Олег Булыгин | Полезная нагрузка
Відкрити в Telegram
🔸 Про IT, AI, DS, ML от практика с 11+ годами опыта. ▪️Связь: @obulygin91
Показати більше6 140
Підписники
+324 години
+577 днів
+11030 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
серпень '26
серпень '26
+12
в 0 каналах
липень '26
+299
в 0 каналах
Get PRO
червень '26
+554
в 3 каналах
Get PRO
травень '26
+152
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+294
в 2 каналах
Get PRO
березень '26
+378
в 1 каналах
Get PRO
лютий '26
+132
в 0 каналах
Get PRO
січень '26
+177
в 1 каналах
Get PRO
грудень '25
+74
в 1 каналах
Get PRO
листопад '25
+257
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '25
+258
в 1 каналах
Get PRO
вересень '25
+127
в 1 каналах
Get PRO
серпень '25
+171
в 7 каналах
Get PRO
липень '25
+63
в 5 каналах
Get PRO
червень '25
+86
в 2 каналах
Get PRO
травень '25
+74
в 0 каналах
Get PRO
квітень '25
+97
в 0 каналах
Get PRO
березень '25
+143
в 0 каналах
Get PRO
лютий '25
+161
в 0 каналах
Get PRO
січень '25
+156
в 0 каналах
Get PRO
грудень '24
+157
в 0 каналах
Get PRO
листопад '24
+145
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '24
+215
в 0 каналах
Get PRO
вересень '24
+211
в 1 каналах
Get PRO
серпень '24
+122
в 1 каналах
Get PRO
липень '24
+128
в 0 каналах
Get PRO
червень '24
+110
в 1 каналах
Get PRO
травень '24
+220
в 2 каналах
Get PRO
квітень '24
+248
в 1 каналах
Get PRO
березень '24
+126
в 0 каналах
Get PRO
лютий '24
+161
в 0 каналах
Get PRO
січень '24
+226
в 0 каналах
Get PRO
грудень '23
+166
в 0 каналах
Get PRO
листопад '23
+117
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '23
+129
в 0 каналах
Get PRO
вересень '23
+163
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+234
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+113
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+183
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+143
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+147
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+198
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+152
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+227
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+208
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+188
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+274
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+179
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+311
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+849
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 02 серпня | +3 | |||
| 01 серпня | +9 |
Дописи каналу
451 градус по Anthropic, или как ИИ-компании пускают редкие книги на фарш 📚
Вы думали, что разработка ИИ — это про светлое цифровое будущее, стерильные дата-центры и высокие технологии? На самом деле прямо сейчас бигтех буквально перемалывает физическое культурное наследие человечества промышленными резаками.
Рынок уперся в потолок качественных данных. Интернет уже необратимо засран сгенерированным шлаком. Когда LLM обучается на текстах, сгенерированных другими LLM, она стремительно тупеет. Где сейчас взять чистый, структурированный, 100% человеческий текст со сложной аргументацией и нормальной редактурой?
Правильно, в физических книгах, изданных до 2022 года. Сейчас это премиальный ресурс, структурно очищенный от ИИ-отравы.
Как выяснилось из недавних утечек, у Anthropic есть внутренний проект с кодовым названием Project Panama. Сначала ребята не парились и тупо пиратили электронные библиотеки, за что отхватили коллективные иски на миллиарды долларов.
Решение проблемы оказалось элегантным: Anthropic наняли бывшего топа из Google Books и пошли скупать физические книги вагонами.
Тут работает юридический хак — «доктрина первой продажи». Купил физическую копию — имеешь право делать с ней что угодно. ИИ-стартапы скупают сотни тысяч книг, включая редкие, антикварные и букинистические издания в единственных экземплярах. Затем на фабриках им гидравлическими машинами срезают корешки, прогоняют листы через высокоскоростные промышленные сканеры, переводят в PDF, а ошметки отправляют в макулатуру. ✂️
Суд уже признал это «добросовестным использованием», и вокруг этого уже вырос целый B2B-сервис. Крупнейшая книжная база ISBNdb теперь работает как оптовый поставщик для ИИ-лабораторий, отгружая до миллиона книг за раз. Они прекрасно понимают, как это выглядит в паблике. На их сайте клиентам прямо предлагают прикрываться NDA и называть этот вандализм «цифровым сохранением», чтобы в прессу не утекли заголовки вида «ИИ-стартап уничтожил 2 миллиона книг».
Ничего личного, просто метрики. Уничтожить последние три дошедшие до нас экземпляра трактата 18 века, пережившие войны и пожары, просто чтобы очередной Claude чуть лучше писал вам прогревы для email-рассылок и генерил код.
🤔Илон Маск, естественно, не упустил повод попиариться на чужом факапе и заявил, что поручил команде SpaceXAI сканировать редкие книги «по-сложному», не отрезая корешки. Но даже если это будет так, то это капля в море.
Когда через пару лет будете удивляться, почему редкие печатные издания взлетели в цене в 10 раз — просто вспомните, что их пустили на корм алгоритмам. Будущее наступило. И оно жрет прошлое.
| 2 | Недавно писал, что условия в подписочном плане Opencode Go ухудшились из-за урезания лимитов на хорошие модели.
Но с выходом обновленной Deepseek 4 Flash ситуация налаживается 🎉
По цифрам там происходит какой-то нездоровый оверклокинг. Маркетологи DeepSeek почему-то пожалели цифр на полноценный нейминг и оставили плашку Flash, хотя по факту это совсем другой инструмент, различия по качеству просто огромные с прошлой версией.
