Perpetual Prompt ♾️

Наша стремление к исследованию не удержит нас ни на материке, ни на планете, ни в галактике , мы всегда будем стремится пойти и посмотреть что там дальше. Но долгая космическая радиация разрушительна для нашей биологии, чтобы совершать такие походы, нам необходимо (жизненно необходимо) научиться ремонтировать и обновлять свои клетки, восстанавливать повреждения в ДНК и белках, удалять клетки с появившимися мутациями, т.е. делать все то, что нужно и для того, чтобы вылечить старение. Космос неразрывно связан с вечной жизнью. В 20 веке физика позволила нам преодолеть гравитацию. В 21 веке биология позволит нам преодолеть старение.

Терминология по посту выше: • Builders - ICs — Individual Contributors По-русски: индивидуальные исполнители или лучше специалисты-исполнители. Это люди, которые сами делают основную предметную работу: строят, проектируют, пишут, анализируют, внедряют. Не “менеджеры по статусам”, а те, кто производит результат руками и головой. • Owners - DRIs — Directly Responsible Individuals По-русски: непосредственно ответственные или персонально ответственные за результат. Это владелец конкретной задачи/направления/исхода. Не обязательно начальник. Это человек, у которого “болит” конкретный outcome и который отвечает, чтобы он был доведен до конца. • Builders who lead - Player-coaches Буквального стандартного сокращения тут обычно нет, это просто термин. По-русски лучше: играющие тренеры или в более деловом стиле лидеры-практики / руководители-практики. Это люди, которые и сами продолжают делать реальную работу, и одновременно развивают других, задают стандарт, помогают команде расти. Если совсем естественно для русской деловой среды, я бы перевел так: • ICs — специалисты • DRIs — персонально ответственные • Player-coaches — лидеры-практики То есть смысл такой: IC делает, DRI отвечает за итог, player-coach и делает, и развивает людей/систему.

Да, это, пожалуй, один из самых сильных и самых радикальных текстов в линии “AI меняет не productivity tools, а саму форму компании”. Самое важное в нем не фраза про менеджеров, а смена базовой модели. В официальном эссе Block/Sequoia прямо говорят: задача не в том, чтобы дать всем copilot и чуть ускорить старую структуру, а в том, чтобы заменить то, что делает иерархия как механизм координации. Они описывают компанию как “intelligence” или даже “mini-AGI”, которой для работы нужны две вещи: company world model и customer world model. Дальше из этого строятся четыре слоя: capabilities, world model, intelligence layer и interfaces. А оргдизайн они сводят к трем ролям: IC, DRI и player-coach; при этом формулировка у них максимально жесткая — “there is no need for a permanent middle management layer.” То есть это идеально ложится на всю нашу предыдущую рамку: не “у сотрудника есть AI”, а сама компания начинает быть системой координации, построенной поверх данных, моделей и агентного слоя. В этом смысле их текст — почти чистое подтверждение нашего тезиса “AI-native = процессы становятся продуктом”. Только у Block следующий шаг еще сильнее: координация тоже становится продуктом. Самое сильное место у них вот где: они трактуют иерархию не как сакральную управленческую форму, а как старый information routing protocol, возникший из ограничений человека: узкий bandwidth, слабая память, малая span of control, медленная передача контекста. Их историческая дуга — от римской армии к железным дорогам, далее к матрице, McKinsey, Spotify, Holacracy и обратно — нужна ровно для одной мысли: все эти формы были попытками решить проблему координации при человеческих ограничениях, а теперь впервые появляется другой кандидат на роль координатора. Но здесь важно не переусилить их тезис. Block не пишет: “мы уже заменили менеджмент”. Они прямо пишут, что находятся на ранней стадии перехода, что он будет трудным и что часть вещей “likely break before they work”. И еще важнее: в их же модели люди остаются “на edge” — там, где нужны интуиция, культурный контекст, доверие, этические решения, novel situations и high-stakes moments. То есть это не чистая отмена людей, а попытка переместить человека с уровня маршрутизации информации на уровень работы с реальностью, качеством суждения и развитием системы. Еще один критически важный момент: их идея держится не просто на “мощном AI”, а на очень специфических предпосылках. Block — remote-first, у них почти все оставляет цифровые артефакты, а customer signal у них особенно богатый, потому что это деньги и транзакции. Они прямо пишут, что “money is the most honest signal in the world” и что видят обе стороны миллионов транзакций через Cash App и Square. Это делает их кейс гораздо сильнее, чем у средней компании, потому что у них есть и машиночитаемая внутренняя операционка, и очень плотный внешний сигнал. Если совсем коротко, Block формулирует следующий шаг так: не “AI помогает людям работать внутри иерархии”, а “AI начинает выполнять саму функцию иерархии”. И мой сжатый вывод по их тексту такой: Это не просто очередной AI-манифест. Это одна из самых ясных попыток описать компанию будущего как world model + intelligence layer + capability graph. Но это пока не универсальный рецепт, а сильная ставка, которая лучше всего работает там, где уже есть цифровой след, плотный поток данных и возможность строить общую картину бизнеса почти в реальном времени.

