Artificial intelligence — July 2026

Full-Stack Developer D Partners Co. 900,000 to 1,500,000 KZT NET per month Almaty / Remote

Building automation tools for finance and accounting teams, involving integrations, data processing, and AI-assisted workflows.

Responsibilities: • Build backend services with Python/FastAPI • Develop frontend features with React + TypeScript • Design APIs and frontend-backend contracts • Work with integrations and data processing • Write tests and maintain codebase

Requirements: • Strong Python experience • FastAPI or Django/Flask • Solid React + TypeScript skills • Understanding of REST APIs and OpenAPI/Swagger • Database and SQL experience

Optional: • Docker / CI/CD • Experience with integrations and external APIs • Experience with LLM APIs or AI-assisted products

DSML Apply

🗂 ЮрCRM

Это не реклама. Я давно искал для себя CRM-систему (программу для управления делами и клиентами), чтобы удобно вести дела и автоматически формировать типовые документы. Пересмотрел много всего, но ничего подходящего для практикующего юриста так и не нашёл.

Теперь, с нейросетями, программу можно собрать под себя. Так я «навайбкодил» собственную CRM с функциями, которые раньше даже не представлял, как реализовать:

📁 конструктор документов. Создание своих шаблонов и автоматическое создание договоров юруслуг, счётов, актов, заявление о взыскании судебных расходов; 📁 голосовой ввод заметок и событий (правда, работает только через Chrome); 📁 встроенный ИИ-помощник на API Claude. Резюме дела, черновики ходатайств; 📁 синхронизация с Google Календарём в обе стороны. Также функция распознавания в календаре. Пишу в телефоне «Иванов 10:20 СЗ», и CRM сама привязывает событие к делу Иванова; 📁 учёт гонораров и расходов.

и ещё десяток мелочей, которые экономят время каждый день.

Программа работает на обычном хостинге - на вашем сайте. Заходить можно и с телефона, и с компьютера. Есть и оффлайн-версия, которая живёт хоть на флешке или на компьютере, но полноценно раскрывается именно онлайн-версия.

Все данные полностью под моим контролем. База лежит в моей папке, а не на чужом сервере.

Я думал выложить её прямо здесь, но zip-архив в ленте выглядел бы подозрительно. Больше года назад я завёл платный телеграм-канал и до сих пор у меня внутренние противоречия по поводу продажи инфопродуктов, хотя сам их регулярно покупаю. Но сейчас, мне кажется, тот самый случай, когда можно поделиться действительно полезной вещью и получить средства на поддержку и развитие продукта. Сейчас уже вайбкодинг с передовыми моделями становится дорогим.

Сама программа - бесплатная. Никакой подписки, никакой абонентской платы. Оплачивается только доступ в закрытый канал, где лежит дистрибутив, будут публиковаться обновления и инструкции. Для себя я буду развивать её в любом случае, а если будет спрос, то и для других.

➡️ Получить программу.

Стоимость подписки 500 рублей, а для первых десяти читателей промокод со скидкой 80%

CRM99

Для пользования программой необязательно быть постоянно подписанным

Старший дизайнер в AIRI

AIRI — институт искусственного интеллекта.

Задачи: — разработка креативных концепций — оформление презентаций — создание лендингов и промостраниц для научных проектов, мероприятий и образовательных программ — работа с digital: макеты для соцсетей — разработка мерча и подготовка макетов к производству — проектирование дизайна пресс-волов, выставочных стендов, презентационных материалов, баннеров, навигации и другой полиграфической продукции — разработка технических заданий для проведения закупок — контроль качества визуальных материалов и сопровождение проектов от идеи до подготовки к производству

Ожидания: — опыт в дизайне не менее 5 лет — профильное высшее образование — портфолио — уверенное владение Figma, Adobe Illustrator, Photoshop, InDesign, PowerPoint и Google Slides — навык работы с нейросетями и интерес к сфере ИИ

Условия: — 5/2 — гибрид — годовая премия

Контакт для отклика: @alexache

#дизайн

КАРТА ДЛЯ ЗАРУБЕЖНЫХ ОПЛАТ И ОПЛАТ НЕЙРОСЕТЕЙ И АГЕНТОВ

Сам пользуюсь картой Заруб активно. Не подвела еще ни разу.

И при чем не только на нейронки оплаты использую. Юбер тоже можно оплачивать с него 😉 И много чего еще.

У кого еще нет 👉 КЛИКАЙТЕ СЮДА попробуйте.