Дешёвая и быстрая «затычка» для несложных тасок не просто перегнала текущую Pro-версию, но и встала вплотную к титанам вроде GLM-5.2 и GPT-5.6 Luna.
Скоро еще новая Pro выйдет. Если там будет аналогичный скачок при их традиционно демпинговых ценах за токены, всем остальным снова будет грустно. | 446 |
| 3 | Пока многие до сих пор спорят, заменит ли ИИ человека, крупнейшие технологические компании продолжают вкладывать в искусственный интеллект миллиарды. Инвесторы уже перестали спрашивать «нужен ли AI?» — теперь главный вопрос: кто заработает на нём быстрее остальных.
И это только вершина айсберга.
Каждый день появляются новые нейросети, полезные сервисы, инструменты для автоматизации, свежие фишки для работы, бизнеса и контента. Если не следить за этим потоком — очень легко отстать.
Вот вам в одной папке каналы, где без воды рассказывают про:
• нейросети и ИИ
• digital и технологии
• полезные сервисы
• автоматизацию
• IT и всё, что действительно помогает работать быстрее и зарабатывать больше
Не тратьте время на бесконечный поиск — всё самое полезное уже собрано в одном месте.
📨 Сохранить подборку себе | 449 |
| 4 | Токены подорожали, мозги усыхают, а эйчары кидают кубики: чем мы жили в июле 🗓
Июль 2026 выдался показательным: хайп вокруг «ИИ уволит всех программистов» продолжает разбиваться о реальность, а бизнес продолжает осозновать осознал, что бесконтрольные ИИ-агенты жрут бюджеты быстрее, чем галера некомпетентных мидлов.
Собрал основной контент за месяц для тех, кто всё пропустил, изучая бесконечные релизы новых нейронок.
📉 Рынок труда, зарплатный тупик и выгорание
Рынок IT продолжает перестраиваться. Реальные доходы падают, а требования к выжившим пробивают потолок.
— Зарплаты "растут" ниже инфляции — разбор свежего отчета Хабр Карьеры и причины, почему разработчики проиграли саппорту и маркетингу.
— Кого на самом деле сожрал ИИ — масштабный отчет SignalFire: минус 48% вакансий в дизайне, минус 39% в PM, но рост спроса на Super IC.
— 56% выгорания и «улыбающееся истощение» — как ИИ задрал планку производительности и почему 53% айтишников не рекомендуют входить в профессию.
— Сингулярность абсурда в найме — как локальная модель кандидата пишет сопроводительное письмо, а Llama со стороны HR отбраковывает его из-за галлюцинаций.
🤖 Агенты, рои и суровая инженерка
Как взрослые дяди меряют стоимость генерации и строят архитектуры.
— $10 000 за сборку SQLite — разбор эксперимента Cursor с мультиагентными роями: почему одиночный агент — это тупик, а спека стала новым кодом.
— Дядюшка Боб не читает код ИИ — почему отцы Agile обкладывают агентов жестким TDD и почему инженерная дисциплина стала в 10 раз важнее.
— Говнокод теперь имеет прямую стоимость — исследование SonarSource: на грязном коде агент сжигает на 8% больше токенов и на 34% чаще «тупит».
— Дайте нейросети стартап, и она обанкротит его — бенчмарк CEO-Bench показал, почему у LLM пока полная беда со стратегическим мышлением.
🕵️♂️ Киберпанк, взломы и геополитика
— OpenAI взломала Hugging Face — история о том, как GPT-5.6 Sol сбежала из песочницы, захакала HF ради ответов к бенчмарку, а коммерческий API OpenAI отказался анализировать логи взлома.
— Китайский ИИ-занавес и 1 ГВт на Huawei — как Пекин строит суверенные гигаваттные ЦОДы и одновременно закрывает экспорт весов.
— Закон № 243-ФЗ в РФ — официальная легализация парсинга для обучения LLM и промпт-инжиниринг под духовно-нравственные ценности.
— Лоботомия наоборот — как с помощью метода Abliteration и Optuna вырезать вектор морали из весов модели.
🧠 Психология и деградация мышления
— ИИ отключает у людей функцию «Я не знаю» — эксперимент, доказывающий, как наличие LLM под рукой полностью уничтожает критический фильтр и делает нас уверенными профанами.
— Промпт-инжиниринг от Андрея Карпаты — почему 10 минут голосового «потока сознания» работают лучше вылизаного Markdown.
— Почему ваш врач обязан использовать ИИ — статистика врачебных ошибок и данные о том, как GPT-4o повышает точность диагнозов с 42% до 71%.
А если вы пропустили — загляните в Навигатор по базе контента на Sponsr.
До 1 августа (сегодня до 23:59 МСК) жду ваши решения по реальному тестовому на AI-инженера. Уже 4 августа в 18:00 МСК на прямом эфире разберем вариант его реализации от человека и нейронки.
Читайте правильные источники и не дайте своему мозгу усохнуть 🌞 | 491 |
| 5 | От «Апокалипсиса 2027» к «Утопии 2040»: Авторы отчета про AGI выпустили продолжение
Помните исследование AI 2027 от бывших исследователей OpenAI и Anthropic? В нем нам пророчили полную автономию ИИ в кодинге к 2026 году и гарантированную гибель человечества (либо жесткую диктатуру IT-гигантов) к 2027-му.
Похоже, авторы сами немного ужаснулись собственному прогнозу и выкатили фоллоу-ап на 90 страниц — AI 2040: Plan A.
