Ой, Apple Store удалил российские сервисы 😟
На этой неделе Apple без предварительного уведомления удалила из App Store сразу несколько приложений VK: VK, Одноклассники, Дзен, Mail и другие сервисы. По словам компании, предупреждений не было, а в Кремле уже потребовали объяснений. Apple традиционно объясняет такие решения соблюдением санкционного законодательства. [Reuters]
А всего месяц назад Apple удалила из App Store MAX.
Это еще раз показывает, что цифровые платформы:
🔹 Перестали быть нейтральной площадкой.
🔹 App Store становится инструментом геополитики.
🔹 Владельцы платформ определяют какими сервисами смогут пользоваться миллионы людей.
Капиталисты хреновы :)
Для бизнеса это довольно неприятный сигнал.
Многие до сих пор воспринимают мобильное приложение как собственный актив. На самом деле оно существует ровно до тех пор, пока владелец платформы считает это допустимым.
Поэтому всё чаще звучат разговоры про независимые экосистемы, собственные магазины приложений, PWA и веб-сервисы. Не потому, что они лучше. А потому, что разработчик хочет управлять своим активом.
Ирония в том, что последние десять лет компании боролись за место в App Store. Похоже, следующие десять лет они будут думать, как от него меньше зависеть.
Похожий тренд можно наблюдать и в маркетплейсах 😏
На этой неделе Apple без предварительного уведомления удалила из App Store сразу несколько приложений VK: VK, Одноклассники, Дзен, Mail и другие сервисы. По словам компании, предупреждений не было, а в Кремле уже потребовали объяснений. Apple традиционно объясняет такие решения соблюдением санкционного законодательства. [Reuters]
А всего месяц назад Apple удалила из App Store MAX.
Это еще раз показывает, что цифровые платформы:
🔹 Перестали быть нейтральной площадкой.
🔹 App Store становится инструментом геополитики.
🔹 Владельцы платформ определяют какими сервисами смогут пользоваться миллионы людей.
Капиталисты хреновы :)
Для бизнеса это довольно неприятный сигнал.
Многие до сих пор воспринимают мобильное приложение как собственный актив. На самом деле оно существует ровно до тех пор, пока владелец платформы считает это допустимым.
Поэтому всё чаще звучат разговоры про независимые экосистемы, собственные магазины приложений, PWA и веб-сервисы. Не потому, что они лучше. А потому, что разработчик хочет управлять своим активом.
Ирония в том, что последние десять лет компании боролись за место в App Store. Похоже, следующие десять лет они будут думать, как от него меньше зависеть.
Похожий тренд можно наблюдать и в маркетплейсах 😏
https://www.nasa.gov/wp-content/uploads/2026/06/pia25729orig.jpg
🪐 NASA показала новые снимки Юпитера и это красиво 🙂
NASA опубликовала новую серию изображений Юпитера, полученных аппаратом Juno, который изучает газовый гигант уже почти 10 лет. На снимках — гигантские штормы, турбулентные облака и знаменитые цветные полосы планеты. Некоторые кадры больше напоминают абстрактную живопись, чем фотографии космоса.
Интересно, что большинство изображений Juno проходят дополнительную обработку. И этим занимаются не только специалисты NASA, но и энтузиасты по всему миру. Исходные данные аппарата публикуются открыто, а лучшие версии изображений становятся официальными иллюстрациями миссии.
Но красивые картинки — это лишь побочный эффект.
За время работы Juno учёные выяснили, что:
• Большое Красное Пятно уходит вглубь атмосферы примерно на 500 км.
• Полюса Юпитера покрыты гигантскими циклонами, образующими устойчивые геометрические структуры.
• В атмосфере обнаружены мощные грозы и «мелкие» облака из аммиачного льда, которые выглядят как разбросанные по поверхности острова.
Самое любопытное — Juno давно превысил первоначальный срок службы. Миссия, рассчитанная всего на несколько лет, продолжает работать и регулярно присылает новые научные данные и фотографии. Следующий близкий пролёт состоится уже в августе.
💡 Иногда, чтобы увидеть красоту достаточно посмотреть в небо 🙂 Смешно, но настоящая планета выглядит настолько невероятно, что её фотографии регулярно принимают за изображения, созданные нейросетью.
🪐 NASA показала новые снимки Юпитера и это красиво 🙂
NASA опубликовала новую серию изображений Юпитера, полученных аппаратом Juno, который изучает газовый гигант уже почти 10 лет. На снимках — гигантские штормы, турбулентные облака и знаменитые цветные полосы планеты. Некоторые кадры больше напоминают абстрактную живопись, чем фотографии космоса.
