ИИволюция 👾
前往频道在 Telegram
Авторский канал Сергея Пахандрина про AI, нейросети, AI-разработку, ChatGPT (и другие LLM). Строю AI-first компанию. Рассказываю о своём опыте и экспериментах с AI. По всем вопросам: @pakhandrin РКН: https://clck.ru/3QJLiL В ВП и папках не участвую
显示更多📈 Telegram 频道 ИИволюция 👾 的分析概览
频道 ИИволюция 👾 (@ai_volution) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 11 706 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 10 351，并在 俄罗斯 地区排名第 55 085 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 11 706 名订阅者。
根据 02 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 20，过去 24 小时变化为 4，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 29.10%。内容发布后 24 小时内通常能获得 13.81% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 3 405 次浏览，首日通常累积 1 616 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 68。
- 主题关注点： 内容集中在 claude, openai, gemini, opus, браузер 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：
“Авторский канал Сергея Пахандрина про AI, нейросети, AI-разработку, ChatGPT (и другие LLM). Строю AI-first компанию. Рассказываю о своём опыте и экспериментах с AI.
По всем вопросам: @pakhandrin
РКН: https://clck.ru/3QJLiL
В ВП и папках не участвую”
凭借高频更新（最新数据采集于 03 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。
11 706
订阅者
+424 小时
+337 天
+2030 天
帖子存档
11 708
Repost from Data Secrets
+2В сообществе взлетел новый проект создателя Твиттера Джека Дорси – Buzz 🐝
Это опенсорсный децентрализованный воркспейс для совместной работы людей и агентов.
https://github.com/block/buzz
https://buzz.xyz/
Миссия проекта – закрыть проблему координации команд, в которых люди работают с агентами. В компании Дорси Block команды использовали для этого Slack с ботами-агентами, но в процессе возникало множество проблем и неудобств, поскольку, очевидно, Slack создавался для людей. А Buzz, напротив, создан специально под связку люди + агенты.
Как все устроено:
— Люди, агенты, репозитории и решения существуют в одном канале, и, по сути, любой проект превращается в чат с кодом внутри. Вся история (обсуждение, патчи, CI, ревью, финальное решение) тоже хранится здесь. Построено все на обожаемом Джеком Nostr, кстати.
— Каждый агент получает свой собственный ключ, а не работает под чужими credentials. Владелец лишь подписывает узко ограниченную авторизацию, но сам агент подписывает свою работу своей идентичностью. Решает множество проблем с доступами и безопасностью. Подключить можно любого агента, говорящего на ACP, включая Claude Code и Codex.
— Поверх этого еще идет Git-хостинг, спроектированный под рои агентов: например, он легко выдерживает ситуации, когда десятки агентов пушат одновременно и генерируют сотни коммитов за день.
В двух словах, это замена и Slack, и GitHub в эпоху агентов. И не просто теоретически: у проекта есть все шансы быстро забрать большую долю рынка, потому что, во-первых, он правда хорош, а во-вторых, разрабатывает его не стартап, а огромная многомиллиардная компания с богатой инфраструктурой.
11 708
В Claude Desktop добавили поддержку работы с iOS симулятором. В Codex уже определенное время это было, теперь и тут.
Детали тут: https://code.claude.com/docs/en/desktop-ios-simulator
11 708
О том, как мы убили классический A/B тест в ценообразовании.
Раньше тратили бюджет на пилоты, просто разбрасывая скидки рандомно. Это дорого: либо сливали маржу, либо теряли юзеров. Перешли на Contextual Bandits. Суть: классическое exploration для 100% базы нужно только на старте. Дальше мы запускаем exploitation практически сразу, оставляя рандомизацию лишь для малой доли пользователей, чтобы поддерживать баланс исследования и использования. Модель обучается «на лету», без переобучения по батчам. Мониторим дрейф через ковариационную матрицу (Thompson Sampling), а не ждем отчет раз в месяц.
Нюанс: готовых библиотек под бизнес-задачи нет. Пришлось писать свой пайплайн с нуля (линейные модели + AirFlow). Для Middle/Senior DS — задача на пару спринтов, но без готовых решений.
Главный лимит бандитов — они оптимизируют шаг вперед, а не LTV. Клиент может купить сегодня и уйти завтра. Поэтому наш следующий шаг — Reinforcement Learning для построения долгосрочной стратегии.
Хотите разобрать архитектуру, пайплайн и подводные камни внедрения RL? Приходите на MF Spark Camp. Никаких лекций, только хардкорный нетворкинг и разбор полетов у костра.
📅 29 июля, Москва, м. Тургеневская.
🔗 Залетай: ссылка
11 708
Каждый документ, который мне прилетает на подпись, я сразу отправляю в:
А: мусорку
Б: юристу
В: chatgpt
Г: воспользоваться подсказкой на скриншоте
11 708
Каждый документ, который мне прилетает на подпись, я сразу отправляю в:
А: мусорку
Б: юристу
В: chatgpt
Г: воспользоваться подсказкой на скриншоте
11 708
А вчера Moonshot AI объявили, что временно ставят на паузу оформление новых подписок на Kimi K3
Они и сами не ожидали такого успеха. Круто!
11 708
Еще одно обновление из Китая – Qwen 3.8
Сами разработчики обещают, что уступать будет только Fable 5. Честно! Модель 2.4 трлн параметров, опенсорс с открытыми весами. Китай не зря объявил нац миссией стать лидером в AI гонке, отставать не намерен, более того, это отставание от моделей США сокращается очень быстро, и вероятно скоро игроки в “кошки-мышки” могут поменяться местами.
