Николай Хлебинский

Крошечная по сегодняшним меркам Qwen3.5-9B — open source модель Alibaba из младшей линейки Qwen3.5 ("9B" значит 9 миллиардов параметров), дообученная за 500 долларов, обошла топовые модели (последние версии GPT и Claude, для сравнения, это сотни миллиардов и триллионы параметров) на проверке товарных карточек маркетплейса. Сценарий проверки карточки - работа отделов контент-модерации в e-commerce: по фото, названию и описанию найти категорию товара среди примерно 13 тысяч в дереве маркетплейса, сверить заявленный бренд (зарегистрирован ли, не контрафакт ли), заполнить атрибуты по схеме категории и решить - публиковать или отдать живому модератору. Тысяча карточек у дообученной Qwen стоит 50 центов, у сильнейшего из фронтиров - 34 доллара. В конце июня хедж-фонд Bridgewater с лабораторией Thinking Machines отчитались, что их дообученная открытая модель ошибается на фильтрации финансовой информации примерно на 30% реже GPT-5.5, а задача по токенам дешевле в 13,8 раза. Таких кейсов становится все больше и тренд на тонкую настройку лекгих бесплатных моделей под узкоспецифичные задачи уже очень сильный. Вот что нужно знать про кейс с карточками маркетплейсов. 500 долларов - это цена обучения модели. Для обучения нужно самое дорогое – симулятор маркетплейса и сотни тысяч таких симуляций проверок с подсаженными нарушениями. Другими словами, размеченный руками очень специфичный датасет. Его стоимость вендор, конечно же, не называет. И вот тут виден еще один тренд мира ИИ – оцифровка данных и симуляция процессов с проверяемым результатом на частые и проверяемые задачи. Промптом такого не добиться даже с самыми крутыми и дорогими LLM, для 80% задач бизнеса фронтир-модели не нужны, нужны хорошо размеченные датасеты, прямо как в кейсе Midjourney. Отчет Fermisense по дообучение Qwen3.5-9B под задачи маркетплейса: https://fermisense.com/when-machines-take-the-wheel/

На прошлой неделе оказалось, что пользовательские чаты DeepSeek ищутся в Google обычным запросом. Не взлом и не слив базы – в выдаче только чаты, которыми пользователи сами поделились кнопкой Share. Внутри нашлись рабочие документы, финансовая аналитика, личная переписка, в том числе на русском. Предполагалось, что чат увидит любой, у кого есть ссылка. Ровно как в гугл доках. Про доступ для индексации поисковиковик ничего и, как теперь выясняется, страницы от них не были ничем закрыты. Летом 2025-го точно так же всплыли чаты ChatGPT, тогда OpenAI выпилили все за сутки. А пару дней назад – вторая новость, на первый взгляд с первой не связанная. Московский суд признал законным увольнение директора по продажам инжиниринговой компании за разглашение коммерческой тайны. Девушка пересылала служебные письма на личную почту скрытой копией и грузила файлы в DeepSeek. Уволили ее еще в сентябре 2025-го, задолго до шума с индексацией. Суду не пришлось доказывать, что документы куда-то утекли: хватило самого факта отправки "на несогласованные домены" – под эту формулу попали и почта, и DeepSeek. То, что ушло в чужой ИИ чат-бот, разглашено в момент нажатия "отправить". Суд и Google просто показали это с двух сторон. Объем данных, отправляемых данных о бизнесе сотрудниками в публичные нейросети, за год вырос в 30 раз. Требование безопасников не таскать рабочее в чат-боты раньше звучало как перестраховка. Теперь в качестве аргументов есть судебное решение и поисковая выдача. Текущие рабочие решения для бизнеса: поднимать open source модели внутри своего контура, либо использовать Privacy Filter решения, перед передачей данных во внешние ИИ-модели. Как у вас во внутренних политиках компании описано, что можно и что нельзя отправлять в чат-боты? Или это выяснится в суде? Разбор инцидента индексации DeepSeek: https://www.linkedin.com/pulse/when-ai-conversations-become-public-analysis-deepseek-david-konitzny-xn8ze Новость про увольнение: https://ria.ru/20260727/tayna-2107183808.html

Работаем, ребята 🤟🏻

Такие дела 😮‍💨 Принимаются советы в комментариях!

