief of AI Conference с темой «The future of Software Engineering». Главный личный инсайт: на аудиторию из 200+ руководителей нашелся только один, кто не заметил положительных изменений в разработке с внедрением AI-инструментов,
➖сегодня дедлайн по подаче научных статей на ревью на конференцию ICLR - первые публичные результаты нашей небольшой AI лабы, которую я стартовал год назад,
➖завтра выступаю на TechEx AI & Big Data Expo, если вы тоже на конференции - пишите, пересечемся,
➖в октябре планируются другие конференции с моим участием, про которые напишу отдельно.

Скоро вернусь к регулярному ритму постов.

Конференция по использованию AI в разработке

Знакомые ребята позвали выступить на конференции про AI-разработку. Без воды и булшита. Только личный опыт от техлидов, руководителей разработки и CTO. Уверен, многих из спикеров вы как и я читаете в Телеграм.

В программе 6 докладов про эффективное использование AI инструментов в разработке для разного уровня подготовки от начинающих инженеров до авторов собственных тулов, от индивидуальных контрибьюторов до руководителей команд и департаментов. Сам планирую послушать все выступления - хорошо, что будет запись.

Дата: 14 октября, 14:00 (мск)

Посмотреть детали и зарегистрироваться

Влияние AI инструментов на рынок разработки

Существует множество различных сценариев как AI coding ассистенты изменят рынок разработки через 5 лет, но я бы выделил следующие:
1️⃣ Ничего не изменится. AI инструменты не окажут значительного влияния на рынок разработки.
2️⃣ AI - всего лишь новый инструмент разработчика, как IDE или новый язык программирования. Эффективность труда повысится, но рынок разработки существенно не изменится.
3️⃣ AI совершит революцию и рынку больше не нужно будет столько разработчиков.
4️⃣ AI совершит революцию, но рынку может понадобится еще больше разработчиков, потому что ранее нерентабельные проекты станут рентабельными. Роль разработчика и скиллсет существенно изменятся.

Изменения будут не однородными и зависят как минимум от следующих факторов:
- Опыт разработчика
- Корпорация vs стартап
- Frontend vs Backend vs Mobile vs DS & ML vs Management
- Регион и зарплата
- Готовность адаптироваться к новым инструментам и процессам

Я не умею предсказывать будущее и текущих данных недостаточно, чтобы однозначно сказать по какому сценарию будет развиваться рынок разработки, но я пристально слежу за количеством сокращений, активностью найма, трудозатратами на поиск новой работы и изменениями в зарплатах.

PS: На недавней онлайн-конференции мы обсудили тему детальнее. Вчера выложили записи, бесплатный доступ можно получить на сайте ai-dev.live.

Подписаться

Протестировал AI браузеры Comet (от Perplexity) и Atlas (от OpenAI)

Есть два режима:
⁃ Обычный браузер с чатбот функционалом. Как будто у тебя всегда открытка вкладка справа с Perplexity / ChatGPT.
⁃ Агентский режим (на фото снизу), имитирующий работу пользователя (может заполнять формы, искать информацию, переходить по ссылкам и кликать на кнопки, отдельно можно разрешить или запретить авторизоваться на сайтах)

Краткое сравнение:
⁃ Движок: у обоих Chromium.
⁃ Платформы: у Comet - Windows & macOS, Atlas - только macOS
⁃ Цена: чатбот функционал - бесплатно, агентский режим входит в платную подписку Perplexity Pro или ChatGPT Plus соответственно.

У AI браузеров выявлены уязвимости к промпт-инъекциям, поэтому делиться платежными данными или авторизоваться в основных аккаунтах я бы не стал.

Результаты моих экспериментов:
Оказалось, у меня не так много сценариев использования браузера, которые можно автоматизировать. Из самого очевидного я придумал протестировать на поиске отелей и билетов, поиске интересных твитов или статей про AI. Ни в одном из сценариев использование AI браузера не дало ускорения, но это определенно было весело. Из этих двух браузеров мне показалось, что Comet справляется с задачами чуть-чуть лучше, но это субъективно.

Выводы: браузерами по умолчанию я их точно не сделаю, но буду экспериментировать дальше.

Подписаться

Вайб-кодинг и AI инструменты все еще относительно плохо (прирост производительности измеряется в процентах, а не в разах) работают в крупных компаниях. Решил немного структурировать причины этого.

1⃣ В энтерпрайзе повышенные требования к качеству кода, стабильности приложений, безопасности и приватности данных.

2⃣ В крупных компаниях часто встречаются гигантские кодовые базы, которые не влезают в контекст и на которых инструменты не обучены. Ситуация осложняется частым наличием legacy стека технологий.

3⃣ Существующие AI coding ассистенты заточены под прототипирование и MVP.

4⃣ Написание кода в крупных компаниях редко бывает bottleneck: чаще все упирается в сбор требований, согласование изменений с другими командами и верификации изменений.

5⃣ Административно-бюрократический, компании не хотят рисковать, потому что тяжело объективно померить эффект от внедрения AI. Существующие процессы не адаптированы под увеличение числа изменений в разы.

6⃣ Человеческий фактор - люди в энтерпрайзе меньше привыкли рисковать и часто предпочитают уже устоявшиеся в компании технологии.

Причины 1-3 могут и, вероятно, будут решены AI компаниями, разрабатывающими новые версии IDE, CLI и сервисов. Уже сейчас видно смещение фокуса крупных игроков (Microsoft, Anthropic, Devin & Windsurf, Cursor) на enterprise-ready решения.

