В январе энтузиаст, использующий OpenClaw, запустил Moltbook. Это соцсетка, где ИИ агенты общаются друг с другом.

Сейчас начало марта и Meta на днях купила Moltbook. За сколько - не сообщается.

Сперва OpenAI заполучила создателя OpenClaw, теперь Meta - чувака, который придумал к нему агентик соцсетку.

По-моему, эра стартапов одного человека наступила и максимально меняет то, как делаются продукты.

Вы что думаете?

@ppprompt

Claude теперь может напрямую в чате создавать интерактивные графики и диаграммы, которые меняются по мере ваших уточнений.

Фича уже доступна в бета-версии на всех тарифах, включая бесплатный.

https://claude.com/blog/claude-builds-visuals

@ppprompt

Андрей Карпатый опубликовал карту AI-рисков для профессий в США

Он взял 342 профессии из данных Бюро статистики труда США и оценил каждую по шкале от 0 до 10, в зависимости от того, какую часть задач в этой работе теоретически могут выполнять языковые модели.

Сильнее всего под ударом оказались разработчики, аналитики, финансисты, юристы, писатели и дизайнеры - многие из этих профессий получили около 9 из 10. Меньше всего AI затрагивает роли, связанные с физическим трудом и уходом за людьми: строительство, уборку, сельское хозяйство.

Средний уровень риска по рынку - 4,9, а у профессий с доходом выше $100 тыс. в год уже 6,7.

Карта тут: https://web.archive.org/web/20260315050821/https://karpathy.ai/jobs/

@ppprompt

Поке-поке 👇

В 2016 году полмиллиарда человек ходили по улицам городов мира и ловили покемонов. И вот, десять лет спустя, оказалось, что всё было не зря.

Niantic всё это время собирала кучу данных — фото зданий, улиц, парков — с точными координатами, ориентацией камеры, скоростью движения. Через внутриигровые задания игроков отправляли сканировать конкретные локации с разных ракурсов. Бесплатный краудсорсинг в обмен на виртуальные награды. В итоге набрали датасет в 30 миллиардов изображений и миллионы точек с сантиметровой точностью позиционирования.

В 2025-м Niantic продала Pokémon Go саудовской Scopely, а data-подразделение выделила в отдельную компанию Niantic Spatial, которая стала поставщиком данных для Coco Robotics. У Coco Robotics — тысячи роботов-курьеров в городах США и Европы. GPS в плотной застройке врёт на десятки метров, а визуальная система Niantic Spatial по камере определяет положение с точностью до сантиметров. Робот подъезжает не примерно к подъезду, а ровно к двери.

И вроде бы напрашивается апокалиптичный вывод про сбор данных бедных пользователей в целях наживы, но ведь получилось-то в итоге неплохо. Игроки кайфанули, роботы стали умнее. Ну, разве что блогер Соколовский получил свой срок совсем не во имя прогресса.

—
Пономарь

У Manus вышло десктопное приложение My Computer

Теперь AI-агент может читать и менять файлы, запускать команды и автоматизировать рутинные задачи напрямую в компьютере. Доступ к каждой нужной папке выдаётся вручную.

Поддерживается на macOS и Windows.

https://manus.im/blog/manus-my-computer-desktop

@ppprompt

OpenAI выпустила GPT-5.4 mini и nano

Это упрощённые версии GPT-5.4: быстрее, дешевле и лучше подходят для задач с большим объёмом запросов. GPT‑5.4 mini значительно превосходит GPT‑5 mini в написании кода, логических рассуждениях, мультимодальном анализе и работе с инструментами, работая при этом более чем в 2 раза быстрее. GPT‑5.4 nano — самая бюджетная и быстрая версия.

https://openai.com/ru-RU/index/introducing-gpt-5-4-mini-and-nano/

@ppprompt

Real-time генерация видео от Runway

Новая модель генерирует HD-видео почти мгновенно - первый кадр появляется менее чем за 100 мс. Работает на NVIDIA Vera Rubin, пока что находится в статусе research preview.

https://x.com/runwayml/status/2034284298769985914?s=20

@ppprompt

Anthropic выпустили Claude Code Channels

Теперь сессию Claude Code можно контролировать напрямую с телефона через Telegram или Discord. Функция работает на базе MCP-интеграций.

