Исследование настоящего и будущего робототехники 2025

Чуваки из Твиттора три месяца изучали тему роботов общего назначения, перечитали кучу свежих научных публикаций, поговорили с ключевыми игроками рынка и собрали всё в одном документе.

Современная робототехника — это просто внедрение языковых моделей в роботов

– Большая часть рынка роботов использует архитектуру с «двумя мозгами», состоящей из медленного высокоуровневого планировщика (запоминает что делать) и быстрого низкоуровневого контроллера (манипулированием объектами). Такое разделение развилось органически из-за ограничений между долгосрочным планированием и краткосрочной ловкостью.

– Пропускная способность этой системы определяет скорость действий роботов. Цель работы любого робота — эффективно кодировать и декодировать данные о действиях, не теряя при этом едва заметных, но крайне важных деталей из реального мира.

– Сбор данных для обучения роботов является важнейшей частью их разработки и работы. На текущий момент есть три варианта: сбор данных из реального мира, физические симуляторы и моделирование мира.

– Проще/дешевле/быстрее всего — сбор данных реального мира через помещение человека в экзоскелет, который зеркально отображает его движения на робота, а также обучение через собственное восприятие человека (умные очки, тактильные перчатки и другие носимые устройства) в качестве источника данных.

Подводные камни в работотехнике старые:

1) Реализм. Роботы по-прежнему с трудом улавливают тонкие свойства физического мира и его материалов.

2) Оценка — одна из самых сложных задач по масштабированию в сочетании со сбором данных.

Современные роботы зависят от нечётких метрик успеха (например, удержался ли захват, чистая ли тарелка, убрана ли комната), что делает оценку эффективности работы робота составной и более сложной для разработчика, робота и человека, поэтому у каждой робо-лаборатории есть своя собственная метрика и определение «успеха».

3) Триллионы запусков/запросов по прежнему дорогие для вычислений + доступ к качественным данным для обучения есть только у Google (и Apple).

Больше интересного: https://github.com/aapatni/robotics-deep-dive-2025

TLDR: The Robot The Groove Is You 🤖🫵

Джон Коллисон: У Stripe было всего 50 пользователей (+ советы по работе с CSAT)

Мы начали работать над Stripe осенью 2009 года, а запустили его в сентябре 2011 года. Помню, как я сказал брату: „Давайте сделаем это. Насколько это может быть сложно?“

И наш ответ был – два года трудностей. И через два года у Stripe было всего 50 пользователей. Мы этого не предвидели.

Но у медленного роста есть и положительная сторона.

Нам удалось добиться успеха благодаря тому, что пока мы не столкнулись с масштабированием, мы уделяли много времени каждому пользователю и были предельно сосредоточены на создании отличного продукта, и именно медленный рост позволил нам создать продукт, который мы хотели.

И частью культуры, зародившейся на самых ранних этапах, была необычно хорошая забота о пользователях

В панели управления Stripe мы предлагали клиентам оставлять отзывы и пожелания по функциям и отвечали на эти отзывы в течение 10 минут. А если пользователь жил в районе залива Сан-Франциско, мы приглашали его в офис и помогали интегрировать Stripe. Клиенты были в шоке.

На самом деле, это ещё имело и вирусный эффект – у людей был положительный опыт, они рассказывали о нём друзьям, поэтому мы растём исключительно благодаря сарафанному радио и по сей день.

Сейчас, в Stipe раз в месяц проводится сеанс связи с клиентами, в котором принимают участие около 40 руководителей со всей компании, плюс каждый сотрудник компании регулярно проводит «День поддержки» и сам отвечает на тикеты, чтобы прочувствовать боль клиента.

Весь фидбек и тикеты тегируют по темам: «Запрос функции», «Баг», «Пользователь не знал, что возможно», «Цено­вое/подписка» и др., чтобы передать его в определённую продуктовую команду.

❤️‍🔥 Cоветы по работе с CSAT

– CSAT сам по себе мало что значит. Главное — его тренд после обновлений старых фич и релиза новых.

CSAT – “health-метрика фичи”. Оценивай ей не продукт в целом, а конкретную функциональность в продукте

Можно даже сделать визуальную тепловую карту CSAT по продукту в разрезе фич/направлений.

– Измеряйте CSAT не раз в месяц и вне контекста, а сразу после взаимодействия юзера с фичей/продуктом.