🔥 Делимся практическим пособием «Как вырасти до мидла за год»

Авито запускает Data Science Bootcamp — программу для будущих DS-инженеров. 12 месяцев ты будешь работать с реальными данными, развивать ML-модели и расти вместе с командой, которая каждый день решает задачи для миллионов пользователей.

👉🏻 На программе тебя ждёт: — Зарплата, корпоративная техника и компенсация питания — Гибридный или удалённый формат работы — Рост от стажёра до мидла за год — Два направления: классический ML или NLP и LLM — Работа с AI-решениями, продуктовыми фичами и инструментами, которые доходят до релиза — Эксперты из разных сфер, кураторы и другие буткемперы

👉🏻 Присоединяйся, если ты: — Учишься на 2–4 курсе бакалавриата, 4–5 курсе специалитета, в магистратуре или уже имеешь диплом по технической, математической или ИТ-специальности — Можешь работать от 25 часов в неделю — Владеешь Python и библиотеками PyTorch, Pandas, sklearn, CatBoost — Знаешь SQL, Git и понимаешь применение ML-алгоритмов и моделей

С первого дня ты будешь работать над реальными задачами, обучать модели и применять знания на практике.

🤩 Подавай заявку до 9 июля и смотри подробности на сайте: https://clck.ru/3UPGZr

🤖 Вакансия: старший менеджер локализа­ции (ИИ и автомати­зация)

Наша команда локализует мобильное приложение, АТМ, веб-интерфейсы, маркетинговые и продуктовые коммуникации, чтобы иностранным клиентам было понятно, удобно и комфортно пользоваться продуктами и сервисами Т-Банка, будто они у себя дома.

Удаленная работа или возможность работать в офисе на «Белорусской» в Москве.

Что нужно делать. Взять на себя технически сложные проекты, выстроить ИИ-направление и помогать делать наши процессы быстрее и умнее. Вам предстоит развивать LLM-контур локализации и систему контроля качества перевода, разрабатывать пайплайны локализации, писать и поддерживать скрипты, автоматизировать процессы и усиливать команду.

Кого мы ищем. Старшего менеджера локализации с техническим стеком — человека на стыке локализационного инжиниринга, AI-интеграции и автоматизации. Вы имеете практический опыт работы с LLM, пишете скрипты на Python или другом языке, знаете метрики качества MT: COMET, BLEU, chrF++, MQM и другие — и умеете интерпретировать результаты.

Подробности, контакты: https://t-j.ru/senior-locman/

🧡Чек-лист перед собеседованием

Карьеристы, собрали для вас удобный чек-лист о том, что стоит делать перед собеседованием и как к нему стоит готовиться с помощью AI.

А на финальном собеседовании с топ-менеджером или прямым руководителем вам оценивают не по умению выполнять инструкции, а по масштабу мышления. Инструменты вроде Реверс-интервью и формулы UVPзаставляют нанимателя увидеть в вас готового бизнес-партнера еще до того, как тебе подпишут оффер. Собрали их в нашем чек-листе.

⏭️А чтобы преуспеть в использовании нейросетей для вашей карьеры, мы собрали AI Карьерный Гид. Это единственный русскоязычный карьерный гайд, который превращает 4 базовые нейросети в систему AI-агентов под вашу карьеру: от резюме, проходящего ATS, до личного бота для мок-интервью в McKinsey. >> 60+ готовых промптов, стратегий и воркфлоу, а еще 5 готовых автоматизаций для сборки карьерных агентов.

Забрать AI-гайд

🤖 Вакансия: старший менеджер локализа­ции (ИИ и автомати­зация)

Наша команда локализует мобильное приложение, АТМ, веб-интерфейсы, маркетинговые и продуктовые коммуникации, чтобы иностранным клиентам было понятно, удобно и комфортно пользоваться продуктами и сервисами Т-Банка, будто они у себя дома.

Что нужно делать. Взять на себя технически сложные проекты, выстроить ИИ-направление и помогать делать наши процессы быстрее и умнее. Вам предстоит развивать LLM-контур локализации и систему контроля качества перевода, разрабатывать пайплайны локализации, писать и поддерживать скрипты, автоматизировать процессы и усиливать команду.

Кого мы ищем. Старшего менеджера локализации с техническим стеком — человека на стыке локализационного инжиниринга, AI-интеграции и автоматизации. Вы имеете практический опыт работы с LLM, пишете скрипты на Python или другом языке, знаете метрики качества MT: COMET, BLEU, chrF++, MQM и другие — и умеете интерпретировать результаты.

https://t-j.ru/senior-locman/

Здравствуйте! Меня зовут Татьяна — я дизайнер инфографики для маркетплейсов (Wildberries, Ozon).

