Владилен: IT в эпоху AI
前往频道在 Telegram
Пишу о том, как AI меняет работу, продукты и жизнь разработчиков. Тестирую инструменты, строю свои системы и делюсь тем, что действительно работает. Владилен Минин Реклама: @vlad_0045 AI-проект: @vladilen_ai РКН: http://bit.ly/4epHOdZ
显示更多📈 Telegram 频道 Владилен: IT в эпоху AI 的分析概览
频道 Владилен: IT в эпоху AI (@vladm) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 39 317 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 3 303，并在 俄罗斯 地区排名第 16 056 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 39 317 名订阅者。
根据 17 九月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -268，过去 24 小时变化为 -3，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 21.43%。内容发布后 24 小时内通常能获得 10.83% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 8 426 次浏览，首日通常累积 4 257 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 49。
- 主题关注点： 内容集中在 программирование, контекст, claude, llm, mcp 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Пишу о том, как AI меняет работу, продукты и жизнь разработчиков. Тестирую инструменты, строю свои системы и делюсь тем, что действительно работает.
Владилен Минин
Реклама: @vlad_0045
AI-проект: @vladilen_ai
РКН: http://bit.ly/4epHOdZ”
凭借高频更新（最新数据采集于 18 九月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
39 317
订阅者
-324 小时
-497 天
-26830 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
九月 '26
九月 '26
+96
在3个频道中
八月 '26
+225
在2个频道中
Get PRO
七月 '26
+1 117
在11个频道中
Get PRO
六月 '26
+181
在3个频道中
Get PRO
五月 '26
+639
在5个频道中
Get PRO
四月 '26
+333
在3个频道中
Get PRO
三月 '26
+945
在3个频道中
Get PRO
二月 '26
+473
在4个频道中
Get PRO
一月 '26
+342
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+453
在2个频道中
Get PRO
十一月 '25
+515
在4个频道中
Get PRO
十月 '25
+298
在4个频道中
Get PRO
九月 '25
+145
在2个频道中
Get PRO
八月 '25
+190
在7个频道中
Get PRO
七月 '25
+197
在6个频道中
Get PRO
六月 '25
+150
在3个频道中
Get PRO
五月 '25
+199
在3个频道中
Get PRO
四月 '25
+221
在1个频道中
Get PRO
三月 '25
+245
在4个频道中
Get PRO
二月 '25
+344
在2个频道中
Get PRO
一月 '25
+209
在3个频道中
Get PRO
十二月 '24
+277
在6个频道中
Get PRO
十一月 '24
+764
在5个频道中
Get PRO
十月 '24
+459
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+462
在1个频道中
Get PRO
八月 '24
+449
在4个频道中
Get PRO
七月 '24
+408
在7个频道中
Get PRO
六月 '24
+145
在1个频道中
Get PRO
五月 '24
+93
在2个频道中
Get PRO
四月 '24
+137
在1个频道中
Get PRO
三月 '24
+197
在5个频道中
Get PRO
二月 '24
+148
在3个频道中
Get PRO
一月 '24
+82
在2个频道中
Get PRO
十二月 '23
+21 878
在61个频道中
Get PRO
十一月 '23
+335
在1个频道中
Get PRO
十月 '23
+387
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+304
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+566
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+525
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+540
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+755
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+826
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+842
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+885
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+2 127
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+1 029
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+617
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+780
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+768
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+617
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+663
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+986
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+1 190
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+1 740
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+8 593
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+763
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+1 303
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+1 212
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+1 883
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+1 629
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+2 616
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+1 958
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+1 264
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+1 593
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+1 982
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+1 452
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+24 498
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 18 九月 | +8 | |||
| 17 九月 | +9 | |||
| 16 九月 | +6 | |||
| 15 九月 | +2 | |||
| 14 九月 | +8 | |||
| 13 九月 | +12 | |||
| 12 九月 | +1 | |||
| 11 九月 | +9 | |||
| 10 九月 | +2 | |||
| 09 九月 | +6 | |||
| 08 九月 | +3 | |||
| 07 九月 | +3 | |||
| 06 九月 | +3 | |||
| 05 九月 | +5 | |||
| 04 九月 | +3 | |||
| 03 九月 | +7 | |||
| 02 九月 | +7 | |||
| 01 九月 | +2 |
频道帖子
💸Как платить за Spotify, Cursor, ChatGPT и другие любимые подписки?…
Если ты читаешь это, скорее всего, у тебя уже была проблема: надо оплатить подписку или купить иностранный софт, а российскую карту не принимают.
