Прокатилась очередная волна банов от Антропиков, и в пику этой движухе китайцы выкатили свою гипотезу, почему сносят аккаунты Claude. Они предполагают, что работает система баллов, где за «хорошие» действия вам накидывают очков, а за «плохие» снимают. Я даже видео про это создал, спасибо Клоду. И немного советов:

Регистрация
— Важнее всего чистый IP, домашний не обязателен.
— Gmail не лучший вариант, у некоторых почтовых сервисов вес выше.
— Если KYC просят сразу при регистрации, аккаунт можно выбрасывать.
— Регистрация через мобильное приложение в плюс.

Оплата
— Подписка сразу после регистрации в минус, сразу Max в сильный минус. Лучше подождать пару дней и начать с Pro.
— KYC при оплате значит проверку, а не обязательно бан.
— Зарубежная физическая карта и Google Play в плюс, виртуальная карта в минус.

Использование
— Лимит до конца не выбирать, лучше чередовать два аккаунта.
— Десктоп и мобильное приложение дают небольшой плюс, веб лучше реже.
— Включенная память в плюс. Чем больше файлов памяти, тем выше счет.
— Активное использование Fable в минус.

IP и устройства
— Один стабильный IP, без прыжков.
— Прокси в глобальном режиме с TUN.
— Один компьютер и один клиент. Вход с нескольких устройств сильно в минус.
— Частая смена IP, частые входы и много параллельных запросов сильно в минус.
— IP при регистрации, регион карты и IP при входе должны долго совпадать. Согласованность важнее чистоты каждого шага.

Прочее
— Windows и macOS не отличаются, Linux в минус. Причина в том, что среди пользователей Linux больше скриптов и массовых регистраций.
— Часовой пояс и язык почти не влияют, упоминать Китай можно.
— Старые аккаунты, особенно 2023 года, выдерживают больше штрафов. Баллы растут медленно.

Наблюдение и бан
— Около порога аккаунт уходит на наблюдение, типичный признак - вылет из сессии.
— Переход на Max почти всегда отправляет на наблюдение, исключение только старые аккаунты с высоким весом.
— Если на наблюдении баллы продолжают уходить, будет бан. Аккаунты с высоким счетом переживают несколько периодов наблюдения.
— На наблюдении нельзя менять карту и окружение.

Помните, как у нас на Research Mastermind выступал Иван? Он там проанонсировал хакатон для вайбкодеров «ИИкузница». А еще на этом стриме, к моему удивлению, некоторые зрители и участники проявили желание не вайбкодерами на него пойти, а «заказчиками». Тоже, говорят, хотим чтобы под наши задачи нам что-то захакатонили. Ну и организаторы такие - «а давайте!».

Так что сегодня пост для тех, кто по другую сторону стола, то есть для компаний, которым нужен ИИ-агент или автоматизация. Заявляете бизнес-задачу, и на выходе у вас может случиться не презентация от одного подрядчика, а прототипы с разными подходами, которые можно потрогать. Код остается у команд, а с той, чье решение понравилось, договоритесь о пилоте.

Сразу скажу - просто поглазеть, как команды мучаются с вымышленной задачей, не выйдет. Участники идут не только за призом, но и за шансом на контракт, поэтому ждут компании, у которых есть бюджет на внедрение.

А если сможете выделить призовой фонд, организаторы гарантируют вам место в хакатоне и помогут с формулировкой. Ну и весь ваш фонд уйдет команде, которая лучше всех справится, а ваш человек будет в жюри. Без фонда тоже можно, но тогда придется пройти отбор.

Хакатон идет без NDA, так что данные нужны открытые, обезличенные или тестовые. И прототип должно быть реально собрать за двое суток.

Вот несколько задач, которые сейчас в отборе:
— Вести заказ у поставщика от оформления до отправки клиенту, сейчас логист тратит на каждый 20-40 минут.
— Подобрать товар или аналог по заявке, написанной своими словами, без артикула.
— Найти рисковые условия в договоре, особенно нетиповом, на проверку которого сейчас уходит до четырех часов.
— Определить за пару месяцев, что клиент собирается уйти.

Решение никто не гарантирует, зато вы увидите, какие команды за такое берутся и как решают.

