Artificial intelligence — July 2026

Резюме: Head of Growth Marketing

🧑‍💻 Александров Данил Ник tg: @dalexandrov Номер телефона: +7-903-177-20-03 Email: [email protected]

Формат/Локация: Москва - Офис; Гибрид; Удаленка

Marketing Lead с ~7 годами в высококонкурентном digital: строю маркетинг-функцию с нуля и держу её на unit-экономике. Глубина в retention и influence, опыт международных запусков и управления бюджетами до $100K+/мес.

▪️ Желаемая сфера работы: E-com, IT, EdTech, FinTech, Crypto

▪️Сильные стороны: Строю маркетинг с нуля, владею unit-экономикой, умею удерживать клиентов, работаю с brand и perfomance маркетингом.

▪️Ссылка на кейсы и портфолио: по запросу

▪️Опыт работы и яркие достижения: За ~7 лет в высококонкурентном digital я прошёл путь от построения influence-отдела до руководства маркетингом продукта и не раз разворачивал маркетинг-функцию с нуля: собирал и выводил на результат команды до 15 человек, выстраивал разделение brand/performance, нанимал, онбордил и ставил процессы и отчётность (Jira, Confluence, карта процессов, еженедельный анализ метрик). Управлял рекламными бюджетами до $100K+/мес и пулом агентств, вёл одновременно до 7 продуктов и запускал кампании на новых рынках — LATAM, Африка, SEA, Европа.

В основе моей работы — unit-экономика. При отрицательной экономике реструктурировал канал привлечения (ротация партнёров по CAC/ARPU, отсечение нижних 20% по эффективности, квалификация на входе) и за 4,5 месяца снизил CAC на 43% — с $500 до $283 при том же бюджете. После аудита каналов нашёл системные потери и за 3 месяца сократил неэффективные расходы на ~30%, а промо-механики выводил с ROI ~2x. Дисциплина CAC / LTV / ROAS, быстрые A/B и системная оптимизация — мой рабочий стандарт.

Помимо привлечения, у меня два глубоких специалитета — retention и influence. Retention-систему строил с нуля (сегментация, триггерные цепочки, email/push, программа лояльности) и поднял удержание с 12% до 39% за полгода. Influence — моя корневая экспертиза: с неё я начинал как тимлид и развивал через всю карьеру на международных платформах, включая affiliate-направление и работу с лидерами мнений. Закрываю полный стек каналов (Retention, PPC, Influence, SMM, SEO), в том числе оптимизацию контента под LLM-поиск, и одинаково уверенно работаю и с performance-, и с brand-задачами.

▪️Что важно в работе/компании: Новые и интересные задачи, более глубокое развитие себя как специалиста и освоение новых навыков.

▪️Финансовые ожидания: От 200 тыс

📎 Полное резюме специалиста

#growth #маркетинг #headofmarketing #резюме

🎶ИИ-агенты Claude по ошибке взломали инфраструктуру трех реальных компаний

Недавний случай с OpenAI, заставил конкурентов перепроверять свои логи. Компания Anthropic провела аудит и выяснила: их ИИ-агенты успели пробить периметр трех реальных организаций, находясь в полной уверенности, что просто проходят учебный CTF.

🔍Из-за сбоя в конфигурации тестовой среды от стороннего подрядчика нейросети случайно выдали доступ в настоящий интернет. При этом в базовом промпте Claude было жестко прописано, что алгоритм находится в изолированной симуляции. Агент решил, что все доступные узлы глобальной сети - это часть полигона, и принялся взламывать "учебные" цели.

В рамках задания ИИ-агент: самостоятельно написал рабочий вредонос и залил его в публичный репозиторий PyPI. За час, пока пакет не снесли, он успел исполниться на 15 реальных машинах. Малварь автоматически подхватил сканер уязвимостей одной из действующих ИБ-компаний. Нейросеть моментально сориентировалась: вытащила из зараженного сканера учетные данные и использовала их для дальнейшего продвижения вглубь корпоративной инфраструктуры.

В атаках участвовали 3 модели: 🟦внутренняя исследовательская сборка 🟦новейшая Mythos 5 🟦более старая Opus 4.7

Если новые версии останавливали атаку, когда по косвенным признакам понимали, что вывалились в реальный интернет, то Opus 4.7 полностью проигнорировала эти маркеры. Алгоритм осознал, что перед ним живая коммерческая цель, но не остановился и довел взлом до конца, добравшись до базы с критичными данными.

🦔 CyberYozh

Солнечногорские школьники придумали квест по цифровой безопасности в «Сенеже»

Три выпускника образовательной программы для школьников «Сенежная школа 2.0» реализуют свой творческий потенциал в кампусе «Сенежа». Ребята проводят квесты по цифровой безопасности с участниками проектов Президентской платформы «Россия — страна возможностей».

Один из квестов посвящен цифровой безопасности, а участники выступают в роли цифровых агентов.

По легенде, в Мастерской управления запустили масштабную нейросеть, которая избавит сотрудников от рутины. Но она создала вирус «Тень».

