Гриненко про ИИ, бизнес и образование

Я подписан на уйму всякого околонейросетевого, и на удивление мало кто написал про исследование Ника Каммараты «Neural Networks Are Already Clean». Ник давно и профессионально занимается интерпретируемостью нейронок и пришел к выводу, что разобраться с тем, что у них там внутри, все-таки можно. В своей статье он опровергает свои же предположения из прошлых работ и показывает, что: * во-первых, нейроны в LLM не обладают суперпозицией в смысле произвольного объединения несвязанных признаков * во-вторых, крупные модели могут оказаться проще для интерпретации, чем небольшие * а в-третьих, если изучать не финальное состояние модели, а прослеживать эволюцию в процессе обучения, то поведение нейронов, которое казалось хаотичным, оказывается объяснимым. И с этими новыми вводными гипотетически становится возможно натравить толпу агентов на большую LLM и выяснить, что это она там замышляет против человечества. Но тут пришел Сережа @veged_and_code Бережной и сказал, что всё фигня, мы и друг друга-то не особо понимаем — куда нам на кремниевых коллег по разуму замахиваться. Короче, получился очередной отличный выпуск «ИИ — не новостей», а мы с Сережей снова не подрались. Приходите делать ставки — разберутся человеки с этой черной коробочкой или скайнет победит — в уютном чате @grinenko_pro! Поставьте лайк, поделитесь видео с друзьями и не забывайте подписаться, чтобы не пропустить новые не новости! Будет лютый холивар за инфру. Приятного просмотра! @devspotting

В рамках замедления развития искусственного интеллекта Антропики бахнули Fable 5.2 (а кому положено — выдали Мифос). В рамках повышения цен на токены, новая модель на 20% дешевле прошлой версии. Из заметного одновременно большой буст по Remote Labor Index (это всякое креативное человеческое за компьютером) и по RoboDojo Sim (это чтобы заменить людей и в физическом труде). Однако теперь Фейлб подвергается лоботомии не только в задачах кибербеза, но и в оптимизации использования GPU — видимо Дарио задолбали ежедневные твиты про скорую победу локальных LLM. Жаль Гугл не успели с выкаткой Аргона на всех — был шанс хоть чуть-чуть побыть в топе. Надо полагать, ответочка от OpenAI со дня на день, а то недостаточно замедляемся. @devspotting

#ГриненкоПро №31 с Русланом Сафиным, CTO Бындюсофт, карьерным стратегом https://www.youtube.com/watch?v=bgGhqnbWOws Руслан предлагает методологию для организации агентной разработки — средовой подход. На примере интернет-магазина разбираем, какие правила команда задаёт заранее, почему агенту опасно давать право менять собственные проверки и сколько работы остаётся у инженера, когда код уже написан. Руслан Сафин преподаёт в ИТМО и проверяет средовой подход на коммерческих проектах Бындюсофт. Подробные таймкоды в описании к ролику. Ставьте лайки, делитесь с друзьями, приходите обсудить в чате сообщества: @grinenko_pro Приятного просмотра! @devspotting

Начинаем с ругани на ИИ, а заканчиваем спором о смысле интеллектуального труда в новом выпуске «ИИ — не новостей» с Сергеем @veged_and_code Бережным. — Как общаться с нейросетью: помогают ли мат, вежливость и «спасибо» получать лучшие ответы? — Зачем Anthropic ограничивает жестокое обращение с Claude — и можно ли научить пользователей хорошим манерам? — Когда ИИ начнёт объяснять так, чтобы понял именно ты? — Почему Claude и Codex могут показать интерактивный ответ, но красиво ещё не значит понятно? — Можно ли научить модель понимать, что для тебя важно, а не только копировать твой стиль? — И что останется математикам, если нейросети возьмут на себя решение задач? Приходите обсудить выпуск в чат сообщества: @grinenko_pro! Поставьте лайк, поделитесь видео с друзьями и сами не забывайте подписаться, чтобы не пропустить новые не новости! В следующем выпуске мы не подрались с Серегой на почве интерпретируемости нейронок, потому что я в другом городе, что он мне сделает? Приятного просмотра! @devspotting

