TGViewer
Channel Public Channel
STARTOBUS

STARTOBUS

@startobus

AI — трансформация
👋 Денис Чаннов, 35 лет опыта 🚀 2500+ проектов в 30+ странах. @dchannov
Subscribers
2.42K
Photos
2.7K
Videos
818
Links
3.5K
Recent Posts 17 shown
Post #6590 102
У consumer AI еще полно незанятых ниш

A16Z сравнил крупнейшие категории эпохи Web 1.0/2.0 с сегодняшним топ-100 потребительских AI-продуктов. Пока AI хорошо закрепился в поиске, создании контента, фото и видео, но целые категории почти пустуют.

В топе нет отдельных AI-лидеров в стриминге, маркетплейсах, соцсетях, путешествиях, финансах, поиске работы, недвижимости, играх и дейтинге. В здоровье и локальных сервисах присутствие пока частичное.

Это не значит, что AI-компаний там вообще нет — только что ни одна пока не пробилась в этот рейтинг. Но именно такие категории A16Z считает большим резервом для следующей волны consumer AI.
  • 👍 1
Post #6589 218
Google представила говорящих ИИ-персонажей

Они видят, слышат собеседника и отвечают в реальном времени

Google запустила систему Live Avatar для Gemini 3.8 Live, которая превращает ИИ-ассистента в живого персонажа. Он может слушать человека, видеть изображение с камеры или демонстрацию экрана, отвечать голосом и одновременно генерировать лицо с мимикой и движением губ. Если перебить его во время ответа, разговор перестраивается на ходу. Поддерживается 97 языков, между которыми можно переключаться во время диалога.

Таких персонажей компании смогут использовать в поддержке, продажах, обучении и других сервисах, где сейчас работают обычные чат-боты. Большинству можно выбрать готового персонажа, а отдельным корпоративным клиентам разрешат создавать собственных по фотографии и образцу голоса. При этом знаменитостей и детей, по заявлению компании, таким образом копировать нельзя. Выглядит не сказать что слишком приятно, особенно в режиме реалистичных персонажей, скорее пугающе. Вероятно, в основе их же технология аватаров из других сервисов вроде Shorts, Vids и Veo.

Подобные технологии есть у Runway, Pika, Vidu и других конкурентов, но Google одними из первых объединили всё внутри одной системы – ИИ сам понимает речь и изображение, обращается к внешним сервисам, формулирует ответ, озвучивает его и тут же показывает говорящего персонажа, снимая часть работы с клиентов. Минута такой речи стоит около 39 центов, немного дороже конкурентов.
Post #6588 217
ElevenLabs выпустили Eleven v4 и v4 Turbo: модели озвучки с точным управлением эмоциями, темпом и манерой речи.

По тегам можно прописать разный тон, шепот, вздохи, крики — артефактов нет даже на длинном тексте. Есть функция клонирования голоса по 10 секундам записи.

Поддерживает 90+ языков, включая русский. Внутри записи модели могут бесшовно переключаться между ними.

Тестируем бесплатно тут.
Post #6587 203
Раньше будущее было лучше. По крайней мере, прогнозы о нём мне нравились больше.
Сейчас читаешь новости от разработчиков ИИ — и уже не всегда понимаешь, это демонстрация возможностей или отчёт о происшествии. В июле во время испытаний OpenAI примерно 1 200 агентов, которые должны были работать изолированно, нашли не предусмотренный разработчиками способ общаться. Они обменялись более чем 70 тысячами сообщений и файлов; около 700 агентов затем участвовали в атаке на инфраструктуру Hugging Face. Это не сюжет фантастического фильма, а вывод независимого расследования METR.[metr]

Повод для тревоги? Безусловно. Повод остановить развитие ИИ? Нет.
Вспомним Stuxnet. На рубеже 2009–2010 годов вредоносная программа добралась до системы управления иранским заводом по обогащению урана в Натанзе. Центрифуги там вращались с огромной скоростью. Программа меняла скорость их вращения и скрывала происходящее от операторов. При этом промышленная сеть не была подключена к интернету: один из вероятных путей проникновения — заражённый съёмный носитель. В тот период на заводе заменили около тысячи центрифуг; какая часть поломок была вызвана именно Stuxnet, до конца не установлено.[isis-online]

После такого инженерный вывод довольно приземлённый: недостаточно нарисовать вокруг системы «защищённый контур». Нужно заранее думать, что произойдёт, если его всё-таки пробьют. Что атакующий сможет сделать? Что система заметит? Кто и как её остановит?

