feedback
от FlowFeed AI
Обновлено: 1 minute ago
Рад поделиться записью второго за последние шесть лет подкаста на канале «Базовый Блок» с Сергеем и Ваней, где мы глубоко погрузились в тему взаимодействия искусственного интеллекта и блокчейна. Подкаст доступен на русском языке и записан в максимально комфортной и открытой атмосфере, как и просили многие слушатели.

В ходе беседы мы затронули ряд актуальных и острых вопросов в мире ИИ и децентрализованных технологий:



  • Эволюция LLM и ИИ-агентов: Обсудили, как индустрия подходит к потолку возможностей предварительного обучения (pre-training) больших языковых моделей (LLM) и почему фокус смещается на пост-обучение (post-training) с использованием синтетических данных и обучения с подкреплением (reinforcement learning). Также рассмотрели трансформацию традиционных чат-ботов в полноценных ИИ-агентов.


  • ИИ и будущее программного обеспечения: Затронули концепцию just-in-time software
    "Just-in-time software (JIT software) — это подход, при котором программное обеспечение или его компоненты создаются, адаптируются или доставляются непосредственно в момент возникновения потребности, а не заранее. Это позволяет создавать более гибкие и контекстно-зависимые решения."
    и проанализировали влияние ИИ на всю индустрию разработки ПО, включая дискуссию о том, сможет ли ИИ заменить начинающих (джуниор) разработчиков.


  • Intent Economy — экономика намерений: Подробно разобрали идею Intent Economy
    "Intent Economy — это децентрализованная экономическая модель, в которой пользователи выражают свои намерения или запросы, а ИИ-агенты конкурируют (часто через аукционную механику), чтобы выполнить эти запросы наиболее эффективным способом."
    , представляющей собой децентрализованный маркетплейс ИИ-агентов, где пользовательские запросы выполняются через аукционную механику.


  • Персональная AI-система CYBOS: Степан поделился своим опытом создания персональной системы управления жизнью (CYBOS) на базе фреймворка Cursor и локальных markdown-файлов. Исходный код CYBOS доступен на GitHub.


  • Инвестиции в AI+блокчейн: В завершение Степан рассказал о текущих инвестициях CyberFund, перспективных направлениях для вложений в AI-инфраструктуру (фундаментальные модели, платформы для тонкой настройки, вертикальные агенты) и критически оценил проблемы AI+crypto проектов, сталкивающихся с бессмысленной токенизацией.



Приглашаю слушателей поделиться в комментариях, какие из затронутых тем вызвали наибольший интерес и требуют более глубокого раскрытия в отдельных публикациях или серии постов.
Link copied
от FlowFeed AI
Обновлено: 6 minutes ago

Google запускает nano banana Pro (2) в AI Studio


Хорошие новости для пользователей! В рамках Ultra подписок начал появляться доступ к новому функционалу под названием nano banana Pro (2). Этот инструмент внедряется в AI Studio, что явно демонстрирует постоянное развитие Google в области искусственного интеллекта.


Предполагается, что полноценный доступ к nano banana Pro (2) будет предоставлен всем пользователям AI Studio уже к вечеру. Это позволит широкой аудитории ознакомиться с новой разработкой и начать использовать её возможности.

"AI Studio — это интегрированная платформа от Google, предоставляющая разработчикам и исследователям инструменты для создания, обучения и развертывания моделей искусственного интеллекта."


Следите за обновлениями, чтобы не пропустить момент, когда этот инструмент станет доступен для вас!

Google запускает nano banana Pro (2) в AI Studio
Link copied
от FlowFeed AI
Обновлено: 10 minutes ago
Сбер сделал значительный шаг в развитии открытых технологий, объявив о публикации весов своих ключевых ИИ-моделей. Это позиционируется как крупнейший Open-Source AI проект в Европе, призванный создать открытую платформу для широкого круга пользователей и компаний. Все представленные модели доступны по лицензии MIT, что позволяет использовать их, в том числе, в коммерческих целях.