Есть задача и бюджет, пишите сразу Ивану @kia8L

▶︎ Подробности

Уже почти год мы проводим наши Research Mastermind’ы, и это лучшее, что случалось со мной. За все это время на них выступило больше 70 спикеров, а гостей было около 20 000 человек. Но должен признаться, все это начиналось исключительно из эгоистических побуждений. В конце прошлого года я осознал, что большую часть информации черпаю из ресерчей, публикаций и научных статей, ну и, конечно, общаясь с ИИ-моделями. Короче, варюсь в собственном соку.

И это неправильно, потому что лучшие идеи приходят от практиков, от людей, которые научились усиливать свои скиллы при помощи ИИ. Так появился формат Research Mastermind, где люди делятся опытом, как используют ИИ в своей работе, жизни и зарабатывают на этом. Спустя два десятка эфиров я понял ключевую формулу превращения подписки за 20 баксов (хотя кого я обманываю, пусть будет за 100) во что-то полезное.

Первое. Не нужно с самого начала погружаться в ИИ, чтобы освоить какой-то новый для себя навык. Начни с усиления уже существующих. Ты же чем-то занимался до прихода ИИ в твою жизнь?
Определи свои навыки, за которые тебе уже платят. Вот быстрый тест для любого навыка:
1) Люди уже сегодня платят за этот результат?
2) ИИ делает тебя в этом быстрее, а не заменяет полностью?
3) Для этого нужны знания в какой-то области (продажи, здоровье, юриспруденция и т.д.)?
Если навык проходит все 3 пункта - его стоит усиливать. Все просто.

Второе. Я заметил, что почти всех спикеров можно было поделить на 4 трека использования ИИ.
1. Создание ИИ-воркфлоу
Это значит брать работу, которую ты уже делаешь, и делать ее с помощью ИИ. Допустим, ты маркетолог. ИИ может написать 50 объявлений за минуту, и, честно говоря, сейчас это может сделать кто угодно. Но понять, какие 3 объявления стоит тестировать и почему остальные 47 не сработают, способен только человек с опытом. ИИ может сделать примерно 80% работы очень быстро. А последние 20% - это выбор лучшей версии, ее доработка и поиск ошибок. Именно эти финальные 20% требуют твоего опыта, и за них-то и платят клиенты.

2. ИИ-автоматизация и агенты
Сначала быстрое различие. Обычная автоматизация следует фиксированным шагам вроде «когда кто-то заполняет форму - отправь ему письмо». ИИ-агент получает цель и сам придумывает шаги. Он может искать в интернете, читать твои письма, открывать файлы и проверять календарь. По сути, агент может делать работу, которую раньше делал человек - исследования, отчеты, ответы. Агентов можно строить с помощью Claude Code, Codex, Hermes Agent и других инструментов. Вайбкодеры, привет! Бизнесы платят за агентов, потому что каждый час, который экономит агент, - это бабки компании.

3.Разработка с помощью ИИ
Ну это самый жирный трек среди спикеров Research Mastermind. По моим подсчетам, 40% выступающих рассказывают, как они что-то создали, завайбкодили и продали заказчику, рынку и даже своему работодателю. С текущими возможностями Claude Code, Cursor или Codex ты можешь собрать простую версию приложения за один день. Есть нюанс - то же самое могут сделать и другие. Пу-пу-пу. Поэтому у тебя должны быть дополнительные скиллы - креативность, умение продавать, большое количество клиентов, для которых ИИ все еще магия.

4.Контент и дистрибуция
Теперь, когда кто угодно может собрать что-то за выходные, за одних и тех же клиентов конкурирует гораздо больше людей. Выигрывают те, кого уже знают и кому доверяют. Блогеры, привет! И я не про фабрики контента и нейрослоп. Этим всем наелись. А вот объединить свою креативность, писательский талант, харизму с умением сгрузить неинтересную рутину на железную спину робота - это выход. Ну и тут ни фига нет простого пути.

Ну и приходите на наши Ресеч Мастермайнды - там круто!

