🏆 AIeron | Data Feeling

Прочитал серию отчетов-исследования про внедрение AI в бизнес (MIT, 2025). Кратко: 95% внедрений не дает бизнес эффекта.. Живите с этим) Говорят про AI все, но результат показать могут ток 5%

🔥 Текстовый ИИ-фотошоп, наконец-то: разработчики из Reve выпустили мощного конкурента хайповой модели Nano-banana. Я Кайфую от таких видео-демок. Вслушайтесь. Звуки и фильтры классно гаражную атмосферу передают. 🤗 Вот, что он умеет:

— Может удалить или заменить любой объект; — Легко меняет перспективу кадра; — Восстанавливает и раскрашивает старые фотки; — Практически нулевая цензура; — Всё это бесплатно.

Пользуемся здесь. 🎚️ С вас буст канала @datafeeling

Чем больше смотрю на то, что происходит в бигтехе, тем сильнее убеждаюсь: эпоха «просто разработчиков» закончилась. Сейчас на вес золота не те, кто пишет код руками, а те, кто умеет управлять ИИ и выстраивать процессы вокруг него. Ручная работа уходит, автоматизация заходит так глубоко, что меняются роли команд и сами подходы к разработке. И вот как раз об этом будет AI Boost 2025 — первая в России конференция про реальное ускорение разработки с помощью искусственного интеллекта. Здесь не будет магии и инфоцыганства — только честный разговор и конкретные кейсы. 🔥 Среди тем: 🔹 Практики внедрения ИИ в команду разработчиков без конфликтов и сопротивления (Surf) 🔹 Переход от AI-ассистентов к полноценным AI-агентам для ускорения процессов (T-Tech) 🔹 Экономия времени на QA с помощью shift-left подхода и автогенерации тестов (Surf) 🔹 Кейс внедрения нейросетей в проекты с нуля (Банк «Левобережный») 🔹 AI vs IQ: кто выживет на рынке труда, где уже правят нейросети (НИУ ВШЭ) А ещё два круглых стола: 🤺 «Внедрение ИИ vs Безопасность» — эксперты из Ozon, Сбера, Positive Technologies и Surf обсудят, как ускорять разработку без дыр в безопасности и как проекты будут контролироваться государством. ⚡️ «ИИ в продакшн» — спикеры из Яндекса, Магнит OMNI и других поделятся, станет ли спагетти-код стандартом быстрее, чем модели научатся писать чисто и стоит ли перестраивать SDLC ради внедрения AI. После докладов обещают фуршет и нетворкинг, а еще — интерактивный стенд с ИИ-предсказателем, который покажет разработчикам их будущее, и возможность получить личную консультацию с CTO Surf по внедрению AI-процессов в своей компании. 🗓 Когда: 3 октября 2025 года, 12:00 📍 Где: Москва, ДК «Рассвет» 🎟 Регистрация Реклама. ИНН 3665812625, erid: 2VtzqwMgr9A

Шок: на московских курьеров начали нападать роботы. Возможно потому что в боксе у роботов пока не прёт, решили сменить нишу. Последствия пятничных гуляний скайнета 😂

Пссс, парень… Ищешь подходящую LLM для бизнес-задач? ИИ-баристы из YADRO уже все приготовили: протестировали пять моделей из семейства DeepSeek R1 и Qwen3 от 14B до 685B на трех платформах с 4090 и H100. Тесты проводились в условиях, максимально приближенных к реальным, на трех кейсах. Среди них — запуск и работа чат-бота, саммаризация и решение аналитических задач. Из статьи ты узнаешь: • зачем нужно уменьшать контекстное окно, • сколько одновременных запросов обрабатывает чат-бот на базе DeepSeek 685B, • зачем запускать инстансы одной и той же LLM на нескольких GPU, • когда gpu_memory_utilization можно выставить в 0.95. Изучить результаты тестов →