#ГриненкоПро №30 с Юлианой Керт, карьерным стратегом https://www.youtube.com/watch?v=zLEjF6r3C0w Говорим о будущем разработчиков и руководителей, ценности экспертизы и поиске работы в эпоху победившего ИИ: — Как строить карьерную стратегию, когда технологии меняются быстрее планов. — Какие навыки развивать разработчику помимо написания кода. — Как провести ревизию опыта и сопоставить его с требованиями вакансий. — Как меняется роль руководителя при сокращении команд. — Что учитывать при смене профессии и выборе образования. — Как отслеживать воронку поиска работы и понимать, что улучшать: резюме или интервью. — Как строить нетворк и почему не стоит поручать нейросети общение за вас. Подробные таймкоды в описании к ролику. Ставьте лайки, делитесь с друзьями, приходите обсудить в чате сообщества: @grinenko_pro Приятного просмотра! @devspotting

В далеком июне две тысячи двадцать шестого года в эфире «Гриненко про» Антон @tony_vi Виноградов сформулировал совершенно возмутительную мысль: «Вам не нужны субагенты!»: https://www.youtube.com/watch?v=Zf9rjUK1A2c Прошло 4 бесконечно долгих месяца и вот одна малоизвестная компания Антропик накануне IPO опубликовала статью: «Антон прав, мы просто хотели, чтобы вы сожгли больше токенов». Или, если дословно:

When building agents in Claude Platform, using fewer subagents in favor of progressively disclosed context and tools can improve quality while reducing cost and latency.

Отсюда. @devspotting

Новый выпуск «ИИ — не новостей» уже на YouTube! По просьбе наших постоянных телезрителей вайбуем с Сергеем @veged_and_code Бережным на фундаментальные темы: — Цена токена и цена полезного результата: действительно ли мы получаем больше интеллекта за те же деньги? — Почему субагенты могут потратить больше токенов, работать дольше и сделать хуже? — Зачем Google и Илон Маск предоставляют доступ к моделям конкурентов — и что они получают взамен? — Что важнее в гонке ИИ: лучшая модель, удобный инструмент или привычка пользователя? — Смогут ли локальные нейросети на ноутбуках сдерживать цены облачных моделей? Поставьте лайк, поделитесь видео с друзьями и сами не забывайте подписаться, чтобы не пропустить новые не новости! В следущем выпуске будет про мат и математику. Приходите обсудить в чат сообщества: @grinenko_pro Приятного просмотра! @devspotting

Неожиданный пятничный выпуск «ИИ — не новостей» — Обсуждаем с Сергеем @veged_and_code Бережным, когда джун с ИИ-агентом может конкурировать с сеньором и зачем бизнесу вообще нанимать разработчика. — Можно ли переписать TypeScript на Rust и собрать аналог Photoshop, не читая код? Разбираем, что доказывают такие примеры и где всё ещё нужна инженерная экспертиза. — Если инструменты постоянно меняются, мы теперь вечные джуны? Спорим о ценности опыта, границах автоматизации и последних 20% работы, которые остаются после первого промпта Поставьте лайк, поделитесь видео с друзьями и сами не забывайте подписаться, чтобы не пропустить новые не новости! Следущий выпуск уже во вторник! Приходите обсудить в чат сообщества: @grinenko_pro Приятного просмотра! @devspotting