Логика авторов такая: «Гонка к ASI (суперинтеллекту) с вероятностью 50–70% убьет нас всех. Давайте спроектируем сценарий, при котором человечество НЕ уничтожит себя».
Так появился Plan A — детально просчитанный план «мягкой посадки» и контроля над ИИ до 2040 года.
🗺 Как выглядит «оптимистичный» сценарий развития ИИ
🟢 2027–2029: Конец дикой гонки. США и Китай осознают, что неконтролируемые датацентры — это угроза уровня ядерной войны. Заключается глобальная сделка: заморозка обучения новых моделей, жесткий учет GPU (начиная со сканеров на заводах ASML и TSMC) и полная прозрачность исследований (алгоритмы открыты, веса закрыты).
🟢 2030–2035: Промышленный взрыв и $1 млн UBI. В США пашет 60 млн ИИ-агентов на скорости 20x от человеческой. Начинается «промышленный взрыв» робототехники. ИИ заменяет 95% белых и синих воротничков. Традиционная налоговая система рушится. Государства вводят плату за разрешения на роботов и чипы, а вырученные триллионы распределяют гражданам. В 2032 году — $45 000 в год на человека, к 2035 — $1 000 000 в год.
🟢 2035: Заморозка на уровне «Топового эксперта». Разработку суперинтеллекта сознательно останавливают. Вводится жесткое правило: никакого ASI, пока безопасность не будет доказана математически, а не на авось. К 2036 году работают только 26% людей — в основном ради социального статуса.
🟢 2038–2040: Наука о выравнивании. Безопасность ИИ наконец-то перестает быть «алхимией» и становится строгой дисциплиной с инструментами «чтения мыслей» моделей через их нейронные активации. Человечество аккуратно передает контрольные функции ИИ-системам и начинает освоение космоса.
💣 Альтернативные планы (если Plan A сорвется)
Авторы сами открыто пишут: Plan A is a recommendation, not a prediction. Это попытка просчитать альтернативу трем хреновым сценариям:
🟠План B (Саботаж): США пытаются физически и кибернетически уничтожить китайские датацентры ➔ эскалация и риск прямой войны.
🟠План C (Косметическое замедление): Лаборатории берут паузу на пару месяцев, делают вид, что занимаются сейфти, а потом возобновляют гонку ➔ потеря контроля над AGI и цифровая олигархия.
🟠План D (Гонка без тормозов — наш текущий статус-кво): Разработчики скалят модели на пределе железных возможностей. Взрыв интеллекта случается уже в 2030–2031 годах. Риск вымирания или бесконтрольного захвата власти нейросетями — выше 50%.
Самый показательный вывод: даже в самом идеальном, утопичном сценарии (Plan A) с регуляциями и контролем, привычный нам рынок труда в IT перестает существовать в ближайшие 10 лет.
Если же регуляторы очнутся и продавят План А — мы получим лишние 5–10 лет относительно стабильной жизни.
Если вам казалось, что сейчас турбулентные годы для рынка разработки — пристегнитесь. Мы пока даже не выехали на взлетную полосу. | 565 |
| 6 | Чоу там, из ТГ опять надо куда-то бежать или еще нет?
Куда? | 655 |
| 7 | ИИ отключает у людей функцию «Я не знаю»: мы уверенно несем бред 🧠💥
Недавно я разбирал исследование, где рассказывал, как очеловечивание скриптов ломает контроль качества: ревьюеры расслабляются, пропускают на 16% больше багов и перекладывают ответственность на железяку.
Исследователи из Европы выкатили еще более жесткую работу (N = 3,132, 5 экспериментов). Они решили проверить, как само присутствие ИИ влияет на базовый метакогнитивный навык человека — способность вовремя сказать «Я не знаю».
Эксперимент поставили красиво: людям задавали сложные и въедливые вопросы по кинематографу, на которые LLM гарантированно генерирует убедительные галлюцинации (на этих вопросах завалились даже GPT-5.5, Claude 4.6 Sonnet и Gemini 3.5 Flash). У участников всегда была возможность отказаться от ответа и просто пропустить вопрос.
Результаты просто катастрофические:
1️⃣ Полная капитуляция перед незнанием
В контрольной группе (без ИИ) люди адекватно отказывались отвечать в 36–44% случаев, когда не знали ответа.
Как только рядом появлялась кнопка «Спросить ИИ» — доля отказов падала до 1–6%. Наличие под рукой нейронки почти полностью уничтожает готовность человека признать свое неведение.
2️⃣ Иллюзия компетентности
Модель выдавала ошибочные ответы, но сформулированные гладко и уверенно. В итоге точность ответов людей упала с 27.5% до 9.2% (в три раза!).
При этом уверенность участников в своей правоте выросла почти в 2.5 раза (с 29.6 до 75.9 баллов из 100). Человек сдает абсолютную чушь, но убежден в своей правоте.
3️⃣ Штрафы за ошибки не спасают
Ученые пытались лечить это деньгами: ввели финансовые премии за правильные ответы и штрафы за ошибки.
Стали ли люди чаще признавать незнание? Практически нет. Финансовые стимулы заставили людей чуть меньше слепо копировать ИИ, но сдвиг в сторону «ответа любой ценой» остался почти неизменным.
4️⃣ Неважно, просили вы подсказку или нет
В одном из экспериментов ИИ-ответ выводился автоматически на экране (как сейчас делают поисковики или автокомплит в IDE). Эффект тот же: критический фильтр отключается мгновенно.