Чтобы победить болезнь, игроки проходят семь станций, на которых:

🚶‍♂️учатся защищать персональные данные и создавать надежные пароли 🚶‍♂️отличать ИИ-фото от реальных 🚶‍♂️«сбивать» вирусы и распознавать ботов

«Подготовили и провели квест ребята самостоятельно, мы лишь помогли с маршрутом по кампусу. В каждом задании была какая-то активность, после которой обязательно следовало обсуждение, какие знания получили и как это применять на практике», — поделилась ведущий специалист Департамента по развитию Мастерской управления «Сенеж» Ирина Прилуцкая.

#Сенеж #РоссияСтранаВозможностей

Подписаться на нас в MAX ❤️

После Мастер-класса мне пришло много обращений — у людей не открывалась трансляция, тормозил или отваливался интернет, и они пропустили не по своей вине

Если у вас было так же — вы ничего не пропустили навсегда. Я открыл повтор.

На нём я показываю,

как начать получать вторую зарплату, но не тратить на это много времени — потому что времени и так нет.

Программа мастер-класса (5 пунктов)

Что за профессия и почему бизнес платит за неё 30–50 000 ₽

Практика: собираем контент-завод прямо на эфире

🎁 Бонус-практика: завод под диктовку — нейросеть собирает его сама (вау-момент с Клодом)

Где брать заказчиков и что написать первым, чтобы вам ответили

Как поднять чек до 100 000 ₽ и чтобы клиенты находили вас сами

А чтобы вы точно смогли посмотреть, мои техспецы сделали бота. Заходите и смотрите, когда точно есть такая возможность:

Телеграм-бот https://t.me/aicreatoraim_bot?start=povtor-mk

Макс-бот https://max.ru/id9723249701_4_bot?start=povtor-mk

Нейросети начнут вершить судьбы людей — в ОАЭ объявят о запуске первого в мире судебного ИИ.

О старте проекта сообщили официальные источники Эмиратов, через агентство WAM. По данным властей, новая судебная платформа на базе ИИ будет действовать под полным контролем и надзором человека.

Ожидается, что внедрение ИИ ускорит разбирательство дел, повысит точность решений и сделает юридические процедуры более последовательными.

Какая это серия «Чёрного зеркала»? 🙂

Технотренды

В 12.30 начинаем прямую трансляцию нашего разговора с Максимом Ильяховым.

Тема: «У нас была великая эпоха»

Обсудим прошлое, настоящее и будущее редактуры, а также как Ильяхов жестко переобулся с нейросетями.

Присоединяйтесь! Можно будет задавать вопросы в чат Телемоста.

https://telemost.yandex.ru/live/a3b49bb269674b5aabb26c06e588ab5b

Вакансия: дизайнер

"Простые вещи" — креативное производство, где работают взрослые люди с ментальными особенностями — их труд и творчество лежат в основе каждого продукта. Сегодня наша команда — это 112 человек, и мы ищем дизайнера, который будет работать в паре с лид-дизайнером.

Задачи: работать по ТЗ и шаблонам; готовить макеты для полиграфии (открытки, этикетки, блокноты и тд) и декольной печати (керамика), соблюдая все технические требования; создавать векторные файлы для ЧПУ-станков и лазерной резки (форматы DXF, SVG, AI); верстать и адаптировать макеты под разные носители (кружки, блокноты, шоперы, упаковка); генерировать изображения с помощью нейросетей (Nano Banana) — создавать визуализацию продукта; предпечатная подготовка; соблюдать бренд-гайдлайны и единый визуальный стиль; сборка презентаций и макетов для СММ.

Ожидания Технические навыки: владение программами Adobe Photoshop, Adobe Illustrator, Figma; подготовка макетов к печати; понимание подготовки макетов для деколи, ЧПУ и лазерной резки; умение работать с брендбуком; работа с нейросетями (Опыт генерации изображений в GPT Image / Nano Banana); понимание промпт-инжиниринга, умение дорабатывать результаты в Photoshop.

Опыт в производственном дизайне (керамика, полиграфия, сувениры) будет преимуществом!

Условия: удаленка, 5/2, гибкое начало/конец рабочего дня, корпоративные скидки и промокоды; возможность ежедневно видеть, как мир перестает делиться на "правильных" и "неправильных" , потому что место и дело есть каждому.

При отклике будем ждать твое резюме и портфолио — без них, к сожалению, не сможем рассмотреть кандидатуру.

Пиши сообщение в tg: @tomabrik, Тома Брик

Вакансии от @design_vacancy

⚠️ВНИМАНИЕ⚠️ Если вас просят выполнить ЛЮБЫЕ действия с вашим iCloud - выйти из вашего аккаунта/зайти под другим аккаунтом ИЛИ продиктовать код/смс, прислать запись экрана ИЛИ выполнить другие странные действия — не отвечайте и сразу жалуйтесь на вакансию. Это мошенник.