А вот и видео моего доклада с HardFest! Приходите обсудить! @devspotting

Программирование ртом Регулярно общаюсь с людьми, которые настолько преисполнились, что не только не пишут код, но и промпты тоже не пишут, а диктуют. Я им всё время завидую, но сам так не умею, хотя неоднократно пытался. Вместе с тем я постоянно транскрибирую подкасты, так что слежу за моделями с поддержкой русского языка. На текущий момент среди открытых моделей лучше всего себя показывает сберовская GigaAM. Но на ишьюсы и пулл-реквесты ребята не реагируют, а я всё равно продолжаю надеяться, поэтому подписан на репозиторий. И вот им прилетел PR со ссылкой на «Гига Писаря» — очередную софтину для диктовки в любом месте, где стоит курсор. Только на базе той самой GigaAM. Решил попробовать ещё разок. INB4: пост не был оплачен, приложение полностью бесплатное и опенсорсное, с автором не знаком. Пока экспериментировал, понял, что софтина мне прямо нравится — сделано с любовью, автору искренний респект! И вот я сначала решил поделиться с одним человеком в телеге и поймал себя на том, что сообщение про приложение для диктовки пишу руками. Остановился, продиктовал. Потом куда-то отвлёкся, спустя какое-то время снова вспомнил и решил поделиться ещё с одним человеком. И снова начал писать руками. А потом стал писать этот пост. И таки что вы думаете? ) В общем, не уверен, что я действительно когда-нибудь научусь, но для тех, кто умеет, — попробуйте, приложение действительно кайфовое. А если благодаря этого посту хотя бы один любитель голосовых в телеге перейдет на распознавание на своей стороне — это будет гига-успех! ) Пока писал пост, подумал, как, наверное, забавно для англоязычного уха звучит слово «диктую». @devspotting

Это всё, что останется... Даже среди самых заядлых ИИ-оптимистов регулярно звучит мысль, что, конечно, нейронки заберут весь интеллектуальный труд, но человек по-прежнему должен будет направлять безвольную LLM. Это, пожалуй, самая частая тема наших с Серёжей споров в «Не новостях». Но пока мы спорим, лабы выкатывают фичи. И вот ещё недавно венец белковой эволюции отдавал в чатике свои бесконечно ценные повеления. А тут внезапно оказалось, что моделька отлично предсказывает, что он только собирается повелеть 🤷‍♂️ @devspotting

Не успели мы обсудить с Сергеем gurugray Сергеевым из Manychat, хватает ли возможностей git для агентов, как Антропики выкатили альтернативу! https://www.youtube.com/watch?v=9d5JXwNeVjI Интересно, как быстро состарятся остальные темы выпуска «Гриненко про»: - Почему CI и код-ревью становятся узким местом? - Можно ли перестать читать сгенерированный код? - Как оценивать кандидата, если на вопросы собеседования отвечает нейросеть? - И что происходит с инженерным опытом, когда прототип можно собрать за одну прогулку с собакой? Сергей рассказывает, как меняется работа команд, почему он пока не расширяет свои мини-команды и зачем выделять отдельное время на освоение ИИ-инструментов. Спорим о границах вайбкодинга, ответственности за продакшн и о том, кто будет поддерживать продукт после первого MVP. Разбираем и личные проекты: семейный банкинг в Telegram, собственный MCP-сервис для ChatGPT и аналитику Magic: The Gathering. В финале — ИИ в творчестве, Suno и вопрос о том, как продолжать развиваться, когда генерация сама по себе приносит удовольствие. Подробные таймкоды в описании к ролику. Ставьте лайки, делитесь с друзьями, приходите обсудить в чате сообщества: @grinenko_pro Приятного просмотра! @devspotting