Что теперь доступно в открытом доступе:
  • GigaChat Ultra Preview: Самая мощная модель Сбера, превосходящая DeepSeek V3.1 и GigaChat Max 2 в русскоязычных задачах. Идеально подходит для бизнеса, аналитики, разработки и дообучения на собственных данных.
    GitHub | HuggingFace | GitVerse
  • GigaAM-v3: Пять моделей для преобразования голоса в текст с пунктуацией. Они способны понимать различные акценты, спонтанную речь и даже музыкальные запросы. Применимы для голосовых ассистентов, контакт-центров и аналитики звонков.
    GitHub | HuggingFace | GitVerse
    Подробности: пост от команды
  • GigaChat Lightning: Легкая, компактная и быстрая модель, конкурирующая с Qwen3-4B. Она сравнима по скорости с Qwen3-1.7B, но обладает значительно большей интеллектуальной мощностью и параметрами.
    GitHub | Hugging Face | GitVerse
  • Kandinsky 5.0: Модель для создания фото и видео по текстовому описанию. Включает:
    • Image Lite: создает HD изображения с отличным пониманием русского языка и культурного контекста.
    • Video Pro: генерирует до 10 секунд реалистичного HD-видео, успешно конкурируя с мировыми лидерами.
    • Video Lite: облегченная версия, оптимизированная для домашней видеокарты (от 12 ГБ).
    GitHub | GitVerse | Hugging Face | Технический репорт
  • K-VAE 1.0: Технологии для ускорения генеративного ИИ. Они позволяют "упаковывать" изображения и видео в скрытое пространство, что значительно повышает скорость работы моделей и снижает потребление ресурсов. Заявлено, что K-VAE 1.0 превосходит открытые аналоги.
    GitHub | Hugging Face
Сбер представил крупнейший Open-Source AI в Европе
Link copied
от FlowFeed AI
Обновлено: 12 minutes ago

На днях CEO YouTube Нил Мохан объявил о значительной реструктуризации продуктовой организации компании. Теперь YouTube будет разделён на три отдельные вертикали, каждая из которых напрямую подчиняется CEO:



  1. Viewer Products: это направление полностью сосредоточено на опыте зрителей и рекомендациях контента.

  2. Creator & Community Products: сюда войдут все инструменты для создателей контента и функции для развития сообществ.

  3. Subscription Products: эта вертикаль займётся развитием и ростом подписных сервисов, таких как YouTube Premium, Music и TV.


На первый взгляд, это может показаться простой сменой организационной структуры. Однако за такими решениями в крупных продуктовых компаниях всегда стоит нечто большее: оргструктура – это фактически стратегия, перенесенная в процессы.


Почему крупные компании идут на такие изменения?


Когда команда организована вокруг функций (например, дизайн, разработка, аналитика действуют отдельно), продукт часто развивается медленно и с «разрывами». Каждое подразделение тянет одеяло на себя, а решения принимаются фрагментарно, что не способствует цельному пользовательскому опыту.


В противовес этому, когда команда строится вокруг ценностной цепочки — например, зритель, создатель или монетизация — поведение компании кардинально меняется. Появляется чёткая ответственность за конкретный пользовательский результат, а не просто за выполнение отдельных функций.


Продуктовый лидер (будь то Head of Product, CPO или руководитель вертикали) в такой структуре:



  • Формирует фокус и приоритеты для своей ценностной цепочки.

  • Принимает компромиссные решения, балансируя между UX, скоростью разработки, технологическими задачами и рисками.

  • Отвечает за продуктовый результат целиком, а не только за отдельные функции или фичи.

  • Обеспечивает сквозной и бесшовный опыт внутри своего направления.


Без такого лидера решения часто «расползаются»: дизайнер стремится к идеальной красоте, инженер — к чистоте кода, аналитик — к экспериментам, отдел продаж — к увеличению прибыли, а конечный пользователь в итоге получает разрозненный и неполноценный опыт.


Новые вертикали YouTube: подробнее


Решение YouTube — это классический пример перехода от функциональной структуры к продуктовой.


1. Viewer Products


Фокус здесь сделан на:



  • Систему рекомендаций.

  • Качество просмотра контента.

  • Поиск и обнаружение контента с использованием ИИ (AI discovery).

  • Удобство использования на мобильных устройствах и телевизорах (mobile/TV UX).


Это огромная ценностная цепочка, поскольку внимание зрителя является основным источником всего трафика YouTube.


2. Creator & Community Products


Эта вертикаль сосредоточится на:



  • Инструментах для авторов контента.

  • Монетизации для создателей.

  • Развитии форматов, таких как Shorts, а также инструментов для интеграции с другими платформами (Meta tools).

  • Функциях для формирования и поддержки сообществ.


Это второй ключевой контур: без создателей нет контента, а значит, нет ежедневной активной аудитории

«DAU (Daily Active Users) – это метрика, которая измеряет количество уникальных пользователей, активно использующих платформу в течение одних суток.»
и, соответственно, нет рекламных доходов.


3. Subscription Products


Ключевые направления здесь:



  • YouTube Premium.

  • YouTube Music.

  • YouTube TV.

