Скопин | Яндекс | dsgn-директор

40+ нейросетей для визуала в одном месте

Phygital+ объединяет 40+ ИИ-моделей для работы с изображениями, видео, аудио и презентациями — в том числе Seedance, GPT Image, Wan, Nano Banana и Kling. Комбинируйте нейросети под задачу: создавайте карточки товаров, рекламные баннеры и ролики, меняйте сцены и ракурсы, редактируйте результат — в одном пространстве.

Вместо нескольких сервисов и подписок — один аккаунт для работы от препродакшена до финальных правок. Новые модели и обновления оперативно появляются в сервисе — не нужно самостоятельно следить за тем, что выходит на рынке. Интерфейс и поддержка доступны на русском. Сервис работает без VPN, оплатить можно картой РФ.

Phygital+ используют команды дизайнеров из X5, Альфа-Банка, VK, МТС и ещё 200 компаний.

С 15 по 25 сентября годовые тарифы дешевле на 40%:

▫️ Starter — 10 800 ₽ в год, всего 900 ₽ в месяц
▫️ Pro — 42 500 ₽ в год, в пересчёте на месяц — 3 542 ₽

Стоимость в месяц указана при оплате за год.

Получить годовой доступ со скидкой 40%

Подробный гайд от UI-инженера и дсгнера Apple, как перехерачить ваш продукт под новый айфон 🤔

это всё красиво, конечно

нашёл в линке, забавно)

Left or Right?
голосование тут

Уровень продуктовой дрочи, к которой можно стремится на двух примерах от Netflix

1. Netflix персонализирует не только выбор фильма, но и его обложку и видеопревью, т.е. как выбирать их даже для новинок, по которым ещё нет статистики

Раньше система знала: "на картинку №123 этот юзер СКОРЕЕ нажмёт", но не понимала, что изображено на картинке, а дляя новой обложки приходилось сначала собирать реакции.

Теперь их AI-модель учитывает содержание изображения. Например, если тебе нравятся обложки с определённым комиком, система может выбрать его крупный портрет для нового фильма ещё до накопления кликов.

источник

подробнее-душновато-кодекс-саммари

Раньше система училась на взаимодействиях с изображениями, представленными идентификаторами. Теперь к этому добавили CLIP — модель, которая превращает картинку в вектор из 768 чисел, отражающий её содержание.

Этот вектор объединяют с представлением, обученным на реакциях пользователей. Так система учитывает и историю взаимодействий, и признаки новой обложки, по которой статистика ещё не накопилась.

Раньше пять форматов обложек обслуживали отдельные модели. CLIP позволил объединить их: разные кадрирования одной картинки получают похожие представления, поэтому накопленный опыт переносится между форматами.

Значимый результат в A/B-тесте дало именно сочетание общей модели и анализа изображений. По отдельности этих изменений оказалось недостаточно.

СLIP умеет представлять текст и изображения в общем пространстве. Поэтому Netflix может сравнить поисковый запрос с обложкой и совместить эту оценку с персональными предпочтениями зрителя.

Для видеопревью используется MediaFM, учитывающая изображение, звук и субтитры. Все эти представления хранятся централизованно и переиспользуются разными системами.

Перед A/B-тестами модели проверяют на данных со случайным выбором обложек, корректируя оценки с учётом вероятности показа. Это помогает не принимать частые показы старой системы за доказательство предпочтений зрителя.

Как это переиспользовать? да для любого типа сниппетов: товары в маркет плейсе, для изображения квартир или отелей, и так далее, подход растит метрики

———

2) netflix использует ИИ-судью для проверки текстов ИИ-копирайтера. копирайтер объясняет, почему фильм или сериал может понравиться зрителю. судья решает, можно ли показывать этот текст пользователям

источник

как подготовили судью

Команда собрала примеры хороших и плохих объяснений. эксперты оценили их и указали, почему отклонили неудачные тексты. затем на этих примерах проверили судью: совпадают ли с человеческими оценками его решения и причины отказа. если судья отклонял текст по неверной причине, команда уточняла правила проверки.

как это работает теперь

одна нейросеть пишет текст, другая проверяет. если судья находит проблему, копирайтер получает замечания и исправляет объяснение. число попыток ограничено: если текст так и не проходит проверку, зрителю его не показывают.

самого судью тоже продолжают проверять. каждую неделю люди оценивают около 300 объяснений и сравнивают свои решения с его оценками. эти проверки помогают замечать ошибки и обновлять примеры для настройки

Как это переиспользовать? да для любого типа описание товара или объектов, услуги или ещё чего

Как создать команду, которая умеет решать проблемы без вас

Если сотрудники ссорятся, не могут договориться или сталкиваются с напряжением в работе, самый простой путь — прийти к руководителю и попросить его вмешаться. И руководители часто действительно готовы помочь: согласно исследованию Софт Скиллз Лаб вместе с hh.ru, 96% руководителей говорят, что готовы включиться в разрешение конфликта. При этом 40% ждут, что сотрудник сам придет к ним с проблемой.