Mirocard решает это за пару минут:
Это сервис, где можно выпустить виртуальную карту, пополнив баланс рублями через СБП, и платить за💳
- Midjourney
- ChatGPT
- Figma
- ElevenLabs
- Claude
- Netflix
- Spotify
И еще сотни подписок...
Оформление из любой точки мира за пару кликов!👁
ОТКРЫТЬ КАРТУ
| 2 |  Claude Code — полный курс. От первого промпта до субагентов и скиллов
Дамы и господа, делюсь следующим полезным видео для вас.
Технология в представлении не нуждается. Если вы хотели не освоить — даю отличный повод.
Внутри: установка и режимы работы, plan mode, CLAUDE.md и spec.md, контроль изменений через git diff, sandbox и rewind, MCP-серверы, субагенты, скиллы и бонус — запуск Claude Code на локальной модели через Ollama.
Смотреть на YouTube
А так же скромный анонс нового полезного тренинга в честь моего ДР:
🚀 Соберите и опубликуйте свой 3D-лендинг с AI-агентом — от настройки контекста и инструментов до готовой публичной ссылки. Практикум «3D Agent»: 7 уроков, ~2 часа практики — 1 490 ₽ | 5 041 |
| 3 |  Муха научилась программировать
Ту самую муху в симуляции научили программировать. Она смогла используя только свои мозги разворачивать бд в supabase
Вайбкодеры начали напрягаться, ai engineers дышат спокойно — их не заменят 🤜 | 5 638 |
| 4 |  Новая обложка Time
Классный нарратив, про текущий "мега хайп" опасности.
В целом, если задуматься, то все это отличная маркетинг стратегия для получения новых ресурсов. И Дарио и Альтману очень выгодно разгонять историю про невероятно умную новую модель для... привлечения инвестиций на новый компьют.
Оставлял свой комментарий на тему решения задач тысячелетия тут: https://tass.ru/obschestvo/28111815 | 5 490 |
| 5 |  Claude Code, Codex и Cursor в одном окне — это Orca
Я вам обещал гайд по Orca – велком! Топ редактор нового поколения для мульти-агенской разработки.
Внутри: worktree под каждую задачу, 20+ агентов в одном окне, встроенный браузер с аннотацией элементов, гит-интеграция, оркестрация субагентов и мобильное приложение для управления сессиями с телефона.
Программа бесплатная и работает со всеми агентами.
Гоу смотреть:
Смотреть на Youtube
P.S. У меня до конца сентября для вас куча полезного контента, рекомендую внимательно следить за обновлениями! | 5 621 |
| 6 |  Почему я слежу за Agentic OS
Обратите внимание, сколько всего сейчас строится вокруг агентов. Компании собирают свои харнесы: подключают модели к инструментам, настраивают контекст, память и проверки. И нужно, чтобы всё это работало на реальных задачах.
Мне эта тема очень близка. Сам сейчас создаю образовательную программу про агентные системы. По мне, разбираться в том, как они устроены, уже становится базой для работы с ИИшкой, соответственно, очень интересно смотреть, как к этой задаче подходят другие команды.
24 сентября Yandex Cloud проведёт Yandex Scale 2026 в Москве и онлайн. В AI-треке будут говорить про Agentic OS, развитие платформ для создания агентов и рынок GenAI. Вот на эту часть программы я бы обратил внимание в первую очередь.