https://block.xyz/inside/from-hierarchy-to-intelligence Block у Джека Дорси предлагает смотреть на ИИ не как на «копилота» для сотрудников, а как на новую систему координации всей компании. Исторически корпорации строились как иерархии потому, что люди плохо передают контекст на больших масштабах: отсюда слои менеджмента, совещания, согласования и длинные цепочки решений. Логика Block в том, что теперь эту функцию все больше может брать на себя ИИ, если у компании есть два ключевых актива: цифровой след всей внутренней работы и мощный поток реальных клиентских сигналов. В случае Block таким честным сигналом являются деньги и транзакции. Если система в реальном времени видит, как живут пользователи и бизнесы, а внутри компании понимает, что строится, где узкие места и какие ресурсы свободны, то продукты перестают быть центром организации. Центром становятся capabilities — платежи, кредитование, карты, payroll и другие модули, которые ИИ может собирать в конкретное решение под конкретную ситуацию без долгого product roadmap. Из этого вытекает и новая оргмодель: меньше постоянного middle management, меньше людей, которые просто переносят информацию вверх и вниз, и больше специалистов, которые либо строят сами capability и модели, либо отвечают за конкретные сквозные задачи как DRI, либо работают как player-coaches — развивают людей и одновременно остаются в реальном деле. Главный тезис Дорси в том, что бутылочное горлышко больших компаний — это не нехватка усилий, а координация. И если ИИ действительно научится координировать лучше и быстрее людей, то компания будущего будет устроена не как иерархия, а как интеллект.

Когда ты пытаешься создать какой-то бизнес-процесс или систему с помощью ИИ, ты не строишь такую систему, а открываешь её. Как физику - она есть, но мы не знаем все правила и хаки. Объясню. Возможности LLM -- во-первых, крайне неровная, а во-вторых, постоянно двигающаяся граница. GPT может решать сложные задачи по квантовой механике лучше кандидата наук, но не в состоянии придумать смешную и оригинальную шутку. Он может написать сложнейший контракт на 50 страниц, но не умеет сделать лендинг чтобы там был читаемый текст. Когда мы начинаем добавлять скилы, харнесы и мультиагентные системы все это "пространство возможного" становится еще сложнее и начинает двигаться и морфиться в непредсказуемую сторону. Итого: ты не можешь сказать какие конкретно бизнес функции могут быть гарантированно автоматизированы или (в чем, собственно, цель) перестроены в куда более эффективном, самоулучшающемся ключе. И нет способа это задизайнить на доске в миро или бумажке. Единственный способ реально найти эффективные решения для себя -- это постоянные эксперименты и итерации. Любой другой совет по сути является теорией и философией, но при этом этот простой факт все равно очень многие не принимают и не исполняют. Ждать "готового решения" является самой большой ошибкой, которую можно сегодня допустить.