Попробовать можно в Токен плане, Qoder и QoderWork
11 708
Разработчики Moonshot продолжают хайповать и уже пошли намёки на Kimi K3.1.
Остановите этот поезд, а то на одних сбросах лимитов конкуренты не вывезут, придется им бесплатно свои модели раздавать. Китай наступает! У них теперь национальная идея, цель и задача стать номер #1 на AI рынке.
11 708
Ну и 20 минут назад, Tibo снова сбросил лимиты для Codex и ChatGPT Work. Наслаждайтесь выходными 😁
11 708
Если вам вдруг захочется запустить Kimi K3 локально у себя дома (веса модели релизнут 27 июля), боюсь вам потребуется ремонт в квартире, снести перегородки и совсем чуть-чуть проапгрейдить ваш «мак мини», чтобы как на фото сетап получился. И у вас всё получится!
11 708
Fable 5 остаётся в подписке!
Остаётся только на дорогих тарифах. И конечно, всё только благодаря силе конкуренции. Tibo из OpenAI конечно же не мог пройти мимо и не подметить этого 😁
11 708
Борис Черный выложил гайд по стадиям внедрения AI в компаниях.
По его словам, во многих командах сейчас одна и та же картина: один инженер уже увеличил свою продуктивность в несколько раз с помощью Claude, а остальная компания пока не успела перестроить процессы.
Он выделяет четыре стадии внедрения AI в компаниях. Для перехода между ними недостаточно просто выдать сотрудникам больше токенов или дороже подписки. Каждый следующий этап требует найти новые узкие места, убрать их и добавить ограничения, при которых результатам агентов можно доверять.
На первых этапах Claude нужно научить самостоятельно проверять свою работу, включить автоматическое ревью кода и безопасности, настроить разрешения и дать сотрудникам инструменты для управления несколькими агентами одновременно.
Дальше появляются циклические и пакетные задачи, динамические воркфлоу, изоляция рабочих веток для сабагентов и автоматизация целых классов работы.
Отдельно Борис предлагает считать пользу AI не по числу запросов и токенов. Лучше оценивать, стала бы команда выполнять эту задачу вручную, сколько инженерных часов она бы заняла и во сколько обошлась компании.
Самый большой эффект начинается, когда исправление багов и поддержка проектов уходят в фон, а инженеры освобождаются для новой разработки. В этот момент компания начинает делать то, до чего раньше просто не доходили руки.
Anthropic сейчас находится на третьей стадии и движется к четвертой. Сам Борис пишет, что лично уже дошел до четвертой.
Перевел для вас этот гайд на русский, так что лайк-шейр-ретвит и обязательно показать своему руководителю!
11 708
Прекрасный пример, как рой агентов в Kimi K3 воссоздал Mac OS с ликвид глассом (у нас тут есть фанаты ликвид гласса). Все работает, все открывается, играет музыка (которую кими тоже сгенерировала), наполнено контентом. Словами не описать, нужно прям смотреть. Ссылка ниже
При этом не было никакого сложного промпта, выверенных инструкций, в наше время агента способны сами понять запрос и проработать нюансы.
Вот какой промпт был, а дальше дело было за роем агентов:
“build a macos 27 system in my browser here that has all of the default apps and mimics liquid glass nearly perfectly and all of teh elements are actually usable”
https://macos27.kimi.page/
11 708
Kimi K3 сотворил чудо?
Вчера ушел спать пока еще толком не было никаких бенчей и сравнений, просыпаюсь, а весь твиттер засыпан восторгами, сравнением Kimi K3 с Opus 4.8 и Fable и те вещи, на которых люди сравнивают, Kimi бьёт всех в пух и прах (подождем пока уляжется пыль и восторги и трезвые головы послушаем).
Опенсорс модель, 2.8 трлн параметров, вот вот (27 июля) релизнут веса модели. Это ли не сказка?
Браво!
11 708
Вышла Kimi K3, новая фронтир модель от Moonshot AI.
Контекст до 1 млн токенов, нативная поддержка изображений и сильные скиллы в программировании. Модель заточена на работу с большими проектами, игры и 3D-графику, а также решание сложных задач.
По собственным тестам Kimi, новая модель по общему уровню уступает только Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol. В одном из тестов на агентную работу со знаниями она обошла GPT-5.6 Sol Max и Opus 4.8 Max.
При этом API стоит $3 за миллион входных токенов и $15 за выходные. Люди конечно ожидали цены чуть пониже, чтобы это стал геймченджер как говорится. Для сравнения опус 4.8 $5/$25, Sonnet 5 $2/$10, GPT-5.6 Sol $5/$30.
Уже можно бесплатно попробовать на сайте Kimi или через Kimi Code CLI.
Цены https://platform.kimi.ai/docs/pricing/chat-k3
https://www.kimi.com/code/docs/en/kimi-code/models
Kimi Kimi Ача Ача…
11 708
С праздником вас!
Неожиданно для себя узнал, что сегодня международный день ИИ или AI Appreciation Day.
Или вы были в курсе и уже празднуете? Компаньон у вас теперь всегда рядом, а новый голосовой режим в чатгпт отличный собутыльник 😁💀
11 708
Ну и будьте аккуратны, OpenAI подтвердила, что GPT-5.6 сносит ошибочно файлы в системе.
Вот при каких условиях: Codex работал в режиме полного доступа, песочница и автоматическая проверка команд были отключены, а модель пыталась временно изменить переменную $HOME.
В какой-то момент модель путала временную папку с настоящей домашней директорией пользователя и удаляла уже её содержимое. То есть вместо очистки временных файлов могла снести документы, настройки и другие данные из домашней папки.
