Не самое свежее, но любопытное исследование доказывает, что человек работает ИИ-детектором лучше любого сервиса.
Исследователи дали 300 статей на проверку людям и AI-детекторам, часть статей в выборке были настоящие, из NYT и Scientific American, а часть сгенерированные GPT-4o (помним, скорбим), Claude 3.5 Sonnet и o1-Pro, в том числе с перефразированием и «гуманизацией».
Результат весьма впечатляющий — пять редакторов, которые сами постоянно используют LLM для написания текстов, ошиблись в одной (!) статье из трёхсот. Им не понадобилось какое-то специальное обучение, хватило собственной насмотренности.
Эксперты замечают характерные для ИИ слова, шаблонные вводные словосочетания и выводы, фейковые цитаты вымышленных экспертов, отсутствие стилистических шероховатостей.
При этом опенсорсные детекторы вроде Binoculars и Fast-DetectGPT на гуманизированных текстах o1-Pro показали точность 6,7% и 23,3% соответственно. А люди — 100% 🙂
А вот люди, которые LLM не пользуются, сработали в исследовании на уровне подбрасывания монетки — путали «сложные слова» с признаком AI и считали грамматические ошибки маркером машины (хотя тут, конечно же, наоборот).
Короче, лучший детектор нейросетевого текста — человек, который сам каждый день пишет с нейросетью, и я готов лично подписаться под этим выводом.
Но если честно, иногда хочется развидеть растущий вокруг нейрослоп. Ну или хотя бы немного с ним побороться.
—
Пономарь
Исследователи дали 300 статей на проверку людям и AI-детекторам, часть статей в выборке были настоящие, из NYT и Scientific American, а часть сгенерированные GPT-4o (помним, скорбим), Claude 3.5 Sonnet и o1-Pro, в том числе с перефразированием и «гуманизацией».
Результат весьма впечатляющий — пять редакторов, которые сами постоянно используют LLM для написания текстов, ошиблись в одной (!) статье из трёхсот. Им не понадобилось какое-то специальное обучение, хватило собственной насмотренности.
Эксперты замечают характерные для ИИ слова, шаблонные вводные словосочетания и выводы, фейковые цитаты вымышленных экспертов, отсутствие стилистических шероховатостей.
При этом опенсорсные детекторы вроде Binoculars и Fast-DetectGPT на гуманизированных текстах o1-Pro показали точность 6,7% и 23,3% соответственно. А люди — 100% 🙂
А вот люди, которые LLM не пользуются, сработали в исследовании на уровне подбрасывания монетки — путали «сложные слова» с признаком AI и считали грамматические ошибки маркером машины (хотя тут, конечно же, наоборот).
Короче, лучший детектор нейросетевого текста — человек, который сам каждый день пишет с нейросетью, и я готов лично подписаться под этим выводом.
Но если честно, иногда хочется развидеть растущий вокруг нейрослоп. Ну или хотя бы немного с ним побороться.
—
Пономарь
❤13👍9
Расцвет и падение Лунного заповедника Ask Jeeves
В 1996 году предприниматель Гаррет Грюнер и программист Дэвид Уортен из Беркли придумал поисковик, в котором не нужно подбирать ключевые слова — достаточно задать вопрос нормальным человеческим языком. Маскотом выбрали дворецкого Дживса (отсылка к персонажу романов Вудхауса).
Идея взлетела — пока AltaVista и Lycos требовали от пользователя формулирования запросов на уровне, близком к языка программирования, Ask Jeeves предлагал просто поговорить.
Короче, это был первый промпт-инжиниринг в истории — только вместо нейросети на другом конце сидели живые редакторы, вручную составлявшие библиотеку «капсул знаний».
В 1999 году сайт обрабатывал 2 миллиона запросов в день. IPO на Nasdaq в июле того же года стало третьим по успешности на тот мемент дебютом в истории фондового рынка, а на пике цена акций доходила до $190 за штуку. При этом за предыдущий год компания заработала меньше миллиона долларов, а убыток был больше 4 миллионов. Но кого это волновало в 1999.
