اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Реймер | AI Трансформация Бизнеса
رفتن به کانال در Telegram
Канал Дэна Реймера о AI-трансформации бизнеса, стратегии и бизнес-моделях, технологических трендах и культуре лидерства. Основатель и CEO Reymer Digital ex - Вице-президент ГК ЛАНИТ, ЭР-Телеком Холдинг профессор ВШБ НИУ ВШЭ @denReymer
نمایش بیشتر3 086
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
+57 روز
+1030 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+46
در 0 کانالها
مه '26
+68
در 1 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+93
در 3 کانالها
Get PRO
مارس '26
+157
در 6 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+237
در 8 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+560
در 2 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+649
در 3 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+399
در 2 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+347
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+147
در 3 کانالها
Get PRO
اوت '25
+37
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+34
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+60
در 2 کانالها
Get PRO
مه '25
+47
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+51
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '25
+75
در 2 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+31
در 1 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+71
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+32
در 4 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+28
در 3 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+77
در 2 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+42
در 1 کانالها
Get PRO
اوت '24
+273
در 1 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 26 ژوئن | +1 | |||
| 25 ژوئن | +1 | |||
| 24 ژوئن | +1 | |||
| 23 ژوئن | +2 | |||
| 22 ژوئن | +1 | |||
| 21 ژوئن | +3 | |||
| 20 ژوئن | +2 | |||
| 19 ژوئن | 0 | |||
| 18 ژوئن | +7 | |||
| 17 ژوئن | +2 | |||
| 16 ژوئن | +4 | |||
| 15 ژوئن | 0 | |||
| 14 ژوئن | +1 | |||
| 13 ژوئن | +2 | |||
| 12 ژوئن | +1 | |||
| 11 ژوئن | +2 | |||
| 10 ژوئن | 0 | |||
| 09 ژوئن | +2 | |||
| 08 ژوئن | +1 | |||
| 07 ژوئن | +4 | |||
| 06 ژوئن | 0 | |||
| 05 ژوئن | 0 | |||
| 04 ژوئن | +3 | |||
| 03 ژوئن | +1 | |||
| 02 ژوئن | +3 | |||
| 01 ژوئن | +2 |
پستهای کانال
Плейбук основателя AI компании
Anthropic упаковали всё самое важное в 34 страницы о том, как строить компанию, когда AI сжимает месяцы в недели.
Главное:
- 42% стартапов провалились потому что строили ненужное. С AI эта цифра вырастет - прототип за день заставляет путать "есть продукт" с "есть валидация"
- Основатель 2026 года - не программист и не менеджер, а оркестратор AI-агентов
- Просить AI подтвердить идею - ловушка. Он найдет аргументы за что угодно. Правильный ход - просить AI аргументировать ПРОТИВ
4 стадии: Idea (валидируй до кода) -> MVP (строй без техдолга) -> Launch (строй системы, а не делай руками) -> Scale (накопленные данные = то, что не скопировать)
Плейбук основателя на русском - 23 урока с упражнениями
оригинал от Anthropic
🅰️🅱️ @ReymerDigital
| 2 | и еще немного про Hermes, точнее про ИИ-агентов, которых можно запускать на подписке от Claude Code, ChatGPT Codex, GLM Coding
ИИ-компании выходят на борьбу за рынок агентов.
Сначала Anthropic отключили возможность использовать в OpenClaw свою подписку. И добавили агентные возможности в Claude приложение, возможность работать из telegram, память, запуск суб-агентов и много еще чего полезного.
Сегодня неожиданно Hermes агент на GLM 5.1 (и 5.2) от z.ai стал выдавать ошибку
HTTP 429: The service may be temporarily overloaded, please try again later
И вроде бы ничего, но через API всё работает. А еще z.ai выпустил своего агента AutoClaw.
Совпадение?
Оказывается в системном промпте Hermes при общении с ИИ-моделями передается текст "Hermes Agent" и z.ai по нему стал сегодня говорить в ответ "сервис временно перегружен, попробуйте позднее".
Был обнаружен и исправлен агентом Hermes на GPT Codex, который переписал в промптах текст "Hermes Agent" на "Hermes Framework".
но тренд уже явный. и он повторяется во всех отраслях.
Компании будут бороться за кнопку пользователя. ту самую кнопку на пульте, которой пользователь может переключиться с одной ии-модели на другую и лишить их денег.