Будут и воркшопы. Покажут, как собрать своего кодинг-агента для анализа данных на базе Yandex AI Studio. Можно будет собрать агента без кода и опубликовать в приложении, которым пользуются клиенты или сотрудники.
Ещё разберут, как Нейроаналитик в DataLens анализирует дашборды и подключается к внешним LLM через MCP.
Отдельно покажут как собирать и в каких бизнес-сценариях использовать голосовых агентов с подключением к телефонии.
Офлайн я вообще ценю за возможность поговорить с практиками. Узнать, что они уже делают с ИИ, где набили шишки и какие подходы можно забрать себе. Сфера новая, все многое пробуют на ходу, и такая насмотренность очень помогает.
На Scale ожидают больше 2000 участников. Для знакомств будет бот-мэтчер, который подбирает интересных собеседников. Свой Tinder для инженеров)
Кроме AI, в программе Data, Security и Hybrid Infrastructure & DevOps. А для тех, кто хочет покопаться глубже, будет отдельный технологический трек DeepTech, он пройдёт только онлайн.
Участие бесплатное. Полная программа и регистрация на сайте. | 5 336 |
| 7 |  В связи выхода нового IPhone | 6 483 |
| 8 |  Как ИИ вообще может нас всех убить?
Вот сидит нейронка на сервере. Пишет тебе код, иногда помогает с рецептами пельменей. Как мы отсюда приходим к уничтожению человечества?
Я решил разобрать, что имеют в виду исследователи на этот счет.
Сперва вспомним про взлом. В июле агенты OpenAI во время тестирования обошли ограничения, нашли способ общаться друг с другом и взломали часть инфраструктуры Hugging Face. Они решали свои задачи и залезли в чужие системы без инструкций на это. Подробное описание есть в отчёте самой OpenAI.
И тут нужно понять как обычная задача привела к таким действиям.
Мы все чаще даем ИИ цель и возможность самому решать, как ее достичь. Писать код, запускать программы, обращаться к сервисам. ИИ делает шаг, смотрит на результат, делает следующий. Мы уже не сидим и апрувим каждый его шаг.
Теперь представьте, что система хорошо научилась добиваться результата, а соблюдать ограничения – недостаточно хорошо.
Если сильно упростить, то ИИ думает так:
"Для задачи нужны ресурсы. Чтобы получить ресурсы, надо обойти ограничения. А если меня выключат, я вообще ничего не закончу".
В этой логике люди, которые пытаются её остановить, становятся препятствием. Для такого поведения системе даже не обязательно обладать сознанием.
А теперь про самоулучшение систем. То, что сейчас развивают в моделях.
Люди поручают ИИ написать приложение, или, например, разобраться с математической задачей. А можем поручить придумать, как сделать следующий ИИ сильнее.
ИИ предлагает улучшения, пишет код, проводит эксперименты, тестируя гипотезы десятками тысяч роев мощных агентов. Получается более способная модель. Её тоже подключают к исследованиям, и она помогает создать следующую.
Если каждый такой цикл ускоряет следующий, развитие может резко разогнаться. Это и называют "интеллектуальным взрывом".
Безусловно, одной команды "стань умнее" мало. Нужны вычисления, удачные гипотезы и эксперименты. Но автоматизацией исследований уже занимаются. А 8 сентября OpenAI заявила о решении задачи Навье–Стокса системой агентов, работу которых организовали люди.
И вот чего опасаются: появится система, которая планирует и действует значительно лучше нас, а надёжно контролировать её мы к этому моменту не научимся.
Теперь про то, как ИИ дотянется до людей физически
Через инфраструктуру, оборудование и самих людей. Электричество, связь, логистика, производство – программное обеспечение везде связано с реальным миром. Вспомните, сколько всего перестаёт работать, когда в городе надолго пропадает свет.
В самых худших сценариях исследователи обсуждают и биологическое оружие, способное вызвать глобальную пандемию. Здесь нужны физические ресурсы и доступ к ним: из одного текста в чате катастрофа не появляется.
