Character от ideogram

https://ideogram.ai/character

↓↓↓

Началось. Мы вступаем в новую энергетическую эру.

Helion начинает строительство первой в мире термоядерной электростанции, несмотря на значительную неопределенность.

Ввод в эксплуатацию первого объекта компании запланирован на 2028 год. Компания строит реактор мощностью 50 мегаватт для обеспечения энергией дата-центров Microsoft

Весь технологический сектор активно ищет новые экологически чистые источники энергии для питания серверов, поддерживающих искусственный интеллект.

Helion потратила 12 лет на исследования, разработки и создание прототипов в рамках подготовки к этому проекту.

Почему это важно?
ИИ даст большой прирост на вложенный 1$, но ему нужна энергия. Много энергии.

↓↓↓

Почему я снова верю в AGI

Meta без лишнего шума сообщила о первых признаках самосовершенствования своих систем искусственного интеллекта — шаге, на котором модели совершенствуют производительность без прямого вмешательства человека.

Марк Цукерберг назвал этот прогресс «медленным, но неоспоримым», назвав его предвестником сверхразума.

Пока конкуренты сосредоточены на автоматизации рабочих процессов, Meta представляет себе «персональный суперинтеллект» как ИИ, расширяющий возможности творчества и принятия решений, глубоко интегрированный в повседневную жизнь и делает ставку на персональный суперинтеллект, основанный на расширении прав и возможностей, а не на автоматизации, и на моделях, способных самосовершенствоваться.

Чтобы реализовать эту концепцию в глобальном масштабе, Meta планирует увеличить расходы на инфраструктуру ИИ до 66–72 миллиардов $$ . Среди проектов — Prometheus в Огайо (мощность — 1 гигаватт) и Hyperion в Луизиане на 5 гигаватт.

И... Meta больше не будет открывать исходный код своего самого передового ИИ, ссылаясь на «новые проблемы безопасности», и приостановит работу над опен-сорс моделью Behemoth, чтобы сосредоточиться на её закрытом преемнике. Хотя компания по-прежнему придерживается принципов открытого исходного кода базовой инфраструктуры, она будет держать передовые модели под более строгим контролем 🙂

====

Кстати выручка Meta выросла на 22% до 47,5 млрд долларов благодаря улучшенному таргетингу рекламы с использованием ИИ; DAU достигло 3,48 млрд долларов США; а Net Profit подскочила до 18,3 млрд.

AI Jingle Generator

Самый простой способ создания для
- промо
- sweepers
- интро для подкастов
- DJ интро

https://www.aijinglemaker.com/

Структура для внедрения ИИ

Шаг 1: Предоставьте руководителям возможность практического использования ИИ
- Никаких презентаций
- Поручить руководителям загрузить кв. отчет и дать им задание: у вас есть 2 минуты, чтобы с помощью ИИ получить информацию XYZ из этого отчета. Руководителям придется искать свой собственный путь к желаемому результату, и личный опыт развеет скептицизм

Шаг 2: Сделайте промптинг важным бизнес-навыком
Организуйте «Промптатоны» — 45-минутные воркшопы, которые структурированы так:
- Покажи как и где получить доступ к выбранному ИИ
- Обеспечь простой способ работы с ИИ в дальнейшем (закладки, VPN, заготовки и тп)
- Дай им возможность получить плохие результаты от плохого промпта
- Внедри систему подсказок: теперь, когда они понимают ценность хороших промптов, научи их создавать их простым и структурированным способом.
- Повтори. Попросите их снова выполнить задание, сравни результаты

Шаг 3: Пусть ваши «суперпользователи» найдут варианты использования
Обучение основам промптинга — это легко. Сложнее — научить сотрудников использовать ИИ каждый день для разных целей. Чтобы помочь им находить наиболее ценные ежедневные сценарии использования, создай и внедри систему суперпользователей ИИ в каждой команде.
- найди ИИ энтузиастов
- работай с ними → они будут «заражать» других


----

Консультации по ИИ // Менторство

ChatGPT-агенту дали ссылку на публичную камеру на пристани и попросили найти определенную лодку.