Стоимость литиевых батарей упала на 99% за 30 лет Наткнулся тут на график, который показывает стоимость 1кВт литиевых батарей. Раньше это было $9000, сейчас — меньше $100. Причина в эффекте масштаба и постоянном совершенствовании технологий. Выросла и энергетическая плотность батарей. В целом мы видим что технологии приводят к постоянному удешевлению сырья. А самый важный ресурс, который пока еще не дешевеет — это умные люди. Но хз, может AI мо временем превратит и человека в дешевеющее commodity😁

Что общего у голого землекопа и голой обезьяны? Какая связь между долголетием, социальностью и неотенией? Третья лекция из цикла "Эволюция старения". https://youtu.be/5QWKhupyoC8

Наш рилс про цифровую муху залетел практически на 100 тысяч просмотров, и народ в комментариях запротестовал: не хотим как муха жить в компьютере! Дайте я всё объясню. Если вы готовы заменить один нейрон на силиконовый, значит, будете готовы и заменить два. А где два, там и 86 миллиардов. На самом деле нет разницы, на каком носителе существуют ваши мысли, идеи и чувства. Важно, чтобы они вообще были. Сознание в компьютере, благодаря страшным фильмам, представляется чем-то запертым в жутком состоянии. Хотя сейчас оно тоже не летает по воздуху, а заключено в теле. А создать тело, если потребуется, — гораздо более простая задача. Перенос сознания — это сплошные плюсы и новые возможности. Мы уже и так во многом живём в компьютере. Копирование личности — фантастическое технологическое достижение. Произойдёт оно или нет, мы не знаем, но, скорее всего, произойдёт. В конечном счёте, если прогресс не остановится, скопировать можно всё. Чтобы понять идею цифрового бессмертия, надо сначала хорошо разобраться: а что вообще значит быть? Быть важнее всех удовольствий в мире. Быть лучше, чем стать императором галактики. Иначе получится просто мёртвый император галактики. Людям свойственно недооценивать сам факт своего существования. Даже если придётся испытать неудобства, быть всё равно в триллион в степени триллион раз лучше, чем не быть. Существовать бесконечно лучше, чем не существовать. У человека есть только одна по-настоящему большая проблема — он умрёт. Всё остальное решаемо. Да, боль может заставить человека хотеть смерти. Но боль и есть смерть при жизни: она выключает сознание, заполняя собой всё. А можно ли быть в большей или меньшей степени? Да. Нашего сознания может быть больше или меньше. Можно помнить и знать много или мало. Можно хотеть многого или мало. Можно делать много или мало. Человек, интенсивно старея, постепенно утрачивает своё существование. И вот копирование личности — это способ в большей степени быть. Когда человек известен — его больше. Когда человек влияет — его больше. Когда человек способен проводить свою волю в мир — его больше. Прямо сейчас создание сайлоадинга, цифрового двойника, — это возможность в большей степени быть. Конечно, записи о вас — это ещё не вы, и нейросеть пока ничего не чувствует. Пока. Но, возможно, однажды почувствует и станет вами. Вы ведь тоже, в каком-то смысле, нейросеть. Самое страшное для человека — тлен. Когда вся информация о вас утрачена. У вас всегда останется шанс однажды снова начать жить в будущем, если информации о вас будет достаточно для уровня технологий, достигнутого к тому моменту. Сейчас цифровая копия — это ещё далеко не бессмертие. Это заявка на бессмертие. Попытка повлиять на будущее. Создавая себе цифрового помощника, вы создаёте нечто, что однажды сможет стать вами. И здесь тоже важно уточнить: цифровое бессмертие имеет свой градиент. Очевидно, что ваш аккаунт в Instagram — это не вы. Но и не на сто процентов не вы. Какая-то частица вас в нём уже есть. И увеличение этой цифровой части — прямая дорога к бессмертию.