Интересно, что большинство изображений Juno проходят дополнительную обработку. И этим занимаются не только специалисты NASA, но и энтузиасты по всему миру. Исходные данные аппарата публикуются открыто, а лучшие версии изображений становятся официальными иллюстрациями миссии.
Но красивые картинки — это лишь побочный эффект.
За время работы Juno учёные выяснили, что:
• Большое Красное Пятно уходит вглубь атмосферы примерно на 500 км.
• Полюса Юпитера покрыты гигантскими циклонами, образующими устойчивые геометрические структуры.
• В атмосфере обнаружены мощные грозы и «мелкие» облака из аммиачного льда, которые выглядят как разбросанные по поверхности острова.
Самое любопытное — Juno давно превысил первоначальный срок службы. Миссия, рассчитанная всего на несколько лет, продолжает работать и регулярно присылает новые научные данные и фотографии. Следующий близкий пролёт состоится уже в августе.
💡 Иногда, чтобы увидеть красоту достаточно посмотреть в небо 🙂 Смешно, но настоящая планета выглядит настолько невероятно, что её фотографии регулярно принимают за изображения, созданные нейросетью.
❤2😍1
🤖 Кажется, гонка за «самый умный ИИ» закончилась. Началась гонка за «самый дешёвый токен».
Эта неделя оказалась показательной. Практически все крупные игроки выпустили новые модели, но самое интересное — они перестали соревноваться только в интеллекте. Теперь главный KPI — стоимость вычислений.
👉 OpenAI представила семейство GPT-5.6 вместо одной универсальной модели:
• Sol — флагман для сложных задач и агентного программирования.
• Terra — баланс между качеством и стоимостью.
• Luna — самая дешёвая и быстрая модель для массовых сценариев.
И буквально через несколько дней OpenAI ещё сильнее снизила цены: Luna подешевела на 80%, Terra — на 20%.
📄 https://openai.com
👉 Moonshot AI представила Kimi K3
Китайцы продолжают играть по-крупному. Новая модель содержит 2,8 трлн параметров, что выводит её в одну лигу с лучшими моделями OpenAI и Anthropic. Для сравнения, индустрия оценивает Claude Opus примерно в 1,5–2 трлн параметров.
Похоже, Китай окончательно отказался от роли догоняющего.
📄 https://moonshot.ai
👉 Google обновила линейку Gemini
Сразу три модели:
• Gemini 3.6 Flash — быстрее, дешевле и потребляет на 17% меньше токенов.
• Gemini 3.5 Flash-Lite — версия для дешёвого массового inference.
• Gemini 3.5 Flash Cyber — специализированная модель для поиска уязвимостей, доступная только государственным структурам и доверенным партнёрам.
Даже Google уже продаёт не «ИИ вообще», а модели под конкретную экономику задач.
📄https://deepmind.google
👉 Anthropic представила Claude Opus 5
Новая модель более чем в два раза превосходит Opus 4.8 на FrontierBench, при этом компания сохранила прежний уровень цен.
Кроме того, появилась возможность выбирать режим работы:
— максимальное качество;
— или более дешёвый и быстрый режим.
То есть даже Anthropic теперь ориентируется не только о качество модели, но и на стоимости её использования.
📄 https://www.anthropic.com
🧠 Ещё год назад компании боролись за то, у кого модель умнее. А сегодня - у кого дешевле inference.
На самом деле, идет нормальная эволюция рынка.
Я уже писал про заявление NVIDIA, где признали, что стоимость вычислений начинает превышать стоимость сотрудников. Теперь это видно и по действиям разработчиков моделей.
Все одновременно:
— снижают цены;
— выпускают дешёвые версии;
— оптимизируют потребление токенов;
— делают специализированные модели вместо универсальных.
Похоже, этап бесконечного масштабирования заканчивается и начинается новый этап экономики ИИ.
Эта неделя оказалась показательной. Практически все крупные игроки выпустили новые модели, но самое интересное — они перестали соревноваться только в интеллекте. Теперь главный KPI — стоимость вычислений.
👉 OpenAI представила семейство GPT-5.6 вместо одной универсальной модели:
• Sol — флагман для сложных задач и агентного программирования.
• Terra — баланс между качеством и стоимостью.
• Luna — самая дешёвая и быстрая модель для массовых сценариев.