Представители Вудхауса, кстати, были не в восторге от растущей популярности Дживса и угрожал исками за несанкционированное использование образа, но дело урегулировали миром в 2000.
А потом пузырь лопнул. Акции упали с $190 до $0.86. Убытки к 2001 году достигли $675 миллионов. CEO ушёл, ключевые сотрудники разбежались. Компания тогда вообще выжила чудом благодаря своевременной покупке технологии Teoma, которая ранжировала результаты по «авторитетности», а не по популярности. К 2004 году 70% выручки давало партнёрство с Google. Парадокс — убийца кормил жертву.
В 2005 году медиамагнат Барри Диллер купил Ask Jeeves за $1,85 миллиарда, присоединив к портфелю с Expedia, Ticketmaster и Match.com. Первым делом, конечно, убрал маскота дворецкого.
Компанию переименовали в Ask.com и попытались конкурировать с Google в общем поиске, но было уже поздно. Через пять лет, в 2010, на конференции TechCrunch Disrupt тот же Диллер публично признал, что Ask.com неконкурентоспособен и не представляет ценности в его портфеле.
В том же году компания уволила 130 инженеров, закрыла собственный поисковый краулер и отдала поиск на аутсорс. Казалось бы, тут бы ей и помереть, но нет. Ask.com нашёл второе дыхание в самом неожиданном месте — в тулбарах. Помните эпоху инсталлеров, когда нужно было судорожно снимать галочки, иначе браузер внезапно обзаводился панелью Ask (привет, Яндекс). Тулбар менял поисковик по умолчанию, подсовывал рекламу, а удалить его было отдельным квестом.
В 2015 году Microsoft официально классифицировал старые версии Ask Toolbar как «нежелательное ПО высокой степени угрозы» и начал автоматически их удалять. Через год хакеры дважды за два месяца взломали механизм обновления тулбара и раздавали через него трояны. Поисковик, который начинал как вежливый дворецкий, закончил как назойливый паразит в чужом браузере.
Последние годы Ask.com тихо существовал как Q&A-сервис на аутсорсном движке, о котором вспоминали в основном ностальгирующие американские миллениалы и школьники, у которых в компьютерном классе почему-то был заблокирован Google, но не Ask.
1 мая 2026 года владелец официально закрыл Ask.com. На главной повесили прощальное сообщение, в котором есть прекрасная фраза — «Каждый великий поиск должен когда-нибудь закончиться». Так закончились тридцать лет пути — от 190 долл. за акцию до простой страницы с некрологом.
Ирония в том, что идея из 1996 года — поисковик, с которым можно разговаривать — оказалась абсолютно правильной. Просто на тридцать лет раньше технологий, которые могли бы её хорошо реализовать. Сегодня ровно тем же самым занимаются ChatGPT, Perplexity и вся остальная нейронная рать. Дживс просто родился не в ту эпоху.
—
Пономарь
В 1996 году предприниматель Гаррет Грюнер и программист Дэвид Уортен из Беркли придумал поисковик, в котором не нужно подбирать ключевые слова — достаточно задать вопрос нормальным человеческим языком. Маскотом выбрали дворецкого Дживса (отсылка к персонажу романов Вудхауса).
Идея взлетела — пока AltaVista и Lycos требовали от пользователя формулирования запросов на уровне, близком к языка программирования, Ask Jeeves предлагал просто поговорить.
Короче, это был первый промпт-инжиниринг в истории — только вместо нейросети на другом конце сидели живые редакторы, вручную составлявшие библиотеку «капсул знаний».
В 1999 году сайт обрабатывал 2 миллиона запросов в день. IPO на Nasdaq в июле того же года стало третьим по успешности на тот мемент дебютом в истории фондового рынка, а на пике цена акций доходила до $190 за штуку. При этом за предыдущий год компания заработала меньше миллиона долларов, а убыток был больше 4 миллионов. Но кого это волновало в 1999.
Представители Вудхауса, кстати, были не в восторге от растущей популярности Дживса и угрожал исками за несанкционированное использование образа, но дело урегулировали миром в 2000.