Очень давно хотел записать это видео ☺️ Создаю через ИИ бесплатный аналог Whispr Flow, приложение для распознавания голоса! Чтобы было интереснее - делаю не одно, а сразу два: одно через Anthropoc Fable 5, второе через GPT 5.6 Sol на максимальных настройках. Какая модель сработала лучше - смотрите в видео 😈 https://youtu.be/AOVybokxlzg

На днях российский разработчик научил ИИ-ассистента Claude заказывать продукты в Яндекс Лавке. Официального входа для сторонних программ у Лавки нет, он разобрал как сайт общается с сервером и подключил Лавку к Claude через MCP (так называют способ дать ИИ-агенту доступ к внешнему сервису). Заказы, по словам автора, настоящие: деньги списываются с карты, перед оплатой агент показывает сумму и ждет подтверждения. Тремя неделями раньше Яндекс сам открыл Лавку ИИ-агенту, только своему, внутри Алисы. Это часть большого плана: еще в феврале компания анонсировала правила, по которым ИИ-агенты покупают у магазинов. Через Алису, по данным Яндекса, уже продают около 3500 ритейлеров. Сценарий у официального агента тот же, что у самодельного: собери корзину продуктов на ужин. На момент публикации этого поста у энтузиаста всего пара звезд на GitHub, сам автор предупреждает, что проект, скорее всего, нарушает пользовательское соглашение и первое же изменение в архитектуре сервиса Лавки все сломает. Это тренд, который будет нарастать. Покупателем становится агент, и настоящая борьба в бизнес-моделях развернется за то, чей он: назначенный агрегатором, личный агент покупателя, который знает его список покупок, бюджет и календарь или робот в окне условного ChatGPT. Бизнесу, который продает или принимает заявки онлайн (то есть каждому бизнесу), стоит забрать в сценарий стратсессии вопрос: как ваша витрина или процесс оформления заявки выглядит для агента, с которым придет клиент, и пустите ли вы на порог агента, который вам не принадлежит? Статья автора на Хабре: https://habr.com/ru/articles/1062042/ Код проекта: https://github.com/Dudude-bit/yandex-lavka-mcp

Весной 2023 года Forbes объявил Сюнсаку Сагами самым молодым миллиардером Японии. Его компания M&A Research Institute помогала решать острую проблему, которая накрывает страны с стареющим населенением: малые бизнесы, где основатель устал и хочет отойти от дел, а преемника из семьи нет. Медиа разнесли его историю про огромный успех в покупке и продаже таких бизнесов как кейс ИИ: якобы покупателя для семейного дела находит алгоритм. Прошло три года, и оказалось, что это классический фонд с портфелем очень обеспеченных клиентов. Алгоритм подбора покупателей существует, но сделки закрывают живые менеджеры и их почти четыре сотни человек. А когда прошлый год вышел слабым, компания объяснила это не галлюцинацией ИИ, а производительностью свеженанятых сотрудников: масштабирование уперлось в людей. То есть ярлык ИИ работал не в операционке, он работал в оценке - рынок покупал акции компании по мультипликатору технологического ИИ-единорога. Сегодня, когда всем стало понятно, что это посредника с сотнями менеджеров, акции стоят на три четверти дешевле пика, из списка миллиардеров Forbes Сагами выпал еще в прошлом году. При этом к самому бизнесу вопросов нет: компания живая, закрывает около 230 сделок в год и приносит десятки миллионов долларов операционной прибыли. Испарилась только премия за ИИ-хайп как только рынок понял, что внутри обычная компания, все сдулось до обычных объемов. Классный вопрос для рефлексии: останется ли какой-то смысл от моего проекта / продукта / компании, если убрать из позиционирования "ИИ"?

Несмотря на то, что я закончил программу MBA в Сколково много лет назад, я стараюсь активно участвовать в жизни школы. Несколько лет назад здесь запустилось высшее образование (уже был первый выпуск) - программу бизнес-баклавриата. Уже второй раз в этом году нахожусь в жюри конкурса грантов. Ребята со всей страны проходят индивидуальные тесты и в конце объединяются в группы, чтобы решить боевой кейс примерно такого же уровня, который решают матерые дяди и тети с программ MBA / EMBA. Ну и просто радуюсь каждый раз когда на кампус школы удается заехать 😌