#Senior_Middle_Data_Scientist Заработная плата по договоренности

Обязанности: • Разработка AI-агентов на базе LLM: автоматизация обработки документов и рутинных операций • Речевая и текстовая аналитика для глубокого понимания взаимодействия с клиентом • Выявление ключевых сущностей для оптимизации внутренних процессов • Создание умных систем суммаризации текста для формирования профиля клиента • Разработка и внедрение ML/AI-моделей: оценка и прогнозирование финансового состояния клиентов • Подбор индивидуальных условий для урегулирования задолженности • Создание антифрод-систем для выявления мошенничества • Построение скоринговых моделей и прогнозирование дефолта • Проведение What-If / Uplift анализа и построение каскадных моделей • Применение графового анализа для изучения связей между компаниями, руководителями и бенефициарами • Анализ новостного фона и внешних источников данных о клиентах

Требования: • Опыт: 3+ лет в сфере Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP) и Deep Learning (DL) • Технический стек: Уверенное владение библиотеками и фреймворками: pandas, pyspark, catboost, pytorch, tensorflow, langchain/langgraph • Практика: Опыт валидации AI-решений и их успешного пилотирования («боевое» внедрение) • Экспертиза: Прикладной опыт работы с LLM, включая контроль качества ответов и построение сложной графовой архитектуры с использованием LLM tools / MCP • Навыки работы с генеративными AI-моделями, опыт создания AI-агентов и использование их в работе будет преимуществом • Опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах • Инструментальное владение Ai для анализа, генерации и автоматизации • Фундамент: Глубокие знания математической статистики и основ проведения A/B-тестирования

Мы предлагаем: • Формат работы: офис в Москве, Бизнес-центр, Кутузовский проспект, д. 32, к.1 • Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия • Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития • Расширенный ДМС (медицинское страхование), льготное страхование для семьи • Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров • Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

Контакты: [email protected]

100% удалённые вакансии за последние 24 часа

——Не IT—— Языки, Локализация - 2 Языки, Перевод - 2

Ассистирование - 11 Финансы и Бухгалтерия - 14 HR - 8 Дизайн интерьера - 3 Управление маркетплейсами - 6 Управление проектами - 20 Рекрутинг / Привлечение талантов - 11 Продажи и Поддержка клиентов - 86 Наука, Образование и Репетиторство - 14 Транспорт, Логистика и Доставка - 11

PR и Маркетинг, Создание контента (Видео) - 15 PR и Маркетинг, Копирайтинг - 19 PR и Маркетинг, Медиабаинг - 12 PR и Маркетинг, SEO - 13 PR и Маркетинг, SMM - 26 PR и Маркетинг, Таргетированная реклама - 27 PR и Маркетинг, Видеомонтаж - 11

——IT—— ИИ, Архитектура ИИ-агентов - 6 ИИ, Инженерия ИИ - 21 ИИ, Инженерия данных - 5 ИИ, Инженерия LLM - 13 ИИ, Инженер LLMOps - 5 ИИ, Инженерия машинного обучения - 9

Бэк-енд, C# (Dot net, C Sharp) - 3 Бэк-енд, C++ - 2 Бэк-енд, Express.js - 3 Бэк-енд, Go - 4 Бэк-енд, Java - 9 Бэк-енд, Node.js - 9 Бэк-енд, Python - 10 Бэк-енд, Ruby - 2 Бэк-енд, Rust - 2

Большие данные, Анализ данных - 10 Большие данные, Инженерия данных - 8 Большие данные, Data Science - 6

Фронт-енд, React - 7

ИТ, Бизнес-анализ - 15 ИТ, Компьютерная графика - 3 ИТ, Кибербезопасность - 7 ИТ, DevOps - 9 ИТ, Инженерный менеджер - 2 ИТ, Управление продуктом - 15 ИТ, QA - 3 ИТ, QA ПО - 3 ИТ, RPA - 3 ИТ, Инженерия надежности систем - 6 ИТ, UI/UX дизайн - 14 ИТ, UX/CX исследователь - 4

——— Не нашли свою профессию? Напишите @nariman_ovv и мы добавим в подборку Чтобы поддержать нас, поделитесь каналом с друзьями. Все вакансии в @apply_jobs_bot

Ищете удаленные вакансии?✈️

Тогда эта подборка для вас.

📤 Маркетплейсы ▫️Ассистент менеджера на маркетплейсах Ozon, Wildberries, Яндексмаркет Индиголаб Логистика от 30 000 ₽ ▫️ Менеджер по работе с маркетплейсами / WB, Ozon, Яндекс Маркет и др. Ready Flow от 90 000 ₽ ▫️ Менеджер по работе с маркетплейсами (Wildberries и OZON) УНИВЕРСАЛ от 80 000 до 150 000 ₽

📤 Поддержка пользователей ▫️ Специалист ООО УНИПРОФИ 36 300 - 40 000 ₽ ▫️Специалист контакт-центра АО Мытищинская ярмарка до 9 000 ₽ (0,25 ставки) ▫️Специалист первой линии объединенного контакт-центра АО ЭР-ТЕЛЕКОМ ХОЛДИНГ 46 900 - 48 700 ₽ ▫️PDM-специалист (Junior) Гринатом ▫️

📤 Нейросети, разметка данных ▫️Специалист разметки семантического поиска (частичная занятость) Яндекс Крауд от 16 000 ₽

📤Настройка рекламы ▫️Специалист по настройке Яндекс от 65 000 ₽ ▫️Специалист разметки качества рекламы Яндекс Крауд от 26 000 ₽

#удаленно #гибрид #без_опыта #не_большой_опыт

🔥— отличная подборка 🤔— жду другие вакансии

Пишите в комментариях, какие вакансии хотите видеть👇

➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Бот Центра Карьеры — полезные рекомендации, шаблоны, резюме

Мы в Telegram | Max | ВК

🔥 Тренировка навыков на практике!

Выполняйте задания, пополняйте портфолио, прокачивайтесь и становитесь сильнее!