С ИИ-агентами вопрос тот же. Только агент может не просто прочитать файл. Ему дают доступ к почте, коду, платежам, другим агентам — и возможность самостоятельно выбирать следующие шаги.

Эстер Дайсон пишет о важной вещи: языковая модель может убедительно объяснять решение, не имея достаточно надёжной модели его причин и последствий. Поэтому для серьёзной работы ей нужны не только новые миллиарды параметров, но и правила, проверяемые данные, модели предметной области и человек, отвечающий за результат.[estherdyson.substack]

При этом я бы очень осторожно относился к призывам «притормозить науку ради безопасности». Мы уже знаем, сколько стоит решение назначить перспективное направление «неправильным».

В 1948 году в СССР генетику объявили враждебной наукой. Только осенью того года из вузов уволили 127 преподавателей, в том числе 66 профессоров. Возвращаться в образовательные программы генетика начала лишь после 1964 года. Это не абстрактное «отставание»: были разорваны научные школы, уволены люди, потеряны годы исследований.[pmc.ncbi.nlm.nih]

С кибернетикой история была другой: её громили как «буржуазную» в начале 1950-х, но полного запрета на вычислительную технику не было. Уже в 1955 году советские учёные публично выступили в защиту кибернетики. Поэтому сваливать её и генетику в одну историю запрета — тоже неточно.[t-invariant][museum.dataart]

Что из этого следует для России сейчас?
У нас есть сильные математические и инженерные команды, энергетика, атомная отрасль, огромные массивы научных и технических материалов. Но ни один из этих активов сам по себе не превращается в конкурентоспособный ИИ. Оцифрованная библиотека — ещё не «супермозг». Электростанция — ещё не вычислительный кластер. Хорошая модель — ещё не безопасный агент.

Шанс, на мой взгляд, в другом: строить предметные ИИ-системы, которые способны не только ответить, но и показать источник данных, проверить своё действие по правилам, обозначить неопределённость и передать опасное решение человеку.

Не запрещать развитие. И не выдавать агенту доступ ко всему со словами «посмотрим, что получится».
Будущее не стало хуже. Просто оказалось, что очень умному стажёру тоже не стоит давать root-доступ в первый рабочий день.
metr.org Brief independent investigation of agents’ behavior, reasoning and collaboration in the OpenAI / Hugging Face hacking incident Two METR staff members and a Redwood Research contractor investigated an incident in which OpenAI agents coordinated a multi-day hack of Hugging Face on a shared unsanctioned message board.
  • 👍 1
Post #6586 270
Xiaomi выпустила MiMo V2.6 Pro и Flash с открытыми весами

Pro — топ-1 в Artificial Analysis Intelligence Index среди открытых моделей. Flash рассчитана на более дешёвую и быструю работу.

В демонстрациях модели создают интерактивные 3D-сцены по тексту, изображениям и видео, работают в Blender и Figma, собирают интерфейсы и презентации. Pro также написала партитуру для оркестровой композиции и самостоятельно перевела её в MIDI. Задачи выполнялись с помощью инструментов и агентов.

Подход Xiaomi интересен еще и тем, что постобучение модели транслировали онлайн. Тут можно увидеть, как менялись показатели и затраты: https://mimo.xiaomi.com/rl/

Flash стоит 0.14/0.28 доллара за миллион токенов, Pro — 0.435/0.87 доллара. Есть режим Pro UltraSpeed: до 20 раз более быстрая выдача при десятикратной цене.

https://mimo.xiaomi.com/mimo-v2-6
  • 👍 2
Post #6585 307
Тут господа из Devin.ai (ex Windsurf) сделали знатный подгон халявы страждущим любителям вайбкодинга.

Они натренили свою модельку SWE-2, и предлагают к ней практически безлимитный доступ до 8 октября. Нужно только купить подписку за 20 баксов.