В китайских соцсетях сегодня буквально траур. Пользователил пишут, что потеряли важную часть своей жизни и серьезную эмоциональную опору. Вчера в Китае вступили в силу правила регулирования человекоподобного ИИ. Doubao от ByteDance и Qwen от Alibaba – главные сервис-провайдеры чатов с ИИ страны (китайские версии Алисы и ChatGPT) – выключили ИИ-компаньонов. В России такого типа сервисы не распространены. Это виртуальные собеседники, которые имитируют человека и строят с пользователем вполне себе реальную эмоциональную связь. По началу казалось, что такой класс софта – это новый уровень технологий "гормонального рабства", в котором сейчас доминируют короткие видео, которые мы с вами свайпаем сотнями в день и не можем оторваться. Что-то вроде тамагочи на ИИ-стероидах, который утилизирует одну из главных проблем человека из города-милионника – одиночество. У Азимова есть роман "Обнаженное солнце", в нем люди на далекой планете живут в одиночестве и обслуживаются огромным количеством роботов, почти не встречаясь физически. Личный контакт жители планеты воспринимают почти как что-то грязное и пугающее. С появлением ИИ-компаньонов пользователи в Китае начали стремительное продвижение к этой картине и вот вчера одним днем ее полностью стерли (даже возможности для выгрузки истории общения не оставили). Китай тут не пионер: штат Нью-Йорк взялся за регулирование ботов-компаньонов в ноябре 2025, штат Калифорния в январе 2026. Но закон на всю страну и массовые отключения таких масштабов произошли впервые в мире. В российском законе об ИИ, принятый в июле, про рабочую и развлекательную функциональность ничего, только про количество пользователей. Про "эмоциональную привязанность" в нем ни слова, но это пока. Как обычно, правила пропишут позже, тихими постановлениями. Если планировали такое направление развивать у себя – скорее всего на горизонте 1–3 года придется закрывать.

Год назад декларировалось, что Wonder Family – компания, которая привлекает от частных инвесторов (в основном русскоязычных) деньги и на них организует производство и запуск товаров на Amazon – входит в топ 1% мерчантов по выручке на Амазоне. Компания обещала доходность до 30% годовых в долларах (это ОЧЕНЬ много). В проект зашли более 90 инвесторов, а объём денег под её управлением составлял около $8 млн

"ИИ не заменит руководителя, но руководитель с ИИ заменит руководителя без него" - этот штамп повторяют на каждой второй конференции про ИИ в треке про бизнес. Звучит как факт, но это догадка: прямого исследования, которое сравнило бы результаты руководителей с ИИ и без, не существует. "Заменит" тут прогноз, а не измеренный факт. К инструменту руководители и правда рванули. По опросам Gallup, 44% из них пользуются ИИ несколько раз в неделю - почти втрое больше, чем в 2023-м. Но доступ к чат-боту и результат - разные вещи. Консультанты McKinsey в отчете State of AI насчитали 88% компаний, которые регулярно применяют ИИ. А ощутимый эффект - больше 5% операционной прибыли - получают лишь 6 компаний из 100. В России масштаб скромнее: по опросу hh.ru, активно используют ИИ всего 10% руководителей. Что отличает тех, у кого получилось? Не факт использования, а перестройка работы: по данным McKinsey, такие компании в 2,8 раза чаще меняют сами процессы под ИИ, а не раздают сотрудникам чат-боты поверх старых. И втрое чаще их первые лица сами работают с ИИ, а не только утверждают бюджеты. Отдельный вопрос - надежность. В свежем тесте, который разбирал блог Сбера, четырем ведущим моделям дали 30 управленческих задач, где специально не хватало вводных, а данные противоречили друг другу. Ни одна модель не остановилась и не переспросила - все уверенно выдали решения. Там, где ИИ не тянет, он не признается, а тихо топит. Поэтому честная версия штампа, я считаю, звучит так: не "с ИИ против без ИИ", а "перестроил работу под ИИ против просто открыл чат-бот". Руководитель, который некритично опирается на ИИ в сложном решении, проиграет тому, кто им вообще не пользуется. У нас, предпринимателей, появилась команда крепких ИИ-мидлов, которыми мы теперь руководим, - но мидлам нужен тот, кто знает, где они сильны, а где уверенно несут чушь. И это уже не про инструмент, а про качество управленца. Отличить сильного управленца от слабого можно уже не по тому, пользуется ли он ИИ. Смотреть надо, сколько ИИ приносит его бизнесу - хоть строкой в отчете о прибылях и убытках, хоть честным ответом на отчетной презентации.