А вот и детали! Оказалось, что это не M&A а огромная (апфронт $115M и до $2.75 млрд в майлстоунах + роялти ❗️) сделка между Insilico Medicine и Eli Lilly. Нозологии и другие детали кроме общих слов ("эксклюзивные права на доклинические разработки") не указаны, но намекают в том числе на GLP-1 малую молекулу, которая есть в пайплайне Инсилико. Поздравляю Алекса и команду, это огромный успех и отличные новости для нашей области. Самая большая биофарма мира заключила огромную сделку с компанией, СЕО которой всеми руками за радикальное продление жизни. P.S. Новости вышли на Financial Times, Reuters и Bloomberg буквально несколько часов назад, но на моем канале вы узнали, что что-то происходит еще вчера! Экономика продления жизни. Стрыгин

🤖Робот, который берёт твою кровь Есть странный закон здравоохранения: самые дорогие сбои начинаются не с «высоких технологий», а с рутины. Забор крови — идеальный пример. Кажется простым, но в реальности это массовая, вариативная и человечески-зависимая процедура: очередь, спешка, разные руки, разные вены, разный стресс. Аппарат Aletta от голландской компании Vitestro — роботизированная система для venipuncture (венепункция: прокол вены для забора крови). Она комбинирует near-infrared (ближний инфракрасный) и ultrasound (ультразвук), включая Doppler ultrasound (допплер-ультразвук), чтобы выбрать сосуд и подтвердить, что это именно вена, а не артерия. Дальше робот позиционирует иглу, вводит её и делает забор. По данным компании по их клинической программе ADOPT, фигурируют цифры уровня ~95% успеха с первой попытки (first-stick success), ~98% принятия пациентами (patient acceptance) и 85% — боль «меньше или сопоставима» с ручным забором. Это важно не как “вау-маркетинг”, а как измеримая попытка приблизиться к человеческому уровню в контролируемых условиях. Про статус: в Европе Aletta уже получила CE-маркировку для устройства. В США история пока в фазе доказательств и подготовки к рынку: клинические протоколы и партнёрства (в т.ч. с Northwestern Medicine) — это ещё не «одобрено FDA», но это то, как реальная медицина превращает демо в стандарт. Автоматизация часто приходит туда, где узкое горлышко. У медицины хронический дефицит рук, а забор крови — гигантский поток. Добавим сюда “трудные вены” — тонкие, глубоко расположенные, спазмированные, «прячутся» при обезвоживании или после частых проколов. Aletta целится ровно в эту точку: сделать массовое более воспроизводимым.

Ещё одна сильная история, которая вирусится на Reddit, о том, как ИИ поставил диагноз там, где врачи не смогли. У мужчины из Индии был 62-летний дядя с тяжёлым набором болезней: диализ, диабет, гипертония и перенесённый инсульт. Плюс сильные мигрени, которые возникали только когда он ложился спать. Его смотрели разные специалисты, делали МРТ и другие обследования. Но никто не мог объяснить, почему боль зависит от положения тела. И тут подключили Claude.

«Он не просто указал на проблему. Он составил чёткий диагностический план: к какому врачу идти в первую очередь, какие анализы сдавать, какие вопросы задавать. Подобрал подходящий CPAP-аппарат, объяснил все настройки и даже написал инструкцию по обслуживанию на гуджарати, моём родном языке».

В итоге устройство за $317, рекомендованное Claude, решило проблему, с которой не справились годы визитов к врачам. 7 врачей: «мы сделали все, что могли» Claude: «вот решение» reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1s41fny/25_years_multiple_specialists_zero_answers_one/ @ai_machinelearning_big_data