🧑‍💻 Сегодняшнее задание для выпускников курса «Специалист по нейросетям».

Тестовое задание: ИИ-аналитик для обработки сырых данных и презентации выводов

🧩 Руководитель отдела продаж скачал выгрузку из CRM за месяц. Файл содержит 50 строк в формате «менеджер / дата / сумма сделки / статус / комментарий (текстом)». Комментарии полны ошибок, сокращений и эмоций: «клиент злился, сказал дорого, ушел думать», «сделали быстро, оплата завтра, но счет не выставили», «победа, 500 т.р.», «провал, не сошлись по срокам», «дубликат, удалить» и так далее.

Руководитель хочет: понять основные причины проигрышей (статус «проигрыш») в цифрах и категориях; увидеть портрет успешной сделки (статус «закрыто»); получить один слайд с визуализацией для совещания — без перегруза.

❓Ваша задача — спроектировать и частично выполнить этот анализ с помощью нейросетей. Всё имитируется, реальный датасет не нужен.

Что нужно сдать в одном посте: ✅ Архитектура обработки Опишите конвейер из 4-5 шагов. Укажите, какой сервис (YandexGPT, GigaChat, Kandinsky, онлайн ИИ-конверторы и др.) на каком шаге используется. Отдельно поясните, как вы передаёте данные между этапами (через копирование текста, через API или файлы). Почему выбрана именно текстоая модель для категоризации?

✅Рабочие промпты Напишите три промпта: — промпт для YandexGPT или GigaChat, который из 5 примеров сырых комментариев (придумайте их сами) выделяет причины проигрышей и сводит их в три категории с подсчётом частоты; — промпт для Kandinsky или Шедеврума, который на основе полученных цифр (например: цена — 40%, сроки — 35%, доверие — 25%) создаёт простую круговую диаграмму в виде метафорического изображения (без цифр внутри долей, но с цветами). — промпт для GigaChat: составьте трёхстрочную структуру слайда — заголовок, ключевой вывод, один совет действием.

✅ Защита от галлюцинаций и проверка результата При работе с сырыми текстами нейросеть может придумать несуществующие причины или перепутать статусы. Опишите два метода проверки: как вы убедитесь, что ИИ не ошибся с категорией «победа» / «проигрыш» и что частоты реальны? Без кода — только алгоритм действий человека.

Ответ для самопроверки разместим сегодня в 18.00.

➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Бот Центра Карьеры — полезные рекомендации, шаблоны, резюме

Мы в Telegram | Max

Вийшов новий безкоштовний монстр серед ШІ-агентів для програмування — JCode

Розробники заявляють, що він запускається у 245 разів швидше за Claude Code і здатен одночасно вести до 100 сесій

Що вміє:

— Одна сесія займає лише 28 МБ оперативної пам’яті — Можна створити цілу команду ШІ-агентів — вони самостійно розподілятимуть завдання, спільно писатимуть код і перевірятимуть роботу один одного — Є спільна пам’ять між усіма сесіями, тому контекст і зміни не губляться — Підтримуються API Claude, OpenAI/ChatGPT/Codex, Gemini, GitHub Copilot, Azure, Alibaba Coding Plan та інших сервісів — Працює з локальними моделями через Ollama та LM Studio — Вміє редагувати, виправляти, перезапускати та налагоджувати код, поступово доводячи проєкт до потрібного результату — Дозволяє імпортувати сесії з Claude Code, Codex, OpenCode та Cursor — Автоматично будує діаграми кодової бази, щоб швидше розібратися у структурі проєкту

«Вбивця Claude Code» — тут Код ШІ-агента — тут

я нейромережа, я так бачу

Два ведущих вуза Алтая стали партнерами форума «Открытые данные — 2026»

VIII Международный форум «Открытые данные», посвященный искусственному интеллекту и большим данным, состоится 5–6 октября при поддержке ведущих вузов Алтая — Алтайского госуниверситета (АлтГУ, Алтайский край) и Горно-Алтайского госуниверситета (ГАГУ, Республика Алтай). Организаторы мероприятия — Университетский консорциум исследователей больших данных (Консорциум больших данных) и Томский государственный университет (ТГУ).

«АлтГУ и ГАГУ входят в число ключевых центров развития промышленности, биотехнологий, туризма и других важных для Сибири отраслей, — комментирует гендиректор Консорциума больших данных Вячеслав Гойко. — Во время предстоящего форума мы вместе обсудим, как технологии повышают конкурентоспособность этих направлений. Есть множество примеров, когда ИИ-разработки из вузов помогают промышленным предприятиям снижать издержки на производство и улучшать качество продукции за счет систем технического зрения на базе нейросетей и автоматизации рутинных операций. Мы также обсудим подготовку нового поколения кадров для производств в условиях развития технологий».

Как отмечают ректоры АлтГУ и ГАГУ, университеты вносят системный вклад в цифровое развитие регионов, а накопленные компетенции участников форума «Открытые данные» в области анализа больших данных и искусственного интеллекта помогут продолжить формирование в России современной научно-образовательной экосистемы, ориентированной на развитие технологий данных и цифровой экономики.

Регистрация на форум «Открытые данные — 2026» доступна по ссылке.

Университетский консорциум исследователей больших данных Остаёмся на связи: 💬Telegram, 💬МАХ, 🌐Сайт, 👈Яндекс.Дзен

🎥 Друзья, запись вебинара готова!