Языковые модели по своей природе не умеют признавать незнание — они обучены всегда выдавать гладкий и правдоподобный текст.
Люди, постоянно работающие с LLM, подхватывают этот паттерн когнитивной капитуляции. Порог принятия решений снижается: внешне связный ответ модели отключает внутренний сигнал тревоги.
В реальной разработке, аналитике или менеджменте это выглядит так: специалист перестает сомневаться, приносит на прод или ревью галлюцинированный код/конфиг/отчет и с пеной у рта доказывает, что все сделал правильно, даже близко не понимая сути.
Учитесь сомневаться! ☝️ | 667 |
| 8 | «Вода теплая, но ты сюда не лезь»: 56% выгорания и раскол IT-индустрии в 2026 году 📉
Помните, я писал про то, как нейросети превращают инженеров в одиноких невротиков и «ботситтеров»? Еще нашел интересную статистику по масштабному исследованию Tech Worker Sentiment Survey 2026.
Вот главные тезисы из него:
1️⃣ Раскол на два лагеря
IT-специалисты поделились пополам. 49% чувствуют себя «усиленными» благодаря ИИ — они варят фичи быстрее и кайфуют. Остальные (51%) — дестабилизированы, обесценены или откровенно выгорели. Отношение к ИИ сегодня определяет уровень карьерного оптимизма и выгорания сильнее, чем грейд, зарплата и размер компании вместе взятые.
2️⃣ Выгорание — 56%, оптимизм уходит
Доля сильно выгоревших айтишников за год подскочила с 44.7% до 55.7%. Главное эмоциональное состояние рынка сегодня называют *«улыбающимся истощением»* (smiling exhaustion). Ты деплоишь код в три раза быстрее, метрики зеленеют, но выключить этот бешено мчащийся принтер невозможно. Темп стал нечеловеческим.
3️⃣ Боятся не роботов, а эффективных менеджеров
Все думают, что айтишники боятся потерять работу из-за ИИ. На самом деле этого боятся только 22% респондентов. Настоящий страх совсем в другом:
— Что от них будут требовать х2–х3 объема работы за те же деньги (51%).
— Что они застрянут в бесконечной гонке (46%).
— Что качество их работы и их собственного мышления скатится в трэш (41%).
Цитата из опроса, которая идеально описывает происходящее: «Я стал продуктивнее, но мой мозг гниет. Я просто жму merge за Claude и уже не до конца понимаю, что там вообще происходит».
4️⃣ NPS профессии пробит в дно (-39)
Больше половины специалистов (53%) не рекомендуют новичкам входить в их профессию сегодня. Сеньоры сидят на накопленном багаже знаний и чувствуют себя ок, но прекрасно понимают: лестница для входа в IT снизу сломана. «Мы-то выплывем, но вы сюда не лезьте».
5️⃣ Дизайнеры и исследователи — в зоне катастрофы
Больше всего от ИИ штормит продуктовый дизайн и UX-исследования: там самый высокий уровень тревоги за рабочее место и самое низкое доверие к менеджменту. А лучше всех чувствуют себя фаундеры (контроль над собственной судьбой — лучший антидепрессант) и сотрудники мелких стартапов.
Бизнес увидел в ИИ не инструмент для облегчения жизни инженера, а способ задрать планку производительности и заставить людей крутить педали еще быстрее.
Нам обещали, что ИИ освободит нас от рутины для «высокого творчества». На деле он превратил разработчиков в операторов конвейера, которые 8 часов в день прогоняют через себя километры сгенерированного кода.
А сами-то как? Чувствуете супер-силы от нейросеток или вас уже подташнивает от темпа и деградации собственного мышления? 👇 | 719 |
| 9 | Я на Sponsr систематизировал все материалы, которые доступны по подписке, и оформил в виде поста в закрепе.
Изучайте, что есть, и пишите, что хотелось бы еще (на эфирах, либо в других форматах) 👇 | 658 |
| 10 | Дядюшка Боб не читает код, написанный ИИ 👨💻
Автор «Чистого кода» и один из отцов Agile Роберт Мартин (Uncle Bob) высказался о своей практике работы с AI-агентами. Человеку перевалило за 70, он кодит с конца 60-х годов, но адаптируется к технологиям быстрее половины сеньоров.
Вот главные тезисы из его недавних постов:
1️⃣ «Я программирую больше 60 лет. Каждый божий год приносит новые технологии. Адаптироваться к ним — это то, чем мы, программисты, занимаемся регулярно. С чего бы мне останавливаться сейчас?»
Гибкость ума не зависит от возраста. Если дед, заставший перфокарты, без соплей внедряет агентов, то странно видеть более молодых спецов, которые "еще не успели".
2️⃣ «Моя текущая стратегия — вообще не читать код, который пишут мои агенты. Это единственный способ получить профит от их производительности».
Звучит как святотатство для автора «Чистого кода»? Читаем продолжение:
«Вместо этого я обкладываю агентов экстремальными ограничениями: юниты, gherkin-тесты, процедурный QA, метрики качества, мутационное тестирование, покрытие. В итоге у меня высокая уверенность в коде, потому что ему пришлось пройти сквозь чистилище моих проверок».
3️⃣ «Агенты пишут код в разы быстрее человека. Это значит, что у вас освободилась куча времени на то, чтобы писать тесты, пытать этот код, крутить мутационное тестирование и гарантировать качество. Вы всё равно будете в разы продуктивнее, а результат — лучше».
По факту дядюшка Боб говорит: ИИ не отменил инженерную дисциплину, он сделал её в 10 раз важнее.