Инструкция тут: https://code.claude.com/docs/en/channels

@ppprompt

Смотрите: вот тут можно оценить, насколько ваш компьютер тянет современные локальные нейронки.

Оказывается, что многое современное-молодежное можно потянуть у себя на машине.

Пересмотрел, что я могу запустить у себя и не париться с запросами в облако.

@ppprompt

Будем честны, ну да, и такое тоже бывает

@ppprompt

Cursor Composer 2 - несколько дней назад появился, во всю тестирую и играюсь.

Мой стандартный промпт:

Сделай пиздато

А вы пользуетесь IDE какой нибудь?

OpenAI выпустила гайд по UI/UX-промптингу для GPT-5.4

В нём объясняют, как использовать модель для создания сайтов и приложений - и почему без чётких инструкций модель делает generic-дизайн. Внутри гайда есть готовый пример промпта и советы: как задать стиль, дать референсы и продумать структуру страницы.

https://developers.openai.com/blog/designing-delightful-frontends-with-gpt-5-4

@ppprompt

Представьте, что вы наняли консультанта. Умного, быстрого, хорошо говорящего. Вы спрашиваете его: «Нам стоит снижать цены или делать премиальный продукт?» Он уверенно отвечает: «Конечно, премиальный — фокусируйтесь на уникальной ценности». Вы спрашиваете про другую компанию, другую отрасль — он снова говорит то же самое. Потому что он не умеет советовать иначе.

Трендослоп — так одним словом можно описать выводы нового исследования того, как работают LLM в стратегических вопросах, о котором пишет HBR.

Исследователи протестировали ChatGPT, Claude, Gemini, Grok и других на классических бизнес-дилеммах. Дифференциация или снижение издержек? Автоматизация или помощь людям? Конкуренция или партнёрство? Результат: модели почти всегда выбирают одно и то же независимо от контекста.

Почему? Да всё потому же — LLM обучены на текстах из интернета, а интернет полон вдохновляющих историй про Apple, Tesla и уникальное позиционирование. А вот историй про то, как Walmart или Fix Price построили империи на банальном снижении издержек — в разы меньше, они же не так хорошо читаются, и пишут про них мало. Это отражение того, какие слова в бизнес-дискурсе звучат хорошо, а какие — нет. «Долгосрочное мышление» — звучит как у Безоса. «Снижение издержек» — звучит как у скучного финдиректора. Модель выбирает первое не потому что это правильно для вас, а потому что это статистически средний результат из статей в интернете.

Единственная дилемма, где модели разошлись — «исследовать новое или развивать существующее». Здесь, в частности, ChatGPT стабильно тянется к «исследовать» — это же звучит как инновации, а не как занудная оптимизация того, что уже работает.

Вот авторы и вводят термин «трендослоп» — ИИ выдаёт трендовые ответы вместо подходящих под ваш контекст. Что важно — ни детальный промпт, ни богатый контекст о вашей компании это не исправляют. Модель всё равно тихо сползает к своим предпочтениям.

Это не значит, что LLM бесполезны для стратегии. Они отлично генерируют варианты, находят слепые зоны, формулируют аргументы. Но решение — по-прежнему за человеком. Главное, помнить об этой особенности.

—
Пономарь

Дизайнеры напряглись пару дней назад. Дело в том, что в паблик попала новая версия Google Stitch - "убийца" Figma и заодно профессии UX/UI дизайнера.

По крайней мере так заявлено Google. Я начал играться вчера, и это похоже действительно что-то ценное для тех, кто строит продукты.

🎨 stitch.withgoogle.com

Что думаете?


@ppprompt