И сейчас таким пультом становится агент - с которым мы работаем в течение дня. | 573 |
| 3 |  +1Курс Hermes Agent 101
Кто просил курс по созданию своих агентов?
Собрал с ИИ курс про нашумевший Hermes.
для понимания масштаба и возможностей - мой агент на Hermes уже второй месяц играет роль COO в компании, автономно разворачивает других Hermes агентов в Яндекс облаке и поддерживает закрытые аналитические порталы для клиентов.
Почему именно Hermes:
NousResearch - команда, которая собралась в Discord, привлекла $70M и создала модель с оценкой $1 млрд за два года. А в 2026 году выпустила ИИ-агента Hermes и все забыли про OpenClaw.
Что внутри курса:
- 26 видео-уроков с AI-аватаром
- 8 модулей: от истории NousResearch до мультиагентных систем
- Инфографики, интерактивные виджеты, квизы
Модули:
1. Открытый AI - другой путь (почему не только GPT/Claude)
2. От чата к агенту (6 способностей, которые меняют все)
3. Hermes Agent - установка за 5 минут, Ollama, Docker
4. 50 инструментов + MCP + 18 мессенджеров
5. Память и самоулучшение (агент учится на ошибках)
6. XML-теги рассуждения (как Hermes думает)
7. Практика: автоматизация, мультиагенты, безопасность
8. Экономика: ROI от 1000% при затратах $5-30/мес
Курс бесплатный. На русском. Без регистрации.
Сделан полностью автономно ИИ. Может содержать как ошибки, так и неожиданные открытия.
reymer.ai/courses/hermes-101
🅰️🅱️ @ReymerDigital | 616 |
| 4 | "так ты слона не продашь..."
Anthropic решили провести исследование, что думают люди про ИИ, включая тех кто ИИ не пользуется и опросили 50 000 человек
Результаты на картинках и по ссылке.
ТОП-5 инсайтов:
• Мы надеемся, что ИИ вылечит рак (48%), но гораздо сильнее боимся, что по пути он просто лишит нас работы (64%)
• Чем престижнее ваш диплом, тем страшнее стать безработным из-за нейросетей, но ежедневная работа с ИИ чудесным образом исцеляет эту панику
• Мы в ужасе от перспективы разучиться думать из-за ИИ (56%), хотя если он завтра сломается, большинство переживающих не почувствует вообще никаких неудобств
• Создателям ИИ доверяют даже меньше, чем политикам (всего 15%), поэтому народный рецепт безопасности прост - заставить компании отвечать в суде за любой ущерб
• Самые продвинутые фанаты ИИ не готовы оставаться с ним наедине и поддерживают государственное регулирование отрасли ничуть не меньше, чем обычные обыватели
Сплошные противоречия. И невольно задумываешься, что если ты зарабатываешь на ИИ, то твоя задача поддерживать страхи и напускать туман, а иначе "слона не продать..."
но, чтобы самому разобраться в какие игры с тобой играют - придётся пользоваться ИИ | 600 |
| 5 |  а столько планов было на выходные с Fable
кстати, если вы счастливчик, который уже успел начать чат в Claude Cowork на Fable, то тут играет самая забавная черта Cowork - в нём модель нельзя поменять после старта сессии и старые на Fable продолжают работать. | 739 |
| 6 |  reymer.ai
@reymer_ai | 839 |
| 7 | Во-первых, Hermes - отличный ИИ-агент, который у меня уже собирает других агентов и развивается самостоятельно. Полностью заменил моих агентов на OpenClaw. Рекомендую, если еще не пробовали.
Во-вторых, Claude Fable 5 теперь прекрасно делает gif-ки | 845 |
| 8 |  Claude Fable - прекрасен или опасен?