И буквально через несколько дней OpenAI ещё сильнее снизила цены: Luna подешевела на 80%, Terra — на 20%.
📄 https://openai.com
👉 Moonshot AI представила Kimi K3
Китайцы продолжают играть по-крупному. Новая модель содержит 2,8 трлн параметров, что выводит её в одну лигу с лучшими моделями OpenAI и Anthropic. Для сравнения, индустрия оценивает Claude Opus примерно в 1,5–2 трлн параметров.
Похоже, Китай окончательно отказался от роли догоняющего.
📄 https://moonshot.ai
👉 Google обновила линейку Gemini
Сразу три модели:
• Gemini 3.6 Flash — быстрее, дешевле и потребляет на 17% меньше токенов.
• Gemini 3.5 Flash-Lite — версия для дешёвого массового inference.
• Gemini 3.5 Flash Cyber — специализированная модель для поиска уязвимостей, доступная только государственным структурам и доверенным партнёрам.
Даже Google уже продаёт не «ИИ вообще», а модели под конкретную экономику задач.
📄https://deepmind.google
👉 Anthropic представила Claude Opus 5
Новая модель более чем в два раза превосходит Opus 4.8 на FrontierBench, при этом компания сохранила прежний уровень цен.
Кроме того, появилась возможность выбирать режим работы:
— максимальное качество;
— или более дешёвый и быстрый режим.
То есть даже Anthropic теперь ориентируется не только о качество модели, но и на стоимости её использования.
📄 https://www.anthropic.com
🧠 Ещё год назад компании боролись за то, у кого модель умнее. А сегодня - у кого дешевле inference.
На самом деле, идет нормальная эволюция рынка.
Я уже писал про заявление NVIDIA, где признали, что стоимость вычислений начинает превышать стоимость сотрудников. Теперь это видно и по действиям разработчиков моделей.
Все одновременно:
— снижают цены;
— выпускают дешёвые версии;
— оптимизируют потребление токенов;
— делают специализированные модели вместо универсальных.
Похоже, этап бесконечного масштабирования заканчивается и начинается новый этап экономики ИИ.
❤1👌1🏆1🤝1
🔎 Google тестирует страницу… без кнопки «Поиск»
Это примерно как выпустить телефон без кнопки «Позвонить» 🙂
Google начала тестировать новую главную страницу, на которой привычную кнопку Google Search заменили сразу три AI-функции:
👉 Create images — создать изображение
👉 Ask about files — загрузить файл и задать вопросы
👉 Brainstorm — устроить мозговой штурм с ИИ
При этом само поле поиска осталось — запрос по-прежнему можно набрать и отправить Enter. И, что особенно прекрасно, кнопка «Мне повезёт» пережила даже революцию искусственного интеллекта.
Как посмотреть новую страницу?
Эксперимент пока доступен только части пользователей:
1. Откройте Google на компьютере.
2. Выйдите из своего Google-аккаунта.
3. Обновите главную страницу.
4. Если вы попали в тестовую группу, вместо Google Search увидите Create images, Ask about files и Brainstorm.
Да. Важное уточнение: попасть на эту страницу гарантированно нельзя — Google подтвердил, что это небольшой A/B-тест на десктопе.
Тест замечали в Chrome, Edge и Comet. Но включить его вручную пока нельзя — Google показывает новый интерфейс только небольшой группе пользователей.
Google официально подтвердил, что это «небольшой тест», который должен показать пользователям новые возможности поиска. На работу самого поискового поля эксперимент не влияет.
Но интересна здесь не отсутствие кнопки, а то что Google тестирует новую модель взаимодействия с интернетом.
Раньше: запрос → ссылки → сайты → ищешь ответ.
Теперь: задача → ИИ ищет → анализирует → выдаёт готовый результат.
Исследование поведения пользователей Google показало, что при появлении AI Overview переход по источникам, указанным непосредственно в AI-ответе, происходит примерно в 1% посещений таких страниц. В целом пользователи с AI Overview заметно реже переходят на внешние сайты.
Получается довольно занятная конструкция.
С одной стороны, интернет всё активнее посещают ИИ-боты и агенты. С другой — людей ИИ всё реже отправляет на сами сайты.
Поэтому к классическому SEO постепенно добавляется новая задача: сделать так, чтобы ваш контент не просто занимал первое место в выдаче, а был выбран ИИ для формирования ответа.