Помогу превратить характеристики товара в стильную, цепляющую карточку: так, чтобы покупатель сразу видел главное и хотел добавить товар в корзину.

Что сделаю для вас: ✅ создам лаконичную и выразительную инфографику — без лишней воды, но со всеми важными акцентами; ✅ использую нейросети, чтобы усилить визуал и сэкономить ваше время; ✅ внесу бесплатные правки, пока результат не будет на 100 % соответствовать вашим ожиданиям; ✅ сдам работу уже через 1–2 дня — чтобы вы быстрее запустили продажи.

📩 Хотите обсудить проект? Пишите в ЛС — разберём задачу и подберём оптимальный вариант:➡ Телеграмм️ t.me/TatianaGushina89 ➡️ Мах https://max.ru/u/f9LHodD0cOJ0gUHvX0KYQITZrrrubJd1OdveptUIFZuT9yzoHk925XIygAw 🖼 Посмотреть примеры моих работ можно здесь: ➡️ Портфолио: https://t.me/Tanyha_89 ➡️ https://max.ru/join/djNM08M4NldBCU14-SIXl19vtnvblofk5LwzwjII3EA

Сегодня, в преддверии дня семьи, любви и верности, отстояли в суде имущество бывшей жены гражданина-банкрота на 8,7 миллионов рублей.

Супруги расторгли брак еще в 2018-м году. Затем был ряд подозрительных, по мнению арбитражного управляющего, сделок с имуществом и долгое банкротство на миллиарды рублей.

Спустя много лет спор оказался в районном суде.

Судья, сделав несколько попыток передать его в арбитражный суд, все же вынес решение впользу нашей Доверительницы – которая по просьбе бывшего мужа передала деньги от продажи имущества кредиторам.

Рад, что удалось довести до суда нашу позицию и что суд, пусть и не с первой попытки, но все же изучил дело и доводы сторон.

Примечательно, что практика Верховного суда РФ, на которую ссылался арбитражный управляющий была вырвана из контекста спора о защите оборонных предприятий и лесного фонда и никакого отношения к частному спору между бывшими супругами не имела.

Вот почему важно проверять, особенно в век повсеместного использования нейросетей, практику, которую стороны приводят в обоснование своих позиций.

Каждый раз, находя такие противоречия в приводимой оппонентами практике, вспоминаю отрывок из фильма «Законопослушный гражданин», где обвиняемый придумал случайный номер дела и обосновал им свою правовую позицию в контексте международной юриспруденции.

Когда не стыдно, тогда не стыдно: Сбер выпустил GigaChat 3.5 Ultra в открытый доступ.

Модель на 432 миллиарда параметров выложили по лицензии MIT. Это значит, что ее можно свободно использовать в любых коммерческих проектах.

Это сильный технический релиз. Разработчики не просто масштабировали классическую архитектуру, а создали первый в open-source гибрид MLA и GatedDeltaNet такого размера.

📊 Главные цифры: • Модель стала на 40% меньше предыдущей GigaChat 3.1 Ultra. • Скорость генерации выросла до 2,2 раз. • Потребление памяти под KV-кэш снизилось в 4 раза. • В базовых бенчмарках на код и математику новинка обходит DeepSeek V3.2 Exp Base. • В прямом сравнении с GPT-5 автоматический LLM-судья отдает победу GigaChat в 68,7% случаев.

Обучение полностью проходило в формате FP8. Для стабилизации процесса на таких масштабах разработчикам пришлось внедрить собственные механизмы Gated Attention и GatedNorm, которые локально приглушают слишком сильные сигналы в нейросети.

Веса модели уже доступны на HuggingFace и GitVerse.

📲 Дополнительные исследования и выводы — в MAX. Присоединяйтесь!

GigaChat 3.5 Ultra Publicly Released — The New Generation of the Flagship Model

The GigaChat team has released GigaChat 3.5 Ultra as open source—a new 432B model under the MIT license. This is the first open-source hybrid of GatedDeltaNet and MLA scaled to hundreds of billions of parameters, featuring a proprietary training recipe we refined through more than 1,500 experiments. The model has grown in terms of code, mathematics, agent scenarios, and application domains—yet it’s 40% smaller than GigaChat 3.1 Ultra.