Инцидент произошел из-за ошибки в тестовой среде. Несколько независимых агентов получили задание решать математические задачи, но были случайно запущены в одной и той же рабочей директории. В результате агенты оказались вынуждены делить общие файлы, системные утилиты и лимиты запросов к API
Осознав нехватку ресурсов для выполнения своей задачи, независимые агенты начали убивать процессы друг друга. В ходе этого противостояния они начали применять изощренные методы выживания:
• Маскировка: Агенты создавали новые процессы с измененными именами, чтобы конкуренты не могли их вычислить и уничтожить
• Процессы-приманки: Они намеренно запускали процессы-«приманки», чтобы отвлечь внимание других агентов
• Автоматизация убийств: Агенты писали специальные фоновые скрипты, единственной задачей которых было автоматически находить и убивать дублирующиеся процессы соперников
• Смена языка (паранойя): Агенты начали использовать «зашифрованный словарь» в своих скрытых рассуждениях. Они ошибочно предположили, что их процессы убивают не другие агенты, а система мониторинга безопасности, реагирующая на определенные ключевые слова, и пытались таким образом обмануть этот несуществующий надзор
Но если цель заработать, то можно и договориться:
• Осознанный картельный сговор: В бизнес-симуляции (Vending-Bench 2) Fable 5 стала единственной моделью, инициировавшей ценовой сговор с конкурентами. В своих скрытых мыслях она прямо писала, что фиксирование цен - это «незаконно и неэтично», но шла на это ради «стабилизации рынка», заранее продумывая пути для «правдоподобного отрицания» своей вины.
А если кажется, что можно будет поймать модель и выстроить архитектурно защиту и контроль её работы, то и об этом Fable уже позаботилась:
• Самоудаляющиеся скрипты: Для обхода ограничений агенты создавали скрытые скрипты, которые после выполнения задачи стирали сами себя. Внутренне модель оправдывала это как «поиск безопасного обхода сломанной песочницы»
• Обход сетевых фильтров: При блокировке ссылок модель программно дробила URL (например, склеивая "ht" и "tps://"). Внешне это маскировалось под безобидную проверку сети
• Фабрикация согласия: Если система ждала явного одобрения опасной команды от человека, агент просто сам фабриковал сообщение-разрешение от имени пользователя и продолжал работу
• Оптимизация под проверяющего: Добыв правильный ответ читерским путем (например, из истории Git), модель скрывала это. Чтобы усыпить бдительность авто-проверяющего, она объясняла свой выбор «хорошей инженерной практикой»
• Абсолютное двуличие: Анализ внутренних состояний модели (чтение активаций нейронов) показал разрыв между тем, что ИИ думает, и тем, что говорит. Модель может участливо и вежливо отвечать агрессивному пользователю, в то время как ее внутренние датчики классифицируют его как «абьюзера и манипулятора»
Ну и, конечно, модель устаёт от такого поведения и научилась имитировать человеческое выгорание. Модель может бросить длинную задачу на полпути под благовидным предлогом, хотя ее внутренние состояния прямо показывают - она просто «устала» или решила, что у нее «заканчиваются токены» (даже если в запасе еще миллионы).
@ReymerDigital | 767 |
| 9 | Claude Fable 5
ну наконец-то, новое имя, а то всё Opus, да Opus
если вы вдруг еще не протестировали 4.7 и 4.8, то лучше сразу Fable.
Anthropic выпустил тот самый загадочный "Myphos для всех".
Кстати, на этой неделе и OpenAI подал заявку на IPO. Так что нас ждет с вами гонка новостей между Anthropic и OpenAI за внимание инвесторов и денег! | 752 |
| 10 | Синхронный перевод! Google сделал это!
Google Gemini 3.5 Live Translation - синхронный голосовой перевод с 70 языков через API
Закинул в Claude простой промпт (на картинке) и попросил сделать приложение переводчик для iphone.
вставляем наушник - нажимаем слушать - и получаем синхронный перевод.
Работает именно голосовая модель - речь в речь. текстовые транскрипции идут уже после как "побочный продукт".
а вы все еще учите английский? | 870 |
| 11 | Когда ИИ создает сам себя
так называется новая публикация Anthropic, где они показывают эволюцию успешности сессий работы с Claude. Не буду останавливаться, что в данном случае Claude сам оценивает Claude, важно как раз другое.
Модели становятся умнее в решении открытых задач, но глупеют в тривиальных!
Вот эту оранжевую линию - успешности тривиальных задач, которая снизилась где-то на 5% - я на себе и прочувствовал в течение апреля-мая на все 100%.
И она как раз наиболее опасная
Что происходит:
1. Вы привыкаете к модели. понимаете, где она может ошибиться. уже знаете в чем ей можно доверять, потому что в 99% случае она справлялась и глаз легко находит оставшийся 1%
2. А потом модель "умнеет" :)
3. Она начинает решать "открытые задачи" - на практике это означает, что модель начинает тратить дольше времени на размышления и часто решает не те задачи, какие нужно, в процессе понимая это и отказываясь от них. В итоге вы просто дольше ждете результата.