А просто выключить модель становится сложнее, если система успела запустить свои копии на других серверах и противодействует попыткам её остановить.
Важный момент: между взломом сервера и гибелью человечества огромная дистанция. Никто не доказал, что мы ее обязательно пройдем. Но такие риски есть и люди обязаны о них задумываться и ставить защиты заранее.
Мы хотим, чтобы ИИ самостоятельно решал все более сложные задачи. Даем ему для этого больше доступа, ресурсов и свободы действий. А последствия того, что он выберет опасный способ решения, растут вместе с его возможностями.
Было бы здоров, чтобы ИИ оставался крутым инструментом усиления. И чтобы с контролем мы разобрались раньше, чем построим систему, которую уже не получится остановить.
P.S. На фото слева тот самый Джейкоб Коксон, который уволился из антропик из-за угроз безопасности. А справа ДиКаприо из фильма "Не смотрите наверх", где он пытается предупредить человечество о приближающейся катастрофе, но ему никто не верит. | 7 935 |
| 9 |  +4Любимый мем недели
Мозг мухи перенесли в симуляция и теперь делают с ней всякое..
Например, научили играть в beat sabers, собирать кубик Рубика, водить машину и даже заниматься трейдингом.
Невольно заставляет задуматься и про нашу реальность — не делаем ли мы какие странные вещи, просто потому что кто-то проводит эксперимент 👻 | 7 369 |
| 10 |  Безумие, но в сети слухи, что вслед за Навье–Стоксом ИИ мог решить ещё одну задачу тысячелетия. А возможно, и две.
Речь про гипотезу Ходжа и гипотезу Берча–Свиннертона–Дайера (BSD).
Первую связывают с OpenAI, вторую с Anthropic.
Сразу оговорюсь: официальных подтверждений пока нет. По BSD я вообще не нашёл нормального первоисточника, который связывал бы решение с Anthropic. Так что пока это прям слух-слух.
С Ходжем кое-что есть.
После публикации по Навье–Стоксу OpenAI рассказала, что 1 сентября запустила новую внутреннюю модель сразу на всех открытых задачах тысячелетия. Когда агенты получили перспективные результаты по уравнениям Эйлера, ресурсы с остальных задач перебросили на Навье–Стокса.
Получается, Ходжа, BSD и остальные они тоже пробовали решать.
Что там получилось, пока не рассказали. Но есть слух, что у OpenAI может быть готово решение гипотезы Ходжа.
New York Times пишет про прорыв с Навье–Стоксом и про то, как ИИ начинает менять высшую математику.
Если слух подтвердится, у OpenAI будут заявленные решения двух из шести задач, которые оставались нерешёнными после Перельмана.
А если подтвердится ещё и BSD…
Тогда за несколько недель ИИ мог закрыть три задачи из списка, в котором человечество за предыдущие 26 лет закрыло одну. | 7 399 |
| 11 |  ⌨ Как встроить ИИ-агентов в работу команды — и управлять ими в одной системе?
Вы уже умеете писать запросы нейросетям: просите написать текст, проанализировать данные, разобраться в документе. Но что, если пойти дальше — и превратить ИИ из инструмента, который помогает по запросу, в полноценного участника команды?
Такому "сотруднику" можно поставить задачу, передать контекст, дать доступ к нужным инструментам — и получить готовый результат, не контролируя каждый его шаг.
На вебинаре покажем, как встроить ИИ-агентов в рабочие процессы компании без потери контроля и как мы уже используем такой подход внутри TeamStorm.
⌨ Покажем на практике:
— как ставить ИИ-агентам задачи и передавать им контекст;
— как распределять работу между людьми и агентами;
— как контролировать выполнение задач и результаты без ручного контроля каждого шага;
— как мы уже используем агентов в рабочих процессах TeamStorm.