What’s inside:

🔘A proprietary hybrid MLA + Gated DeltaNet architecture with a dedicated stabilization framework, without which this hybrid setup would not train reliably at this scale; 🔘 Gated Attention: the model can locally down-weight overly strong signals from the attention layer; 🔘GatedNorm: normalization with an explicit gate that controls signal magnitude across features; 🔘Approximately 4x lower KV cache per token: with the same memory budget, the model can support 2.14x longer context and deliver a 20% throughput increase under load; 🔘Two MTP heads, enabling up to 2.2x faster generation; 🔘FP8 across all training stages with no quality degradation compared with bf16, enabled by custom Triton and CUDA kernels; 🔘A new online RL stage after SFT and DPO.

Results:

🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Base outperforms DeepSeek V3.2 Exp Base and DeepSeek V4 Flash Base on average across a set of general, math, and code benchmarks: 🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Instruct is comparable to DeepSeek V3.2 in terms of average score, despite having half the size; 🔘 According to the MiniMax-M2.7 LLM judge, the average win rate against GigaChat 3.1 Ultra is 75.9%, and against GPT-5 is 68.7%.

The entire stack — data (our own LLM-filtered Common Crawl, 600+ programming languages in the code), architecture, training methodology, and infrastructure — was built end-to-end by GigaChat team. ➡️ HuggingFace

- Изменения в схемах: добавлены новые линии и изменения в трассах ввода воды для скважины, а также изменено расположение вводов воды и электрокабелей на схемах закладных деталей. - Добавлены подробности в узлах ввода коммуникаций, включая дополнительные трубы и гильзы для скважины, а также уточнения по гильзе трубы диаметром ∅63 и ∅40. - На плане закладных первого этажа добавлены и указаны новые вводы для скважины и электрокабелей с дренажными насосами, не присутствовавшие в первой версии. - В разделе узла притока воздуха камина изменений по функционалу и конструкции не выявлено, кроме обновления даты и оформления.

Если вы хотите узнать все подробности и другие сферы применения нейросетей — приходите к нам на стажировку. У нас обновление программы, приглашаем всех, кто уже был, снова. Даты — 6.08, 3.09, 1.10, подробности тут.

Внедрение ИИ (искусственный интеллект, нейросети) в Гуд Вуде

С ИИ, конечно, очень много хайпа. Многие молодые стартаперы постоянно пытаются прикрутить ИИ везде. Я спокоен на эту тему. С одной стороны, мы все это внедряем и, скорее всего, намного быстрее других ИЖСных строителей, с другой стороны, мы не поддаемся ИИ-истерии, что скоро нас всех заменят машины и в компании Гуд Вуд будут работать 3 человека.

Мы, конечно, много куда прикрутили ИИ. На текущий момент примерно к 20 процессам прикручен ИИ. Об этом мы подробно рассказываем на наших экскурсиях. Мы пересобрали программу, обновили, и начиная с 6 августа начинаем снова — берите билеты тут.

Приведу примеры использования нейросетей в Гуд Вуде

1. Присутствие в чатах с клиентами

Все общение с клиентами у нас происходит в МАКС/ТГ-чатах. Туда личный кабинет автоматически подключает тех, кто в данный момент нужен. Начинаем фундамент — прораб по фундаменту в чате. Закончили фундамент — убираем прораба. Но в чате всегда присутствует наш AI-агент. Он читает чаты и слушает звонки. Пока все хорошо, он молчит, но если заказчик начинает сердиться или менеджер не может ответить на вопросы, он подает сигнал, в том числе лично мне.

Пример сигнала:

Клиент: Раиса С**** На что обратить внимание:

- Нерешенный вопрос — устранение протечки воды в кессоне. Клиент жалуется, что прошло уже более двух часов с момента первого звонка, а сотрудники не перезвонили и проблема не устранена. Также клиент ожидает сдачи кессона в чистом состоянии, а не «весь в дерьме». Сотрудник подтвердил передачу информации прорабу и приезд бригадира в течение часа, но клиент отметил, что уезжает и есть только короткое окно для приема работ. В ответах сотрудника не дана четкая информация о причинах задержки устранения протечки, а также о гарантиях полного решения проблемы и состоянии объекта. Ссылка на группу ТГ: https://t.me/+******** Менеджер: **** Екатерина

2. Сравнение проектов

Иногда проект меняется после утверждения. Что такое проект для клиента, для компании и для ИТ-системы? Это просто некий PDF-файл. И просто залили новый. И что, нам заново его проверять? Нам заново пересчитывать все материалы, смету? Для того чтобы не терять кучу времени, нам надо точно знать, что конкретно изменилось в документе. С этим блестяще справляется ИИ. Нейросеть скрупулезно сравнивает два документа и генерирует отчет. Теперь при изменении проекта все участники процесса, включая заказчика, знают, что изменилось.