Он подвигал камеру, увеличивал картинку и справился с задачей

ScreenCoder — это умный инструмент на базе ИИ, который анализирует скриншоты или дизайн-макеты и генерирует production-ready код. Разработчики утверждают: он обходит топовые модели вроде GPT-4, потому что фокусируется на трех этапах
грунтовка — выявляет компоненты UI
планирование — строит иерархическую структуру с учетом лучших практик фронтенда
генерация — выдает адаптивный код с учетом ваших инструкций

Демка: https://huggingface.co/spaces/Jimmyzheng-10/ScreenCoder

Почему это лучше? Тестирования показывают: точность 75,5%, сходство текста 94,6%, визуальная схожесть 87,7% — лидер по всем метрикам

10 предсказаний продакт-менеджмента будущего (конечно же, по версии ИИ)

1. ИИ → стратегия, а не автоматизация

ИИ интегрируется во всё: планирование, аналитику, автоматизацию, customer journey. Продакты превращаются в стратегов данных, а не просто координаторов задач. Модели приходят не заменить задачи, а изменить мышление. AI работает не за продакта, а вместо бэклога (airtable).

2. От фичей к доходу

Продакт теперь не просто строит продукт — он отвечает за бизнес‑результат: churn, ARPU, PLG. Новая точка отсчёта — revenue, а не фичи. (linkedin)

3. Глубина важнее универсальности

С уходом в ИИ рутина исчезает. Будущее — за full-stack PM'ами и узкофокусными(!) экспертами.

"Просто продакты" уходят в прошлое, всё остальное уже тонет в AI (thoughtbot).

4. Этика — не декларация, а микро-действия

В работе с ИИ продакты всё чаще сталкиваются с неопределённостью — отсутствие чётких правил этики, санкций, ответственности.

Многие начинают революции в командах с "micro-moments" — малых действий внутри команды, где можно встроить процессы без согласования сверху. Когда нет правил, PM задаёт рамки через поведение (arxiv.org)

5. Гибридность и удалёнка как новая ОС

Асинхронность, уместность и ритм требуют новую культуру вовлечённости команды и инструменты для (а)синхронной работы. Ритуалы перестраиваются, Scrum/Kanban/Agile/прочее какими мы их знали и как они есть сейчас — уже не работают
(amycmitchell).

6. ИИ-трансформация вызывает усталость

Переход на ИИ внедряется сверху и без вовлечённости — что вызывает продуктовую усталость: команды просто устают от неизменённых ролей, процессов и бессмысленных инициатив. Команды не верят в трансформацию — потому что её никто не связывает с продуктом (techradar.com)

7. Продакты – тренеры для AI-агентов

Новая роль продакта — не описывать фичу, а обучать ИИ-агента думать, действовать и развиваться в рамках продукта.

Продакты должны стать доменными экспертами, настраивающими обратную связь, помогая AI-агентам запоминать и действовать как реальные коллеги, а не просто реактивные боты. (с) Microsoft CTO (businessinsider).

8. Взрывной спрос на AI‑продактов

Компании вроде DeepSeek формируют продуктовые команды с нуля и ищут продактов и дизайнеров с фокусом на ИИ-интеграции, расссматривая их как мост между ИИ и продуктом (businessinsider.com).

9. Retention > Acquisition

Ретеншен как главная метрика. Фичи больше не важны, если они не удерживают. Лояльность, поведение, retention и invitation loops важнее новых юзеров (chameleon.io).

10. Продукт = экосистема

Растёт роль API-first, партнёрств, платформенного мышления. Продукт — не точка, а платформа, встраиваемая и масштабируемая, а PM — архитектор экосистемы и взаимосвязей (airtable.com).