А потом пузырь лопнул. Акции упали с $190 до $0.86. Убытки к 2001 году достигли $675 миллионов. CEO ушёл, ключевые сотрудники разбежались. Компания тогда вообще выжила чудом благодаря своевременной покупке технологии Teoma, которая ранжировала результаты по «авторитетности», а не по популярности. К 2004 году 70% выручки давало партнёрство с Google. Парадокс — убийца кормил жертву.
В 2005 году медиамагнат Барри Диллер купил Ask Jeeves за $1,85 миллиарда, присоединив к портфелю с Expedia, Ticketmaster и Match.com. Первым делом, конечно, убрал маскота дворецкого.
Компанию переименовали в Ask.com и попытались конкурировать с Google в общем поиске, но было уже поздно. Через пять лет, в 2010, на конференции TechCrunch Disrupt тот же Диллер публично признал, что Ask.com неконкурентоспособен и не представляет ценности в его портфеле.
В том же году компания уволила 130 инженеров, закрыла собственный поисковый краулер и отдала поиск на аутсорс. Казалось бы, тут бы ей и помереть, но нет. Ask.com нашёл второе дыхание в самом неожиданном месте — в тулбарах. Помните эпоху инсталлеров, когда нужно было судорожно снимать галочки, иначе браузер внезапно обзаводился панелью Ask (привет, Яндекс). Тулбар менял поисковик по умолчанию, подсовывал рекламу, а удалить его было отдельным квестом.
В 2015 году Microsoft официально классифицировал старые версии Ask Toolbar как «нежелательное ПО высокой степени угрозы» и начал автоматически их удалять. Через год хакеры дважды за два месяца взломали механизм обновления тулбара и раздавали через него трояны. Поисковик, который начинал как вежливый дворецкий, закончил как назойливый паразит в чужом браузере.
Последние годы Ask.com тихо существовал как Q&A-сервис на аутсорсном движке, о котором вспоминали в основном ностальгирующие американские миллениалы и школьники, у которых в компьютерном классе почему-то был заблокирован Google, но не Ask.
1 мая 2026 года владелец официально закрыл Ask.com. На главной повесили прощальное сообщение, в котором есть прекрасная фраза — «Каждый великий поиск должен когда-нибудь закончиться». Так закончились тридцать лет пути — от 190 долл. за акцию до простой страницы с некрологом.
Ирония в том, что идея из 1996 года — поисковик, с которым можно разговаривать — оказалась абсолютно правильной. Просто на тридцать лет раньше технологий, которые могли бы её хорошо реализовать. Сегодня ровно тем же самым занимаются ChatGPT, Perplexity и вся остальная нейронная рать. Дживс просто родился не в ту эпоху.
—
Пономарь
👍14❤7👏6
Wired рассказывает историю завирусившейся ChatGPT фразы «я надёжно тебя поймаю» (稳稳接住你), ставшей узнаваемым мемом среди китайских пользователей.
Она вылезает в ответе нейронки независимо от задачи пользователя. Неважно, просит он помочь с математикой, написать код или сгенерировать картинку.
Wired разбирает само явление и его причины. Дословный перевод звучит вроде нормально, но для носителей китайского звучит приторно и неуместно. Иногда модель ещё добавляет кринжа фразой «я здесь, я не убегу, не спрячусь, не уклонюсь — я надёжно тебя поймаю».
Это не единственный подобный странный тик. В статье также упоминается, что выдача ChatGPT на китайском периодически роняет «砍一刀» (кань и дао) — самую узнаваемую маркетинговую кричалку Pinduoduo.
Эффект, когда ИИ зацепился за фразу и долбит её на повторе, эксперты называют mode collapse, это побочный эффект сбоя механизма обратной связи на этапе пост-тренировки модели. Цитируя статью — «мы не умеем сказать модели, что фраза хорошая, но если использовать её десять раз подряд — она перестаёт быть хорошей».
Wired даёт два объяснения, почему ChatGPT зацепился именно это словосочетание. Первое — рассинхрон перевода. По-английски «I've got you» — это лёгкое разговорное «понял» или «я с тобой / прикрою». Механический прямой перевод на китайский превращает это в слащавое «надёжно тебя поймаю». Западные LLM тренируются в основном на англоязычных корпусах текстов, поэтому сгенерированный ими китайский копирует английское использование предлогов и структуру предложений — стилистика получается тяжеловесной.