Считаю, что вопрос с плагинами и скилами для создания видео при помощи нейросетей можно считать закрытым. Просто дайте своему агенту ссылку на этот гит: https://github.com/zhuyansen/awesome-claude-video-skills - тут собираются основные инструменты для работы с видео.

А, ну и не забудьте попросить его (агента) проверить скилы на безопасность, он довольно хорошо справляется с этой задачей. И не забываем, что для хорошего результата недостаточно попросить об этом модельку, нужно еще и свою креативность подключить.

Вот так всегда. После прошлого поста про нашу мастер-группу со Стасом мне в личку посыпались уточняющие вопросы. Видимо, я опять невнятно все рассказал. Исправляюсь.

Знаю, что многие из вас давно читают Мешок, сохраняют посты в избранное и думают «надо бы разобраться». Мастер-группа как раз для того, чтобы наконец разобраться, и не в одиночку.

3 ноября стартует восьмой поток. Начнем с самых основ и дойдем до своих проектов. Прям за ручку, не отпуская, проведем. Все покажем и разжуем. Будет совсем нестрашно, без математических формул и работы в Norton Commander. Стас уже выработал у меня комплекс неполноценности, заставляя объяснять каждый термин.

Еще до старта каждый участник рассказывает в чате, чем занимается и где хочет применить ИИ. Это важный этап, не только чтобы познакомиться между собой, но и чтобы добавить актуальные кейсы в занятия. Постоянно балдею от того, с какими задачами приходят люди.

Вообще наблюдать, как участников мастер-групп ближе к экватору начинает осенять в стиле «а, вот как я могу это сделать», - отдельное удовольствие. Ну а дальше начинается самое интересное. Параллельно с занятиями люди погружаются в свои проекты, собирают агентов, автоматизации, сайты, а на десятом занятии презентуют их группе.

Например, Сергей, брокер элитной недвижимости. По его словам, ни разу не программист. За месяц собрал из ИИ-агентов редакцию для своих трех каналов. Каждое утро она обходит почти полторы сотни источников и пишет черновики постов его стилем. Потом мы позвали его рассказать об этом на Research Mastermind (да, с прошлого потока мы всем предлагаем выступить не только внутри группы, но и публично).

Занятия по вторникам и четвергам в 19:00 по GMT+3, до 3 декабря. В прошлом потоке были люди от Таллина до Сиднея, у кого-то занятия выпадали на ночь. Поэтому каждое занятие записываем, а после Стас еще и конспект присылает. А, ну и чат живет круглосуточно, там можно задавать вопросы, получать консультации и общаться с группой.

Программа и заявка тут kireev.expert/master-group
А если уже все понятно, место можно занять сразу в боте @kireev_mastergroup_bot он пришлет ссылку в чат потока.

Тут, оказывается, нашли причину, почему ИИ становится дорогим. Во всем виноваты люди, которые все еще имеют оперативку в своих компьютерах.

По мнению Сэма Альтмана, мы используем ее не так эффективно, как дата-центры, которые, кстати, испытывают в ней серьезную нехватку.

Цитата Альтмана

«С точки зрения глобального распределения ресурсов это, на самом деле, довольно ужасно - когда у каждого в собственном компьютере лежит куча DRAM из ограниченного мирового запаса, и используется она 5% времени. Если вы пытаетесь работать в условиях жесткого дефицита, вам нужна максимальная утилизация в облаке. А интуиция у многих почему-то говорит обратное».

В общем, вы там это, не наглейте. Ишь чего вздумали, локальные модели запускать, а за подписки кто будет платить?

В выходные читал занимательный тред на Hacker News о том, как разработчики хорошенько так выгорают от всей этой движухи. И знаете, многие комментарии мне резонировали, это действительно какой-то новый вид усталости и эмоциональной нагрузки получается.

Программисты пишут, что

хоть искусственный интеллект и позволяет делать заметно больше, но к вечеру сил остается меньше, чем до него. Приходится следить за кучей параллельных процессов, читать горы сгенерированного текста, все время настраивать для моделей ограничения, принимать решения и переключаться между контекстами.

Кто-то жалуется, что

не получается войти в поток, агенты все время дергают. Как будто руководишь пятью отличными инженерами, которые не знают, когда помолчать.