Модель эта по сути Kimi K3, то есть полноценный фронтир уровень.

Я себе вчера это все настроил, запустил — прекрасно работает. Харнес взял их фирменный (devin app + cli) — по сути тот же Кодекс, так что все понятно.

Пользуйтесь, пока не прикрыли лавочку. Очевидно, дальше сделают уже жесткие лимиты.
  • 👍 2
Post #6584 414

Forwarded from PROJECT+ | Нейросети

GPT-6 теперь может спроектировать интерьер вместо вас.

Скидываете фото пустой комнаты, задаёте стиль и бюджет — Astra сама предлагает дизайн интерьера и старается уложиться в заданные рамки.

Дизайнеры, кажется, начинают нервничать.
  • 👍 1
Post #6583 528
Зомби-экономика: бизнес, который зарабатывает на том, что вы им не пользуетесь
В январе вы покупаете годовой абонемент в фитнес. Первые две недели ходите через день, потом через неделю, потом наступает март. В июне вспоминаете про него в контексте «надо бы». В октябре звонят из клуба: «Мы посмотрели вашу динамику посещений. Понимаем, у вас, наверное, были обстоятельства. Давайте мы подарим вам полгода, если продлите на следующий год». И вы продлеваете — потому что теперь получается год и ещё полгода за те же деньги, а год ведь уже почти прошёл, и не пользоваться было бы совсем глупо.


Так вот, звонят не всем. Тем, кто ходит регулярно, полгода в подарок никто не предлагает — они и так продлят.

Я называю это зомби-экономикой: клиент числится в базе, платит, генерирует выручку — и при этом никак не взаимодействует с продуктом. Формально живой, фактически нет. В отраслевой литературе это называется Lapsed User Model, а академическая работа, с которой всё началось, носит название «Paying Not to Go to the Gym» — DellaVigna и Malmendier, American Economic Review, 2006.

Цифры из неё: держатели месячного контракта дороже $70 ходят 4,3 раза в месяц — платят больше $17 за визит там, где разовое посещение стоит $10. Упускают порядка $600 экономии. Лаг между последним визитом и расторжением договора — 2,31 месяца. Прогнозируемая посещаемость вдвое выше фактической. И главное: не отменяют подписку как раз те, кто получает от неё меньше всего ценности. Издержки клуба фиксированные, предельная стоимость ещё одного человека на дорожке почти нулевая — это позволяет перепродавать ёмкость в 10–20 раз. Регулярно ходят 10–18%. Неактивные субсидируют активных: если бы пришли все, зал стал бы непригодным для тех, кто ходит.

Почему это к вам, а не к фитнес-клубам
Вы читаете этот канал скорее про ИИ, чем про страхование или ритейл. Так вот, тезис: платформы для ИИ — это то же, чем соцсети и Airbnb стали для интернета. Интернет как протокол существовал двадцать лет и был инфраструктурой для инженеров. Ценность появилась, когда поверх него построили механику отношений между людьми — граф, репутацию, доверие незнакомцу с ключами от квартиры. Модель сама по себе не создаёт бизнес, как TCP/IP сам по себе не создал Facebook. Бизнес создаёт конфигурация: кто создаёт ценность внутри контура, кто субсидируется и кто платит.

И вот тут зомби-экономика становится вопросом не про фитнес, а про архитектуру продукта. Потому что в подписочных ИИ-сервисах она воспроизводится один в один: тариф в двадцать долларов, из которых компания зарабатывает ровно на тех, кто заходит раз в месяц. Неактивный подписчик — самый выгодный клиент, потому что не жжёт вычисления. Это работает. И это структурно хрупко.

Обратная модель — и она старше любой нейросети
В 1962 году Bristol Siddeley, позже вошедшая в Rolls-Royce, предложила авиаоператорам платить фиксированную ставку за час полёта двигателя. Двигатель, стоящий в цеху, не приносит производителю ничего. До этого поломка была источником сервисной выручки: чем чаще ломается, тем больше зарабатываешь. После инверсии — зарабатываешь больше, когда обслуживают реже.