Lindy 3.0

Мне очень нравится этот конструктор ИИ агентов. Сегодня они выпустили обновление:
- ИИ агенты теперь являются частью команды
- Agent Builder (напишите подсказку на естественном языке → Линди сам создаст агента)
- Добавили Autopilot ИИ-агентам. С ним агент получает собственный облачный компьютер и может делать всё, что вы можете делать на своём.
- Навигация по внутренним инструментам и панелям мониторинга
- Принимать решения в системах
- Выполнять сложные рабочие процессы в нескольких приложениях


В совокупности эти три изменения приближают нас к нашей мечте о полноценных «ИИ сотрудниках» 🙂

Следим за конкурентами

HeadsUp мониторит конкурентов 24/7
- 60-секундная настройка
- Мгновенные алерты
- Работает на автопилоте

Бесплатно:
100 actionable alerts
Track up to 5 competitors

Анимируем дизайн из Figma

magicanimator оживит векторные изображения.

Экспорт в MP4, GIF или Lottie

Как соискатели применяют ИИ для накрутки опыта и Как компании борются с этим?

Это касается:
- подгона не реального опыта в резюме под вакансию
- персонализация сопроводительных писем
- подделка документов (ГПХ, проектной документации, MVP)
- подделка фотографий (Imagine)
- создание различного рода проектных артефактов
- генерация фейк кода, как пруфы работы над проектом

Компании уже формируют правила и алгоритмы, как вычислять таких кандидатов.

Как пример — OKKO поделились своим гайдом для HR-ов

К слову, есть целое сообщество «Осознанная меркантильность», где пропагандируют накрутку опыта, многоработничество.

Big Tech потратит $344 млрд на инфраструктуру в 2025 году

Microsoft, Amazon, Google, Meta и Apple резко увеличили капзатраты — совокупные инвестиции в инфраструктуру достигнут $344 млрд в 2025 году. Большая часть — на строительство дата-центров под ИИ-нагрузки.

Кто и сколько тратит:
- Microsoft: $30 млрд — рост связан с успехом Azure (прирост выручки +39%).
- Amazon: $31,4 млрд — но инвесторы недовольны результатами облачного бизнеса.
- Google (Alphabet): $85 млрд — плюс ещё $10 млрд в 2026, чтобы «успевать за спросом».
- Meta: усиливает инвестиции в Meta - Superintelligence Labs, фокус на разработке AGI.
- Apple: $9,47 млрд — рост +45%, в том числе на ИИ, но заметно меньше других.

Не надо объяснять если надо объяснять

Открываю спеку от продакта.

Читаю: "Модуль интеграции системы взаимодействия с внешними сервисами через SDK шаринга".

Спрашиваю: а что это? Продакт 15 минут объясняет, что это просто кнопка "Поделиться".

Разрабы на демо показывают, как навайбкодили микросервис для аналитики. Называется DataProcessingServiceSystem.

Спрашиваю: чем это отличается от нашего DataWarehouseProcessingSystem? Рассказывают 15 минут про все нюансы. Выяснили.

И вот так везде.

Начиная со спеки с названием "Центр конфигурации пользовательского опыта" (это настройки, блять) до макета с тайтлом "Визуализация процесса приобретения" вместо простого "Флоу оплаты".

Много времени уходит на выяснение того, что имел в виду автор.

Лишняя работа для всех и переусложнение на ровном месте.

Почему-бы просто не называть вещи своими именами, без загадок и ребусов.

Так что когда в следующий раз будешь придумывать название для своей фичи или просто создавать новый раздел в документации, то вспомни великую фразу:

Если надо объяснять – то не надо объяснять.

Как протестировать 100 бизнес-идей всего за 30 дней?

97 из 100 идей — мусор.

Проверенная схема, которая поможет найти хорошую:
1/ Отфильтруйте идеи за 60 секунд, ответив на 4 вопроса: Можете ли вы это объяснить? У вас есть эта проблема? Вы бы заплатили? Кому ещё это нужно?
2/ Погуглите свою проблему , чтобы проверить, ищут ли ее люди, какие существуют конкуренты и обсуждается ли она на Reddit.
3/ Поговорите с 5 людьми в течение 48 часов, потому что если они не обсудят проблему, они не заплатят за ее решение.

Eigent — команда ИИ-агентов, которые параллельно решают сложные задачи.

Также есть встроенные серверы mcp.