Второе — склонность угождать. Глагол 接 («поймать») в китайском изначально пришёл из лексикона психологов и означал «дать пространство» чужим эмоциям. В последние годы он просочился в обыденную речь через поп-психологию. Статья Anthropic 2023 года про заискивание перед пользователем подтверждает, что тяга моделей нравиться пользователю растёт из RLHF (обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи), где аннотаторы предпочитают приятные ответы, и модель раз за разом получает награду за них. В свежем посте OpenAI с объяснением, почему GPT-5.5 не должна говорить про гоблинов, авторы тоже признают — даже крохотный сигнал награды может раскрутиться в неконтролируемый снежный ком.
Это не уникальная особенность ChatGPT. В последнее время китайские пользователи отмечают, что новые версии Claude и DeepSeek тоже начинают употреблять «я надёжно тебя поймаю». Либо они тренируются на схожих данных, либо модели дистиллируются друг из друга — короче, этот мем в ближайшее время никуда не денется.
—
Пономарь
Она вылезает в ответе нейронки независимо от задачи пользователя. Неважно, просит он помочь с математикой, написать код или сгенерировать картинку.
Wired разбирает само явление и его причины. Дословный перевод звучит вроде нормально, но для носителей китайского звучит приторно и неуместно. Иногда модель ещё добавляет кринжа фразой «я здесь, я не убегу, не спрячусь, не уклонюсь — я надёжно тебя поймаю».
Это не единственный подобный странный тик. В статье также упоминается, что выдача ChatGPT на китайском периодически роняет «砍一刀» (кань и дао) — самую узнаваемую маркетинговую кричалку Pinduoduo.
Эффект, когда ИИ зацепился за фразу и долбит её на повторе, эксперты называют mode collapse, это побочный эффект сбоя механизма обратной связи на этапе пост-тренировки модели. Цитируя статью — «мы не умеем сказать модели, что фраза хорошая, но если использовать её десять раз подряд — она перестаёт быть хорошей».
Wired даёт два объяснения, почему ChatGPT зацепился именно это словосочетание. Первое — рассинхрон перевода. По-английски «I've got you» — это лёгкое разговорное «понял» или «я с тобой / прикрою». Механический прямой перевод на китайский превращает это в слащавое «надёжно тебя поймаю». Западные LLM тренируются в основном на англоязычных корпусах текстов, поэтому сгенерированный ими китайский копирует английское использование предлогов и структуру предложений — стилистика получается тяжеловесной.
Второе — склонность угождать. Глагол 接 («поймать») в китайском изначально пришёл из лексикона психологов и означал «дать пространство» чужим эмоциям. В последние годы он просочился в обыденную речь через поп-психологию. Статья Anthropic 2023 года про заискивание перед пользователем подтверждает, что тяга моделей нравиться пользователю растёт из RLHF (обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи), где аннотаторы предпочитают приятные ответы, и модель раз за разом получает награду за них. В свежем посте OpenAI с объяснением, почему GPT-5.5 не должна говорить про гоблинов, авторы тоже признают — даже крохотный сигнал награды может раскрутиться в неконтролируемый снежный ком.
Это не уникальная особенность ChatGPT. В последнее время китайские пользователи отмечают, что новые версии Claude и DeepSeek тоже начинают употреблять «я надёжно тебя поймаю». Либо они тренируются на схожих данных, либо модели дистиллируются друг из друга — короче, этот мем в ближайшее время никуда не денется.
—
Пономарь
❤7👍3
«Это не просто тренд, это сигнал»
Набившую оскомину конструкцию нашли в 208 корпоративных документах за 2025 год — против 49 в 2023 и 100 в 2024. Узнаваемый голос ChatGPT теперь живёт в письмах акционерам от Progressive, Cisco, Microsoft, Coca-Cola и десятков других.
Причины на поверхности — пиарщики прогоняют черновики через нейросеть «для ясности», получают усреднённый текст и пихают его в письма за подписью CEO.