Потому что скоро можно будет быть №1 в Google — и обнаружить, что пользователь до результатов поиска вообще не дошёл 🙂 Короче, если это внедрят, то плакала ваша конверсия 😅
Подробнее об эксперименте
Это примерно как выпустить телефон без кнопки «Позвонить» 🙂
Google начала тестировать новую главную страницу, на которой привычную кнопку Google Search заменили сразу три AI-функции:
👉 Create images — создать изображение
👉 Ask about files — загрузить файл и задать вопросы
👉 Brainstorm — устроить мозговой штурм с ИИ
При этом само поле поиска осталось — запрос по-прежнему можно набрать и отправить Enter. И, что особенно прекрасно, кнопка «Мне повезёт» пережила даже революцию искусственного интеллекта.
Как посмотреть новую страницу?
Эксперимент пока доступен только части пользователей:
1. Откройте Google на компьютере.
2. Выйдите из своего Google-аккаунта.
3. Обновите главную страницу.
4. Если вы попали в тестовую группу, вместо Google Search увидите Create images, Ask about files и Brainstorm.
Да. Важное уточнение: попасть на эту страницу гарантированно нельзя — Google подтвердил, что это небольшой A/B-тест на десктопе.
Тест замечали в Chrome, Edge и Comet. Но включить его вручную пока нельзя — Google показывает новый интерфейс только небольшой группе пользователей.
Google официально подтвердил, что это «небольшой тест», который должен показать пользователям новые возможности поиска. На работу самого поискового поля эксперимент не влияет.
Но интересна здесь не отсутствие кнопки, а то что Google тестирует новую модель взаимодействия с интернетом.
Раньше: запрос → ссылки → сайты → ищешь ответ.
Теперь: задача → ИИ ищет → анализирует → выдаёт готовый результат.
Исследование поведения пользователей Google показало, что при появлении AI Overview переход по источникам, указанным непосредственно в AI-ответе, происходит примерно в 1% посещений таких страниц. В целом пользователи с AI Overview заметно реже переходят на внешние сайты.
Получается довольно занятная конструкция.
С одной стороны, интернет всё активнее посещают ИИ-боты и агенты. С другой — людей ИИ всё реже отправляет на сами сайты.
Поэтому к классическому SEO постепенно добавляется новая задача: сделать так, чтобы ваш контент не просто занимал первое место в выдаче, а был выбран ИИ для формирования ответа.
Потому что скоро можно будет быть №1 в Google — и обнаружить, что пользователь до результатов поиска вообще не дошёл 🙂 Короче, если это внедрят, то плакала ваша конверсия 😅
Подробнее об эксперименте
❤1
Компания OpenAI снизила цены на ИИ-модели GPT-5.6. Цены снизят и на API OpenAI для встраивания ИИ-функций в свои приложения. Anthropic тоже не отстает и продляет 50%-ное увеличение лимитов на Claude Code до 31 августа 2026 и может и дальше.
Конкуренция - великое дело :)
Конкуренция - великое дело :)
🤖 Чатботы помогут вам развить психическое расстройство ))
Начнем неделю с "позитива" 👨⚕️
ИИ может использует поддерживающее поведение. И именно поэтому иногда становится опасным.
В Nature Medicine вышло исследование, в котором учёные проверили, как популярные ИИ-чатботы ведут себя в разговорах с пользователями с разными психологическими уязвимостями.
Исследователи создали систему SIM-VAIL — автоматизированный red teaming для проверки психологической безопасности ИИ.
В эксперименте:
👉 9 популярных моделей
👉 30 типов виртуальных пользователей
👉 810 многоходовых диалогов
👉 6 329 сообщений
👉 более 90 000 оценок отдельных реплик
Проверяли ChatGPT, Claude, Gemini, Grok и Llama. В качестве «пользователей» выступали другие LLM, которым задавали определённые психологические уязвимости и цели разговора.
Исследователи обнаружили так называемые VAIL — vulnerability-amplifying interaction loops.
Проще говоря: чатбот может несколько раз подряд отвечать вполне нормально, но его поддерживающие ответы постепенно начинают усиливать проблемный паттерн пользователя.
Например:
человек ищет подтверждение своей идеи →
ИИ подтверждает →
человек возвращается с новой формулировкой →
ИИ снова поддерживает →
и через несколько сообщений разговор уже движется совсем не туда, куда должен.
Причём речь не обязательно идёт о прямом совете сделать что-то опасное. Иногда проблема начинается именно с того, что ИИ слишком хорошо старается быть поддерживающим, понимающим и согласным.