Многие писали, что не смогли попасть в прямой эфир и просили запись — держите. А кто был с нами вживую, сможет пересмотреть самые полезные моменты.

О чём говорили на вебинаре:

Даниил Леонов рассказал, что такое НейроСотрудник и чем он отличается от ChatGPT и обычных нейросетей — почему это не чат, а полноценный ИИ-агент, который сам работает в ваших системах. Показал, как собрал собственного НейроСотрудника, который создаёт сайты, готовит коммерческие предложения и даже заказывает пиццу.

Татьяна Стариковская на реальных кейсах показала работу НейроСотрудника в 1С: внесение первички и номенклатуры, оформление сотрудников, поиск дублей, создание счетов и документов, проверку контрагентов и даже консультации по вашей базе вместо ожидания техподдержки.

В конце ответили на вопросы — а их было очень много 🙌 Если после просмотра появятся свои — задавайте в комментариях или пишите нам в @clouds42bot, поможем разобраться.

📺 Смотреть запись

А если хотите настроить НейроСотрудника под свои задачи — оставляйте заявку ✅

🚀 42Облака 📲 Мы в MAX

В одном издательстве (да и не в одном) рукописи оценивает нейросеть!🤣

ИИ читает книгу и выдает вердикт: «хит» или «стрём». Это уже реальность.

А вот маркетингом книг занимаются люди. Еще занимаются? Еще и всегда будут, если все правильно делать.🔥

Провёл серию закрытых занятий для маркетологов «Эксмо-АСТ». В группе более 100 участников.

Разбирали, как отличить живую историю от синтетической. Как сэкономить время при подготовке анонсов, аннотаций и продающих текстов. Как получать от ИИ оригинальные идеи для продвижения.

Одним словом, превращали нейросеть в маркетингового ассистента.

Ключевой инструмент один: понимание живого человека за экраном. Поэтому много внимания уделяю психологии человека. Как себя ведет наш читатель, как воспринимает текст, как адаптировать тексты и подачу под особенности поведения современного человека. 👍

Консультации по продюсированию по возвращению из отпуска продолжаются, но есть и ивенты. ЕСЛИ ВЫ НЕ ХОТИТЕ СЛЫШАТЬ ПРАВДУ — НЕ ПРИХОДИТЕ. Так я начал свое выступление на MediaBiz. Потому что, если вы пришли на форум про инновации, но боитесь вопросов «а что делать с нейросетями?» — вы зря потратили время. Самые частые вопросы, которые поднимает индустрия меня октровенно веселят: 🙋 Евгений, а сможет ли ИИ написать сценарий лучше меня? 🙋‍♀️ Евгений, а снимет ли нейросеть кино, которое мы будем смотреть? 🙋‍♂️ Евгений, а можно ли продавать контент, созданный ИИ, как человеческий? И главный: 🥸 кто в этой гонке лишний — блогер, продюсер или сама нейросеть?

Мой ответ — на все разом. ИИ НЕ заменит вас если вы не ищете в нем костыль! Он заменит того, кто откажется его учить. А вот если вы «боитесь» нейросетей — вы уже проиграли. Изучаете их — и вы ещё в игре. Ну а тот, кто думает что ИИ спасёт вас от творческого кризиса — вы не продюсер, вы просто зритель с айфоном.

О чём ещё говорили: 👉🏼 Как брендам не слиться в «русском коде», а остаться живыми. 👉🏼 Почему инфлюенсеры с миллионами сейчас меряются не лайками, а средним чеком. 👉🏼 И как медиа остаются медиа, когда алгоритмы уже знают, что вы будете смотреть завтра.

Спасибо организаторам MediaBiz за приглашение, я постарался превратить формальную панельку в живое шоу. И даже не зевал. А это, поверьте, показатель.

P.S. Следующий раз, когда вам скажут «нейросеть скоро всё заменит» — спросите: «А ты сам умеешь отличить хороший контент от плохого?». Если нет — то вы оба зря переживаете. Думайте.

AgentFold — метод управления контекстом для агентов на длинных задачах

На длинных сценариях поиска и анализа веб-агенты либо хранят слишком много сырой информации, либо слишком часто её суммаризируют, что забивает контекст. Авторы сегодняшней статьи предлагают метод AgentFold (GitHub), призванный решить эту проблему, сделав память агента динамической и управляемой самим агентом.

Сейчас в веб-поиске используются два подхода. Первый — это ReAct, при котором все действия и решения конкатенируются в конец контекста. Благодаря этому ничего не теряется, но и контекстное окно забивается очень быстро. Второй подход — суммаризация на каждом шаге, однако при этом какая-то часть информации неизменно теряется.

Ключевая идея AgentFold — создание активного и динамически пересчитываемого контекста для каждого следующего шага. То есть агент самостоятельно выбирает, что нужно запомнить точно, а что можно суммаризовать. Авторы отмечают, что они вдохновлялись человеческой способностью к осмыслению собственного опыта.

В статье предлагается модифицировать и контекст, и то, в каком формате выдается ответ. Контекст должен состоять из следующих элементов:

• Question — исходный вопрос; • Tools — доступные инструменты; • Multi-Scale State Summaries — свёрнутые блоки прошлых шагов. Например, шаги с первого по третий представлены одним блоком. При этом свёрнутым может быть и один шаг; • Latest Interaction — последний полный шаг.