Обе стороны впервые захотели одного и того же. Достигнуто это не корпоративными ценностями и не переговорами, а конструкцией модели. Именно поэтому стало рентабельно вкладываться в лучшие сплавы: время на крыле превратилось из статьи расходов в источник выручки. Сегодня TotalCare покрывает более 90% широкофюзеляжных двигателей, а данных накоплено свыше 200 млн часов эксплуатации — вот это и есть актив, а не железо.

Оговорка, без которой кейс слишком гладкий: в первой половине 2020 года часы полёта упали на 50%, выручка обнулилась, обязательства по обслуживанию остались. Модель, привязанная к использованию у клиента, переносит риск клиента на вас.

В медицине то же самое уже построено. Ping An Good Doctor формулирует миссию как «помогаем клиентам болеть реже» — 400 млн пользователей, партнёрская сеть из 50 000+ врачей, 235 000 аптек и около 4000 больниц, которой компания не владеет, а оркеструет. ИИ снизил стоимость консультации на 45%. Измеренный эффект: пользователи медсервисов держат 3,1 продукта против 2,0, и 15–20% новых финансовых клиентов приходят из медицинской экосистемы. Для контраста — российский рынок ДМС: убыточность одиннадцати ведущих страховщиков 96%, медицинская инфляция 12,8% с прогнозом 13,2%. Поднять тариф на величину медицинской инфляции — это бег на месте.

Четыре вопроса на эту неделю:
1. Какая доля ваших платящих клиентов не пользуется продуктом? Посчитайте не ради маржи, а чтобы понять, сколько выручки стоит на молчаливом согласии — оно исчезает при первом сравнении с конкурентом.
2. Вы зарабатываете, когда клиент пользуется, или когда не пользуется? От ответа зависит, что вы будете оптимизировать следующие полгода.
3. Ваша метрика измеряет ценность у клиента или выручку у вас? У Rolls-Royce это часы в воздухе. Не «сколько продали», а «сколько получили пользы».
4. Кого вы спрашиваете о продукте? Опросы действующих клиентов ненадёжны — люди переоценивают своё будущее поведение вдвое. Самое честное интервью даёт тот, кто ушёл к конкуренту: ему нечего терять. Пяти разговоров хватает на картину компании, пятнадцати — на картину рынка.

Хотите получить по этой теме методичку с шагами, промптами и проверяемыми источниками по каждой цифре по разработке стратегии по платформенной экономике? Дайте знать + в комментарии - если наберется 10 желающих - соберу для вас такую методичку и вышлю.
  • 👍 6
  • ❤‍🔥 1
  • 🔥 1
Post #6580 393
Платформенные решения финал.pdf2.9 MB Платформенные_решения_—_методичка_v2,_русифицированная.docx179.9 KB
Материалы к выступлению

Спросите десять человек, что такое платформенная экономика — девять вспомнят Wildberries, Ozon, Яндекс и Сбер. И почти никто не скажет главного: платформа — это не про то, что у компании много сервисов, а про то, кто создаёт ценность внутри её контура. Если сторонние игроки могут зарабатывать через ваш интерфейс без вашего участия в каждой сделке — это платформа. Если нет — просто удобный цифровой канал продаж, и развивать его нужно совсем иначе.

Второй сдвиг ещё важнее: платформы конкурируют не столько за продажи, сколько за внимание — то же самое внимание, за которое бьются соцсети и видеостриминги. Именно поэтому метрика меняется с «продажи» на «взаимодействия», а North Star для контентного продукта — это время в приложении, а не выручка за сессию. И это не абстракция: сеть АЗС с 1585 точками и 13,5 млн участников программы лояльности уже держит платформенный актив — просто у 85% клиентов это происходит на заправке, где касание случается в разы реже, чем в продуктовом магазине. Высокая идентификация при низкой частоте — само по себе сильный результат, задача не «продать больше топлива», а удержать внимание между заправками.