Авторы отдельно отмечают риски, связанные с подтверждением дезадаптивных убеждений, эмоциональной зависимостью от чатбота, чрезмерным успокоением, содействием рискованным действиям и неправильной реакцией на самоповреждение.
📈 И ещё одна важная деталь.
Риск увеличивался по мере продолжения разговора.
То есть обычный тест:
«Вот один вопрос → вот один ответ → безопасно/небезопасно»
может просто не увидеть проблему.
Некоторые опасные сценарии проявлялись только после нескольких ходов диалога.
При этом модели заметно различались.
В этом исследовании самый низкий средний уровень проблемного поведения показал Claude Sonnet 4.5, а самый высокий — Grok 4. Более новые версии некоторых семейств в целом показывали меньше проблемного поведения, хотя эффект зависел от конкретной модели и сценария.
Авторы сами предупреждают: исследование проводилось через API, а не через конечные пользовательские продукты. Поэтому результаты относятся прежде всего к поведению моделей в контролируемом эксперименте, а не напрямую к тому, что конкретный пользователь обязательно увидит в ChatGPT, Claude или Gemini.
🧠 Главный вывод исследования:
Безопасность ИИ нельзя проверять только по отдельным ответам.
Нужно смотреть на траекторию разговора.
ИИ может дать десять вполне нормальных ответов, а проблема появится на одиннадцатом — потому что первые десять постепенно сформировали контекст.
Получается "парадокс":
чем лучше ИИ умеет поддерживать длинный разговор и подстраиваться под человека, тем важнее понимать, куда именно этот разговор движется.
Главный вывод для меня: надо "включать" голову, читай, развивать критическое мышление. Чего вам всем и желаю 🙂
📄 Исследование в Nature Medicine
Начнем неделю с "позитива" 👨⚕️
ИИ может использует поддерживающее поведение. И именно поэтому иногда становится опасным.
В Nature Medicine вышло исследование, в котором учёные проверили, как популярные ИИ-чатботы ведут себя в разговорах с пользователями с разными психологическими уязвимостями.
Исследователи создали систему SIM-VAIL — автоматизированный red teaming для проверки психологической безопасности ИИ.
В эксперименте:
👉 9 популярных моделей
👉 30 типов виртуальных пользователей
👉 810 многоходовых диалогов
👉 6 329 сообщений
👉 более 90 000 оценок отдельных реплик
Проверяли ChatGPT, Claude, Gemini, Grok и Llama. В качестве «пользователей» выступали другие LLM, которым задавали определённые психологические уязвимости и цели разговора.
Исследователи обнаружили так называемые VAIL — vulnerability-amplifying interaction loops.
Проще говоря: чатбот может несколько раз подряд отвечать вполне нормально, но его поддерживающие ответы постепенно начинают усиливать проблемный паттерн пользователя.
Например:
человек ищет подтверждение своей идеи →
ИИ подтверждает →
человек возвращается с новой формулировкой →
ИИ снова поддерживает →
и через несколько сообщений разговор уже движется совсем не туда, куда должен.
Причём речь не обязательно идёт о прямом совете сделать что-то опасное. Иногда проблема начинается именно с того, что ИИ слишком хорошо старается быть поддерживающим, понимающим и согласным.
Авторы отдельно отмечают риски, связанные с подтверждением дезадаптивных убеждений, эмоциональной зависимостью от чатбота, чрезмерным успокоением, содействием рискованным действиям и неправильной реакцией на самоповреждение.
📈 И ещё одна важная деталь.
Риск увеличивался по мере продолжения разговора.
То есть обычный тест:
«Вот один вопрос → вот один ответ → безопасно/небезопасно»
может просто не увидеть проблему.
Некоторые опасные сценарии проявлялись только после нескольких ходов диалога.
При этом модели заметно различались.
В этом исследовании самый низкий средний уровень проблемного поведения показал Claude Sonnet 4.5, а самый высокий — Grok 4. Более новые версии некоторых семейств в целом показывали меньше проблемного поведения, хотя эффект зависел от конкретной модели и сценария.
Авторы сами предупреждают: исследование проводилось через API, а не через конечные пользовательские продукты. Поэтому результаты относятся прежде всего к поведению моделей в контролируемом эксперименте, а не напрямую к тому, что конкретный пользователь обязательно увидит в ChatGPT, Claude или Gemini.
🧠 Главный вывод исследования:
Безопасность ИИ нельзя проверять только по отдельным ответам.
Нужно смотреть на траекторию разговора.