Как я уже писал про Comet - это браузер Chrome c AI-расширением. Он мне зашел, потому что прикольно выглядит при запуске и работает очень быстро. Тут все в одном окне - можно прямо там же гуглить через Perplexity. 🦄 Агент, кстати, очень помогает. Он может действовать как оператор: сам кликает по ссылкам и собирает информацию, причем делает это тоже очень быстро. Делегируешь ему всю грязную работу, а сам в это время вайбкодишь 🤓 Единственный минус, который легко исправить, - не всегда хочется использовать поиск от Perplexity. Но это можно поменять на Google в настройках. Сейчас браузер доступен только по инвайтам для подписчиков Pro или тем, у кого подписка за $200 в месяц. Давайте сделаем цепочку инвайтов в комментариях? Когда ты активируешь, получаешь два инвайта, которые можешь передать другим, и так далее, пока не кончится. 🔥 Я дарю вам свои инвайты! А в кидайте свои в комментарии! Поехали! Если у вас уже установлен Comet, то можно просто рассказать про свои примеры использования!

Только не говорите мне, что вы сами раньше не ждали ответов от нейронок по несколько часов😅

🧑🏻‍🎤ВБ украл твою идею виртуальной примерочной С помощью новой функции можно примерить любую одежду на свою фигуру В мобильном приложении можно найти кнопку «Посмотреть вещь на себе». Пока опция, разработанная на базе GenAI, тестируется, поэтому доступна не во всех карточках товаров. Чтобы ей воспользоваться, нужно загрузить своё фото или сделать новое и посмотреть, как вещь будет сидеть на вас 🛍 Я уже писал про похожую штуку на Ozon. Видимо вот и ВБ до бежал 🦒 🎚️ Сколько раз вам самим приходила эта стартап-идея в голову?)

Агент или пайплайн? Разбираемся на пальцах 🤌 Понять, чем агент отличается от пайплайна - это первый шаг к созданию ИИ, который действительно умеет думать и принимать решения самостоятельно. Из каждого утюга мы слышим слово «агент», но далеко не все агенты действительно агентны. Большинство - это просто скам пайплайны. Агентность - это когда система сама решает, что делать дальше, исходя из результатов предыдущих действий. Это не просто «выполнить шаг 1, потом шаг 2», а гибкий, адаптивный процесс. Как отличить? ☑️ Если после шага X заранее известно, что будет дальше - это пайплайн. ☑️ Если система сама выбирает следующий шаг - это агент. ☑️ Если выбор алгоритма жёстко прописан извне - это всё ещё пайплайн, пусть и с условиями. Примеры: Пайплайн:

sites = await search_google(query) response = await generate_response(query, sites) Всё просто и линейно.

Пайплайн с условием:

sites = await search_google(query) if len(sites) < 10: query = await optimize_user_query(query) sites += await search_google(query) response = await generate_response(query, sites) Решение о ветвлении принимает программист, не ИИ.

Частичный агент:

sites = await search_google(query) if not await check_enough_info(query, sites): query = await optimize_user_query(query) sites += await search_google(query) response = await generate_response(query, sites)

Здесь модель решает, искать ли ещё, но порядок шагов фиксирован. Настоящий агент:

state = {"query": query, "sites": []} while "response" not in state: action = await choose_next_step(state) if action == "search_google": state["sites"] += await search_google(state["query"]) elif action == "optimize_query": state["query"] = await optimize_user_query(state["query"]) elif action == "generate_response": state["response"] = await generate_response(state["query"], state["sites"])

Агент сам выбирает, что делать дальше, исходя из текущего состояния. Как сделать агента надёжным? Используйте структурированные описания действий и состояния - например, через pydantic. Это помогает модели лучше понимать, что от неё хотят, и выбирать следующий шаг. Такой подход называется Structured Guided Reasoning (SGR). 🔘 Мини-пример pydantic моделей

from pydantic import BaseModel from typing import List, Literal, Optional, Union class SearchGoogleAction(BaseModel): action: Literal["search_google"] query: str class OptimizeQueryAction(BaseModel): action: Literal["optimize_query"] query: str class GenerateResponseAction(BaseModel): action: Literal["generate_response"] query: str sites: List[str] AgentAction = Union[SearchGoogleAction, OptimizeQueryAction, GenerateResponseAction] class AgentState(BaseModel): query: str sites: List[str] = [] response: Optional[str] = None