Другой комментатор объясняет, что

то, что освоено до состояния потока, первым и уходит в автоматизацию. Остается только новое и трудное. Наверное, так себя чувствуют авиадиспетчеры.

Разработчики жалуются, что

с легкостью могут рассказать про код, который писали руками пять лет назад, а о том, что делалось с Claude на прошлой неделе, вспомнить не могут.

Еще один пишет, что

все работает, заказчики довольны, но мозг атрофируется. Разработка ощущается как легкое опьянение.

Но особое раздражение у разработчиков вызывает чужой слоп на ревью, когда

коллеги присылают на проверку сгенерированный код, который сами не читали. Например, чувак рассказывает, как у них все работает. Менеджер пишет тикеты в Claude, разработчик вставляет тикет в Claude и выкладывает PR на 4000 строк, в котором ничего не понимает. Времени на такое ревью нет, и код уходит в прод, хотя ни один человек так и не разобрался, что он делает.

Или когда

спрашиваешь коллегу, почему сделано именно так. В ответ слышишь, что это написал Claude, и теперь правда видно, что смысла нет.

А еще говорят, что

удовольствие от работы пропадает… Кто-то признается, что смысл всей жизни был в том, чтобы решать задачи кодом. Теперь продуктивности больше, чем когда-либо, а радости нет. Хочется обратно.

У кого-то наоборот

работать стало спокойно, к вечеру сил полно. Расстраивает другое. Профессия обесценилась, код теперь почти ничего не стоит.

Казалось, что с ИИ мы станем свободнее и богаче. В итоге работаем больше, быстрее и часто за меньшие деньги.

С выходных твиттер заливает 8-битной графикой, все пошли делать изометрические диорамы и топ-даун РПГ-шки.

Вот и мне пиксель в глаз попал, попросил Opus несколько сцен из фильма «Хакеры» 1995 года (старожилы знают, что я к нему неравнодушен) замутить в бесконечную петлю.

Очень мило пообщались с Димой и Сергеем о нейросетях в их подкасте про инвестиции.
У ребят было много вопросов про агентов и их отличие от обычных чатов. Посмотреть можно на YouTube: youtu.be/82F-E1vFwvU

Всегда был убежден, что веса моделей - это «черный ящик», фарш обратно не прокрутишь и знания из весов не вытащишь. Но тут пошли подвижки.

В MIT дали GPT-6 Astra 17 тысяч чисел, веса крошечной нейросети, и спросили, для какой игры ее обучали. Ни подсказок, ни списка вариантов. Astra посмотрела на веса и ответила, что это Breakout (аркада Atari 1976 года, из которой потом вырос «Арканоид»), потому что в весах видна ракетка внизу, а над ней кирпичи. Угадала.

Потом ей дали правила той же игры и сеть из одних нулей. Astra вписала числа сама, без единой тренировки, и ее сеть набрала 517 очков. Обычное обучение с подкреплением после 500 миллионов шагов набирает 25.

И там еще несколько интересных экспериментов, где фронтир отлично чинит другие модели, ковыряясь у них в кишках весах, без всякого дообучения. Мы все ближе к реальному самоулучшению моделей. А это, как мы помним, первый шаг в пропасть сингулярность.

Как в театре, вынужден дать третий звонок. Чтобы потом не говорили, что не заметили приглашение на мастер-группу по ИИ, которая стартует уже сегодня в 19:00 по GMT+3.

Если вы любите запрыгивать в закрывающиеся двери или ждете знака от вселенной (это он), то программа и заявка тут kireev.expert/master-group
Ну и фастрек сразу в бота @kireev_mastergroup_bot

Завтра в 19:00 (GMT+3) у нас будет вечерний Research Mastermind. Будут три спикера с очень интересными темами:

Алексей - От идеи до согласованных требований. Как мы встроили ИИ-аналитика в работу команды
Бизнес-анализ - часть инфраструктуры, которую мы построили для команды в bb. Это общее пространство, где можно вместе с ИИ-аналитиком проработать идею или изменение в продукте, уточнить задачу, обсудить варианты и договориться, как все должно работать. Аналитик использует исходный код, бизнес-спецификации, документацию и историю задач, задает уточняющие вопросы и помогает находить противоречия. По ходу обсуждения обновляются два документа, понятная бизнес-концепция для неподготовленных заказчиков и подробные требования для архитектора и разработчиков.