ИИ может дать десять вполне нормальных ответов, а проблема появится на одиннадцатом — потому что первые десять постепенно сформировали контекст.
Получается "парадокс":
чем лучше ИИ умеет поддерживать длинный разговор и подстраиваться под человека, тем важнее понимать, куда именно этот разговор движется.
Главный вывод для меня: надо "включать" голову, читай, развивать критическое мышление. Чего вам всем и желаю 🙂
📄 Исследование в Nature Medicine
😁1💯1
🤖 OpenAI начнёт маркировать тексты ChatGPT в ЕС
✍️ OpenAI запускает невидимый водяной знак в текстах ChatGPT и Codex для пользователей в Европейском союзе, чтобы соответствовать требованиям нового закона ЕС об ИИ.
А всё потому что со 2 августа в ЕС действует AI Act, требующий маркировать AI-сгенерированный контент так, чтобы другие системы могли его распознать. Водяной знак появится в ближайшие недели для всех планов ChatGPT и Codex в ЕС; остальные пользователи смогут включать его вручную через API.
OpenAI предусмотрительно предупреждает, что отсутствие водяного знака не гарантирует, что текст написан человеком — он может быть от другого ИИ или сильно отредактирован.
Водяной знак это продолжение маркировки AI-контента. Но главное, чтобы люди читали и лайкали, так ведь :)
✍️ OpenAI запускает невидимый водяной знак в текстах ChatGPT и Codex для пользователей в Европейском союзе, чтобы соответствовать требованиям нового закона ЕС об ИИ.
А всё потому что со 2 августа в ЕС действует AI Act, требующий маркировать AI-сгенерированный контент так, чтобы другие системы могли его распознать. Водяной знак появится в ближайшие недели для всех планов ChatGPT и Codex в ЕС; остальные пользователи смогут включать его вручную через API.
OpenAI предусмотрительно предупреждает, что отсутствие водяного знака не гарантирует, что текст написан человеком — он может быть от другого ИИ или сильно отредактирован.
Водяной знак это продолжение маркировки AI-контента. Но главное, чтобы люди читали и лайкали, так ведь :)
AI-интервьюер HackerRank: как будут проходить собеседования будущего
HackerRank запустил Chakra — ИИ-агента, который не просто проверяет ответы, а оценивает процесс мышления кандидата во время интервью. После полугода бета-тестирования и более 500 000 проведённых интервью система доступна клиентам.
Chakra даёт кандидатам задачи с реальным кодом и помогает работать с помощью встроенного ИИ-ассистента. Интервьюер задаёт уточняющие вопросы о выборе решений и адаптации к новым ограничениям. Это объединяет традиционные этапы отбора в один: скрининг, домашнее задание и интервью с инженером.
Примечательно, что доступ к ИИ во время интервью снизил число подозрительных действий на 70–80%, ведь кандидаты меньше пытаются списывать, получая помощь легально и прозрачно. При этом решение о найме остаётся за людьми — ИИ лишь даёт объективную оценку по единому критерию.
Почему это важно? С появлением генеративного ИИ проверять только конечный результат — как оценивать студента, который списал с Интернета. Важно понимать, как кандидат думает и взаимодействует с ИИ, ведь в реальности инженерам всё чаще приходится работать с такими инструментами.
Технические интервью трансформируются в комплексный процесс оценки навыков работы с ИИ и критического мышления. Автоматизация рутинных этапов позволит HR и инженерам сосредоточиться на человеческом факторе и культурном соответствии. Но не стоит забывать о рисках предвзятости ИИ и необходимости соблюдения регуляторных требований.
Вывод: если ваша компания нанимает разработчиков, пора пересмотреть подход к интервью, учитывая не только что кандидат умеет, но и как он решает задачи в эру ИИ.
HackerRank запустил Chakra — ИИ-агента, который не просто проверяет ответы, а оценивает процесс мышления кандидата во время интервью. После полугода бета-тестирования и более 500 000 проведённых интервью система доступна клиентам.
Chakra даёт кандидатам задачи с реальным кодом и помогает работать с помощью встроенного ИИ-ассистента. Интервьюер задаёт уточняющие вопросы о выборе решений и адаптации к новым ограничениям. Это объединяет традиционные этапы отбора в один: скрининг, домашнее задание и интервью с инженером.
Примечательно, что доступ к ИИ во время интервью снизил число подозрительных действий на 70–80%, ведь кандидаты меньше пытаются списывать, получая помощь легально и прозрачно. При этом решение о найме остаётся за людьми — ИИ лишь даёт объективную оценку по единому критерию.