Но у такой модели есть обратная сторона: если руководитель каждый раз становится посредником, команда не учится самостоятельно обсуждать сложные ситуации и договариваться. Более того, сотрудники могут вообще не обращаться за помощью: только 20% готовы идти к руководителю с конфликтом, а 26% сознательно избегают такого разговора из-за недоверия и страха.

📌 17 сентября в 20:00 по мск лаборатория коммуникации Софт Скиллз Лаб проведет бесплатный вебинар, где вы узнаете, как через обратную связь и постепенную передачу ответственности научить команду самостоятельно решать проблемы.

За 1,5 часа разберете:

▫️ Почему команда постоянно приносит проблемы руководителю — и как понять, что вы сами этому способствуете
▫️ Как обсуждать конфликты с сотрудниками, не становясь судьей, который решает, кто прав
▫️ Как научить сотрудников давать обратную связь друг другу
▫️ Как постепенно передавать команде ответственность за сложные разговоры

Закрепите материал на реальных кейсах участников. Вы сможете отправить свою ситуацию в анонимную форму и получить рекомендации во время вебинара.

🗣 Вебинар проведет Мария Лагоша — ведущий тренер Софт Скиллз Лаб, преподаватель по переговорам ВШЭ, тренер и консультант по ораторскому мастерству, основатель и ex-CEO театральной студии.

Как всегда, встречаемся в Zoom, чтобы ответить на ваши вопросы.

👉🏻 Запустите бота, чтобы получить ссылку на конференцию

собрал себе простенький сейтец-визитку
https://skopin.io

по консалтингу: календарь со встречами и оплатой 1х1 пока не осилил (в процессе), поэтому, пока что, в эйч или в через админа

Это как наши родители на заводах по 25 лет, только тут в Apple 25 лет. Сильно, чё)

Помню это приятное «чувство нового», когда впервые слышишь Ирину Кайратовну и Скриптонита, подумал тогда - вот казахи гангстеры, круто делают.

Такое же чувство испытываю, когда смотрю как higgsfield раскрывают свой продукт и брендак, моушен пушка вообще

О чём нужно было думать еще вчера, в эпоху аи трансформации

Выписал себе после нашей кор-тим стратсессии два важных вопроса "где заканчивается зона ответственности продуктового дизайнера и начинается ответственность:

▪️инженера
▪️продакта

По моим радарам, осталось +- год, до полной трансформации профессии. И тут артефакт мысли таков: базовая матрица ответственности дизайнера значительно расширяется, то есть, через год значиииительно повышается значимость профессионализма "core"- навыка и его глубины, потому что подобно луковице, начинают наращиваться новые слои. И тут две ветки: дискавери (дизайнер-продакт) или деливери (дизайнер-инженер)

ну то есть, если вы прогуливали школу и забивали на базу продуктового дизайна (в широком смысле), AI-слой не поможет вам стать быстрее и круче, а скорее наоборот :) был лоускиллом — станешь АИ-лоускиллом

компаниям нужны универсалы-профессионалы

Кто в финтехе / банкинге работает? Плз, заберите фитчу себе: как будешь выглядеть, когда ипотеку выплатишь

Прикольный кейс у дуолинго, 16 лет у них на подряде работала Лондонская студия Animade. Эта студия также работала с LEGO, Apple, Google, etc. Если пользовались продуктом, то знаете, в дуолинго оч много графики, анимашек и всякой смежной хрени.

Так вот, спустя 16 лет дуолинго купили эту студию и теперь у них своя креативная студия инхаус :)

инхаус-команда > меньше согласований > больше экспов > продукт приятнее и понятнее > выше retention/DAU (58,7 млн DAU — рост на 23% в q2 в 2026) > выше подписочная выручка ($298,5 млн выручки — рост на 18% в q2 2026)

отчёт финансовый за q2 2026

Если послушать всех рукопожатных аи-адоптеров, послушать все цели рукопожатных топ-менеджеров, то всё сводится к понятной и приземленной цели:

нужно стараться каждый месяц сжигать лимит максимальной подписки (условной Pro от Open AI за 100$)

артефакт: новые нейронные связи, и блин, реально, это работает! просто попробуйте сжечь лимит )) столько придумаете нового

Так, ну давайте, вы же продуктовые дезигнеры, объясните плз, по какой логике крестик слева, а по какой справа.

Я не понимаю, например 🤔