– Проверяйте корреляцию CSAT с retention/churn через 30–90 дней.

– Сегментируйте CSAT по типу пользователя: Новички vs. эксперты, SMB vs. enterprise. Удовлетворённость (запросы на неё, равно как и само понимание удовлетворённости) по разным когортам... разное.

– Сегментируйте CSAT по юзерам по источникам трафика. Маркетинг, рефералы, органика имеют разный уровень ожиданий (привет, продажникам и маркетологам) и снова разную удовлетворённость.

– Включайте CSAT в карточку клиента, чтобы продажники/аккаунты/сапорты понимали: а) кто перед ними; б) как с ним общаться.

– Самые довольные и самые недовольные отвечают чаще, остальные молчат. Ключ – выборка случайных пользователей.

– Более точный индикатор «утечки лояльности» в доле оценок «1–2».

Интервью с недовольными клиентами – это самый богатый источник инсайтов

– Публикуйте CSAT внутри команды. Прозрачность создаёт коллективное чувство ответственности как у продактов, так и у дизайнеров/разрабов(!!!).

Документируйте, кто отвечает за опросы, как часто и в каких случаях они запускаются, какие пороги тревоги падения и как CSAT в целом влияет на родмэп. Проводите “post-mortem” по его падению, делайте выводы и фиксите, что пошло не так в фиче, UI и процессе, снова и снова кон-текс-ти-руя CSAT.

Пользователь должен чувствовать, что его фидбек/тикет влияет

И помни – то, что запрашивают ваши пользователи, редко является тем, что им действительно нужно.

👆 И снова про квантовые компукиры и их запутанность👇

☄️ Понедельники ярких фрагментов

Фрагментов важных встреч, созвонов, мыслей и идей-мнений, из которых складывается что-то целое.

Но не спеши их собирать. Не гаси их блеск поспешной логикой целого.

Поспешная логика – это обратная фронтальная тёмная сторона любой Системы.

Сначала осознай Тот-Самый-Блеск.

Ведь то, из каких фрагментов будет составлен этот каждый день, определяет то, каким станет целое. Вся логика лишь в этом.

Ярких фрагментов на неделе!

"You never appreciate a moment until it becomes a memory" – случайный парень, которого ты встретил на дороге (с)

Провайдер облачных и AI-технологий Cloud․ru запустил технологический телемагазин!

Ведущие: комик Илья Макаров и эксперт от Cloud.ru Денис Колупаев рассказывают о сценариях использования сервисов компании:

– создание AI-агентов;
– настройка умного поиска;
– вайб-кодинг с Foundation Models;
– и многое другое

Решения работают на базе собственной платформы провайдера Evolution AI Factory для работы с генеративным AI.

Все четыре выпуска уже можно посмотреть тут.

Весь нынешний ИИ это 5 уровней:

Lvl 1: ЦОДы.
Lvl 2: Фабрики.
Lvl 3: Nvidia/AMD.
Lvl 4: OpenAI/Anthropic.
Lvl 5: Cursor и прочие обёртки.
Lvl 1+2+3+4+5: Google.

И любые наши ИИ-продукты Level 5 с самого начала оказываются в ловушке своего уровня, поскольку зависят от Lvl4, так как у них нет собственной ИИ-модели и возможностей создать что-то, превосходящее конкурентов другого уровня.

Потому что, как только Lvl 4 понимают, что на нишевом продукте из Lvl5 можно заработать достаточно денег, они начинают предлагать это решение под своим брендом и в рамках своего продукта.

И такая Система уровней существует только в централизованном ИИ. Как только ИИ станет децентрализованным, все эти уровни... рухнут.

Не будет «ЦОД Lvl1» и «ИИ-моделей Lvl 4» — будет единый распределённый организм, где вычисления, обучение и вывод осуществляются через общую систему стимулирования, а не через уровни корпораций.

Потому что децентрализация в ИИ — это не тот, кто производит чипы, а тот, кто координирует вычисления

И когда каждый узел децентрализованной ИИ-сети будет выделять простаивающую мощность для стимулирования её работы, производство (Уровни 1 и 2) перестанет быть узким местом Системы-Сети.

Сама Сеть станет чипом

И как только появится какой-нибудь безумный гиперкристаллический чип, который позволит любому человеку обучить модель со 100 триллионами параметров, используя энергию батарейки... вот тогда ИИ начнётся по-настоящему!