Почему это важно? С появлением генеративного ИИ проверять только конечный результат — как оценивать студента, который списал с Интернета. Важно понимать, как кандидат думает и взаимодействует с ИИ, ведь в реальности инженерам всё чаще приходится работать с такими инструментами.
Технические интервью трансформируются в комплексный процесс оценки навыков работы с ИИ и критического мышления. Автоматизация рутинных этапов позволит HR и инженерам сосредоточиться на человеческом факторе и культурном соответствии. Но не стоит забывать о рисках предвзятости ИИ и необходимости соблюдения регуляторных требований.
Вывод: если ваша компания нанимает разработчиков, пора пересмотреть подход к интервью, учитывая не только что кандидат умеет, но и как он решает задачи в эру ИИ.
👍1
🤖 Еженедельные активные пользователи агентных инструментов в МСП ЕС выросли в 8,1 раза с мая
По ЕС компании масштабируют ИИ через агентные инструменты: пользователи уже не просто задают вопросы, а поручают агентам задачи — от планирования до завершения. В новом отчёте экономической команды OpenAI разбираются рост использования в крупных и малых компаниях, различия в интенсивности и типы задач, решаемых в ChatGPT.
Главные цифры (сентябрь):
— компании‑лидеры ЕС генерировали более чем в 4 раза больше выходных токенов на активного пользователя, чем типичные компании ЕС;
— лидеры за пределами ЕС генерировали более чем в 2 раза больше выходных токенов на активного пользователя, чем лидеры ЕС;
— компании из ЕС составили лишь 10% мировых лидеров, хотя доля ЕС в общем числе зарегистрированных компаний в мире выше.
Разрыв — в интенсивности, а не только в охвате. По мере развития агентных возможностей у ЕС есть шанс превратить широкое внедрение ИИ в более глубокое использование: укрепление бизнеса, рост производительности и ощутимую пользу для сотрудников.
🎯 Что нужно, чтобы сокращать разрыв:
выходить за рамки экспериментов, давать сотрудникам навыки и уверенность работать с ИИ, а также делать передовые возможности доступнее, в том числе по цене.
🧠 Чтобы стать лидером, нужно использовать агентный подход.
Источник
По ЕС компании масштабируют ИИ через агентные инструменты: пользователи уже не просто задают вопросы, а поручают агентам задачи — от планирования до завершения. В новом отчёте экономической команды OpenAI разбираются рост использования в крупных и малых компаниях, различия в интенсивности и типы задач, решаемых в ChatGPT.
Главные цифры (сентябрь):
— компании‑лидеры ЕС генерировали более чем в 4 раза больше выходных токенов на активного пользователя, чем типичные компании ЕС;
— лидеры за пределами ЕС генерировали более чем в 2 раза больше выходных токенов на активного пользователя, чем лидеры ЕС;
— компании из ЕС составили лишь 10% мировых лидеров, хотя доля ЕС в общем числе зарегистрированных компаний в мире выше.
Разрыв — в интенсивности, а не только в охвате. По мере развития агентных возможностей у ЕС есть шанс превратить широкое внедрение ИИ в более глубокое использование: укрепление бизнеса, рост производительности и ощутимую пользу для сотрудников.
🎯 Что нужно, чтобы сокращать разрыв:
выходить за рамки экспериментов, давать сотрудникам навыки и уверенность работать с ИИ, а также делать передовые возможности доступнее, в том числе по цене.
🧠 Чтобы стать лидером, нужно использовать агентный подход.
Источник
❤1
Disney договорилась нанять большинство сотрудников Character.AI.
На этой неделе стартап Character.AI подал заявление о банкротстве, и многим его сотрудникам предложат перейти в Disney.
Согласно судебному документу, на который ссылается Bloomberg, Disney сделает офферы как минимум 60 сотрудникам — это большинство штата — с ориентировочной совокупной компенсацией около $60 млн в год. «Подавляющее большинство» офферов принято.
Контекст: бывший CEO Character.AI Карандип Ананд недавно стал первым CTO Disney, а стартап ранее сообщал о договоренности с Disney на покупку части активов за $20 млн.
Вывод для бизнеса и ИТ: найм команды через банкротство — быстрый способ усилить компетенции. Но без экономики и комплаенса ИИ‑продукты долго не живут. Закладывайте расходы на безопасность и правовые риски заранее и следите за аукционом — условия еще могут измениться.