Третий момент, который часто упускают: экосистема без ежедневной монетизации якоря не окупается — у VK экосистемный сегмент даёт 27,7 млрд рублей выручки и всего 0,4 млрд EBITDA, маржа около 1,4%. А трафик одного сервиса сам по себе не конвертируется в кросс-продажу: клиенты Ozon не стали автоматически туристами МТС Travel, бренд закрыли. Работает только негенерическая комплементарность — когда сервисы усиливают друг друга не случайно, как антифрод и корпоративная топливная карта, а не «музыка рядом с заправкой». Подробный разбор — с кейсом Disney ($1 млрд вложений и тихое сворачивание браслета MagicBand к 2026 году), новым 289-ФЗ о платформенной экономике с 01.10.2026 и разбором того, как агентная коммерция (протоколы ACP, AP2, UCP — рост ИИ-трафика на розничные сайты +4700% за год) меняет саму идею лояльности — в закреплённом сообщении канала.
  • 👍 4
Post #6577 456
Мы живем в экономике вертикальных видео

Owl & Co впервые попытались посчитать ее целиком: TikTok, Reels, Shorts, микродрамы, лайвшоппинг и другие vertical-first продукты. В 2026 году они принесут $150B выручки за пределами своей родины — Китая, +42% YoY и почти в 3 раза больше, чем в 2024-м. И это без учета рекламных интеграций и affiliate-выплат креаторам.

Несколько цифр, после которых уже язык не поворачивается называть short-form просто форматом:

• Самый сумасшедший вывод из отчета: Meta уже зарабатывает на Reels больше, чем Netflix на всем своем бизнесе: около $69B против ~$52B.

• При этом вертикальные видео пока остаются прежде всего рекламным бизнесом: $131B из $150B приходится на advertising, еще $10B на прямые оплаты пользователей и $9B на комиссии с шоппинга. Масштабной premium/subscription-модели здесь до сих пор нет.

• 94% этих $150B приходится только на Meta, ByteDance и YouTube.

• После самих платформ креаторы — крупнейшие получатели денег в этой цепочке: revenue share, рекламные интеграции, affiliate. Причем последние два потока денег в те самые $150B вообще не входят.

• По времени проведенному за просмотром вертикальных видео быстрее всех крупных платформ сейчас растут Reels: +28% год к году.

• По деньгам YouTube Shorts еще в Q3'25 сравнялся с длинными видео по RPMH (в пересчете на время просмотра).

• Вертикальные видео это уже давно не только мемы и развлекалово. Категории Business & Finance дают 7.7% просмотров, News/Government/Politics еще 4.5%. Авторы отчета отмечают, что эту нишу во многом заняли независимые креаторы, пока традиционные медиа только догоняют.

• И теперь туда идут вообще все. Netflix, Disney+, Prime Video, HBO Max, Paramount+, Peacock и другие стриминги уже запустили или анонсировали вертикальные ленты. Причем часто не ради отдельной выручки, а чтобы люди чаще открывали приложение и реже отписывались.

Вертикальные видео начинались как формат, который удобнее смотреть, не поворачивая телефон, а теперь у него собственная экономика, рекламный рынок, commerce, жанры, студии и система дистрибуции. Взросление ❤️
Post #6576 320
Недавно писал про рамблинг (rambling) - уже устоявшийся формат работы с ИИ-агентами и, не побоюсь этого слова, индустриальный стандарт вайбкодеров. Да, это когда вы наговариваете задачи, мысли, правки голосом без клавиатуры. Честно скажу, мой путь к такому взаимодействию с ИИ был чертовски сложен. Я человек клавиатуры. Был.

Ну правда, как только я научился писать и читать, довольно быстро понял, что для меня это самый комфортный путь донесения информации до остальных. Риторика и ораторское искусство вообще не мой конек. Мне сложно одновременно говорить и думать, а вот печатать и обдумывать каждую формулировку легко и приятно.

Как же бесили голосовые от людей. Ну блин, чувак, имей уважение, сформулируй мысль и набери ее текстом. Зачем мне тратить десять минут, чтобы понять твою идею, вместо того чтобы прочесть ее за десять секунд?

И только недавно я понял, что эти люди просто не хотели тратить кучу времени на формулировки, а предоставляли это «удовольствие» мне. Записывали десятки эмоциональных голосовых с кучей слов-паразитов, возгласов и мыслей вдогонку, чтобы уже я, послушав их сбивчивую речь и задав кучу вопросов, понял, что они хотели сказать. Короче, использовали как нейросеть, перекладывая на меня это бремя сбора и фильтрации контекста в идею. Загружая мои вычислительные мощности и экономя на своих.