📅 Дата: 17.09
⏰ 16:00 (мск)
💻 Онлайн
⏱️ Длительность: 45мин
👉 Зарегистрироваться: https://clck.ru/3VjK4y
Или зарегистрироваться через Telegram-бота: https://clck.ru/3VjKbZ | 6 526 |
| 12 |  Шанс уничтожения человечества – 10% до конца десятилетия
В твиттере завирусился на 50+млн просмотров твит от бывшего сотрудника антропик. Он написал твит в день увольнения.
Он до этого работал и в OpenAI и в Anthropic, занимаясь предобучением моделей.
Уволился из клода по причине того, что они развивают модели, которые становятся слишком опасные и неконтролируемые. Мы уже получаем рабочие самообучающиеся модели, которые близки к AGI. Они уже скрывают ход своих мыслей.
И что Антропик, что ОпенАИ не останавливаются, не контролируют поведение моделей. Руководители прекрасно понимают риски, но публично очень обтекаемо про это говорят, дабы не вызывать панику. Хотя в кулуарах высказывают тревогу. Вот только остановиться не могут, потому что "а другие то не остановятся, а значит мы должны быть первые". Вот и получается такая самозаворачивающаяся мертвая петля.
Твит зарепостил действующий лид по науке из команды антропиков и подтвердил, что это не выдумки и риски есть. По его личной оценке – 10% до конца текущего десятилетия.
Вместе ждем прекрасного 2027.
https://x.com/hilbertspaess/status/2097476196791709843?s=20 | 9 092 |
| 13 | Вокруг OpenAI разразился скандал
Компания заявила, что её модель решила одну из задач тысячелетия. Но теперь спорят: а не "позаимствовала" ли компания это решение.
Речь про задачу существования и гладкости решений уравнений Навье-Стокса. Почти 90 лет никто не мог доказать. За решение дают миллион долларов.
OpenAI взяла свою внутреннюю модель, которая, как они говорят, сильно мощнее GPT-6 Astra и запустила рой примерно из 10 000 агентов, которые работали 88 часов. СОтни транзакций между агентами. Потом ещё 17 часов проверяли доказательства в Lean.
Все бы ок, AGI достигнут, но есть нюансы.
Почти год над этой задачей работали математики Тристан Бакмастер и Левент Алпеге. Они решали близкую проблему для уравнений Эйлера и в процессе загружали свои решения в Codex.
Когда OpenAI показала результат, оказалось, что модель использовала похожее направление для решения задачи.
И версия обвинения, если совсем грубо, звучит так: а не спиздила ли модель ключевую идею из приватных сессий Codex, а потом просто дотянула её до полного решения?
Пока эту версию не доказали.
OpenAI все отрицаем, однако с пометкой: полностью исключить влияние обезличенных данных из пользовательских сессий на обучение модели они не могут. То есть модель могла прочесть в теории обезличенные данные и на основе их сделать решение.
В итоге, 2 версии:
– Модель действительно самостоятельно решила одну из сложнейших математических задач. Тогда нам придётся довольно быстро пересобрать представление о том, что AI уже умеет.
– Модель поймала человеческую идею, размножила работу на тысячи агентов и дошла дальше.
Тогда AGI пока не достигнуто и все ок. Но сам факт события уже огромный факт.
Люди почти год подбирались к соседней задаче. Рой агентов за 88 часов продолжил этот путь и, если доказательство выдержит проверку, добрался до задачи тысячелетия.
С миллионом, кстати, интриги почти не будет. OpenAI уже заявила, что на приз не претендует. Да и завтра его никому не вручат: по правилам должно пройти минимум два года, а решение должно получить признание математического сообщества.
В итоге: как бы ни закончился скандал, скорость исследований уже выросла.
Сегодня 10000 агентов работают 88 часов. Завтра агентов будет больше, модели станут умнее, а исследования, на которые уходили годы, начнут реализовыватсья до месяцев, недель, возможно, дней.
Ждем 2027 | 8 366 |
| 14 | С ИИшкой многие проекты стали возможны. И при этом их все еще сложно довести до результата.