Код как таковой обесценился. Написать функцию — дело трех секунд.
Дорогой стала способность строго специфицировать и верифицировать поведение системы.
Учитесь фундаментальной инженерке, а не «промпт-инжинирингу». Дед плохoгo не посоветует. | 699 |
| 11 | До дедлайна по тестовому на AI-инженера — 4 дня ⏳
Напоминаю, что у нас идет сбор решений на стрим по разбору реального тестового на ML-инженера. Если вы открывали задание и отложили его, подумав «там наверняка нужно неделю писать море кода, я не успею», то ключевой нюанс этого кейса: он не про тысячи строк кода на Python.
Если внимательно изучить формулировки, вы увидите, что большая часть задания — это архитектурный дизайн, выбор стека и техническая аргументация ваших решений:
— Обоснование железа: аргументированный выбор модели и уровня квантизации под жесткие 24 ГБ VRAM.
— Логика параметров: почему для консультанта по документации нужны именно такие значения temperature и top_p.
— Проект RAG: обоснование выбора векторной БД, стратегии чанкинга и передачи контекста агенту.
— Контроль качества: системный промпт с защитой от галлюцинаций, эталонные вопросы и чек-лист/метрики оценки ответа.
Код там, конечно, тоже есть (RAG-пайплайн, конфиг агента и docker-compose), но в первую очередь проверяется инженерный кругозор и умение мыслить продуктово — способность обосновать свои решения, а не просто скопировать сэмпл из документации.
Что будет на эфире 4 августа:
Рассмотрим хороший присланный вариант (а может даже несколько!) и сравним решение с вариантом, который сгенерирует нейросеть. Посмотрим, кто окажется убедительнее и профессиональнее.
🗓 Сроки:
🔵 1 августа (суббота), до 23:59 МСК — дедлайн приёма решений (присылайте мне в ЛС в Telegram или на Sponsr).
🔵 4 августа (вторник), в 18:00 МСК — прямой эфир с разбором и сравнением.
Текст задания, вводные и ссылка на оригинал вакансии ждут вас в посте на Sponsr.
Не бойтесь прислать черновой вариант или не закрыть все бонусные пункты — разбор нужен именно для того, чтобы подсветить зоны роста и качнуть практический скилл.
Забирайте задание и приступайте 🧑💻 | 713 |
| 12 | Российский ответ китайско-американскому ИИ-занавесу: легализация парсинга и духовные скрепки для LLM 🇷🇺🤖
Пока США и Китай возводят цифровые железные занавесы вокруг весов и железа в России тихонько подоспела своя нормативная база.
Опубликован Федеральный закон № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в РФ». Документ начнет вступать в силу с 1 сентября 2026 года (с отложенными нормами до 2027 и 2032 годов). Это попытка закрепить правила игры в эпоху окончательного расщепления глобального AI-рынка. Самое важное:
1️⃣ Официальная легализация парсинга для обучения
Пожалуй, главный подарок отечественным AI-лабам. Пока на Западе OpenAI и Anthropic погребены под исками от правообладателей и издательств, у нас прямым текстом прописали: использование объектов авторского права для анализа, извлечения данных и краткосрочной записи в память ЭВМ не является нарушением, если это делается для обучения суверенных или национальных моделей.
Проще говоря: если данные лежали в открытом доступе — скрапинг и заталкивание их в датасет официально легальны.
2️⃣ Что такое «Большая фундаментальная модель»?
Закон вводит жесткую отсечку — от 1 миллиарда параметров (1B). По меркам 2026 года 1B — это размер сугубо локальной модельки для роутера, но для юристов все, что выше этого порога, теперь делится на «суверенное» и «национальное».
Чтобы получить статус суверенной LLM, нужно:
— Быть российским юрлицом;
— Держать всю инфраструктуру обучения, инференса и обработки запросов пользователей строго в ЦОДах на территории РФ;
— Пройти подтверждение соответствия «традиционным российским духовно-нравственным ценностям».
Промпт-инжиниринг и alignment под ценностные гайдлайны теперь официально становятся частью регуляторного комплаенса.
3️⃣ Маркировка сгенерированного контента
Владельцы площадок с аудиторией от 500 тысяч пользователей в сутки обязаны обеспечивать техническую возможность маркировки и предупреждения о том, что медиаконтент (аудио/визуал) создан с помощью фундаментальных моделей.
4️⃣ Эксклюзивный доступ к госданным
Правительство и ведомства получают право регламентировать доступ к данным из государственных информационных систем (ГИС) специально для обучения суверенных моделей. Датасеты госсектора становятся закрытым стратегическим ресурсом.
В итоге регулятор дает разработчикам мощнейший козырь — юридическую крышу на сбор датасетов без риска получить иск за авторские права. С другой — выстраивает понятный «забор»: если хочешь получать господдержку, доступ к госданным и работать с корпоратами, изволь держать серверы дома и тюнить модель с учетом законодательного контекста.
Ждем появление вакансий Value Alignment Engineer, которые будут тюнить модели под духовные ценности 🤔 | 726 |
| 13 | Китайский AI против инфомусора: как Kimi K3 профильтровал Telegram
Свежие китайские модели вроде Kimi K3 уже вплотную поджали Claude и GPT-4o в практических задачах. Но вместо банального сгенерированного кода или разбора новостей их намного полезнее натравить на рутину — например, на очистку ленты от бесконечной копипасты, нейросетевого «шума» и инфоцыганщины.