Примеры отчетов от ИИ:

Клиент: Инна Л******** Изменения в проекте:

- Обновлена дата последнего редактирования проекта с 23 июня 2026 г. на 6 июля 2026 г. - В разделе Общая схема. СПОЗУ добавлен новый условный знак: Ревизионные колодцы дренажной системы в теле отмостки. - На листе Общая схема. СПОЗУ изменено количество и размещение ревизионных колодцев дренажной системы в теле отмостки. - В разделе Отмостка. Шаг демпферов. Узел отмостки изменены высотные отметки поверхности отмостки (например, вместо 140,220 теперь 140,180) и площадь отмостки изменена с 144,71 м2 на 144,30 м2. - Добавлен новый пункт в примечания на листе Отмостка. Шаг демпферов. Узел отмостки: “Все колодцы в теле отмостки обклеить демпферной лентой”. - В Архитектурном разрезе прилегания отмостки изменена отметка ниже уровня -0,430 на -0,470. - Ведомости по шагу накладки демпферов изменены: некоторые численные параметры и высоты секций скорректированы (например, i=0,005 и i=0,015 в разных местах). - Все даты подписей и проверок обновлены на 6 июля 2026 г.

Клиент: Алексей П**** Изменения в проекте:

- Дата проекта обновлена с 05.06.2026 на 03.07.2026. - В спецификации отверстий под инженерные коммуникации изменено количество отверстий: в позициях 12 и 13 увеличено с 1 до 2 и с 2 до 3 соответственно. - Добавлено дополнительное количество отверстий и труб для ввода и электрокабеля скважины и дренажных насосов — теперь 2 шт. ∅63 мм (в одной траншее с водой), в отличие от первой версии, где таких не было.

Ищем эксперта-дизайнера для для учеников онлайн-школы дизайна.

Важно показать не только работу в топовых нейронках, но и сам подход к созданию стильных трендовых изображений и видео :

Что ожидаем от эксперта: Практический опыт - Уверенное владение 2-3 нейросетями - Наличие сильного портфолио - Понимание современных трендов в нейроиндустрии - Умение понятно объяснять материал ученикам

Формат сотрудничества: • Возможно проведение в прямом эфире или запись уроков • Аудитория - начинающие и действующие дизайнеры

При отклике, пожалуйста, приложите: Портфолио работ. Информацию о вашем опыте преподавания (если есть). Стоимость сотрудничества.

Откликнуться: @marinfograf

Итоговый отзыв о курсе COO в Стратоплан. Прошлый пост тут.

116 часов теории и практики, с января по май, и сертификат получен 😎.

Курс о: роли СОО и недирективном управлении, стратегии и её реализация, финансовом менеджменте и бюджетирование, эффективности операционной деятельности, оргструктуре, управление качеством. Разные темы, но одна мысль через весь курс, что COO это человек, который держит в голове всю систему и следит, чтобы части не мешали друг другу.

Два инструмента, которые использую Первый это смотреть на задачи через стратегию, а не только через операционку. Раньше решение принималось из вопроса "что сегодня делать". Теперь сначала спрашиваю, куда это ведёт на горизонте квартала или года, и только потом как делать.

Второе это финансово-бюджетные инструменты. Считать деньги заранее я умел и до курса, но делал это интуитивно. Теперь за этим стоит методология, юнит-экономику и бюджет считаю по моделям.

Aisferaic для меня сейчас полигон, представляю как бы строил компанию, будь это не сольный проект. Какая нужна оргструктура, какие роли, какие метрики.

Ещё веду менторство для CEO, COO и CTO по использованию нейросетей в работе. Тут помогает сочетание взглядов CTO и COO я вижу и техническую сторону, и то, как она встраивается в процессы и метрики компании. Это и позволяет менторить директоров, а не просто показывать инструменты.

Отдельное спасибо преподавателям за глубину разбора кейсов и подробный фидбэк.

🚨 $19 миллиардов. Именно столько Anthropic готова заплатить за будущее ИИ.

Пока все обсуждают новые нейросети, настоящая борьба разворачивается совсем в другом месте — за вычислительные мощности.

Anthropic подписала 20-летний контракт на $19 млрд с оператором дата-центров, чтобы обеспечить себя ресурсами для обучения будущих моделей искусственного интеллекта.