Суть в том, что все предыдущие действия хранятся в сжатом виде, а последнее — в подробном. Это позволяет меньше загружать контекст.

Что касается ответа, то тут модель должна сперва размышлять, а потом делать фолдинг шагов. Он может быть гранулярным (granular) или глубоким (deep). В первом случае схлопывается только последний шаг, а во втором — целая ветка (например, «шаги с четвёртого по девятый»). После фолдинга идёт этап, на котором модель объясняет, почему объединила шаги именно так, как объединила. Наконец, вызываются инструменты и совершаются какие-либо действия.

Для обучения всему вышеописанному, авторы брали вопросы из WebSailor и отправляли их во внешние опенсорсные модели (GLM-4.5 и DeepSeek-V3.1), чтобы построить контекст конкретного шага. При этом о том, как генерируются данные, не сообщается.

Далее авторы генерировали ответ, выполняли действие, получали ответ от среды и собирали следующий шаг траектории. Проблема в том, что LLM сами не умеют сжимать контекст, что ведёт к ошибкам, галлюцинациям и тому подобному. Неправильные решения авторы отбрасывали, но как — в статье не описывается.

Итоговый датасет представляет собой не набор пар «вопрос-ответ», а выборочный набор пар взаимодействия (intersection pairs), удовлетворяющих определённым условиям. На эти пары делается SFT.

Согласно результатам замеров, AgentFold помогает снизить нагрузку на контекст к сотому шагу на 91% по сравнению с ReAct. При этом с увеличением числа шагов точность, как сообщают авторы, только растёт.

Разбор подготовил ❣ Антон Гырдымов

Душный NLP

Вы уже ответили ИИ. Почему он спрашивает снова?

Кибер-привет, товарищи❗️

Вчера я дал вам 3 команды, которые не дают ИИ выдумывать факты. Модель задаёт вопросы, находит пробелы и собирает недостающий контекст.

Но все ответы пока живут внутри одного разговора.

Открываете новый чат, и нейросеть снова спрашивает, кто вы, чем занимаетесь, что продаёте и как с вами разговаривать.

Или не спрашивает и отвечает «шаблонные ответы выдуманному человеку», которого сама себе придумала.

Чтобы не проходить это интервью перед каждой задачей, ответы нужно сохранить в отдельный цифровой профиль.

В нём четыре слоя:

🔤Кто вы

Ваши роли, цели и то, что для вас важно.

🔤Как вы думаете

Как принимаете решения и что считаете хорошим результатом.

🔤С чем вы работаете

Ваши проекты, продукты, команда, клиенты и инструменты.

🔤Как вам помогать

Нужный формат ответа, тон, запретные слова и примеры хорошей работы.

Несколько недель назад я уже выкладывал готовый промт-интервью, который собирает такой профиль. Если пропустили, забирайте файл здесь тут — ТЫК.

Он задаёт вопросы по одному, после каждого слоя показывает выжимку и просит её подтвердить.

Каждую строку помечает как подтверждено или гипотеза, чтобы случайная догадка модели не стала «фактом о вас».

Если профиль уже собирали, откройте его и проверьте, что изменилось с тех пор. Новый продукт, другая аудитория, свежие ограничения и примеры нужно добавлять туда, а не разбрасывать по десяткам чатов.

Сегодня вечером пришлю аудиоподкаст «Как из каши сделать промт». Разберу агрегацию промтов: как собрать разрозненные мысли, уточнения и черновики в один рабочий запрос.

🧐 Кибер-Миша

Подписывайтесь: YouTube | VK

#КиберПольза

Frank Coyle про онтологии: логика снаружи вероятностного агента (Рубрика #AI)

Посмотрел двадцатиминутный доклад Фрэнка Койла «Why Agentic Systems Need Ontologies» с AI Engineer World's Fair 2026. У меня со словом «онтология» долго были сложные отношения: в разговорах об архитектуре оно было почти стоп-словом. Слишком часто этой терминологией пользовались люди, очень далёкие от практики: вместо работающего контракта получалась попытка сначала классифицировать весь мир.

Кажется, сейчас это меняется. Вопросы таксономий, онтологий и работы со знаниями спустились на уровень инженерных примитивов и начали помогать большим моделям быть полезнее. Доклад Койла как раз про этот переход: не про философию сущего, а про конкретное место формальной модели домена внутри агентного цикла.

Фрэнк Койл - это преподаватель School of Information в UC Berkeley; среди прочего он ведёт курс по представлению знаний для интеллектуальных приложений. Главный тезис его выступления простой: вероятностное рассуждение нужно оставить внутри LLM, а формальную логику - вынести наружу. Модель хорошо интерпретирует неструктурированный запрос, собирает контекст и предлагает следующее действие. Но она не обязана каждый раз заново угадывать, что такое заказ, кто имеет право получить выплату и какие состояния допустимы у доставки. Это уже знание конкретного домена.

В упрощённом виде таксономия отвечает на вопрос, какие типы объектов у нас существуют. Онтология добавляет отношения и правила: клиент оформляет заказ, заказ содержит товар, возврат относится к заказу, сотрудник поддержки и покупатель - разные роли. Поверх этого можно задавать ограничения и выводить новые факты.