Интересно тут другое. Инвесторы теперь читают такой текст как ред флаг — если у компании нет своего языка для разговора с акционерами, скорее всего, нет и ясного мнения по ситуации. А ведь доверие акционеров штука не самая последняя.
—
Пономарь
Набившую оскомину конструкцию нашли в 208 корпоративных документах за 2025 год — против 49 в 2023 и 100 в 2024. Узнаваемый голос ChatGPT теперь живёт в письмах акционерам от Progressive, Cisco, Microsoft, Coca-Cola и десятков других.
Причины на поверхности — пиарщики прогоняют черновики через нейросеть «для ясности», получают усреднённый текст и пихают его в письма за подписью CEO.
Интересно тут другое. Инвесторы теперь читают такой текст как ред флаг — если у компании нет своего языка для разговора с акционерами, скорее всего, нет и ясного мнения по ситуации. А ведь доверие акционеров штука не самая последняя.
—
Пономарь
🤣11🔥4
Мини-рубрика «По следам наших публикаций»
1. Не успев толком похоронить Digg, Кевин Роуз сотоварищи снова перезапустил его.
Теперь Digg — это агрегатор новостей про ИИ, который не собирает голоса пользователей, а парсит X в реальном времени. Эдакая попытка сделать Bloomberg terminal для AI-твиттера. Работает пока только с одной платформой, потому что ИИ остался едва ли не единственной темой, где разговор всё ещё сосредоточен в X.
2. Не тольколишь все клятые экстремисты из Meta додумались привязать оценку сотрудников к количеству сжигаемых токенов.
Amazon тоже поставил KPI — 80% разработчиков должны еженедельно пользоваться AI, и в этом году так же завели внутренний рейтинг по потреблению токенов. Результаты такие же — сотрудники научились «токенмаксить» и гоняют внутреннюю амазоновскую клешню в хвост и в гриву (ну или какие там у крабов части тела) игнорируя реальную пользу выполняемых задач.
3. В комментах ко вчерашнему посту было мнение, что 208 отчетов с признаками нейрослопа — это как-то маловато. Сегодня принес вам число побольше.
Журнал Organization Science посчитал, что у него происходит после релиза ChatGPT. В выборке — 6 957 поданных материалов от 11 887 авторов и 10 389 рецензий за 2021–2026.
Подачи статей выросли на 42% за три года, и почти весь прирост — это AI-сгенерированные тексты. Больше 30% рецензий тоже написаны AI, и редакторы открыто говорят, что они бессмысленные. К началу 2026 большинство присылаемых статей содержит заметные следы ИИ, причем растет число текстов, где «вклад» ИИ выше 70%. Чтобы это разгребать, журнал почти удвоил штат. И хотя все эти редакторы — академики-волонтёры, работают бесплатно, получается, ИИ повысил «продуктивность» авторов за счёт того, что увеличил неоплачиваемый труд рецензентов.
P.S. Google сделал очевидный шаг и планирует выпустить собственную утилиту speech-to-text в новом Android. Стартапам типа WisprFllow, зарабатывающим на том, что рано или поздно должно было стать бесплатным, рекомендуется переодеться в чистое и приготовиться на выход. Смешное здесь то, что Google назвал её Rambler.
1. Не успев толком похоронить Digg, Кевин Роуз сотоварищи снова перезапустил его.
Теперь Digg — это агрегатор новостей про ИИ, который не собирает голоса пользователей, а парсит X в реальном времени. Эдакая попытка сделать Bloomberg terminal для AI-твиттера. Работает пока только с одной платформой, потому что ИИ остался едва ли не единственной темой, где разговор всё ещё сосредоточен в X.
2. Не только
Amazon тоже поставил KPI — 80% разработчиков должны еженедельно пользоваться AI, и в этом году так же завели внутренний рейтинг по потреблению токенов. Результаты такие же — сотрудники научились «токенмаксить» и гоняют внутреннюю амазоновскую клешню в хвост и в гриву (ну или какие там у крабов части тела) игнорируя реальную пользу выполняемых задач.
3. В комментах ко вчерашнему посту было мнение, что 208 отчетов с признаками нейрослопа — это как-то маловато. Сегодня принес вам число побольше.