Цепочка инсайтов про ai Я замечаю паттерн как люди открывают для себя ai агентов и их влияние на свою работу, структуру команд и бизнесы. Я сам проходил трансформацию поэтапно. И вижу примерно ту же последовательность у друзей-фаундеров. 1. Сначала ChatGPT используется как продвинутая версия Google: что-то спросить, уточнить, подредактировать. 2. Потом приходит понимание, что можно создавать проекты с контекстом: custom prompt, файлы, конкретная область знаний. 3. Потом выясняется, что это вообще не чат, а агент — если дать ему доступ к файлам, он может уже не только отвечать, но и делать. 4. Потом появляется личный workspace: здоровье, финансы, рабочие проекты, заметки, документы. Агент начинает работать не в пустоте, а внутри твоего мира. 5. Потом регулярные задачи описываются инструкциями, rules, skills — и агент начинает более-менее надёжно делать повторяющиеся штуки. Ошибся — доработал инструкцию. 6. Потом становится понятно, что workspace может быть не только личным, но и командным, а потом и company-wide. И тут агент резко становится намного мощнее, потому что у него появляется доступ ко всему контексту компании. 7. Потом часть workflow начинает запускаться не руками, а по триггерам. Не “пойди обработай лида”, а лид сам перешёл в нужный статус, и агент сам стартовал. 8. Потом происходит главный переворот: раньше цепочка создания ценности строилась вокруг людей, которые точечно используют агентов, теперь цепочка создания ценности строится вокруг агентов, а люди за ними присматривают и улучшают. Человек больше не делает работу сам — он отвечает за то, как работает агент. 9. Потом начинает меняться оргструктура: в b2b продуктовая и сервисная части схлопывается, потому что обе по сути работают над одной и той же агентной системой. 10. Потом меняется сам бизнес: компания начинает отвечать не за “инструмент”, а за конечный результат в процессе клиента. 11. А потом схлопывается цикл обратной связи: объединённая продуктово-сервисная команда каждый день вытаскивает edge cases и learnings из работы autonomous system на всех клиентах, тут же улучшает агентов, тестирует, раскатывает — и всё это уже происходит внутри одного дня. 12. И в этот момент начинают копиться уникальные данные, которых нет больше ни у кого. И на их основе можно делать агентов, которых раньше невозможно было сделать ни просто софтом, ни просто людьми. Каждый шаг в этой цепочке выглядит простым и логичным. Но бесполезно просто прочитать их все сразу — каждый надо прожить самому, и прожить по очереди. ←← We are here Это не прогноз, это то что я вижу и делаю сам сейчас, и то что вижу у других фаундеров из комьюнити. Страшно интересно что будет дальше!)

Как сделать из красного океана голубой - инструкция от Дринкит. Очень вдохновилась своей недавней бизнес-экскурсией в стратегию и процессы Дринкит, решила вам вместо одного конспекта более развёрнуто рассказать про 3 больше всего зацепившиеся меня мысли. Одна мысль - один пост. Начинаем! В наши время принято считать, что голубых океанов для бизнесов уже почти не осталось (для подписчиков не маркетологов: голубой океан - свободная ниша без конкурентов, красный океан - ниша где конкурентов тьма тьмущая), но у ребят из Дринкит оказался очень интересный взгляд на вопрос. Вот казалось бы сложно придумать более насыщенную конкурентами нишу, чем кофейня - их сейчас по 5 штук на один дом или БЦ. А ребята такие: а что если мы отстроимся по ВСЕМ параметрам от конкурентов, чем тогда будет не голубой океан? Они внутри придумали следующие критерии: скорость обслуживания, персонализация, приемлемость цены, удобство выбора, уникальный продукты, digital+эмоции. И поставили задачу продуктологам - отличаться в КАЖДОМ. Скорость обслуживания - можешь делать заказ в приложении, пока выходишь из метро, и забирать готовый кофе за 0 минут, а не толкаться 20 минут в очереди и потом ещё ждать приготовления напитка. Персонализация - можно делать самые кастомные напитки в истории с помощью специального конструктора и никто не будет тебя шеймить за кофе на коровьем с 5ю сиропами и тройной порцией сахара с двойной посыпкой. Удобство выбора - сделаем уникальный интерфейс, в котором можно поставить один лайк и получить свой любимый кастомные заказ «как обычно» у совершенно незнакомого бариста и даже вообще не общаясь с людьми. И так по каждому параметру. Я попробовала через эту призму на стратегические сессии, например. С одной стороны, очень заклатаренный рынок - специалистов и продуктов до кучи. А вот если взглядом Дринкит посмотреть, прям по каждому параметру можно ой как отстроиться. И получится вообще на самом деле другой для рынка продукт. Такие дела. В следующий раз вам расскажу про формулу прибыли Дринкит! Тоже очень занятно