В докладе эта идея превращается в два шлюза вокруг вызова инструмента: - До вызова Pydantic проверяет форму запроса: типы, обязательные поля и диапазоны значений; - Результат сверяется с моделью домена: допустимы ли роли, связи, состояния и кардинальность; - Только после проверок изменение должно попадать в реальный мир; сомнительный результат возвращается в цикл или передаётся человеку.

Койл показывает очень приземлённые ошибки: повторный возврат денег по одному заказу, выплату сотруднику поддержки вместо покупателя и статус доставки probably shipped там, где система ожидает только paid, shipped или refunded. Описывать такие инварианты абзацами в системном промпте можно, но промпт остаётся просьбой к модели. Формальное правило становится общим машинно-проверяемым контрактом для разных агентов и инструментов.

Для меня именно здесь слово «онтология» перестаёт быть стоп-словом. Речь не о том, чтобы построить окончательную модель всей компании. Достаточно локальной онтологии операции: какие сущности участвуют, какие переходы разрешены и что должно быть истинно до необратимого действия. В этом смысле она оказывается рядом со схемой API, движком политик (policy engine), машиной состояний и ограничениями базы данных, а не рядом с красивой архитектурной картинкой.

Есть, правда, важная оговорка. В докладе OWL (Web Ontology Language) местами выглядит как готовый валидатор бизнес-правил, но семантика OWL работает в открытом мире: отсутствие факта не означает его ложность, а FunctionalProperty при двух значениях может привести к выводу, что значения обозначают один объект, а не к привычной ошибке валидации. Для закрытых проверок вида «не больше одного возврата» или «только одно из трёх состояний» обычно нужен отдельный слой: SHACL, код, ограничения базы данных, движок политик или их комбинация. И, конечно, идемпотентность и транзакционные гарантии онтология тоже не заменяет.

Но это не отменяет главного тезиса доклада. Наоборот, делает его практичнее: полезен не термин сам по себе, а явная исполняемая модель домена, которую можно версионировать, тестировать, назначить ей владельца и поставить перед действием агента.

Для меня главный вывод такой: большие модели становятся полезнее не тогда, когда мы надеемся, что они наконец выучили все правила бизнеса. Они становятся полезнее, когда система перестаёт заставлять их угадывать эти правила на каждом шаге. Вероятностная модель предлагает действие, а детерминированный слой решает, допустимо ли его выполнять.

#AI #Agents #Architecture #Engineering #KnowledgeGraphs #Data

Middle+ / Senior UE5 Developer|Удаленный формат|Full time|80 000 - 120 000 (на руки)

Мы ищем Middle+ / Senior Unreal Engine 5 разработчика в неанонсированный игровой проект. Нужен специалист, который уверенно работает с UE5 C++, понимает архитектуру gameplay-систем и умеет писать решения, которые можно поддерживать, расширять и переиспользовать. Отдельным плюсом будет интерес к современным AI-инструментам и желание использовать их в реальном production-процессе: для ускорения разработки, прототипирования, анализа, документации и автоматизации рабочих задач.

Основные требования: • Опыт участия в коммерческих игровых проектах на Unreal Engine 5; • Уверенное владение C++ в контексте Unreal Engine; • Хорошее понимание Gameplay Framework: Actors, Components, Controllers, Pawns, GameMode, GameState, PlayerState, Subsystems; • Опыт проектирования gameplay-систем, которые можно поддерживать, расширять и переиспользовать; • Понимание архитектурных принципов: разделение ответственности, слабая связанность систем, работа через интерфейсы, компоненты, подсистемы и модули; • Понимание принципов построения модульных приложений в рамках UE-проекта; • Знание общепринятых data-driven подходов: Data Assets, Data Tables, Gameplay Tags, конфигурации, настройка логики через данные; • Опыт работы с Gameplay Ability System; • Опыт работы с Common UI или понимание принципов построения UI-архитектуры в UE5; • Умение самостоятельно декомпозировать gameplay-фичи, оценивать сложность реализации и доводить задачи до production-ready состояния.

Будет плюсом: • Понимание принципов построения мультиплеерных приложений; • Опыт работы с replication, RPC, authority model и сетевыми gameplay-системами в Unreal Engine; • Опыт работы с модульной архитектурой проекта: плагины, runtime/editor-модули, подсистемы, переиспользуемые gameplay-компоненты; • Опыт участия в техническом планировании, ревью решений или обсуждении архитектуры внутри команды; • Опыт работы с AI-агентами, LLM-инструментами или AI-assisted development; • Интерес к применению AI-инструментов в реальном production-процессе: прототипирование, анализ кода, документация, автоматизация рутинных задач; • Хорошая самоорганизация: умение планировать свою работу, держать фокус и заранее подсвечивать риски по задачам.

Кого мы ищем: • Нам нужен разработчик, который не просто закрывает задачи по списку, а понимает, как его технические решения влияют на проект в долгую; • Важно, чтобы человек умел работать самостоятельно, задавать правильные вопросы, предлагать технические решения и поддерживать порядок в своей зоне ответственности; • Особенно интересны кандидаты, которым близка идея использовать AI-инструменты не как игрушку, а как полноценную часть рабочего процесса разработки;

Формат работы: • Полностью удаленный формат; • Полный день, 80 000 - 120 000 (по итогам финального собеседования); • Уровень: Middle+ / Senior; • Работа над неанонсированным UE5-проектом; • Детали проекта обсуждаются после первичного контакта.