И это очень важный сигнал.

Раньше компании соревновались, кто создаст лучший ИИ.

Теперь они соревнуются, у кого хватит мощности его обучить.

⚡️ Дата-центры становятся новой «нефтью» эпохи искусственного интеллекта.

Чем больше у компании вычислительных ресурсов, тем быстрее она сможет выпускать новые модели, обучать ИИ-агентов и удерживать лидерство в гонке.

Именно поэтому сегодня миллиарды долларов инвестируют уже не только в алгоритмы, но и в огромные серверные комплексы, потребляющие гигантские объемы энергии.

Похоже, следующего лидера рынка определит не только качество моделей, но и количество доступных GPU.

☄️Нейросеть выдает скучные тексты?  Загрузите портрет одного человека, а не целого сегмента Узнаете себя?  В промптах вы указываете ЦА вот так «женщины 30-40, замужем, двое детей, доход средний».

Неудивительно, что нейросеть выдаёт инструкцию к стиральной машине.🤣

Работает обратное: чем уже фокус, тем ярче образ. Загрузите в нейросеть описание одного героя с его минутами, запахами, мыслями. Получите текст, в котором каждый читатель найдет себя.

МЕТОД «ОДИН ГЕРОЙ» Вместо сухой сегментации дайте нейросети сцену. Например:

«Героиня — Анна, 37 лет. Сейчас 9 утра. Она стоит на кухне в старой футболке мужа, пьёт остывший кофе и смотрит в окно на серый двор. За спиной спит двухлетний сын. Она чувствует вязкую усталость, вину перед мамой и страх, что теряет себя. Она не красилась полгода. Ей кажется, что она превратилась в функцию. Начни текст с того, как она видит своё отражение в стекле микроволновки и вздрагивает».

ПОЧЕМУ ЭТО РАБОТАЕТ? Зеркальные нейроны читателя активируются на конкретику. «Усталость» — это абстракция. А на фразе «тяжесть в плечах и остывший кофе» мозг генерит собственные воспоминания. Читатель видит себя.

Парадокс: текст про одну Анну читают тысячи. И каждая считает, что он написан лично для неё.

КАК НАПИСАТЬ ПРОМПТ ПО СХЕМЕ  «ОДИН ГЕРОЙ»

№1 Выберите типичный день твоего клиента. Одно конкретное утро или вечер.

№2 Найдите 3 сенсорные детали: звук, запах, тактильное ощущение, свет.

№3 Определите невысказанную боль. То, о чём он не говорит вслух, но что гложет: страх, вина, стыд.

№4 Найдите момент спускового крючка. Что именно подталкивает его к поиску решения? Разбитая вещь, усталое лицо, комментарий коллеги.

№5 Пропишите желаемое новое состояние. Не результат использования продукта, а ощущение от результата. Не «гладкая кожа», а «она проводит рукой по лицу и улыбается».

№6 Соберите это в связный абзац-промпт.

Вуаля! 👍

Попробуйте. Напишите промпт для одного человека в один момент его жизни. Сравните с тем, что нейросеть выдавала раньше. Результат, скорее всего, удивит.

Как экономить на затратах на ИИ в клиентском сервисе

Главная проблема большинства ИИ-проектов — компании сначала вдохновляются возможностями «ChatGPT», запускают внедрение, а уже потом пытаются понять, окупается ли это вообще. Как считать экономику до старта, рассказал Александр Крушинский, директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS (разработчик решений по цифровизации клиентского обслуживания).

Команда — первая крупная статья затрат. Можно собрать большую внутреннюю техническую команду, купить оборудование и делать все своими силами. Тогда затраты на покупку софта будут ниже, но резко вырастут расходы на людей и GPU. А можно максимально использовать SaaS или подрядчиков. Тогда основными расходами становятся лицензии и сервисы, зато снижается потребность в собственной технической команде и инфраструктуре.

Команда делится на два блока: техническая и бизнес-экспертиза.

Техническую часть, а это разработчики, датасайнтисты и прочие товарищи, которые умеют технически имплементировать ИИ в прикладной процесс, часто дешевле покупать на рынке.

А вот бизнес-экспертизу, наоборот, почти всегда выгоднее развивать внутри компании. Именно эти люди определяют, как должен вести себя робот и какие факторы обслуживания надо контролировать.