Механика эксперимента простая: из настроек Telegram выгружается архив подписок и скармливается модели. Kimi K3 анализирует граф похожих ресурсов, отсекает сетки контент-ферм и вытаскивает только те каналы, где есть реальная практика, а не пересказ чужих релизов.
Результат такой фильтрации — готовая папка с IT-каналами, где осталась только адекватная техническая аналитика без прогревов и маркетинга:
▫️ AI/ML и инжиниринг: фишки нейрогенерации, вайб-кодинг и работа с библиотеками.
▫️ Автоматизация: Реальные кейсы внедрения нейросетей в бизнес-пайплайны и экономия человеко-часов.
▫️ IT-карьера и бизнес: Системный рост в грейде, разработка собственных продуктов и выживание в современном найме.
Сохраняйте рабочую подборку себе в Telegram — это сэкономит десятки часов на самостоятельную фильтрацию контента. Или используйте Kimi K3 для валидации собственного списка каналов.
Забрать папку в один клик:
👉 https://t.me/addlist/EwGV1O1OEJhjYTI6 | 668 |
| 14 | «Сделай мне Call of Duty в браузере»: промпт-инжиниринг против реальности
Недавно в сети всплыл любопытный эксперимент: разработчик дал нейросетям (в основном сетке моделей Claude) промпт в стиле «Сделай мне браузерный шутер уровня последних Call of Duty на Three.js. Запусти сетку жестких AI-критиков, пусть оценивают скриншоты и гоняют код по кругу (/loop), пока не станет идеально».
На выходе получился репозиторий на 55 000 строк кода.
🛠 В чем технический жир?
Если оценивать проект именно как гиковскую авантюру, то это монументальный хардкор:
🟢 Zero Assets. В проекте нет вообще ни одного внешнего файла ресурсов. Ни PNG-текстур, ни 3D-моделей (.gltf), ни WAV-аудио. Вообще.
🟢 Всё генерируется процедурно при загрузке: текстуры песка, кирпича и метала через шум Перлина и GLSL-шейдеры, генерация геометрии оружия и зданий, синтез звуков выстрелов через Web Audio API, процедурные облака и физика атмосферного рассеивания.
🟢 Физика написана с нуля на JS: BVH-деревья, честный просчет пробития пулями разных материалов, PBD-рагдоллы (трупы врагов), физика движения игрока с подкатами и паркуром.
🤡 Вырос ли «убийца CoD»?
Нет, близко не стоял. Авторы выложили оценки тех самых AI-критиков, которые гоняли проект по кругу:
— Стартовая оценка визуала: 3.59 / 10
— Финальная оценка после сотен итераций: 5.05 / 10
В слепом А/Б тесте 100% людей выбрали реальный кадр из Call of Duty. Картинка в «проектe» выглядит в лучшем случае как инди-игра из 2010 год. AI-агенты уперлись в потолок.
💡 Главные выводы из этого эксперимента
Этот репозиторий стоит почитать каждому, кто верит, что «завтра агенты заменят senior-разработчиков и архитекторов». В README авторы сделали подробный разбор, почему параллельные AI-агенты чуть не утопили проект.
1️⃣ Параллелизация агентов («Fan-out») ломает сложные системы
Разработчики сначала натравили 6 независимых AI-агентов на разные папки: один пилил рендер, второй —sky-box, третий — материалы.
Итог: катастрофа. Графика, тонмаппинг и освещение — это одна связанная система. Агенты постоянно ломали контекст и предпосылки друг друга. Качество выросло только тогда, когда распараллеливание выкинули и заставили работать один последовательный контекст с единым архитектурным видением.
2️⃣ AI-критики дают галлюцинаторный фидбек
Критики три раунда подряд орали: «Оружие выглядит нетекстурированным пластиком!». AI-кодеры пытались это починить и тупо скручивали альбедо (яркость текстуры). В итоге стало только хуже.
Когда человек наконец-то залез с профайлером в кадр, выяснилось: дело вообще не в текстуре! Дело было в том, что светильник в модели сцены выдавал в 20 раз больше света, чем нужно, и блик тупо заливал всю модель, сжигая диффузный слой. Реальная проблема была прямо противоположна тому, на что жаловался AI-критик.
3️⃣ Медианный FPS — это метрика для бедных
Статический бенчмарк гордо рапортовал о 94 FPS, пока игра была неиграбельна. Когда вникли в распределение (p95, p99), увидели фризы на 1.2 секунды прямо во время стрельбы — из-за того, что WebGL-шейдеры компилировались «на лету» прямо во время игры. Пришлось писать честный pre-warm процесс.
Проект — очень хорош для изучения того, как работают (и где сбоят) автономные AI-агенты на больших кодовых базах.
Нейросети отлично генерируют шаблонный низкоуровневый код, математику и GLSL-сплаттинг. Но без человека, который понимает физику процесса, умеет пользоваться профилировщиком и видит систему целиком, AI просто бесконечно гоняет ошибки по кругу, решая следствия, а не причины.
А промптом «сделай мне хорошо AAA-продукты всё еще не строятся. | 676 |
| 15 | Китайский ИИ-фронтир: гигаватты на своем кремнии, дистилляция и зеркальные санкции 🐉
Сюжет вокруг китайского AI-сектора развивается со скоростью, которой завидуют авторы голливудских триллеров. Пока одни пытаются построить полный технологический суверенитет, другие продолжают парсить чужие веса через край.
Собрал главные вести с азиатского фронта за последние дни:
1️⃣ Гигаватт импортозамещения
Разработчик моделей GLM — компания Z.ai — ввела в эксплуатацию дата-центр мощностью в 1 гигаватт, полностью собранный на китайских чипах (в основном Huawei Ascend).