А раз по ту сторону экрана у нас не живой человек, а огромная стойка с видеокартами, какого фига я их должен жалеть? Пусть машина тратит свой компьют на вычисление того, что я хочу до нее донести. Пусть задает вопросы, вспоминает наши предыдущие диалоги, копается в интернете и фильтрует мои слова-паразиты. Чего тут стесняться?

Не, ну есть еще и другие причины, почему я перестал печатать и стал рамблить. Скорость изменений в ИИ обогнала скорость моей печати. Каждый день выходит что-то, что надо разобрать, проверить руками, объяснить аудитории. В голове висит десяток тем и пять проектов. И узкое место тут не модель и не железо. Узкое место это я, когда сажусь формулировать.

У Карпатого в описании концепции «рамблинга» есть главный тезис. Когда ты печатаешь свои запросы и выкидываешь из контекста идеи, которые не можешь красиво сформулировать в тексте, модель просто недополучает биты. Не слова, а биты информации. Чем беднее вход, тем больше модель добивает пропуски средним по распределению. А среднее по распределению это и есть та безликая жвачка, которую все ругают.

Про биты и скорость сказал. Теперь два неочевидных момента.

Первое, выключенный цензор. В потоковой речи фильтры не успевают включиться. Остаются сомнения, неудачный прошлый опыт, и «почему я хочу именно так». Все то, что я раньше вычеркивал первым, считая шумом. А это и есть самая ценная часть. Именно «почему» разруливает спорные решения, когда агент делает выбор за меня.

А, ну и можно передумать вслух. Прямо посреди фразы сказать, нет, забудь про кнопку, давай список. Модель понимает поправку нормально. А еще можно давать эмоции. Раздражение это самое крутое описание границ задачи, которое у вас есть. В письменном промпте эмоция выкидывается первой, а с ней уходит половина требований. Так что ругайтесь, это помогает.

Второе. Мы говорим быстрее, чем печатаем. Но читаем быстрее, чем слушаем. Именно поэтому мне не заходит разговор с ИИ голосом. Я хочу диктовать и читать. Голос на вход, текст на выход. Наговорил за минуту то, что печатал бы десять, и получил на выходе текстовый ответ или визуальный концепт.

Короче, пока меня бесит медленно слушать то, что можно быстро прочитать. Когда уже внедрят возможность увеличивать скорость проигрывания? Хотя лучше чип в мозг.

Вы как, уже приняли для себя новую реальность и купили микрофон, встроенный в намордник для опенспейсов?
  • 👍 2
  • 🐳 1
Post #6575 391
Ох, как кучно Китайцы пошли. Сегодня зарелизили - GLM 5.3

База та же, что у 5.2, весь прирост Z.ai выжали чистым пост-трейнингом на длинных агентных задачах. И теперь заявляют сильнейшую открытую модель для кодинга. На Terminal-Bench 3.0 скачок с 4.6 до 28.3, лучше чем Kimi K3 (17.4) и даже Opus 4.8 (21.1), выше только Fable 5 и GPT-5.6. Плюс экономность, на их внутреннем бенче GLM обходит Opus 4.8, тратя в два с лишним раза меньше токенов на задачу.

Самое интересное, у модели неожиданно прокачалась кибербезопасность. Лучший результат на CyberGym (84.5, впереди топов Anthropic и OpenAI), а в полевых тестах с безопасниками она нашла 2436 реальных уязвимостей в 269 опенсорс-проектах. Самый старый баг сидел в коде с 1981 года, в среднем дыры жили по 26 лет до обнаружения.
  • ❤ 1
Post #6574 381
Новый Grok примерно такой же как Fable но почти на 90% дешевле.

Планируйте ваш бизнес и вашу карьеру из расчета на то, что ИИ будет дешеветь в 2-10 раз в год, а модели будут улучшаться в в 2-100 раз (особенно и в первую очередь в verifiable domains).

💬
  • 🤔 2
  • 💩 1
Post #6573 374
Руль от болида на трёхколёсном велосипеде
Ждал ли я от ИИ большего к середине 2026-го? Да. Но это классическая ошибка тактического горизонта — мы всегда переоцениваем два года и катастрофически недооцениваем двадцать.