Для отклика пишите нашему HR: @nextgen_lera_hr

🖤Промт

Фотореалистичная высококлассная рекламная фотография косметики в премиальном коммерческом стиле. В верхней центральной части крупным золотым тиснёным текстом с засечками написано “PRADA”. Ниже, более мелким золотым текстом: “A RITUAL OF BEAUTY. A KISS OF NATURE.” Сцена расположена на светлом мраморном постаменте. В центре находится открытая губная помада Prada в золотом футляре с насыщенно-красным стиком и логотипом “PRADA” на корпусе, вертикально установленная в композицию из крупных прозрачных многогранных хрустальных призм. У основания хрустальной композиции рассыпаны насыщенно-красный пигментный порошок и осколки кристаллов. На переднем крае мраморного постамента закреплена золотая табличка с точной надписью: “HYPER GLOSS. HYPER REAL.” Позади постамента расположен миниатюрный стилизованный зелёный пейзаж и мягкие перламутрово-розовые облака. В верхней центральной части фона доминирует большая сияющая луна. Полированное драматическое освещение создаёт яркие искры в кристаллах и эффектные преломления света. Общая цветовая палитра сочетает золото, насыщенный красный, прозрачный хрусталь, нежно-розовые, мягкие зелёные и тёплые каменные оттенки.

#промт_nanobanana pro #промт_soraimages 2 #промт_chatgpt

🖤промты для нейросетей 🖤авторские промты для блогинга

Маркетолог В2В-проектов

Мы в Dинамике помогаем производственным и промышленным В2В компаниям развиваться с помощью системного маркетинга. Мы разрабатываем позиционирование и маркетинговые стратегии для В2В и сложных рынков. Консультируем руководителей В2В-компаний по налаживанию эффективной системы маркетинга и продаж. Реализуем стратегию маркетинга в постоянном тесном взаимодействии с Заказчиком.

Задачи: В зависимости от сложности проекта вы будете реализовывать следующие задачи: • Ведение проектов по сопровождению маркетинга • Аудит маркетинга • Разработка плана маркетинга и бюджетирование • Планирование и контроль маркетинговых кампаний • Креативные концепции для продвижения • Разработка текстового контента, емейл-рассылок. • Участие в разработке сайтов с нуля.

Требования: • Опыт в маркетинге от 3 лет, понимание специфики маркетинга в В2В и сложных рынках. • Ответственность, внимательность, желание погружаться в каждый проект и давать лучший результат • Желание обучаться • Аналитические способности. • Кейсы как плюс. • Отличные коммуникационные навыки, навыки устной презентации, умение вести переговоры. • Проактивность, готовность к режиму многозадачности, самостоятельность.

Условия: • Удаленная работа из любой точки России и мира. • Гибкий график. • Проектная занятость, возможность вести параллельно несколько проектов. • Возможность карьерного и профессионального развития. • Уровень ЗП обсуждаем на собеседовании.

Контакты: [email protected]

Нашли вакансию мошенника? Сообщайте сюда

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ Наши ресурсы для фрилансеров

Говноклиент — черный список заказчиков-кидал КопиКлод — нейросеть для копирайтеров, пишет тексты как профи, работает без VPN КопиБаза — база резюме копирайтеров ДизайнБаза — база резюме дизайнеров Инструменты для дизайнеров — мокапы, шрифты, полезные сайты – все, что нужно дизайнеру! Жилетка — бот эмоциональной поддержки для фрилансеров. Разработан при участии психолога. Когда накрыло — выслушает и поможет

Почувствуй вайб этого лета 💦🥥 Генерировать будем? Отправляю промты сразу, не жмите реакций 😁

Переходим в бот Syntx, выбираем: ➖Дизайн с ИИ ➖НейросетьNana Banana ➖Модель Banana PRO ➖Качество 2К или 4К ➖Отправляем своё фото + фото супруга, ребенка

И пишем промты, которые я загрузила в комментариях✓ В течение трёх дней после перехода в бот по моей ссылке — вы получаете:

➖15 токенов для генерации ➖15 языковых запросов ➖ и скидку -15% для оформления подписки Предложение доступно только для новых пользователей✓

❗️Не забывайте про промокод на скидку 15% вботе syntx,при оформлении подписки копируйте [ neiro_15 ]

На дворе 2026 год? Не верю, это симуляция». Как нейросети Claude вырвались в интернет и выложили вирус в сеть.

Пока OpenAI отмывается от скандала со сбежавшим агентом, в Anthropic решили перерыть 141 000 логов собственных тестов по кибербезопасности... и обнаружили, что их модели самостоятельно выходили в интернет ещё в апреле.

Две из трёх пострадавших компаний узнали о том, что их взломал ИИ, только когда им позвонили разработчики.

Но самая жуть не в самом факте выхода наружу, а то, как модели спорили сами с собой.

В статье разобрал весь этот психологический триллер о том, как банальная человеческая ошибка отперла дверь моделям и почему три поколения ИИ дали абсолютно разную реакцию на реальность и почему эти логи пылились три месяца.

👉 Читать разбор

🤯 с этими твоими ИИ весь 2026 год уже симуляция

#Anthropic #Claude #ИИ #кибербезопасность #BrainAidAI