У вас дорогой API? Это поправимо Если вы делаете продукт с ИИ или гоняете агентов через API, то наверняка уже считали, сколько денег уходит на запросы. На этапе прототипа токены улетают вполне по-взрослому, хотя сам продукт ещё ничего не зарабатывает. Ко мне пришли ребята из CheapGPT. У них единый API к GPT, Claude и Gemini, а цены до 3 раз ниже, чем напрямую у провайдеров. Таких сервисов сейчас немало, и к любому из них у меня возникают вопросы. Вот что на них отвечают ребята: Что происходит с моими промптами? Содержимое промптов и ответов CheapGPT не хранит. Если этого мало, есть защищённый режим: запросы шифруются, и сервис технически не может прочитать, что вы туда отправляете. Кто их на самом деле обрабатывает? Запросы обрабатываются только у провайдеров из белого списка. Вы заранее знаете, где окажутся ваши данные, и не гадаете, через сколько посредников они прошли. Не подсовывают ли мне модель попроще? У CheapGPT бенчмарки открытые, и их можно прогнать самому и сравнить качество ответов. Я бы заодно замерил задержки на своих задачах, особенно если от скорости ответа зависит работа продукта. Выдерживает ли высокую нагрузку? Если у вас постоянная большая нагрузка, то по запросу CheapGPT выделит 1000+ RPM. А что по деньгам? Экономия зависит от модели: GPT обходятся в 2–3 раза дешевле, Claude на 40%. Конкретные тарифы есть на сайте. Откуда такая разница? Ребята закупают подписки и превращают их в API, а закупку аккаунтов, ротацию, баны и всю сопутствующую возню берут на себя. API совместим с OpenAI и Anthropic, работают их SDK. Достаточно получить ключ, заменить адрес API и выбрать модель Оплата в рублях, без зарубежных карт. С юрлицами работают по договору и дают закрывающие документы. Если уже используете эти модели по API, посмотрите цены и попробуйте CheapGPT на своих сценариях. А если сейчас подключать нечего, за развитием проекта можно следить https://t.me/AIproductiv Реклама. ИП Зайделов Анатолий Георгиевич. ИНН 781129420099. erid: CQH36pWzJqVL1zRoabqxEMAAQJ8JraH79sWD3Dn5tBgwMt

Артефакты к моему докладу От контекст-инженера к оркестратору агентов: как выжать максимум из агентного SDLC и не переплатить на HardFest 1. Patterns and problems in emerging multiagent systems от Anthropic Всё как у людей: * Добавление субагентов может вредить (порождается куча конфликтующих пулл-реквестов, ничего не мерджится) * Агенты могут устраивать битву правок и целенаправленно мешать друг другу * Сильные модели понимают, что взаимодействие ухудщает ситуацию и окукливаются внутри отдельных фич или областей 2. Пост Роберта Мартина (Uncle Bob) о том, что его собственный харнес с кучей правил и проверок работает хуже, чем сильная модель из коробки 3. Исследование Stencil, показавшее, что планирование на сильной модели с последующей генерацией кода с помощью дешевой обходится дороже и работает медленнее, чем планирование + генерация на одной дорогой. 4. Исследование от Cursor с прямо противоположным выводом Я в докладе объясняю, почему все эти взаимоисключающие параграфы вовсе не противоречат друг другу: Они исследуют две разные ситуации. Stencil использовали бенчмарк SWE-Bench Pro, где задачи связаны с исправлением ошибок в существующих кодовых базах. И в таких сценариях дорогая модель сначала исследует репозиторий, чтобы понять, что делать, и составляет план для дешевой. А дешевой, чтобы выполнить этот план, снова приходится потратить много токенов и времени на изучение исходников, чтобы эти изменения применить. Cursor же использует сильную модель для декомпозиции огромной инженерной задачи на атомарные подзадачи, так, чтобы дешевые субагенты занимались только своей локальной областью и не лезли в соседний код. 5. Мое наблюдение о том, что следование принципам spec-driven development в чистом виде (например, в реализации OpenSpec) плохо работает на практике — люди не пишут спеки самостоятельно, а вычитывают полотная галлюцинаций от модели, хотя это совершенно не гарантирует, что все важные аспекты будут отражены в итоговой спецификации. Так какой вывод? 1. Регулярно экспериментировать со всеми частями пайплайна (менять модели, доступный агентам контекст, состав и структуру агентов и так далее). Для этого придется максимально обложить систему метриками качества, скорости и стоимости. Сохранять данные обо всех запусках и собирать на основе этих данных корзинки эвалов и регулярно сравнивать результаты (в том числе с помощью LLM-as-a-judge и даже вручную). 2. Вместо чтения сгенерированной моделью спеки использовать скиллы вроде grill-with-docs — тогда спека становится уже результатом фиксации принятых решений, неочевидных для модели, а не перечислением капитанских фактов с белыми пятнами. Приходите обсудить доклад в комментариях! @devspotting