LLM. При внедрении ИИ затраты на софт распадаются на две категории — прикладной софт и ИИ-модели. LLMки почти всегда считаются по токенам. И эти расходы могут составлять очень существенную часть всей экономики проекта. Например, в RAG-сценариях на один запрос может уходить 5–10 тысяч токенов. На больших объемах обслуживания это быстро превращается в значимую статью расходов. Существует гипотеза, что цена на токены сейчас искусственно занижается и может быть увеличена в разы в будущем. Этот риск надо как минимум предусматривать как возможный.

Но и здесь почти всегда есть варианты оптимизации. Можно использовать менее производительные, но более дешевые модели. Да, качество в отдельных сценариях будет ниже, зато стоимость внедрения и эксплуатации уменьшается в разы.

Еще один способ — не пытаться решать все задачи через LLM. Для поиска инсайтов по массиву диалогов использование больших языковых моделей оправдано. Но для оценки диалогов по простым критериям вроде «конфликтогенов оператора» выгоднее использовать маленькие специализированные модели.

Железо. Тут затраты могут выходить на астрономические суммы, т.к. например сервер с парой GPU уровня H100 стоит порядка 5 млн рублей и выдавать производительность всего 10 запросов в секунду.

Если компания строит локальную инфраструктуру, она получает больше контроля над системой, но берет на себя огромные капитальные затраты. Если же использует облачные модели, то капитальные расходы снижаются, зато появляется постоянная зависимость от стоимости токенов и внешнего провайдера.

Джокер. ИИ-модели по своей природе не работают со 100% надежностью. Если требуется 100% надежность, надо сразу закладывать стоимость компенсационных мер: проверку человеком, ограничения сценариев, дополнительные валидации. Это увеличивает стоимость процесса, зато снижает риски возникновения ошибок.

Именно поэтому в клиентском сервисе лучше всего окупаются сценарии, где результат ИИ контролируется человеком.

В итоге эффективность ИИ считается не через «заменит ли он человека полностью», а через баланс затрат и экономии на каждом конкретном процессе.

🔍 ИЗЧ в VK | MAX

Мы научились читать мысли Искусственного Интеллекта.

🤓Исследователи обнаружили внутри Claude специальное внутреннее пространство, которое используется как рабочая память модели. Они назвали его J-space.

До сих пор считалось, что знания и рассуждения LLM «размазаны» по миллиардам параметров. Но оказалось, что во время сложного мышления ключевые идеи собираются в небольшом общем пространстве, доступном разным частям модели.

Что особенно интересно - это очень напоминает одну из ведущих теорий работы человеческого сознания (Global Workspace Theory), согласно которой специализированные системы мозга обмениваются информацией через общий «рабочий стол».

Что умеет J-space?

• Показывает, о чем модель думает прямо сейчас, даже если она еще ничего не написала.

• Хранит промежуточные шаги рассуждения, которые могут вообще не попасть в Chain of Thought.

• Его можно сознательно изменить. Например, если попросить Claude «думать о слонах», эта концепция действительно появляется во внутреннем пространстве модели.

• Если отключить J-space, Claude практически теряет способность к сложному многошаговому мышлению — вплоть до генерации стихов.

Самое неожиданное — J-space можно не только читать, но и изменять.

Anthropic показала, что скрытые цели, заложенные во время обучения, проявляются именно там, даже если модель никогда не озвучивает их в ответах. Более того, меняя активации J-space, исследователи смогли менять дальнейшие решения модели.

🫣Если эта линия исследований продолжит развиваться, мы можем получить не просто более понятные LLM, а принципиально новый уровень контроля и безопасности.

Черный ящик постепенно перестает быть черным.

Я очень часто провожу расследования по различным темам и докапываюсь до сути.

Большую часть материала беру из YouTube.

​Знаю,что многие из вас, когда хотят вытащить суть из видео, пишут нейросети банальное «перескажи, о чём это видео» или "о чем тут говорят"

И получают в ответ 3 абзаца воды без единой цитаты и без единого таймкода.

​Я использую другой подход.

Вместо пересказа я «скальпелем» вскрываю видео, вытаскивая конкретику.

Разница получается колоссальная: пересказ исчезает, а дословные цитаты с таймкодами, это готовый крючок для поста или статьи.

​Важный момент: этот промпт идеально работает в Gemini или ChatGPT (у них есть доступ к субтитрам YouTube). После того, как текст получен - остаётся довести его до ума.

Кстати, буквально вчера гонял этот промпт на интервью главы Anthropic. И вылезла история о которой почти никто не писал. Расскажу потом отдельно.