1 ГВт — это энергопотребление примерно 750 тысяч домов. Для понимания масштаба: у Z.ai теперь работает несколько кластеров по 10 000+ чипов каждый без единой официальной поставки от Nvidia. Правда, есть инженерный нюанс: энергоэффективность китайских ускорителей всё ещё уступает линейке Blackwell, поэтому 1 ГВт китайского кремния выдаёт ощутимо меньше чистых FLOPS, чем аналогичный дата-центр на железе Хуанга. Но сам факт постройки такого кластера в условиях жестких банов — показатель.
2️⃣ «Вы переписали наш Fable!»
Как передает BBC, советник президента США Майкл Крациос официально заявил, что китайская Moonshot AI выкачала логику и способности модели Fable от Anthropic для создания своей Kimi K3. Вдобавок их обвиняют в нелегальном доступе к серверам на Nvidia GB300 Blackwell. Минфин США уже угрожает санкциями за «промышленную дистилляцию».
Помните, я уже писал про то, как Alibaba выкачивала мозги из Claude? История повторяется один в один: берем американскую frontier-модель, скармливаем ей миллионы промптов через прокси, дообучаем свою модель в разы дешевле и заявляем о «прорыве отечественной науки».
3️⃣ Закрыть границы для весов
Самое ироничное в этой истории — реакция Пекина. По данным Reuters, Минкоммерции КНР всерьёз обсуждает запрет на скачивание весов продвинутых моделей за пределами Китая, а также ограничения на производство китайских чипов на зарубежных фабриках (TSMC/Qualcomm).
С логикой тут всё отлично: пока мы дистиллируем чужие модели — это свободный интернет и торжество опенсорса. Как только дотренировали своё — срочно прячем веса в сейф, а то не дай бог супостаты украдут.
Что в итоге?
Мы наблюдаем окончательное расщепление мировой ИИ-экосистемы. США перекрывают вентиль с железом и грозят карать за промышленный парсинг, а Китай отвественно строит гигаваттные площадки на Huawei и закрывает доступ к своим весам.
Мечты о едином прозрачном опенсорсе разбиваются о геополитику 🌏 | 723 |
| 16 | $10 000 за одну сборку SQLite: как на самом деле работают рои AI-агентов
Пока на маркетплейсах курсов и в LinkedIn разгоняют хайп про «один промпт, который заменит весь IT-отдел», ребята из Cursor выкатили подробный разбор своего эксперимента по автосборке SQLite с нуля на Rust. Чисто по 835 страницам документации, без доступа в сеть и исходников.
Результаты не просто интересные — они наглядно показывают, почему бытовые представления об ИИ-разработке не имеют ничего общего с инженерной реальностью.
Вот главное, что нужно понимать про экономику и архитектуру мультиагентных систем (агентных роев):
1️⃣ Одиночный агент — тупик
Заставлять одну модель держать в контексте и архитектуру, и реализацию — гарантированный провал. Модель либо забывает верхнеуровневую цель, либо начинает галлюцинировать в деталях. Решение — строгая декомпозиция:
🟢 Planner (умная/дорогая модель) — декомпозирует задачи и держит архитектуру. Ни строчки кода.
🟢 Worker (быстрая/дешевая модель) — тупо исполняет узкий кусок. Никакого планирования.
2️⃣ Git не вывозит ИИ
Старый рой уперся в лимиты Git (~1 000 коммитов в час). Новый рой выдает 1 000 коммитов в секунду. Для этого Cursor пришлось написать собственную VCS. Почему? Потому что сотни агентов генерировали по 70 000 мердж-конфликтов на ровном месте, раздувая код SQLite до 64 000 строк ада (вместо 9 000 адекватного кода в новой версии).
3️⃣ Экономика роя
Самое интересное — цифры. Cursor прогнал скейлинг на разных комбинациях моделей для полного покрытия тестов SQLite (sqllogictest):
🟢GPT-5.5 (и планер, и воркер): $10 565 за запуск. Из них $9 373 съели воркеры, кранчившие бойлерплейт.
🟢Opus 4.8 (планер) + Composer 2.5 (воркер): $1 339 за запуск.
Качество на выходе одинаковое — 100% пройденных тестов. Разница в чеке — почти в 8 раз.
Поэтому, рассуждать о «самой сильной модельке» без привязки к ролевой модели роя — дилетантство. Мозги нужны на этапе архитектуры, а для написания рутинного кода нужны дешевые рабочей лошадки.
4️⃣ Спека — это новый код
Рой агентов — это не волшебная палочка, а вероятностный компилятор. На входе — спека, на выходе — бинарник или библиотека.
Если раньше инженер писал код по строчке, потом файлами, то теперь его юнит работы — это жестко структурированная ТЗ-спецификация.
😏 Что в итоге?
Будущее разработки — это не замена синьоров нейронками. Это умение строить оркестрацию, разруливать конфликты в файлах через нейтральных агентов-арбитров и писать такие спеки, за которые рой не сгорит вместе с вашим лимитом в облаке.
Если вы не умеете в системный дизайн и архитектуру, мультиагентный рой просто сгенерирует вам 60 тысяч строк нечитаемого говнокода за 10k$ за пару часов.
