Саша делает стартап

(hot take 😅) последняя волна лейофов это не про AI в первую очередь, а мы просто наконец видим последствия эпохи helicopter money 2020-2022 компании тогда овехайрили людей, пока капитал был почти бесплатным, а теперь просто ужимаются под реальные нужды поэтому AI получает эти шишки в восприятии людей за те последствия, которые и так должны были случиться, но он не является главнрй причиной большинства этих сокращений (хотя местами точно ускоряет ее конечно) @aimalysheva

В стрессовых ситуациях я почти всегда сначала обсуждаю формулировки с LLM Например, на приёме у врача, где обычно хочется спросить что-то расплывчато или слишком эмоционально, то LLM помогает переформулировать это во что-то, на что будет более полезный ответ Вот примерно такие примеры до/после

"You've been quiet, what's on your mind?" ME:

почему я не пошла делать постдок: 1. ресурсов там ощутимо меньше, чем в corporate labs 2. свободы намного меньше, чем в стартапе 3. и мне хотелось более быстрого темпа, чем обычно бывает в такой среде это норм путь для многих, но конкретно мне он не подходил

У Banana.dev есть план за $20/мес, в рамках которого CEO лично привозит тебе бананы в офис Очень прикольный маркетинговый ход 🍌

Вы ведёте личную CRM для контактов? Какие инструменты и workflow используете? Ещё интересно, может у кого есть хорошие рекомендации по AI-версиям таких штук Было бы классно почитать про про ваши сетапы :)

подкаст уже совсем скоро выйдет, вот что обсудили: • то как я перешла из рисерча в продуктовые команды, а потом начала делать стартапы • какие чувства вызывает публикация в Science • как AI повлиял на рисерч в целом, как AI сам будет развиваться дальше • что изменилось в моей жизни когда я стала фаундером • про женщин в STEM, какие сейчас проблемы и что с ними делать • что такое consciousness и почему это важно • а еще: мои любимые AI-модели, научпоп, bottlenecks in robotics и куча другого интересного :)

Хорошая репа для тех кто билдит что-то с AI и хочет посмотреть на рабочие примеры: 50+ опенсорсных AI engineering проектов (агенты, RAG, OCR, итд). У каждого есть полный код и инструкции по сетапу https://github.com/Sumanth077/Hands-On-AI-Engineering

поделитесь что читаете сейчас?)

Три книги, которые я могу посоветовать всем, кто хочет писать про research понятно: 1. "The Sense of Style", Стивен Пинкер (теория, почему ясный стиль письма вообще работает) 2. "Made to Stick", Chip & Dan Heath (как сделать, чтобы идеи запоминались) 3. "The Craft of Scientific Writing", Michael Alley (очень практическая, без какой-то лишней философии)

Уже несколько месяцев с Настей делаем тот самый проект, про который я буду рассказывать в этом канале! (а еще мы вместе учились в Академическом Университете, и Настя солнышко, ретвитните ее если у вас есть X!)

Привет! У меня сегодня день рождения и я прошу всех друзей и знакомых, у кого есть твиттер, репостнуть вот этот пост если можно, мне будет очень приятно 😄 https://x.com/avgaydashenko/status/2074898036958908575?s=46

мой идеальный researcher: • делает и рисерч дизайн, и roadmap • много читает (и свежие статьи, и перечитывает базу) • супер-любопытный • сильный нетворк, софт скиллы • имеет сильный вижен • но не теряется в деталях • примерно представляет куда развивается область • ясно визуализирует и доносит идеи • всегда явно проговаривает проблемы и ограничения • пишет хороший full stack код • автономный • работает almost 24/7 😅

Новая статья на ICML 2026 челленджит Platonic Representation Hypothesis: similarity scores получаюся завышены из-за ширины и глубины модели, из-за чего создаётся нечестный тренд глобальной конвергенции, но он пропадает, как только это смещение скорректировать. Но при этом сохраняется local neighborhood alignment между моделями для картинок, текста и видео (похожие вещи остаются рядом друг с другом даже у совсем разных архитектур). Авторы называют это Aristotelian Representation Hypothesis :) То есть две модели могут не шарить один representation space в каком-то сильном глобальном смысле, но при этом соглашаться насчёт локальных окрестностей (что на что похоже). Это, судя по всему, как раз та часть, которую мы реально используем в retrieval, transfer и мультимодальных системах, и которую потенциально можно переносить между learned approximations разных моделей. http://arxiv.org/pdf/2602.14486

Самое полезное что посоветовал гпт для подкаста: 1/ взять с собой эстетичные бутылочки для воды 2/ не надевать белое или мелкий узор 3/ взять с собой кофту потому что тут жестко работает кондей чтоб охлаждать всю аппаратуру

Какие темы вам было бы интересно послушать в подкасте с AI neolab фаундером? 👀

Всем привет! Я решила наконец-то сделать канал 😄 Последние недели я почти все время работаю над новым проектом, который пока в stealth, но я подумала, что могу чем-то полезным начать делиться уже сейчас. Пока в планах рассказать: • что-то про процесс фандрейза, • опубликовать заметки о рисерче, который мы сейчас делаем, • записать и опубликовать здесь подкаст с разными мыслями об AI в целом, • делиться чем-то полезным вроде новых RL-статей и подходах, • ну и конечно рассказать над чем я работаю, как только мы выйдем из stealth 🔥 В общем, подписывайтесь, зовите своих друзей если им такое релевантно, и если у вас есть советы как грамотно вести канал, то пожалуйста оставьте коммент под этим постом :) @aimalysheva