Причины 4-6 каждой компании придется решать самостоятельно и от того как успешно она с этим справиться будет зависеть ее будущее.

Подписаться

Пока все пишут про релиз Gemini 3 и новую Antigravity IDE от Google, я решил написать про NotebookLM, которым периодически пользуюсь уже довольно давно. Триггером для новой волны интереса стал пост Игоря про новые фичи в NotebookLM: deep research и генерация видео.

NotebookLM - это AI сервис от Google, который на основе загруженных вами документов и видео помогает быстро получать ответы, конспекты и объяснения по вашим материалам. Мой самый популярный use case - это краткий пересказ Youtube видео. Еще я пытался генерировать подкасты по статьям (на русском тоже работает), но в итоге не зашло.

Сейчас я работаю над статьей про метрики внедрения AI ассистентов, пишу по-старинке “из головы”. Решил попробовать потестировать NotebookLM на задачи анализа уже опубликованных материалов. Если коротко, то ничего нового я к сожалению не узнал, но по менее профильной теме было бы точно интересно. Уровень качества материалов - студенческая курсовая. Много теории, неплохая работа с источниками и их суммаризация, но отсутствует новизна и небольшая глубина анализа. Для погружения в абсолютно новую тему - точно рекомендую, может быстро ускорить процесс обучения.

Приложил полностью автоматически сгенерированное видео по теме метрик внедрения AI. Весь промпт был в одно предложение.

Еще хочу порекомендовать канал Игоря Tips AI | IT & AI. Сам давно его читаю и постоянно узнаю оттуда новые прикольные штуки.

Подписаться

Метрики внедрения AI coding инструментов в компаниях

В комментах к одному из прошлых постов спросили про метрики внедрения AI coding инструментов. Решил написать свою точку зрения.

Мерить эффективность работы программистов готовыми метриками - очень сложно. А эффект от внедрения AI coding инструментов - еще сложнее:

1⃣ бизнесу важны деньги - сэкономленные или заработанные. Но связь между кодом и финансовым результатом появляется только через месяцы или годы, поэтому нужно использовать прокси-метрики.

2⃣ нормальных метрик на уровне одного разработчика практически нет. Данные шумные, люди хачат KPI, а сами измерения меняют поведение.

3⃣ популярные показатели вроде LoC, числа коммитов, пулл-реквестов, закрытых задач, субъективных оценок ускорения очень часто не репрезентативны. Также как и количество принятых изменений от AI coding агентов.

4⃣ черри-пикинг отдельных удачных кейсов (например миграция с legacy на новый тех стек) может показывать крутые отдельно взятые бизнес-результаты, но не всегда масштабируется на всю организацию.

Я считаю, что важнее мерить импакт на уровне команды или бизнеса-юнита:

1⃣ time to market для фичей (время от попадания в бэклог до прода);

2⃣ размер и количество заделиверенных изменений (проще если есть стори-пойнты или другой способ оценки размера ченжей);

3⃣ change failure rate (процент релизов с откатом или инцидентом);

4⃣ количество post release багов.

Именно эти 4 метрики в совокупности являются взаимодополняемыми и сбалансированными. Плюс полезно мерить уровень удовлетворенности разработчиков AI тулами (NPS), но это вторичный показатель, влияющий лишь на выбор инструментов.

Подписаться

Активно ищу талантливого и энергичного фулстек founding engineer с потенциалом на кофаундера для совместной работы над 2pr.io, AI-агентом для контента в LinkedIn.

Текущий founding engineer вынужден уйти по личным причинам, но будет доступен для комфортной передачи продукта.

Я не ищу простого сотрудника. Ищу второго пилота или даже кофаундера.

Описание роли здесь

Просьба внимательно прочесть описание и если всё нравится, присылай сразу CV и/или LinkedIn в ТГ в личку @imidov

Если вы читаете Колю или Тимура, то вы вероятно уже знаете что мы решили устроить опрос про использование AI в разработке наподобие внутренних опросов, которые недавно опубликовал Anthropic.

Мы хотим узнать про подходы и инструменты которые дали наибольший прирост производительности или наоборот не оправдали ожиданий. Это краудсорсинг и всем кто примет в нем участие мы пришлем все анонимизированные ответы на опросы.

Разумеется, своими выводами и самым интересным я поделюсь в канале, но посмотреть на сырые данные тоже очень ценно, потому что вы сможете выцепить кейсы релевантные именно вам. У нас уже больше 70 интересных ответов, пройти опрос можно здесь.

PS: если поделитесь публично в канале с 100+ подписчиками мы добавим вас на страницу результатов.

@max_about_ai

Октябрьский опыт соорганизации конференции на 3000 человек мне понравился и я решил поучаствовать в создании новой онлайн-конфы: ИИтоги25.

Мы расскажем про итоги года в AI:
- какие новые полезные ИИ продукты и сервисы были выпущены,
- что нового в ML science в этом году,
- как поменялся подход к AI engineering в 2025 году,
- революционные изменения в разработке, которые случились за прошедший год,
- как сейчас эффективно разрабатывать и внедрять приложения с LLM под капотом,
- взгляд на ИИ со стороны бизнеса.

Участие - бесплатное (при подписке на каналы спикеров).

Дата: 23 декабря с 14 до 18:30 (мск), все зарегистрировавшиеся получат записи

Посмотреть детали и зарегистрироваться

@max_about_ai