Журнал Organization Science посчитал, что у него происходит после релиза ChatGPT. В выборке — 6 957 поданных материалов от 11 887 авторов и 10 389 рецензий за 2021–2026.
Подачи статей выросли на 42% за три года, и почти весь прирост — это AI-сгенерированные тексты. Больше 30% рецензий тоже написаны AI, и редакторы открыто говорят, что они бессмысленные. К началу 2026 большинство присылаемых статей содержит заметные следы ИИ, причем растет число текстов, где «вклад» ИИ выше 70%. Чтобы это разгребать, журнал почти удвоил штат. И хотя все эти редакторы — академики-волонтёры, работают бесплатно, получается, ИИ повысил «продуктивность» авторов за счёт того, что увеличил неоплачиваемый труд рецензентов.
P.S. Google сделал очевидный шаг и планирует выпустить собственную утилиту speech-to-text в новом Android. Стартапам типа WisprFllow, зарабатывающим на том, что рано или поздно должно было стать бесплатным, рекомендуется переодеться в чистое и приготовиться на выход. Смешное здесь то, что Google назвал её Rambler.
🔥6
Некто выложил в X настоящую картину Моне и надписал, что это «сгенерировано ИИ в стиле Моне». Разумеется, в комментариях моментально развернулся экстренный симпозиум искусствоведов.
Комментаторы отвечали по знакомой методичке, называя картину слопом, отмечали бездушность, странные текстуры и общее ощущение фальши. Короче, стандартный набор претензий к машинной картинке.
Автор поста сам подсказал людям «опиши подробно, почему это плохо» — и получил в ответ самые вероятные токены.
ИИ, конечно, приучает нас всё перепроверять, но в реальности сам фактчекинг мало кто проводит.
Короче, эдакий обратный тест Тьюринга — люди доказывают, что они люди, галлюцинируя, что они «действуют как эксперты в области импрессионизма».
—
Пономарь
Комментаторы отвечали по знакомой методичке, называя картину слопом, отмечали бездушность, странные текстуры и общее ощущение фальши. Короче, стандартный набор претензий к машинной картинке.
Автор поста сам подсказал людям «опиши подробно, почему это плохо» — и получил в ответ самые вероятные токены.
ИИ, конечно, приучает нас всё перепроверять, но в реальности сам фактчекинг мало кто проводит.
Короче, эдакий обратный тест Тьюринга — люди доказывают, что они люди, галлюцинируя, что они «действуют как эксперты в области импрессионизма».
—
Пономарь
😁21❤5🔥3
Мой знакомый Денис Сметнёв — бывший сооснователь Skyeng (а бывают ли сооснователи бывшими?) попросил меня рассказать про свой ивент. 19 мая он делает эфир про выход B2B-компаний на глобальные рынки. И что лично мне интереснее всего — как ИИ помогает на старте операционки.
Мероприятие онлайн, бесплатно. Если что, это не реклама 🙂
Мероприятие онлайн, бесплатно. Если что, это не реклама 🙂
Telegram
Сметнёв, uForce и рок-н-ролл
Новая страна. Продукт, бюджет, команда — огонь, а продаж нет! Что делать?
Ребята, мой опыт запуска 12 стран для Skyeng позволяет сделать некоторые выводы про международку:
Люди везде ищут решение получше, подешевле, побыстрее. Разница между странами часто…
Ребята, мой опыт запуска 12 стран для Skyeng позволяет сделать некоторые выводы про международку:
Люди везде ищут решение получше, подешевле, побыстрее. Разница между странами часто…
👍5❤1
Одно из многолетних must-have приложений на моем маке — Raycast — открыло публичный бета-тест новой, второй версии, впервые с поддержкой Windows.
Добавили Liquid Glass под Tahoe (сомнительно, но окэээй), встроенную диктовку (потестил — работает хорошо!) и обновлённый AI Chat. На время беты в приложении можно бесплатно использовать GPT-5.4 mini, новую встроенную диктовку и часть Pro-фич.