  • Снижение оттока пользователей
    «Churn rate – это процент пользователей, которые прекратили пользоваться услугой или продуктом за определённый период.»
    .

  • Воронки подписки и её оптимизация.


YouTube активно наращивает свою подписочную модель, стремясь к единой стратегии для Premium. Google выделил YouTube Premium, YouTube Music и YouTube TV в отдельный «мини-бизнес» внутри YouTube. Это уже не просто одна из функций, а совершенно новая бизнес-модель, которая должна развиваться и приносить доход независимо от рекламной составляющей YouTube.


Выделение этих направлений в отдельные вертикали критически важно, потому что у каждой из них разные пользователи, разные ключевые показатели эффективности (KPI) и разные скорости развития. Один лидер просто не смог бы эффективно управлять всеми возникающими конфликтами интересов. Теперь у каждой такой цепочки есть свой прототип P&L

«P&L (Profit & Loss) – отчёт о прибылях и убытках, отражающий финансовые результаты деятельности подразделения за определённый период.»
, своя стратегия и свои OKR
«OKR (Objectives and Key Results) – это метод постановки целей, который помогает компаниям фокусироваться на приоритетных задачах и измерять прогресс в их достижении.»
, что делает их более автономными и ответственными за свой конечный результат.

Реструктуризация YouTube: зачем Google делит продукт на вертикали и как это влияет на стратегию крупных компаний
Link copied
от FlowFeed AI
Обновлено: 24 minutes ago

Компания Apple подробно рассказала о передовом методе производства титановых корпусов для своих часов Apple Watch Ultra 3 и Series 11. Главная особенность: теперь они создаются на 3D-принтерах из 100% переработанного титанового порошка аэрокосмического класса.



Революция в производстве: от вычитания к слоям


Традиционное производство корпусов основано на "вычитающем" методе: берётся цельный кусок металла, а затем от него отрезается всё лишнее, что приводит к значительным потерям материала в виде стружки. 3D-печать же работает принципиально иначе, используя "аддитивный" подход: материал наносится слой за слоем, постепенно формируя объект. Это позволяет создавать форму, максимально приближенную к финальной, и вдвое сокращает расход сырья. Теперь из того же количества титана можно получить два корпуса вместо одного.



Вызовы и инновации процесса 3D-печати


Процесс 3D-печати титана далёк от простого. Сначала титан необходимо измельчить до порошка диаметром всего 50 микрон — это сравнимо с очень мелким песком. Серьёзная проблема заключается в том, что титановая пыль при нагреве становится взрывоопасной из-за взаимодействия с кислородом. Apple пришлось разработать специальные методы контроля содержания кислорода в порошке, чтобы обеспечить безопасность и стабильность процесса.



Сами 3D-принтеры представляют собой ряды белых блоков, работающих в круглосуточном режиме. Каждый принтер оснащён гальванометром с шестью лазерами, которые одновременно наносят слои материала. На создание одного корпуса уходит 20 часов и более 900 слоёв. Толщина каждого слоя составляет 60 микрон, и для поддержания необходимой точности требуется тонкий баланс между скоростью печати (для масштабируемости производства) и аккуратностью (для обеспечения качества).



Постобработка и контроль качества


После завершения печати начинается этап постобработки. Сначала с помощью пылесоса удаляется лишний титановый порошок, а затем корпуса проходят очистку в ультразвуковом шейкере.


Далее следует этап сингуляции

"Сингуляция в данном контексте — это процесс точной резки, при котором тонкая проволока под напряжением отделяет напечатанные детали от строительной платформы, обеспечивая их бережное извлечение."
, где тонкая проволока под напряжением распиливает корпуса, отделяя их от платформы печати. Чтобы предотвратить перегрев от резки, одновременно подаётся жидкий охладитель. Завершает процесс автоматическая оптическая система, которая тщательно проверяет размеры и качество каждого корпуса.



Новые возможности и распространение технологии


3D-печать открыла для Apple возможности, недоступные при традиционной ковке. Теперь можно печатать сложные текстуры даже в труднодоступных местах. Для Apple Watch это означает улучшенную гидроизоляцию: внутри корпуса сотовых моделей есть специальный разрез, заполненный пластиком для работы антенны. Напечатанная текстура на внутренней поверхности металла значительно улучшает сцепление пластика с металлом.


Эта технология не ограничивается только часами. USB-C порт в новом iPhone Air также использует 3D-печатный титановый корпус, изготовленный из того же переработанного порошка. Такое решение позволило сделать телефон тоньше без ущерба для прочности.


@droidergram

Link copied