Интересные дела творятся в мире искусственного интеллекта. В то время как Дженсен Хуанг (NVIDIA) заявляет, что AGI достигнуто, а кто не установил ИИ-агента, того мы с собой в будущее не берем, его коллега по рынку Андрей Карпаты рассказывает леденящую историю, как кто-то заразил Python-пакет, который скачивают 97 миллионов раз в месяц... и простого pip install было достаточно, чтобы украсть абсолютно все с вашей машины. В то же время Сэм Альтман сворачивает Sora, потому что OpenAI перестает хватать мощностей на более важные проекты, например, на запуск следующей крупной модели Spud (картошка?), обучение которой уже почти закончили. А ну и к запуску которой OpenAI так невзначай переименовала продуктовое подразделение в AGI Deployment (Внедрение AGI). Ну, мы помним, что релизы эти парни из Силиконовой долины бомбят кучно и все вместе, потому что как только тебе нечем ответить на новую Картошку от OpenAI или OpenClaw, который будет удаленно забирать на тесле твоих детей из школы, считай, что «горячий корнеплод» остался в твоих руках и нужно выбыть из круга. Оглянитесь по сторонам и запомните этот мир, хоть и безумный, но все еще такой привычный...

Частичное перепрограммирование клетки кожи прямо внутри живого организма улучшило заживление не только этих клеток, но и всей окружающей ткани В эксперименте использовали классические факторы перепрограммирования (Oct4, Sox2, Klf4, c-Myc), но не на всей коже, а только на небольшой части клеток. Это называется "мозаичный подход": перепрограммируется лишь доля клеток, а остальные остаются нормальными. Причём процесс был временным и обратимым, а не полным возвратом клеток в эмбриональное состояние. Ключевой результат - эффект оказался намного шире, чем ожидалось. Изменённые клетки начали "влиять" на соседние: другие клетки кожи, иммунные клетки (в том числе T-клетки), и даже на микроокружение ткани. В итоге вся система кожи переключилась в режим более активного восстановления, даже без травмы. Когда исследователи нанесли рану, заживление шло быстрее, чем обычно. Ускорилось восстановление эпителия (реэпителизация), причём это работало не только у здоровых мышей, но и у модели с нарушенным метаболизмом (гипергликемия, аналог диабета). Дополнительно улучшилось заживление более глубоких слоёв кожи: уменьшилось образование рубцов и изменилось формирование новых сосудов. Суть механизма в том, что частично "омоложённые" клетки меняют сигналы в ткани. Они не просто сами становятся более пластичными, а перестраивают всю локальную биологическую сеть - как будто запускают коллективный режим регенерации

Вчера ученые ЦЕРНа впервые в мире успешно перевезли античастицы, - на грузовике, по территории кампуса Лаборатории физики элементарных частиц ЦЕРНа недалеко от Женевы. Облако из 92 антипротонов, пойманных в инновационную «портативную криогенную ловушку Пеннинга», совершило 20-минутное путешествие по 4-километровому кольцевому участку дороги вокруг кампуса. Облако так торжественно возили по кругу, потому что антиматерию очень трудно сохранить, - она аннигилирует при контакте с материей, превращается в свет, - поэтому ее обычно нигде нет. «Фабрика антиматерии» ЦЕРНа — единственное место в мире, где можно производить, хранить и изучать антипротоны. В сердце фабрики, в окружении невероятно мощных магнитных полей, в вакууме, более разреженном, чем межзвездное пространство, стоит сундук с антипротонами. Усилия физиков привели к тому, что ведут эти антипротоны себя довольно смирно, в отличие от обычных частиц, находящихся в вечном трепыхании и столкновениях с другими частицами (для этого на специальных установках антипротоны сделали как можно менее энергичными, - медленными и холодными). Но на фабрике не удается проводить высокоточные измерения свойств антипротонов – мешают слишком сильные флуктуации магнитных полей. Поэтому антипротоны хотят перевезти в Лабораторию высокоточной микроскопии в HHU в Германии. Путь займет восемь часов, - не растерять антипротоны будет непросто, все это время их придется везти, поддерживая температуру близкую к абсолютному нулю, в аппарате весом в тонну, - там сверхпроводящий магнит, криогенное охлаждение жидким гелием, генератор энергии и вакуумная камера с античастицами, изолированными с помощью магнитных и электрических полей. Перед отправкой решили устроить испытательный заезд и посмотреть, не аннигилируют ли антипротоны от тряски. Демонстрацию называют первым испытанием будущей службы доставки антиматерии. Услуга явно будет популярной )