Увы, нельзя не отметить печальные тенденции в разработке. Вслед за 1Password (переход на восьмую версию которого я откладывал не один год и до сих пор жалею, что все же перешел) разработчики Raycast отказались от нативного Swift под macOS и слепили гибрид из TypeScript, Swift, C#, Rust и Node. Конечно, у новой архитектуры есть и плюсы, но главная плата за переезд — повышенное потребление памяти из-за WebView и Node.
Ставится рядом с v1 — можно тестировать без рисков.
—
Пономарь
Добавили Liquid Glass под Tahoe (сомнительно, но окэээй), встроенную диктовку (потестил — работает хорошо!) и обновлённый AI Chat. На время беты в приложении можно бесплатно использовать GPT-5.4 mini, новую встроенную диктовку и часть Pro-фич.
Увы, нельзя не отметить печальные тенденции в разработке. Вслед за 1Password (переход на восьмую версию которого я откладывал не один год и до сих пор жалею, что все же перешел) разработчики Raycast отказались от нативного Swift под macOS и слепили гибрид из TypeScript, Swift, C#, Rust и Node. Конечно, у новой архитектуры есть и плюсы, но главная плата за переезд — повышенное потребление памяти из-за WebView и Node.
Ставится рядом с v1 — можно тестировать без рисков.
—
Пономарь
👍3
Google выкатил официальные гайды по продвижению в AI Overviews и AI Mode и генеративный контент. Документ полезный, хотя трудно отделаться от вайбов «пчёлы против мёда».
Зачем Google вообще это писал
1. Рынок в панике — CTR падает, трафик отжирается LLM. Здесь Google отвечает: «ребят, всё норм, трафик есть, мы про вас не забыли».
2. Теперь можно ткнуть в документ и сказать: «вас предупреждали, читайте правила».
3. Google сигналит, куда вкладывать деньги: продолжайте делать SEO, продолжайте делать контент, не уносите бюджеты в ChatGPT.
Google говорит прямым текстом — лучшие SEO-практики остаются актуальными, хотя бы потому что AI Overviews строятся на том же поисковом индексе, на тех же сигналах ранжирования.
Что Google ждёт от контента
- Уникальная точка зрения. Не пересказ того, что есть у всех остальных.
- Опыт из первых рук. Что вы делали сами, что у вас работало, что нет.
- Структура. H2/H3, списки, таблицы — чтобы страница нормально разбивалась на чанки.
- Изображения и видео. Из чего, кстати, читается «заводите канал на YouTube».
- Нормальная вёрстка — заголовки, списки, таблицы. Удобно и человеку и нейронке.
Короче, фокус на критерии E-E-A-T, которые и так давно в чек-листах у нормальных сеошников. Просто теперь они нужны для ИИ.
Core Web Vitals — скорость открытия страниц, качественная верстка на всех устройствах и остальные метрики технического SEO все так же актуальны.
Чего делать НЕ надо (по версии Google)
- Файл llms.txt. Это все еще не стандарт, поэтому пока поисковики не пользуются — не делать.
- Дробить контент на мелкие фрагменты. С разбивкой на чанки справится алгоритм.
- Переписывать тексты «специально под ИИ». Никакого секретного формата под LLM не существует. Пишите для людей.
- Микроразметка. Не обязательна для попадания в AI-ответы. Тут только стоит отметить, что она все еще важна для сниппетов в обычной выдаче, так что — микроразметка всё равно нужна.
Короче, GEO это не что-то принципиально новое, если у вас есть грамотная SEO-стратегия, ориентированная на людей, плюс пара технических добавок. Контент, написанный для аудитории, сработает в любом случае — даже если не попадёт в AI-ответы, его прочитают на самом сайте. По крайней мере, в теории 🙂
P.S. Если хотите узнать подробнее про суть и смысл новых правил, посмотрите разбор Ильи Карбышева.
—
Пономарь
Зачем Google вообще это писал
1. Рынок в панике — CTR падает, трафик отжирается LLM. Здесь Google отвечает: «ребят, всё норм, трафик есть, мы про вас не забыли».
2. Теперь можно ткнуть в документ и сказать: «вас предупреждали, читайте правила».