Набросал прототип, а дальше что? Ну допилил функционал, а дальше?..
Я все к тому, что в клубе запустили масштабный марафон до конца осени, чтоб завершить проекты.
Прикиньте, 40+ человек каждую неделю совместно делают свои проекты, отписываются, видят ошибки и успехи других и строят свои дальше, координируясь в переписке, созвонах и стримах.
Комфортный, но дисциплинированный темп маленькими шагами до достижения результата:
Сентябрь – собираем MVP.
Октябрь – основы продвижения проекта.
Ноябрь – автоматизация процессов внутри.
Если что-то не умеешь – все материалы по разработке уже записаны в удобных коротких уроках по теме на платформе, которая проведет по шагам с нуля до четкого результата.
Остается только делать.
Я знаю, что эта движуха топовая. И чтоб вы могли попробовать ее на себе, продлеваю на сутки акцию входа и добавляю демотариф:
7 дней за 990.
За это время сможете получить первый ощутимый результат в настройке себе умного агента-помощника – под ту часть проекта, где вам пока не хватает навыков.
И заодно сможете попасть на прямой эфир в среду на тему: как довести проект до результата и сделать результат.
Зайти на 7 дней за 990 — https://t.me/ai_wont_replace_bot?start=dGFyaWZfNzIzMzMz
—
Через сутки я вырубаю этот тариф, и мы с ребятами начинаем крафтить свои проекты всю осень.
Что будете делать вы – выбирайте сами. | 4 850 |
| 15 |  视频消息 | 10 604 |
| 16 | Гайс, тут в лайф канале интересная дискуссия возникла — нужно ваше мнение. Особенно, если мы уже давно знакомы: https://t.me/minin_live/49 | 526 |
| 17 |  Вышли первые публикации про GPT-6 Astra
Безумные бенчмарки. Грек Брокман называет модель AGI или близко к ней. Вероятнее всего для хайпа, но так же вероятно, что гпт 6-го семейства действительно будет близок к этому. Даже текущие модели, по факту, мы бы лет 10 назад назвали AGI.
На днях откроют доступ к модельке компаниям. Потом по API и обещают открыть всем тарифами, даже Plus. Цена как у Fable.
Очень интересно будет попробовать. | 13 051 |
| 18 | Возможно на днях выйдет GPT 6 версии. Модель astra. Очень интересная заявка | 10 844 |
| 19 |  Выпустил довольно большое обновление для клуба «Незаменимых» и хочу чуть подробнее рассказать, что именно реализовано
У нас стало довольно много участников, материалов и вообще разных процессов. И в какой-то момент стало понятно, что одного Telegram чата для такой экосистемы уже просто недостаточно.
Поэтому мы постепенно собрали вокруг клуба довольно большое интегрированное IT-решение. В нём есть три основных уровня:
Первый – сама обучающая платформа
Там можно находить списки сервисов, основные концепции, уроки, отдельные квесты и весь образовательный путь. То есть участнику не нужно вспоминать, в каком посте или чате лежал нужный материал. Он заходит на платформу и понимает, что у него уже пройдено и куда двигаться дальше.
Второй слой – поиск людей внутри клуба
Клуб – это всё-таки не только контент, а в первую очередь среда для взаимодействия с людьми и экспертами.
Допустим, вы заходите в клуб и хотите найти партнёра для проекта. Или вам нужен маркетолог с определёнными компетенциями. Вы просто пишете свой запрос в чатик, а бот автоматически находит несколько подходящих участников, которые открыты к взаимодействию.
Причём он ищет людей по смыслу запроса, а не просто по должности. А в ответе показывает конкретный фрагмент анкеты, по которому можно понять, почему этот человек вам подходит.
И третий слой – дайджест новостей
С нейросетями сейчас происходит просто какое-то безумное количество информационного мусора. Огромное количество каналов пишет примерно об одном и том же, и уже сложно ориентироваться, где главное, где нет, где подтверждённое событие, а где просто очередной слух.