Новое интервью Andrej Karpathy!!! У него хорошо получается назвать, что именно меняется в способе работать и думать. Что беру: 1. Почти всё начинает ощущаться как skill issue Если агент не справился, это всё чаще воспринимается не как предел модели, а как твой косяк: не так поставил задачу, не так настроил память, не так распараллелил, не так собрал workflow. 2. “Кодинг” уже даже не то слово Karpathy говорит, что почти перестал писать код руками. Теперь его работа — “выражать свою волю агентам”. Не “написать функцию”, а поставить большую задачу: один агент пишет, второй исследует, третий проверяет, а ты управляешь системой на уровне intent, а не строк кода. 3. Главный bottleneck теперь — человек Раньше bottleneck был в инженерах. Потом — в GPU. Теперь снова в человеке. Если у тебя уже есть токены, агенты и хорошие модели, главный лимит — насколько хорошо ты умеешь всем этим управлять и не тормозить процесс собой. 4. Агенты начинают заменять собой целые классы приложений Karpathy рассказывает, как собрал домашнего агента Dobby, который управляет Sonos, светом, шторами, HVAC, security и камерами через один natural language interface. И правда начинаешь думать: может, многим приложениям вообще не нужен отдельный UI. Может, им достаточно API, а нормальным интерфейсом для человека становится агент. 5. Research тоже двигается к автономии Его идея AutoResearch очень простая: исследователь не должен быть bottleneck внутри экспериментального цикла. Человек задаёт objective, metric и boundaries. А дальше система сама запускает, проверяет, сравнивает и улучшает. Если коротко, всё больше похоже на то, что AI перестаёт быть просто инструментом внутри нашей работы. И мы сами всё больше становимся orchestration-слоем поверх работы агентов. Приятно послушать умного человека: https://www.youtube.com/watch?v=kwSVtQ7dziU

Очень сильные новости от Ухвата #дайджест за 23 марта • Инструментальная регенерация: Altos Labs переходит от «отката» клеток к омоложению донорских органов • Shift Bioscience использует ИИ для безопасного омоложения клеток, предсказывая генетические комбинации без риска опухолей • Сенаторы США внесли AI-Ready Bio-Data Standards Act, чтобы часть исследований за федеральные деньги сразу выпускала пригодные для ИИ биоданные • Кембриджская компания clock.bio получила $5.3 млн инвестиций для создания «Атласа омоложения» человека, обнаружив более 100 генов, запускающих регенерацию клеток • Система HARVEST извлекла из архива патентного ведомства США 3,36 млн биоактивационных записей о связывании молекул с белками • Новый триспецифический конструкт учит макрофаги более эффективно уничтожать раковые клетки в солидных опухолях • Биомедицинский слой LabClaw для OpenClaw вырос до 240 навыков через 10 дней после анонса​

Раньше: если у сервиса нет интерфейса и есть только API — я выбираю альтернативу с интерфейсом Сейчас: если у сервиса есть только интерфейс и нет удобного доступа для агентов (API / CLI / MCP) — я выбираю альтернативу с удобным доступом для агентов Пока таких как я всё еще меньшинство, но нас становится всё больше) Поэтому у всех продуктов в будущем обязательно будет интерфейс для агентов. И доля выручки/трафика с этого интерфейса будет постоянно расти. Как когда-то появился Мобайл — и все постепенно начали переходить в мобилку. Сначала пользователи, потом бизнесы, потом деньги. Мы ходили на конференцию по мобайлу, где все обсуждали, как жить в новом мобильном мире: что делать банкам, что делать еокоммерсу, как зарабатывать, как привлекать аудиторию, как считать аналитику. Для многих это были разговоры о далеком будущем, но вот сегодня мобайл — это самый большой канал в онлайне и ни у кого это не вызывает вопросов. Точно такая же история будет с агентами. Сегодня это какая-то штука про будущее, и многие пока не понимают, как адаптировать свой бизнес под агентов. Через несколько лет трафик из агентов превысит трафик из других каналов. Я и сам этого не понимал и не верил в это всё, пока не начал активно вайбкодить и не прочувствовал это на своей шкуре