Еще одну интересную бизнес-модель заметил в ИИ: сервисы антифрода для попыток возврата качественных товаров под видом брака через дипфейки. По разным оценкам ритейл в США теряет на мошеннических возвратах больше 100 миллиардов долларов в год. Раньше правдоподобное фото брака требовало навыка в фотошопе, теперь дефект дорисует любой в ChatGPT или Gemini за пару минут: подал через портал возврата, товар оставил себе (обратная логистика бракованного товара очень невыгода, экономически более целесообразно вернуть деньги, чем платить за транспортировку и утилизацию брака). Проверка на подлинность фото была почти бесплатной (потому что она не требовалась), теперь вокруг нее вырастает бизнес-модель подтверждения, что снимок не сгенерирован. ИИ-детекцию, по данным NRF, внедряют 85% продавцов. Одна модель рисует брак, другая ловит, бигтехи зарабатывают на сожженных токенах. Пока убедительный фейк клепали редкие умельцы, мерчант на маркетплейсе мог терпеть потери и держать возврат простым. Теперь подделка доступна каждому и режим подозрения включается сразу для всех, включая того, кто честно попытался оспорить покупку с браком.

Cloudflare (компания, фильтрующая трафик 22,7% сайтов всего интернета) объявила ИИ-компаниям дедлайн: к 15 сентября операторы краулеров (боты, которые обходят сайты и скачивают страницы) должны развести ботов для обучения поиска и ботов, собирающих информацию для обучения моделей. Всех, у кого они смешаны, перманентно заблокируют. Конечно же, обход блокировки можно купить у самой компании Cloudflare "плату за обход" (Pay Per Crawl) компания начала еще летом 2025. Поисковых ботов при этом разрешают, блокируют только ботов для обучения моделей и агентов. Google обходит сайты одним ботом и для поиска, и для своих ИИ-ответов, заблокировать его нельзя, потеряешь поисковый трафик. Удар приходится по чистым ИИ-компаниям вроде OpenAI и Anthropic, а Google с совмещенным ботом проскакивает. Старая сделка веба ломается на глазах. Раньше было так: пускаешь ботов поисковых систем, они взамен шлют тебе живых людей. Теперь обучающие роботы забирают тысячи страниц на один переход посетителя, а ИИ-саммари в выдаче (после него на сайт можно не заходить) режут клики. При этом появляется новый вид сделки. Согласия платить ни от OpenAI, ни от Anthropic, ни от Google пока нет. Но уже понятно, что данные для обучения ИИ – новая нефть. Появляется все больше грандиозных кейсов (недавно писал про Midjourney) разработки новых месторождений. Пора в сценарий стратсессий добавлять вопрос "Какое место в стратегии нашего бизнеса занимают данные для обучения ИИ?"

Классный пост увидел, решил поделиться!

Профессор экономики в США по имени Роберто Серрано после инцидента со стрельбой на кампусе университета Brown в декабре прошлого года дал своим студентам промежуточный экзамен на дом под честное слово, что они не будут пользоваться ИИ и списывать. Работы сдали 86 человек, 40 из них получили идеальные 100 баллов, средняя оценка по группе составила 96. По словам профессора, обычно на его экзаменах получают между 65 и 85 баллами. Тот же курс, та же группа, через несколько недель сдавали очный финальный тест уже в классе. Средний балл – 48 из 100, 19 полных провалов. Еще 27 человек на финальный экзамен не пришли (22 из них имели за домашний ту самую сотню баллов). Профессор уверен, что имело массовое массовое списывание через ИИ. Он прогнал вопросы через ChatGPT и в части работ нашел те же нетипичные ходы рассуждения, что и у нейронки, хотя "обычное" решение было простое. Идеально выполнившие задание студенты, по его словам, сдали абсолютно идентичные работы. Вроде бы проходная история, до тех пор пока нет задачи нанимать толковых сотрудников. Любой фильтр воронки найма, который кандидат может целиком отдать машине, сегодня полностью перестал различать компетенции людей. Тестовое задание, удаленный онлайн-тест и все остальное, что человек проходит без надзора, теперь измеряет умение открыть ChatGPT. Как отличить студента, который думает, от студента, который жмет кнопку? Тот же вопрос стоит перед каждым, кто нанимает.

9 июля буду выступать на форуме Data Day на ВДНХ — одном из крупнейших событий по данным и искусственному интеллекту. Организаторы предоставили мне несколько пригласительных билетов для друзей и коллег. Промокод на скидку 100% DDSPEAKER (количество регистраций по нему ограничено, организаторы дали только 10 проходок). Ссылка на регистрацию: https://id-reglament-event.timepad.ru/event/4017555/

Всем спасибо за участие и за вопросы! Это было круто 🥰 Делаем еще?

Начали эфир про ИИ, уже 100+ человек подключилось!

👆🏻Короткий апдейт про эфир в эту субботу!

Коротки апдейт про субботний эфир!