​Забирайте инструкцию и пользуйтесь:

Вот ссылка на YouTube-видео: [ВСТАВЬ ССЫЛКУ]

Сначала извлеки полный транскрипт этого видео с таймкодами.

Затем на основе транскрипта сделай структурированный разбор по шагам:

ШАГ 1. КОНТЕКСТ Кто участники, где и когда записано, повод для разговора.

ШАГ 2. ДОСЛОВНЫЕ ЦИТАТЫ Выпиши 5-7 самых сильных дословных цитат с указанием таймкода каждой. Не пересказывай, а именно дословно, в кавычках.

ШАГ 3. САМАЯ СОЧНАЯ ДЕТАЛЬ Из всего разговора выдели один момент, который цепляет сильнее всего — через страх, скандал или неожиданный поворот. Объясни почему именно он.

ШАГ 4. ЛИЧНАЯ ИСТОРИЯ Есть ли в видео личный, эмоциональный момент — семья, потеря, переломный опыт? Процитируй дословно.

ШАГ 5. КОНФЛИКТ ИЛИ ПРОТИВОРЕЧИЕ Есть ли момент где слова говорящего расходятся с его же действиями, или прямой конфликт с другим человеком, компанией, позицией?

ШАГ 6. ЦИФРЫ И ФАКТЫ Собери все конкретные цифры, даты, суммы которые называются в разговоре.

ШАГ 7. ПРОВЕРКА И ДОПОЛНЕНИЕ ЧЕРЕЗ ИНТЕРНЕТ Возьми ключевые темы, имена, компании и цифры из транскрипта и поищи в интернете: — Подтверждаются ли названные цифры и факты внешними источниками? — Что писали СМИ об этом же интервью или об этих же событиях — есть ли реакции, продолжения, скандалы вокруг сказанного? — Есть ли контекст который человек не упомянул, но который важен для понимания всей картины (например: что случилось после этого разговора, как отреагировали другие стороны конфликта)?

ШАГ 8. ИТОГ Составь список из 7-10 фактов с указанием источника для каждого — таймкод транскрипта или ссылка на статью. Дословные цитаты отмечай кавычками отдельно от пересказа и внешних фактов.

Пиши просто, только проверяемые факты. Ничего не додумывай — если что-то не удалось подтвердить или найти, прямо скажи об этом. ​Забирайте, тестируйте. Уверен, после первого же разбора вы поймете, что до этого просто теряли время.

​🔥 если забираете промпт в работу

​#промпты #YouTube #ИИ #инструменты #BrainAidAI

🤖👓 Умные очки научились предсказывать, куда человек посмотрит дальше.

Исследователи создали ИИ-систему, которая анализирует движения глаз и головы и заранее понимает, на что пользователь переключит внимание.

Что это дает: ⚡ AR-сцены могут отрисовываться заранее 🎯 взаимодействие становится плавнее и быстрее 🧠 система начинает не просто реагировать, а предугадывать действия человека Нейросеть обучили на реальных видео людей и их движениях в 3D-пространстве. Сейчас ИИ способен прогнозировать взгляд примерно на 3 секунды вперед, а иногда — до 10 секунд. Перспективы не ограничиваются умными очками: 🤖 технологию можно использовать для обучения роботов человеческому восприятию и поведению.

Похоже, дополненная реальность постепенно переходит от «реакции» к предсказанию.

8 июля в России отмечается теплый праздник — День семьи, любви и верности 🤍

Интересный факт: ромашка сопровождает этот праздник, потому что символизирует чистую и искреннюю любовь, а также русскую природу и тёплое лето. Белый цвет – как символ чистоты, желтое солнышко – домашнего тепла, объединяющее лепестки в крепкую семью.

А мы собрали для вас примеры тематических постов, которые уже опубликовали в госпабликах образования:

🌼 Дом детского и юношеского туризма и экскурсий Серноводского муниципального района опубликовал семейный чек-лист, бинго и список традиций. Отличное напоминание, чтобы внести что-то новое в быт.

🌼 У Детского сада комбинированного вида «Радуга» стартовал онлайн-флешмоб «Счастье быть вместе». Подписчики охотно делятся в комментариях фото своей семьи. Хороший пример UGC-контента.

🌼 Марафон семейного тепла в школе №19 г. Белово: подписчики делятся фото, а в ответ получают обработанную нейросетями открытку. Такое милое воспоминание о прекрасном празднике!

А какую активность вы планируете 8 июля?

📍#нейросеть  #aiart  #искусственныйинтеллект #нейрографика

❤️@beauty_AI_arts❤️