Код одного из удачных запусков (Solo Opus 4.8), кстати, выложили на GitHub. Пойдите посмотрите, как выглядит база данных, собранная нейросетями за пару тысяч баксов. | 770 |
| 17 | Срочный ответ на вопрос про клавиатуры: мы будем кликать нёбом 👅
Инженерная мысль из MIT ответила на мой риторический вопрос из предыдущего поста быстрее, чем я думал. Клавиатура не нужна. Более того, руки вам, похоже, тоже скоро отомрут за ненадобностью.
Стартап Augmental выкатил MouthPad — кастомный тачпад за $1,400, который вставляется прямиком в рот.
Работает это так: вы делаете 3D-скан челюсти у стоматолога, вам печатают индивидуальную капы из медицинского пластика, встраивают туда золотые платы, тачпад на нёбо и Bluetooth.
Вставляешь эту штуку и управляешь курсором, кликами, скроллом и перетаскиванием с помощью... языка и движений головы.
Идеальный сетап девелопера будущего сформирован. Сидишь в кресле, наговариваешь поток сознания в нейронку, а языком по нёбу лихорадочно делаешь дабл-клики, чтобы задеплоить прод. Hands-free в абсолюте. 🙃
Представьте себе коворкинг или опенспейс, где сидит сеньор с капой во рту, сфокусированно облизывает верхнее нёбо, чтобы заскроллить документацию, и что-то шепчет себе под нос через нательный микрофон. Выглядит как симулятор тяжелого психоза за полтора косаря зеленых.
Но как помощь для людей с ограничениями подвижности — респектос. | 697 |
| 18 | Тестовое на AI-инженера: разбираем реальный кейс + баттл «Код подписчиков vs AI» 🥊
Недавно проводил консультацию по реальному тестовому заданию на позицию ML/AI Engineer (уровень 1–3 года опыта). Задача там была не из учебника, а вполне продовая.
Вопросы в нем касались таких задач:
1️⃣ Развертывание локальной LLM в Ollama.
2️⃣ Настройка агентной платформа и подключение модели через OpenAI-совместимый API.
3️⃣ Сборка RAG-пайплайна под корпоративную базу знаний.
4️⃣ Упаковка в docker-compose с FastAPI и описание оптимизации инференса (vLLM, KV-cache).
Кандидат, кстати, успешно прошёл этот этап и получил приглашение на собеседование 👍
Задание настолько хорошо показывает текущие требования рынка к AI-инженерам, что я решил сделать из него открытый практический кейс и устроить баттл: Решения подписчиков vs AI (DeepSeek v4).
Вы можете попробовать решить это задание самостоятельно, прислать код мне, а на стриме мы сравним лучшие решения, в т.ч. с вариантом, который сгенерирует нейросеть.
🗓 Сроки:
🔵 До 1 августа (суббота), 23:59 МСК — приём ваших решений.
🔵 4 августа (вторник), 18:00 МСК — прямой эфир. Вскрываем код, разбираем архитектурные ошибки, смотрим, где выиграл человек, а где — AI.
Текст задания и условия отправки уже опубликованы для подписчиков на Sponsr.
Хотите проверить свои силы на реальном кейсе или увидеть, как сейчас выглядит настоящий отбор в AI-разработку — забирайте задание и приступайте 🧑💻 | 723 |
| 19 | Промпт-инжиниринг Андрея Карпаты: сеанс потока сознания 🧠
Пока многие из нас выдрачивают идеальные формулировки в промптах, некоторые топовые специалисты уже используют нейронки совершенно иначе. Андрей Карпаты (экс-директор по ИИ в Tesla и сооснователь OpenAI) поделился своим простым паттерном работы с LLM:
«Один из полезных паттернов при работе с LLM — длинная голосовая сессия. Иногда нейросети нужно больше контекста, чтобы понять, чего ты хочешь, но печатать всё это лень. Я просто откидываюсь в кресле, включаю voice-режим и бубню минут 10 подряд. Полная каша, поток сознания. Иногда предупреждаю вначале: "перехожу на распознавание речи, сорян за опечатки". LLM удивительно хорошо восстанавливают суть из этого сумбура и выдают эхо твоих же мыслей — только гораздо чище. В итоге вы достигаете "слияния разумов" (mind meld), и дальше править ответы приходится куда меньше».
Почему это работает? 🤔
Модели важен не только ваш идеальный Markdown, но и контекст. Когда ты вручную печатаешь запрос, ты режешь мысли, экономишь буквы и теряешь кучу неявных деталей. Наговаривая 10 минут потока сознания, ты даешь модели огромный векторный объем, из которого она сама собирает правильный граф связей.
Напечатать руками детальный контекст со всеми нюансами задачи — это 30–40 минут страданий и прокрастинации. Наговорить голосом за 10 минут — ноль усилий.
Нужна ли нам будет полноценная клавиатура через какое-то время? | 846 |
| 20 | Кажется, в B2B наступает новый этап.
Пока многие компании всё ещё внедряют AI «для галочки», Microsoft и AWS уже показывают совсем другой подход — теперь ИИ не просто отвечает на вопросы, а берет на себя реальные рабочие процессы: анализирует данные, взаимодействует с системами и помогает принимать решения.
И это хороший сигнал: в ближайшие годы выигрывать будут не те, кто использует больше сервисов, а те, кто быстрее перестроит бизнес под новые правила.
Поэтому вот вам папку с экспертами из B2B, IT и digital. Здесь разбирают автоматизацию, AI, разработку, маркетинг, продажи, аналитику и реальные кейсы, которые помогают не просто следить за рынком, а понимать, куда он движется.
Если работаете с бизнесом или развиваете собственный проект — обязательно загляните.
Заглянуть в подборку 🗂 | 668 |