🔘 Краткий цикл агента с SGR

async def choose_next_step(state: AgentState) -> AgentAction: if state.response: return None if not state.sites: return SearchGoogleAction(action="search_google", query=state.query) if len(state.sites) < 5: return OptimizeQueryAction(action="optimize_query", query=state.query) return GenerateResponseAction(action="generate_response", query=state.query, sites=state.sites)

Итоги: ✅ Агент - это не просто набор шагов, а система, которая сама выбирает, что делать дальше. ✅ Большинство «агентов» - на самом деле пайплайны. ✅ Структурированный подход с pydantic и SGR помогает создавать настоящих, гибких агентов. Если интересно - могу поделиться еще более подробными примерами и другими продвинутыми патернами.

hh.ru уже давно перестал быть просто местом поиска работы. Сейчас это крупная экосистема с десятками команд и стабильными удобными сервисами 🥹 В подкасте «Багрепорт» директор по платформенным продуктам Ирек Тимергалиев и CTO Павел Мартышев рассказали, как развитие ML и AI помогло компании стремительно вырасти и переизобрести собственные продукты. В выпуске обсудили: 🌟Как менялась рекомендательная система hh - настоящий движок бизнеса 🌟ML внедрили в поиск сайта больше 10 лет назад – какие результаты это дало? 🌟Генерацию вакансий с помощью LLM, собственные Data-платформу и AI-лабораторию компании 🌟Планы на ближайшее будущее: когда на hh появятся AI-ассистенты? Слушать подкаст: 📱Apple Podcasts 🎵Яндекс Музыка 💙VK Реклама. Рекламодатель ООО «Хэдхантер». ИНН: 7718620740 Erid: 2VtzqxAqyj1

И июле Perplexity запустил свой браузер Comet. Сразу не смог попробовать, меня остановил лист ожидания, а месячная/годовая подписка Макс стоила 200/$2к. И вот мой друг прислал мне инвайт со словами: «ты офигеешь!». Мол он того стоит. А так как я люблю агенсткие темки, я сразу погнал тестить. По сути, это тот же Perplexity, но в виде браузера Chrome. Однако если в хроме ты гуглишь, то тут ты перплексишь! Ты пишешь, что хочешь и встроенный AI-ассистент исполняет твоих желания: саммари страниц, кликает кнопки, заполняет формы, решает задачи и использует всякие встроенные фишки оригинального Perplexity. Comet исполняет очень сложные последовательности действий, которые раньше приходилось кликать самому. Кайф 🤓🔥 Пока игрался, у меня родилась идея, как я смогу пошерить максимальному количеству людей в этом канал доступ к Комету, чтобы вы не ждали в вэйтлисте или не пришлось покупать сразу Max подписку. 🎚 Но сперва вам надо немного подготовиться и посмотреть юзкейсы использования в приложенных видео. Кайфанем скоро)

✍️ Mikhail Shufutinsky typing

Приглашаем на прикладную конференцию по Data Science AiConf — мероприятие, которое нельзя пропустить всем, кто работает в Data Science. Уже 26 сентября в Москве! Ключевые тематические треки: 🔴RecSys, поиск, табличные данные. 🔴GenAI & Perception: генерация и распознавание текстов, музыки, изображений, видео и 3D. 🔴ML Edge — оптимизация обучения и инференса, дистилляция, квантизация, hardware и т.д. 🔴Automotive, роботы и промышленность. 🔴Обработка данных и бенчмарки. Все доклады дополняют друг-друга, создавая наиболее полную картину по отрасли. Что ждет участников: ✅19 докладов: самый широкий взгляд на ML (в том числе про «дорогое» железо) ✅500+ участников на площадке ✅4 воркшопа: анализ геоданных, человеко-машинная разметка данных, безопасность LLM ✅3 практических кейса, доказавших свою жизнеспособность — с ответом на вопрос «как внедрить?» ✅3 панельных дискуссии с лидерами отрасли И по традиции конференций от Онтико: - стенды с активностями от наших партнеров — крупных IT-компаний, - бесплатные полноценные обеды и разнообразные кофе-брейки😉, - много-много нетворкинга. А чтобы быть в курсе всех новостей и анонсов, подписывайтесь на канал конференции🔥 🌐 Онлайн-формат для тех, кто не сможет приехать ✅ А по промокоду "Data" ловите скидку 15% на сайте

AI vs IT: кто победит на рынке труда в 2025?🤖 Откапал график, который будто бы прошел мимо всех) IT-рынок в 2025 году - это история о двух трендах. С одной стороны, общее количество IT-вакансий упало. С другой - спрос на специалистов по искусственному интеллекту и машинному обучению растёт, несмотря на общий спад. Нашел статистику в этой любопытной статье (источник) с графиком вакансий в технологической сфере США. Как четко видно по графику, после пандемии спрос на IT взлетел - в начале 2022 года вакансий было в 2 раза больше, чем в феврале 2020-го. Но с конца 2022-го начался резкий спад, и сейчас IT-вакансий на 36% меньше, чем до пандемии 😂 Почему так случилось? Есть две основные версии: 1️⃣ Последствия бурного найма после пандемии и ужесточение экономических условий (рост ставок ФРС, общая стагнация рынка). 2️⃣ Влияние ИИ - автоматизация и новые технологии снижают потребность в ряде IT-специалистов. Так кто же в итоге победит - AI или IT-спецы? На мой взгляд, выигрывают те, кто успеет адаптироваться и прокачать AI-навыки. 📈 А вы как думаете? Интересный график?)

Приглашаем на День открытых дверей от The Experts: School of Quants и School of Analytics 7 сентября! School of Quants и School of Analytics – ведущие образовательные платформы в области количественных финансов и аналитике данных от сообщества The Experts, которое более 10 лет участвует в карьерной поддержке и развитии молодых специалистов. На мероприятии вы сможете: - Пройти Mock Interview с HR-менеджерами компаний-партнеров: ВТБ, Сбер, Банк России, Ozon Банк и др. - Сдать пробный экзамен — аналог дистанционного отбора на годовые программы. - Познакомиться с выпускниками и экспертами The Experts и узнать больше о том, как пройти отбор на годовую программу и получить скидку до 98% на обучение. 👉 7 сентября в 12:30, г. Москва 📎 Регистрация по ссылке А те, кто хочет развиваться в количественных финансах или дата- и бизнес-аналитике могут поучаствовать в отборе на получение стипендии на обучение, которая покрывает до 98% стоимости. 🎚 Читайте подробнее и подавайте заявку.

Если у вас есть скепсис по поводу эры AI агентов, то загляните в комменты ко мне или какой-нибудь другой канал. Там много примеров 😃 Эти LLM-backed сущности уже тут. Вопрос только в том, используете ли их вы и приносит ли вам это ценность.

🏆 Что будет на курсе по n8n? В этом курсе мы сделаем большой фокус как на изучении самого n8n, так и на изучении сопутствующих технологий. Вы научитесь подключать AI агента к Google таблицам, реляционным базам данных, строить интеграции с мессенджерами, почтой и ещё с десятками иных полезных сервисов. Обязательно поработаем с RAG, векторными базами данных (Qdrant, Supabase), окунемся в работу с MCP серверами… Вы освоите все, что нужно для построения качественных автоматизации. И конечно же поговорим про принципы построения решений с LLM под капотом, которые позволят вам создавать по-настоящему "умных" агентов и не наступать на «новичковые грабли». 🎚️ Промокод действует до конца недели

😤 Боже, в интернет утекла информация про наш курс по AI агентам. Дороничев показал в интервью, как уже бахнул себе команду AI агентов для анализа исследований научных публикаций. Ладно, раз уж мы не смогли сохранить запуск в тайне, ловите информацию про наш новый огненный интенсив по автоматизации. Мы вынашивали идею год, а готовили его три месяца. 5 блоков, где разберем все от погружения в n8n до создания первого боевого AI агента для автоматизации коммерческого заказа. Курс уже проходит первая волна студентов. Опубликованны 3 из 6 модулей. Традиционно цена пока стартовая, для своих 😉 🤫 Читайте информацию по ссылке - промокод DATAFEELING