---
P.S. Co-founder Cursor сегодня вышел из проекта (cofounder conflict) и, по слухам, то ли запускает аналогичный продукт, но на мобильниках yolocode.ai, то ли присоединился к Rebolt.ai или к Composio.

Самый большой страх продакта — ненужная фича

Ненужные фичи рождаются либо из искусственного чувства страха отставания, либо из нужды быть "нужным" продактом

– Ненужные фичи показывают слабое мышление и отсутствие фокуса. Нужные фичи показывают системное мышление и его наличие.

– Нужная фича не просто решает проблему пользователя, а устраняет саму необходимость её решения (ситуацию).

– По-настоящему Нужная фича либо ускоряет, либо усиливает, либо *освобождает* продукт (и пользователей). God Mode фича делает всё сразу. Ненужная просто делает его слабее. Full Shit Mode фича делает весь продукт ненужным.

– Если тебе нужно убеждать себя/команду/овнеров, почему нужная фича нужна — она ненужная.

Нужная фича не требует презентаций и объяснений, она-сама-по-себе делает продукт самопоясняющимся.

И если смысл и механику нужной фичи нужно объяснять пользователям, то у неё нет смысла и она не нужна. А лучшее доказательство нужной для юзеров фичи – звенящая тишина её использования ими.

– Нужная фича (механика) без удаления старых — паразит на теле продукта, а значит, тоже является ненужной. Бинго – теперь в продукте две ненужных фичи!

Потому что продукты без НЕнужных фич — классическая музыка. В них слышно всё-что-есть и всё-что-только-нужно.

Classical product music is just electricity without metal

Если вы продаёте продукт всем — значит, не продадите его никому

Многие команды начинают с идеи, функции, дизайна, MVP, рекламы и не видят роста. А, зачастую, проблема в фундаментальных вещах, например, в том, кому вы продаёте продукт.

30 октября в 19:00, Андрей Бадин, основатель Product Lab, проведёт прямой эфир на котором расскажет:

— почему поиск ниши — это главный, но недооценённый навык продакта;
— ошибки, которые мешают сфокусироваться и расти кратно;
— как провести быструю диагностику своей текущей ниши;
— как работает методология Product Focus.

👉 Регистрация на эфир

Чтобы достичь этого, нужно стать иным

Чтобы придти к любой сто́ящей цели, необходимо сначала принять простую, но неприятную истину:

то, кем ты являешься сейчас, запрограммирован лишь на ту жизнь, которую он сейчас ведёт

Ту, где все мыслительные модели и схемы, привычки, ритуалы, эмоции и страхи сговорились поддерживать равновесие и делают это с поразительной «эффективностью». Поэтому тебе и кажется, что ты и твой продукт «идеальны» для того, чтобы оставаться теми, кем они «являются» сейчас.

Но чтобы достичь большего — придётся стать иным. Не той самой "лучшей новой версией».

Иным.

Просто потому что твой текущий способ мышления и набор слов не способны создать тот-новый-результат, который ты желаешь.

Это – про идентичность

Это – сгорание старого себя. Той части себя, которая искала лёгкости, где всё было «понятно». И ты никак не сможешь подделать это.

Потому что для идентичности не нужны усилия. Потому что человек, создающий Великий Продукт меняет своё отношение ко всему: от понимания и неопределённости до ощущений и времени. Так отношение само станет новой формой усилия.

Этот процесс необратим.

После того как ты это увидишь — это нельзя разувидеть.

После того как ты этим станешь — этим нельзя перестать быть.

Помнишь ли ты про цель? Цель может измениться, исчезнуть, сдвинуться, но тот, кем Ты стал –  останется с тобой навсегда.

Цель была лишь инструментом.
Кто есть продукт?
Что есть суть и форма?

🔥
🏆

Как разработать ИИ-продукт с первого раза

Если вам предстоит впервые руководить разработкой ML-продукта, рекомендую прочитать статью Михаила Хаджинова (продакт в DS-департаменте Авито), который рассказывает как обойти самые большие грабли при разработке ИИ.

Что лучше выбрать — решение вендора, open source или написать свою модель, как обеспечить безопасность в ответах ИИ, рассчитать нагрузку, чтобы не уронить модель и прочие интересные моменты в статье на Виси.

👉 Читать статью

Статья будет полезна продактам, которые сталкиваются в работе с ИИ, а также разрабам без профильной экспертизы.