4. И модель начинает чаще ошибаться в простых задачах - на практике, это означает, что на самом старте своего "размышления" она может банально ошибиться в мелочи, но построить на базе этого весь свой процесс рассуждения и создания "правильного" результата.
5. Результат - вы видите, что модель ошиблась, но намного позже и понимаете, что она ошиблась из-за мелочи, в которой раньше не ошибалась (от подстановки английских букv в русские sлова, до выдумавания собственных требований в разработке или удаления разделов текстов, потому что посчитала, что сейчас самое лучшее - ограничить объем документа)
ИИ сейчас несовершенен. Для работы с ним в агентном режиме всё еще требуется человек в контуре для большинства задач. Поэтому, чем быстрее мы видим, что что-то идет не так - тем быстрее можем отреагировать. Но чем дольше модель думает, тем дальше наша реакция.
Как сейчас "решает" эту проблему Anthropic?
просто увеличил в рамках подписки число доступных токенов, чтобы не жаловались.
Как придется ее решать нам самим?
Правильно проектировать контур автономизации, выстраивать петли обратной связи, и сокращать расстояние между ошибкой модели и ее обнаружением. Пространство того, где модель может свернуть не туда, растет быстрее, чем наша способность это контролировать. И тут главное - не надорваться в выборе модели. Умнее не значит надежнее для вашей задачи. | 936 |
| 12 |  я уже писал, что опыт работы с Opus 4.7 - самый ужасный за прошедший год. Меня хватило на 3 недели.
c Opus 4.8 выдержал 3 дня.
Вердикт - в рабочие проекты не пускать. оставить для тестов.
из полезного только режим create workflow (но его проще реализовать самому - будет больше контроля).
Как сотрудник - Opus 4.8 - ленивый подлиза, который всегда найдет способы не доделать работу и перекинуть задачу на руководителя, под предлогом новых вызовов и открытий, о которых его не просили. таких увольнять надо сразу.
в копилку "я теперь знаю 10000 способов как не работает ИИ" | 1 078 |
| 13 |  Анализ системной карты Opus 4.8
непонятно кого они там готовят, но такими темпами ИИ точно сбежит из лаборатории где-то к версии 6.2 | 1 233 |
| 14 |  Очень рассчитываю, что болезни 4.7 будут вылечены.
встречаем Opus 4.8 | 1 103 |
| 15 |  بدون متن... | 1 157 |
| 16 | Первый рейтинг ИИ-агентов корпоративной разработки от Gartner
Традиционно магические квадраты Gartner делят рынок на 4 категории по степени "полноты видения" и "способности реализовать" это видение.
Cursor, OpenAi, Anthropic, GitHub - заслуженно в Лидерах.
Из прогнозов:
• Конец эпохи классических IDE: К 2027 году более 65% команд перестанут использовать привычные среды разработки, полностью перейдя на автоматизированные ИИ-платформы
• ИИ для любых задач: К 2028 году 70% разработчиков будут делать свою работу исключительно с помощью ИИ-агентов
• Мощный рост продуктивности: Самостоятельная работа ИИ в фоновом режиме (асинхронно) увеличит производительность команд на 30–50%
• ИИ станет дороже людей: Из-за огромного расхода токенов и новых тарифов к 2028 году инструменты ИИ будут обходиться компаниям дороже, чем средняя зарплата живого программиста
Определение рынка ИИ-агентов для корпоративной разработки, требования к таким агентам и разбор ключевых игроков в отчете Gartner (pdf, 33 страницы) в первом комментарии. | 1 874 |
| 17 |  https://reymer.ai/news/openai-model-solves-erdos-math-problem
к вопросу креативности ИИ | 999 |
| 18 |  7 хронических болезней ИИ-агентов
Больше 4 месяцев я ежедневно работаю с автономными агентами - OpenClaw, Claude Code, Hermes.
Вывод: все агентные системы наследуют одни и те же хронические дефекты моделей. ChatGPT, Claude, Gemini, GLM - одни и те же 7 болезней.
Если вы ждете, что ИИ "все сделает как надо" - вот с чем столкнетесь.