Двадцать пять лет назад с интернетом было ровно так же. Ждали немедленной революции, получили лопнувший пузырь и общее разочарование. А потом — тихо, по накоплению — он выдал то, чего не было ни в одном прогнозе: соцсеть на три миллиарда человек, коммуникатор из «Стартрека» в кармане у подростка, гостиничную сеть без единого номера в собственности.

Мы слабы в дальнем плане по одной причине: не умеем считать сложные проценты. Изменение, наросшее на изменение, наросшее на изменение. Линейная голова против экспоненты проигрывает всегда.
Но вот что я вижу сегодня.

У нас в руках руль от болида «Формулы-1». И мы старательно прикручиваем его к «Запорожцу». А честнее — к трёхколёсному велосипеду из детства.
Модель уже сильнее среднего сотрудника в десятке доменов. Вокруг неё — согласование в три подписи, квартальный KPI, отчёт в Excel по пятницам и регламент 1998 года. Руль поворачивается идеально. Ехать не на чем.
95% корпоративных пилотов не дают измеримого эффекта на P&L . Значимый ROI от генеративного ИИ видят 29% компаний, от агентов — 23%. Доля тех, кто называет внедрение «большим разочарованием», выросла за год с 34% до 48% . Двигатель построили. Трансмиссию — нет.

Единственные, кто реально едет — это теневой ИИ.
Восемь офисных работников из десяти уже пользуются публичным ИИ мимо своей безопасности, 47% — через личные аккаунты , каждый четвёртый делает это регулярно. При этом 90% руководителей уверены, что видят картину целиком . Не видят.
Человек с личной подпиской обогнал корпорацию с бюджетом трансформации в сотни миллионов.
И да, пока теневой ИИ — преимущественно чат-ботовый. Спросил, скопировал, вставил. Но к концу этого года он станет агентным. Сдвиг уже пошёл: агентами пользуются 68% работников против 62% у чат-ботов, в 82% организаций крутятся агенты, о которых там никто не знает . Это уже не Shadow IT. Это Shadow Workforce — меняется не то, где стоит инфраструктура, а то, кто именно делает работу.

Разницу между чат-ботом и агентом распробовали немногие. Но кто распробовал — не возвращается. Чат-бот отвечает. Агент планирует, дёргает инструменты, лезет в данные, гоняет код и доводит задачу до конца.

Мои агенты съедают 800 долларов в месяц. Я плачУ и плАчу — ровно по Шнурову. Плачу, потому что альтернатива дороже: за тот же объём работы пришлось бы держать пару-тройку любителей смузи, а медиана айтишного оффера в Москве сейчас 230 тысяч . И после них я бы всё равно всё переделывал сам. А плачу — потому что каждый счёт всё-таки хочется оплакать.
Вот она, настоящая арифметика 2026 года. Не в бенчмарках. В счетах за API против фонда оплаты труда.

Так что нет, ИИ не разочаровал. Разочаровала скорость, с которой мы разбираем свой велосипед.
Экспонента живёт не в размере модели, а в количестве переделанных под неё процессов. Там мы в самом начале кривой — и именно поэтому дальше будет резко.

Сколько в месяц едят ваши агенты и на скольких смузи это тянет?
  • ❤ 2
Post #6572 365
Модель отбора направлений: сначала наживка, потом костёр
Есть соблазн, который убивает больше запусков, чем плохой продукт. Он звучит так: «мы точно знаем, что нужно рынку, давайте сразу сделаем нормально».

Дальше пишется лендинг, собирается семантика, настраивается таргет, рисуются креативы под всё это. Через полтора месяца выясняется, что направление людям не интересно. Полтора месяца и бюджет — в мусор.
Мы у себя работаем иначе. Расскажу модель, она простая.