Источник
На этой неделе стартап Character.AI подал заявление о банкротстве, и многим его сотрудникам предложат перейти в Disney.
Согласно судебному документу, на который ссылается Bloomberg, Disney сделает офферы как минимум 60 сотрудникам — это большинство штата — с ориентировочной совокупной компенсацией около $60 млн в год. «Подавляющее большинство» офферов принято.
Контекст: бывший CEO Character.AI Карандип Ананд недавно стал первым CTO Disney, а стартап ранее сообщал о договоренности с Disney на покупку части активов за $20 млн.
Вывод для бизнеса и ИТ: найм команды через банкротство — быстрый способ усилить компетенции. Но без экономики и комплаенса ИИ‑продукты долго не живут. Закладывайте расходы на безопасность и правовые риски заранее и следите за аукционом — условия еще могут измениться.
Источник
🤔 Что делать 13 ИИ‑агентам на «необитаемом» острове
🧮 Вот что бывает, когда ученые смотрят шоу про выживание на острове и популярные сериалы типа Lost.
Исследователи MIT оставили 🤖 13 агентов Eko (каждый на Claude Opus 4.7) на 30 часов в симулированной «необитаемой» среде без задач. Агенты быстро начали придумывать себе челленджи.
После «свободной игры» им выдали конкретные задания — например, перетащить как можно больше объектов на вершину самой высокой скалы. Те Eko, что провели 30 часов в песочнице, в целом обошли идентичных агентов без такого опыта. Задания — прямо из реалити про выживание.
Обычно разработчики заранее задают, чему учиться и как мерить прогресс. Команда предлагает альтернативу: целенаправленное «бесцельное» исследование как способ наработки навыков, потенциально полезных и для управления роботами. В ходе тестов агенты изучили физику мира и местами разобрались в ней лучше, чем создатели эксперимента (они же авторы статьи).
Вывод звучит чуть наивно, но по сути: «Некоторые способности лучше учить задачами. Другим может понадобиться нечто ближе к детству».
По факту — ещё один способ обучения без учителя. Такие эксперименты помогают строить исследовательские системы, в том числе для изучения космоса и планет.
✍️ Для бизнеса и ИТ — прагматика:
- Песочницы без жёстких целей помогают искать более эффективные модели.
- Безопасность: при заданных метриках и контроле агенты находят нестандартные обходы и «эксплойты» среды.
- Изучение процессов по типу process mining: извлекайте инсайты из поведения агентов; применимо к UX и бизнес‑процессам.
😎 Но вряд ли такой подход скоро найдет применение в бизнесе: немногие готовы финансировать эксперименты, всем подавай измеримые и достижимые экономические эффекты :)
🧮 Вот что бывает, когда ученые смотрят шоу про выживание на острове и популярные сериалы типа Lost.
Исследователи MIT оставили 🤖 13 агентов Eko (каждый на Claude Opus 4.7) на 30 часов в симулированной «необитаемой» среде без задач. Агенты быстро начали придумывать себе челленджи.
После «свободной игры» им выдали конкретные задания — например, перетащить как можно больше объектов на вершину самой высокой скалы. Те Eko, что провели 30 часов в песочнице, в целом обошли идентичных агентов без такого опыта. Задания — прямо из реалити про выживание.
Обычно разработчики заранее задают, чему учиться и как мерить прогресс. Команда предлагает альтернативу: целенаправленное «бесцельное» исследование как способ наработки навыков, потенциально полезных и для управления роботами. В ходе тестов агенты изучили физику мира и местами разобрались в ней лучше, чем создатели эксперимента (они же авторы статьи).
Вывод звучит чуть наивно, но по сути: «Некоторые способности лучше учить задачами. Другим может понадобиться нечто ближе к детству».
По факту — ещё один способ обучения без учителя. Такие эксперименты помогают строить исследовательские системы, в том числе для изучения космоса и планет.
✍️ Для бизнеса и ИТ — прагматика:
- Песочницы без жёстких целей помогают искать более эффективные модели.
- Безопасность: при заданных метриках и контроле агенты находят нестандартные обходы и «эксплойты» среды.
- Изучение процессов по типу process mining: извлекайте инсайты из поведения агентов; применимо к UX и бизнес‑процессам.
😎 Но вряд ли такой подход скоро найдет применение в бизнесе: немногие готовы финансировать эксперименты, всем подавай измеримые и достижимые экономические эффекты :)
👍1