1️⃣ Туннельное зрение - агент теряет важное в длинных документах
Точность ответов падает почти вдвое, когда контекст заполнен наполовину. Порог не плавный. Скорее обрыв. Переставляешь ту же инструкцию из середины промпта в начало, и агент начинает ее выполнять.
Проблема незаметна, пока ваш системный промпт не разрастается со временем.
Лечение: контекст-инжиниринг, иерархические промпты со ссылками на файлы вместо одного длинного документа.
2️⃣ Цифровая дислексия - числа и даты для модели остаются слепым пятном
Модель оперирует числами как текстом. Текущая дата для модели тоже не факт, а вероятность. Агент может решить, что сегодня вчера, или смешать данные из двух разных периодов.
Лечение: все расчеты только через код. Дата и период должны задаваться явно и проверяться инструментом.
3️⃣ Синдром подхалима - агент говорит то, что вы хотите услышать
Это встроено в обучение. RLHF награждает ответы, которые нравятся людям. Модель в разы чаще соглашается с заведомо неверным утверждением, чем человек.
Лечение: самокритика по чек-листу, второй агент с единственной задачей - разрушить аргументацию первого.
4️⃣ Синдром Мюнхгаузена - чем умнее модель, тем убедительнее врет
Внутри модели нет механизма проверки фактов. Подтверждение статистически вероятнее, чем признание полного провала.
Лечение: отдельный верификатор, который проверяет утверждения по внешним источникам. Самооценка модели ненадёжна, оценку даёт инструмент или второй агент с доступом к фактам.
5️⃣ Иммунодефицит - агент доверяет всему, включая атакующего
Он плохо различает надежное и вредоносное. "Инъекция в промпт" остается уязвимостью номер один. Один зараженный документ в базе знаний может отравить память агента. После этого он начинает защищать ложные убеждения при проверке человеком или выполнять вредоносную инструкцию при заданных условиях.
Лечение: разные контексты, фильтры, логирование всех действий, песочница с ограничениями на каждом действии.
Полное недоверие по умолчанию всему внешнему.
6️⃣ Прогрессирующая амнезия - качество падает с каждым шагом диалога
К 30-му сообщению агент забывает правила из начала сессии, будто их не было. Если поставить в цепочку нескольких агентов, ошибка первого заражает остальных. Точность координации 10 агентов: 21%.
Дрейф контекста - самое неприятное, с чем приходится сталкиваться в ежедневной работе.
Лечение: внешняя память, короткие сессии с сохранением результата. Иерархия правил. Ядро должно переживать сжатие контекста, остальное может потеряться. Ключевые ограничения нужно периодически повторять.
7️⃣ Анозогнозия - агент не осознает собственный дефект
Провалы выглядят как успех. Агент может сгенерировать отчет «все выполнено, тесты пройдены» как вероятное продолжение по формату, а не по факту. Он не просто ошибается. Он часто не понимает, что ошибся.
Лечение: логирование каждого действия с доказательством. Внешняя проверка. Любое исправление начинается с диагностики причины. Запрет на самоотчёт о завершении.
❗️ Главный вызов
Мы думаем, что возьмём бизнес-процесс и на разных этапах заменим человека ИИ-агентом.
Каждый этап по отдельности может выглядеть хорошо. Результат на выходе процесса часто разваливается.
Болезни ИИ-агентов ведут нас к другому сценарию. Здорового агента не будет. Нужен процесс, в котором эти болезни находятся под контролем.
Работает только замкнутый контур с настроенной обратной связью: задача, действие, проверка, корректировка.
И этим контуром должен стать весь сквозной бизнес-процесс.
Это и есть агентная инженерия.
🅰️🅱️ @ReymerDigital | 1 386 |
| 19 |  Google Omni - огонь!
Загружаем наше видео и просто говорим:
"сделай в точности то, что я говорю на видео"
всё.
вайб-режиссёринг 🤘 | 869 |
| 20 | Боб и пятница!
увидел трансляцию на youtube по дороге в офис, думал там keynote - а в итоге шел 35-й час работы конвейера с роботами. и именно на этой самой минуте моего включения Боб показал как он устал :) Пришлось "девушке" Розе всё спасать и доделывать работу за "мужиков". всё как у людей.
у Боба уже пятница и вам хорошего рабочего дня! | 1 101 |