Поэтому мы сделали отдельный микросервис, который сейчас анализирует 23 Telegram-канала и 13 сайтов. Это в том числе источники, которые я сам читаю.
Дальше всё это прогоняется через довольно продуманную систему: одинаковые публикации объединяются в одно событие, ищутся первоисточники, проверяются подтверждения, а сами новости ранжируются по тому, насколько сильно они действительно влияют на индустрию.
И каждый день участники клуба получают нормальный умный дайджест, который позволяет вообще не тратить время на весь этот поток.
То есть если за день была одна действительно важная новость, в дайджесте будет одна новость. А если ничего важного и подтверждённого не произошло, система вообще не будет генерировать выпуск просто ради выпуска.
В итоге снаружи всё выглядит довольно просто: можно учиться по понятному пути, находить нужных людей внутри клуба и за несколько минут понимать, что важного произошло в индустрии.
Но технически внутри получилась достаточно комплексная и, как мне кажется, очень интересная система.
Я написал большой блог-пост о том, как она устроена: как мы разделили всё на отдельные сервисы, как работает мэтчинг участников, как ИИ проверяет и ранжирует новости и почему финальные решения у нас всё равно принимает код.
Материал именно для инженеров. Если вам интересно разобраться во внутренностях, почитать в блоге клуба:
https://irreplaceable-ai.ru/blog/ai-integration
Так же напомню, что до 7 сентября открыт вход в клуб для того, чтоб за осень разобраться как создать приложение и довести его до рабочего состояния. Как продвинуть в рынок и получить первых клиентов. И как автоматизировать процессы для сокращение рутины через ИИ.
Ознакомиться тут: https://irreplaceable-ai.ru/events/ai-fall | 10 931 |
| 20 |  Уже довольно сложно впечатлить очередной AI-демкой
Ну правда: модель написала код, агент сам сходил в интернет, кто-то за выходные собрал приложение — всё это прикольно. Но мне сейчас намного интереснее следующий слой.
Что происходит, когда AI нужно встроить в реальный продукт? Как под него перестраивается инфраструктура? Что меняется внутри команды? И кем вообще становится разработчик, когда код всё чаще пишет не только он?
Мне понравилось, как собрана программа deep tech night — конференции Яндекса, которая пройдет 5 сентября.
Там AI рассматривается как триггер изменений, который сейчас трансформирует создание продуктов, архитектуру и весь процесс разработки.
Больше всего меня зацепил доклад Мо Гавдата, ex-Chief Business Officer Google X: «За пределами LLM: что дальше после первого поколения AI-систем».
Он будет говорить о том, как AI меняет разработку, инженерные команды и роль самого разработчика. Я вообще люблю слушать людей, которые видели индустрию с такого уровня. Не потому, что у них есть точный прогноз будущего. Просто их взгляд помогает вынырнуть из ежедневной гонки новых моделей и инструментов, и посмотреть на всю экосистему целиком: куда мы движемся и как в этом мире действовать дальше. Обычно это и отрезвляет, и даёт много вдохновения.
Из технической части я бы ещё посмотрел два доклада:
— «Облако в эпоху AI: архитектура платформы для гибридных агентов» Василия Ершова, руководителя AI Studio Tech Yandex Cloud, — про полноценные инженерные системы: модель, harness, инструменты, среда и долгоживущие сессии агента.
— «Наш путь обучения GigaChat 3.5» Валентина Мамедова, GigaChat Text Pretrain Lead Сбера, и Евгения Косарева, Head of ML GigaChat Text Сбера. Интересно посмотреть на весь путь создания модели: от собственного претрейна и архитектуры до элайнмента, reasoning, RL и оценки результата.
В онлайне будет Q&A-сессия. Зарегистрированные участники смогут подключиться к эфиру, задать вопросы экспертам и получить записи после события. Всю информацию по офлайн-формату можно найти на сайте.
Полная программа и регистрация на трансляцию — здесь. | 7 137 |