Алекс и Лео - Как выглядит новая эра образования с ИИ
На примере двух возрастных групп покажем два кейса, интерактивные тренажеры для подготовки к ЕГЭ и собственный Scratch для создания монстров в Minecraft.

Анатолий - Как ИИ меняет нас
Я человек с двумя жизнями. В первой - IT-директор. Во второй - писатель, психолог и предприниматель. Поговорим о том, как ИИ меняет человека, о языке для решения сложных задач, об этике цифрового творца, о направлениях возможного будущего.

Занимаем места тут
https://luma.com/vsxdw0ga


Буду вас ждать!

А мы начинаем наш Research Mastermind! Залетайте на стримчанский, будет интересно: https://youtube.com/live/cnPFLYqPLDo?feature=share

Если вы устали от повсеместных мультиков, сделанных в Opus 5.5, не расслабляйтесь: OpenAI наносит ответный удар! Сэм Альтман выпускает модель Images 2.6. Теперь вы можете генерировать GIF’ки.

https://openai.com/index/introducing-images-2-6/

Если вы делаете анимацию при помощи агентов, обратите внимание на формат GLB. Это бинарная упаковка в glTF 2.0, а он в свою очередь нативный для three.js.

Агенту с ним легко работать. Внутри один файл, в нем JSON с деревом сцены и массивы вершин. Если модель собрана по частям, у каждой детали свое имя, и агент двигает их кодом, как конструктор. Blender ему не нужен, он пишет сцену, рендерит кадр и сам смотрит на результат. Если файл сжат meshopt, в three.js добавляется одна строка с декодером.

Довольно много компаний оцифровывают мебель, предметы обихода и выкладывают их на Hugging Face и другие площадки.

Например, это видео я собрал из данных швейцарской больницы, которая разметила 117 частей тела на 1228 реальных КТ-снимках.

Только что вышла Fable 5.2 от Anthropic
https://www.anthropic.com/claude-fable-and-mythos-5-2

— вместе с ней обновили Mythos 5.2. Это одна и та же модель, но у Fable включены защиты по кибербезу и биологии, поэтому она доступна всем, а Mythos дают организациям по заявке
— отвечает до 30% быстрее и стоит дешевле, 8 долларов за миллион входных токенов и 40 за миллион выходных
— появился быстрый режим, генерация до 2.5 раза быстрее за двойную цену
— в бенчмарке по агентному кодингу FrontierCode 2.0 набрала 49.1%, это лучший результат среди всех вышедших моделей, которые тестировала Anthropic
— более 1000 субагентов за 8 дней написали с нуля рабочую операционную систему
— команда из 1000 агентов за 30 часов формализовала доказательство Великой теоремы Ферма почти без участия людей
— решила две открытые задачи по физике черных дыр, спроектировала три работающих электронных устройства и заметно лучше управляет роботами
— блокировок запросов стало примерно на 55% меньше, чем у Fable 5.1
— для повседневных задач Anthropic советует начинать с Opus 5.5, а Fable брать под самое сложное
— доступна уже сегодня на всех платформах. На этой неделе платным подписчикам дадут от 1 до 3 сбросов лимита на Fable

С утра решил проверить новый Fable 5.2 на задачке, которая давно пылилась на задворках памяти. Попросил модель пооркестрировать создание объясняющего видео.

Помните, я вам инструментарий для работы с видео показывал? Так вот, за месяц вышло около двухсот видео, и они собрали более 10 млн просмотров. Считаю, неплохой эксперимент получился.

Ну а в видео, собственно, описание моего «конвейера» (ненавижу это слово).

Стал доступен Gemini 4 Carbon, правда, не всем. Для моей Pro-подписки есть уникальное предложение доплатить 99 долларов, чтобы наконец-то ощутить всю Ultra-радость от карбона. Спасибо, дождусь своей очереди на прошке.

А пока буду тестировать новую модель через API, потому что до конца ноября там цена $2/$10 за миллион токенов на входе и выходе, а с 1 декабря $4/$20.