Интернет, каким мы его знали, мёртв уже наполовину

Доля контента, созданного ИИ, выросла с ~5% в 2020 году до 48% к маю 2025 года, а прогнозы говорят о более чем 90% к 2026.

Но настоящий кризис — это будущий коллапс ИИ-моделей

Когда ИИ обучается на контенте, созданном ИИ, качество обучения падает, как при ксерокопировании ксерокопии. Идеи исчезают и всё сводится к среднему единообразию.

Посты в соц сетях, фотографии, комменты, обзоры товаров, новостные статьи, посты на Reddit, профили знакомств... Всё создаётся ИИ. И всё превращается в симуляцию интернета, которая управляется ИИ для... ИИ.

Потому что сегодняшний ИИ-хлам становится завтрашними тренировочными данными для ИИ, производя на свет новые данные от ИИ, которые снова становятся тренировочными данными для ИИ. Это рекурсия.

Главная опасность ИИ – посредственные результаты люди

P.S. Не удивлюсь, если в OpenAI осознают, что это проблема №1 и они просто юзают снимок интернета до 2022 года как максимально верифицированный источник основных данных. Либо просто не парятся этим 🫣

P.S.2 ИИ пришёл в массы, это когда ты случайно попадаёшь в кадр фотографирующихся пенсионеров, они это видят и говорят друг другу: "Don't worry, we'll erase this guy using AI."

ChatGPT выкатили свой браузер Atlas

– рекомендации везде где вы печатаете;
– ИИ-управление вкладками;
– встроенные в браузер ИИ-агенты;
– и прочее.

https://chatgpt.com/atlas

Atlas уязвимый для Prompt Injection и непонятно, почему в OpenAI так любят пихать планирование отпуска в рекламу, вроде это не тот процесс, который хочется делегировать ИИ :)

И чтобы три раза не вставать:

1) OpenAI без лишнего шума наняла более 100 бывших банкиров с Уолл-стрит, включая выходцев из Goldman Sachs, JPMorgan и Morgan Stanley, для обучения своего ИИ по построению финансовых моделей. Проект под кодовым названием «Project Mercury» предполагает написание подсказок и создание ИИ-моделей для IPO, реструктуризации и сделок слияния и поглощения.

2) Google релизнули свой вайб-кодинг тул в Google AI Studio, позволяющий создавать и выкатывать аппы от промпта до прода в несколько кликов.

P.S. Жадность, хладнокровие и скорость, с которой развивается отрасль ИИ сейчас, поражает воображение.

Продукты пилятся за месяц.
MVP катится за неделю.
Фичи релизятся за сутки.
Задачи решаются за минуты.
Новые идеи возникают за секунды.

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.