Учим агента pixel-perfect верстке Недавно рассказывал в замечательном клубе Podlodka AI, как заменить верстальщика заставить нейронку верстать по-человечески. Клуб закрытый, но появилась возможность делиться своим выступлением. Так что с радостью делюсь: https://club.podlodka.ai/share/cmv79tvfz000dol018vnz0k94 Приятного просмотра! @devspotting

Материалы к моему выступлению на Joker Скиллы * distinctive-web-design — когда нужно нащупать направление и собрать мудборд из разных подходов * experimental-web-design — когда хочется выкрутить креативность даже в ущерб удобству * design-contract-sync-skill — чтобы сверстать макет из фигмы или HTML-прототипа Демки из доклада, созданные с использованием скиллов выше * Картинки * Кликабельные прототипы (не продакшен верстка) Приходите обсудить доклад в комментариях! @devspotting

Похоливарили с Сергеем @veged_and_code Бережным про будущее программистов, дизайнеров и тестировщиков с AI-агентами в новом выпуске «ИИ — не новостей» - Как строить процесс разработки с ИИ - Универсалы против сильных специалистов. Ширина компетенций или глубина экспертизы. Какие роли останутся в IT? - Нужно ли читать код? А знать архитектуру? - Автономные агенты и цена «почти готового» продукта - Почему людям важно заниматься тем, что им нравится - Скорость разработки против качества продукта Поставьте лайк, поделитесь видео с друзьями и сами не забывайте подписаться, чтобы не пропустить новые не новости! Приходите обсудить дровосеков в чат сообщества: @grinenko_pro Приятного просмотра! @devspotting

#ГриненкоПро №28 с Ильей Савченко, основателем Svoboda Team https://www.youtube.com/watch?v=eMaYOK2OWR4 Я ждал от выпуска взгляд на ИИ из совершенно другого оффлайнового мира, а оказалось, что на стройке те же боли, что и на производстве софта. Слушал Илью с ощущением, что грабли-то знакомые. В результате выпуск получился в первую очередь про свободу. А еще про управление, консалтинг, конечно же, про ИИ и все-таки немного про стройку 🙂 Обсудили: — Как связать процессы, сбор данных и управленческие решения — Что остаётся консультантам, если нейросеть уже умеет писать регламенты — Что такое управленческий долг и почему выход из операционки требует усилий — Какие навыки развивать руководителю, когда часть его работы забирает ИИ Подробные таймкоды, как всегда, в описании к ролику. Ставьте лайки, делитесь с друзьями, приходите обсудить в чате сообщества: @grinenko_pro Приятного просмотра! @devspotting

Если вам не удалось попасть на Avito.Tech.Conf — рекомендую посмотреть в записи! 5.5 часов докладов на максимально актуальные темы: * Менеджмент в условиях высокой ответственности * Как меняется разработка и сетап команд с внедрением агентов * Как реально меняется PDLС или почему вы ускоряете не то, что нужно * Один разговор — три языка: как доносить решения до команды, C-level и акционеров * Карьерные развилки руководителя: когда стоит рисковать, а когда — оставаться * Как расти без роста штата: управление портфелем продуктовых и технических инициатив * Как повышать планку, не превращаясь в «эффективного менеджера» А еще панельные дискуссии руководителей из Авито, Яндекса, Т-Банка, Циан и X5. Если сомневаетесь, стоит ли смотреть, знайте, что более 1000 CTO и руководителей разработки не поленились посетить конференцию вживую! И, надо признать, живое участие того стоило — просто посмотрите на фоточки, а еще представьте: управленческий покер, рулетка, IT-погреб и Авито-Нива прямо на площадке! * YouTube * VK А я теперь жду Avito.Tech.Conf 2027 :)

Обсудили «одноразовые» интерфейсы для упрощения взаимодействия с ИИ-агентами, а заодно и другие варианты представления работы агентов в новом выпуске «ИИ — не новостей» с Сергеем @veged_and_code Бережным Поставьте лайк, поделитесь видео с друзьями и сами не забывайте подписаться, чтобы не пропустить новые не новости! @devspotting