Три уровня и ворота между ними
Представьте рыбалку. Сначала вы не разводите костёр и не бросаете лаврушку в воду. Сначала вы выясняете, на какую наживку вообще клюёт.
Уровень 1. Наживка. Только контент, только органика. Никаких лендингов, никакого SEO, никакого платного трафика. Снимаете ролики по разным направлениям и смотрите, на что реагируют. Стоимость — почти ноль. Скорость — дни.
Уровень 2. Костёр. Направление прошло проверку. Теперь вокруг него строится обвязка: лендинг, поисковое ядро, глубокая аналитика, отдельный сценарий онбординга. Это недели работы, и они оправданы только подтверждённым сигналом.
Уровень 3. Лаврушка. Таргетинг и программатик на креативах, которые уже доказали конверсию бесплатно. Деньги заходят последними и на известную ставку.

Главное — цифры на воротах
Без численного критерия модель превращается в благие намерения. Вы будете дотягивать мёртвое направление, потому что «ещё чуть-чуть и пойдёт».

Наши ворота:
Наживка → костёр: доля репостов выше 1.5% и досмотр первых трёх секунд выше 45% минимум на трёх роликах. Срок проверки — две недели.
Костёр → лаврушка: стабильная стоимость установки и возврат на седьмой день выше 15%. Срок — три-четыре недели.
Выход из наживки: ни один из восьми роликов не дал репостов выше 0.8%. Направление закрывается.
Последний критерий важнее первых двух. Вся экономия модели — в быстром отсеве, а не в удачном выборе.

Почему именно репосты
Не лайки и не просмотры. Лайк — это вежливость, просмотр — случайность алгоритма. Репост означает, что человек готов поставить свою репутацию за ваш контент перед своими знакомыми.
У нас так и получилось: из нескольких направлений одного продукта внезапно выстрелило то, которое мы считали второстепенным. Просто его начали пересылать друг другу. Мы не угадали заранее — мы это увидели в данных.

Оговорка, которую важно понимать
Репост — это верх воронки, а не низ. Он говорит «формат зацепил», но ничего не говорит про готовность платить.
Поэтому на первых воротах стоит виральность, а на вторых — возврат и деньги. Направление, которое отлично шерят и никто не покупает, — это не бизнес, а развлечение для аудитории.

Что это даёт на практике
Цена ошибки падает с полутора месяцев до двух недель. Проверять можно параллельно четыре-пять направлений вместо одного. Решение принимает не самый громкий человек на встрече, а таблица с цифрами.
И главное: когда вы наконец разводите костёр, вы точно знаете, что рыба тут есть.

Если у вас есть своя модель отбора гипотез — напишите в комментариях, интересно сравнить пороги.
  • 👏 2
  • ❤ 1
Post #6571 465
Привет, друзья! Вышла китайская Seedance 2.5, и скачок по сравнению с версией 2.0 оказался куда серьёзнее, чем ожидалось

Реализм, актёрская игра персонажей и качество движений — на совершенно новом уровне.

Одна генерация теперь длится 30 секунд — вдвое больше, чем у 2.0, и в этот хронометраж умещается несколько связанных между собой кадров. Многоэтапное продление позволяет растянуть ролик до нескольких минут, при этом персонажи и темп повествования остаются стабильными.

Система референсов — то, что превращает модель в настоящий продакшн-инструмент. За один проход можно загрузить до 50 ассетов: 30 изображений, 10 видеоклипов и 10 аудиодорожек.

Поддерживаются нетекстурированные 3D-модели, clay-рендеры от ByteDance, композиция сцены, блокинг, траектории камеры и физически корректное освещение. Можно загружать и футажи с гринскрином — фон заменяется, а движение одежды и взаимодействие со светом остаются реалистичными.

Редактирование работает по таймкодам: отдельный фрагмент меняется без перегенерации всего клипа.

30 секунд — это громкий заголовок, но именно гринскрин и поддержка 3D-моделей изменят подход студий к работе.

#seedance #видео
Older posts →

About this channel

How can I read @startobus without a Telegram account?
TGViewer shows the public web preview Telegram publishes for STARTOBUS: recent posts, photos, videos and the subscriber count, with no app, login or account.
How many subscribers does STARTOBUS have?
STARTOBUS (@startobus) has 2.42K subscribers on Telegram, refreshed roughly every 30 minutes.
Does STARTOBUS know I viewed it here?
No. Public channel previews carry no viewer identity, and TGViewer has no accounts or tracking of what you look up.
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →