Время Валеры

Вышло видео стрима с Витей по поводу МЛ систем дизайна

Для тех, кому тяжело пользоваться скиллами, создали два GPT: * ML System Design Reviewer * AI Stage Gate Reviewer

Вот это уже интереснее Файн тюнинг из коробки https://thinkingmachines.ai/news/introducing-inkling/

Вышла запись выступления с майского датафеста, рассуждения о том, сколько весит кубический километр сыра.

Добавили еще один скилл - AI Stage-Gate Review. Поможет вам ответить на вопрос, стоит ли продолжать или лучше перестать. Скилл имени Адама Елдарова

Между делом, ищу директора по Дате в British Petroleum к себе в команду, нанимаем в офис - Malaysia - Kuala Lumpur. Визу делаем

Давние читатели канала помнят, что когда-то в древние времена мы с Валерой написали книжку про ML design. Это было так давно, что люди тогда умели не только читать по диагонали, но еще иногда писать, а книги были значимым артефактом для упаковки знаний. С тех пор утекло немало воды, работу делают агенты, и книгам они предпочитают скиллы. И вот мы с клодом наконец добрались перепаковать одно в другое: ML system design в форме скилла с набором рубрик для ревью. Устанавливается одной командой через skills.sh, умеет ревьювить дизайн-доки и ML проекты лучше агента из коробки и чесать нам эго ненавязчиво ссылаться на авторов как могучих авторитетов.

Налетай, покупай

Перенос старта курса и прямой эфир с Виктором Кантором и Валерием Бабушкиным Старт курса ML System Design переносится на 17 июля. Если вы планировали присоединиться, у вас появилось ещё немного времени, чтобы принять решение и подготовиться к обучению. В следующий понедельник, 6 июля проведем на YouTube прямой эфир. Виктор задаст Валерию вопросы о ML System Design, а Валерий ответит на них и поделится своим опытом в проектировании ML-систем. Плюс, ответим на ваши вопросы. О чем еще поговорим на эфире: ▪️зачем ML-инженеру вообще нужен System Design; ▪️как меняются требования к специалистам с развитием LLM и AI-агентов; ▪️как проектировать системы, а не только модели; ▪️какие навыки действительно востребованы в индустрии; Если у вас есть вопросы про ML System Design, архитектуру ML-систем, production ML, карьеру, собеседования, LLM или обучение – напишите их в форме: https://forms.yandex.ru/cloud/6a44d2dff47e73beb4bf22b0. Не упустите возможность задать свои вопросы топам ML-индустрии! Регистрация на прямой эфир: https://t.me/ml_insideBot?start=web060726

Обсуждали на одном из подкастов моё скептическое отношение к синтетическим людям. В дискуссию врывается Рон Кохави с теми же аргументами на примере разбора SimAB: Simulating A/B Tests with Persona-Conditioned AI Agents for Rapid Design Evaluation.

I think there is value in using LLMs as a screening tool, and this paper is a good example. The tool could be used as a fast design-screening tool that makes predictions based on historical A/B tests, conventions, best practices, and folklore. It may work well against experiments similar to the history it has been trained on, but it is unlikely to work well for radical ideas (e.g. long-ad titles that I start my Maven course and book with). The title’s use of “Simulating” over-reaches, as it is impossible to establish causality from observational data without additional assumptions. LLMs are trained from historical data and are therefore not enough to simulate A/B tests without strong assumptions.

И

The system's greatest strength is acting as a "Shift-Left" tool in the design process. Before any engineering effort is spent coding a variant, SimAB can evaluate mockups to catch blatant usability flaws, confusing copy, or structural friction. As the authors note, it is an excellent mechanism to "kill bad ideas fast".

То есть да, что-то быстро проверить можно, но использовать как инструмент оценки, тем более численной, — это непонимание принципов работы LLM.

🐗 Сергей Чёрный Кабан Соклаков и Валерий Бабушки – лучшее интервью и ТОЧКА Диалоги в качалке о: 👉 Жизни 👉 Карьере и миллионах долларов 👉 Мотивации 👉 Спорте 👉 Стиле Канал Время Валеры: @cryptovalerii Канал Чёрного Кабана: @kandeleria_ru 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ #интервью

🐗 Сергей Чёрный Кабан Соклаков и Валерий Бабушкин – лучшее интервью и ТОЧКА Диалоги в качалке о: 👉 Жизни 👉 Карьере и миллионах долларов 👉 Мотивации 👉 Спорте 👉 Стиле Канал Время Валеры: @cryptovalerii Канал Чёрного Кабана: @kandeleria_ru 〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️ #интервью

Наконец-то покачался на камеру

⚡Старт нового сезона «Деньги любят техно» Валерий Бабушкин, преподаватель, международный AI-эксперт (ex. X5, Яндекс), открывает 6-ой сезон подкаста «Деньги любят техно». В выпуске поговорили о навыках будущего, карьере в DS и критическом мышлении. Кстати, Валерий пришел не с пустыми руками — принес собственную книгу «Машинное обучение. Проектирование систем от идеи до реализации», которую разыграем под этим постом.

Поучаствовать в розыгрыше очень просто — напиши в комментариях, как используешь LLM в работе или повседневной жизни. Автор самого интересного и экзотического (по мнению ведущих подкаста) варианта применения LLM получит в подарок книгу с автографом Валерия.

Период розыгрыша — с 15 по 23 июня, победителя* объявим под этим постом. Включай свежий выпуск, вдохновляйся и лови инсайты! 🔵VK Видео 🔵Аудиоверсии *Розыгрыш действует только на территории РФ.

Монументальный пост от моего друга - From App Factories to a Reasoning Compiler

I didn’t plan to build a compiler — I just wanted to maximize out of the AI agents I had. What is an AI agent today? It’s actually quite simple. There is a language model — the brain and the center of decision making. And there is a harness around the model: the environment where the model works — the thing that makes the model an agent. Without the harness the model is just a text generator, sometimes quite a smart one. Most of the resources of the labs around the world go into improving the models, which we use as is — and thank god, it’s not us who pay for their training. The harness gets much less attention from the research community. So I have good news for you: the harness is exactly the place where an indie researcher can make a contribution, without having the resources of the frontier labs.

Нелёгкая судьба иностранного корреспондента вновь занесла меня на теннисный корт. В этот раз на women's finals на Queen's Championships. В прошлый раз, на Уимблдоне, это было событие. Самый короткий женский финал за всю историю: 6-0, 6-0. Посмотрим, что выйдет в этот раз.

По мотивам последних событий Tell anyone who will listen that you’re as dangerous as nuclear weapons, then one of your top investors and tech partners reports jailbreaks, then you say it was all a misunderstanding

На infra.conf 2026 Яндекс рассказал про Dev Cluster — штуку, которая должна была появиться давно. Это динамическое распределение GPU-ресурсов внутри их ML-платформы. Суть следующая: ML-инженер за пару кликов получает контейнер с нужной GPU-конфигурацией — без заявок, без ожидания, без "Игорь,ты уже два года не возвращаешь битки ты уже два дня не трогаешь свою ГПУ, отдай". Говорят, ресурсы доступны за секунды. Главная боль, которую это решает, — простой GPU. Когда у тебя парк машин, а люди вручную бронируют их и забывают отпускать (что происходит всегда), утилизация хуже, чем у Игоря. Dev Cluster перераспределяет мощности динамически — разработчики фокусируются на экспериментах, а не на - кто забрал мою ноду Это часть единой ML-платформы, которая покрывает весь цикл от данных до деплоя. Её делают ребята из Yandex Infrastructure, которые строят дата-центры. Возможно, это поможет вам не потратить 500 млн долларов на токены за месяц.