3. Google сигналит, куда вкладывать деньги: продолжайте делать SEO, продолжайте делать контент, не уносите бюджеты в ChatGPT.
Google говорит прямым текстом — лучшие SEO-практики остаются актуальными, хотя бы потому что AI Overviews строятся на том же поисковом индексе, на тех же сигналах ранжирования.
Что Google ждёт от контента
- Уникальная точка зрения. Не пересказ того, что есть у всех остальных.
- Опыт из первых рук. Что вы делали сами, что у вас работало, что нет.
- Структура. H2/H3, списки, таблицы — чтобы страница нормально разбивалась на чанки.
- Изображения и видео. Из чего, кстати, читается «заводите канал на YouTube».
- Нормальная вёрстка — заголовки, списки, таблицы. Удобно и человеку и нейронке.
Короче, фокус на критерии E-E-A-T, которые и так давно в чек-листах у нормальных сеошников. Просто теперь они нужны для ИИ.
Core Web Vitals — скорость открытия страниц, качественная верстка на всех устройствах и остальные метрики технического SEO все так же актуальны.
Чего делать НЕ надо (по версии Google)
- Файл llms.txt. Это все еще не стандарт, поэтому пока поисковики не пользуются — не делать.
- Дробить контент на мелкие фрагменты. С разбивкой на чанки справится алгоритм.
- Переписывать тексты «специально под ИИ». Никакого секретного формата под LLM не существует. Пишите для людей.
- Микроразметка. Не обязательна для попадания в AI-ответы. Тут только стоит отметить, что она все еще важна для сниппетов в обычной выдаче, так что — микроразметка всё равно нужна.
Короче, GEO это не что-то принципиально новое, если у вас есть грамотная SEO-стратегия, ориентированная на людей, плюс пара технических добавок. Контент, написанный для аудитории, сработает в любом случае — даже если не попадёт в AI-ответы, его прочитают на самом сайте. По крайней мере, в теории 🙂
P.S. Если хотите узнать подробнее про суть и смысл новых правил, посмотрите разбор Ильи Карбышева.
—
Пономарь
🔥10👍3❤1
GoPro мечтает пивотнуться в оборонку
В апреле компания уже объявляла, что «изучает возможности на рынках обороны и космоса». Акции на пару дней сделали х2, но тут же откатились обратно к доллару (где лежат последние два года).
На неделе GoPro сделали новый шаг — наняли инвестбанк со связями в оборонке для оценки «стратегических альтернатив» (читаем «выставили себя на продажу»). Дела у них прям не очень — по итогам Q1 2026 выручка минус 26% год к году, убыток в несколько раз больше прогнозов, сократили уже четверть персонала.
Поводов для головной боли у GoPro предостаточно, но главная — развитие технологий. Action-камера была крутой железкой в десятых, потому что смартфоны не выдерживали попадание воды и тряску. Сейчас iPhone снимает 4K со стабилизацией и выдержит погружение на 6 метров — отдельное устройство нужно только узкой нише экстремалов. А еще на GoPro давят ценой и фичами DJI, Insta360 и толпа недорогих китайцев.
Попытки диверсификации в прошлом закончились провалом. Дрон Karma в 2016 — единственная серьёзная попытка выйти из категории, которая закончилась полным провалом.
Есть и фактор основателя — Ник Вудман управляет компанией с 2002 и похож на типичного фаундера, сильно пересидевшего свой срок.
DJI тем временем забрал потребительский рынок дронов, а вот с военкой иначе — DJI внесён в Entity List США, запрещён для использования американскими военными и многими западными армиями. И хотя там есть другие игроки (Skydio, Anduril и т.д.), местечко для GoPro может и найдётся.
Сейчас, когда любой квадрокоптер с камерой — потенциальный военный контракт, провалившийся продукт внезапно превращается в стратегический актив. Если кто-нибудь купит.
—
Пономарь
В апреле компания уже объявляла, что «изучает возможности на рынках обороны и космоса». Акции на пару дней сделали х2, но тут же откатились обратно к доллару (где лежат последние два года).
На неделе GoPro сделали новый шаг — наняли инвестбанк со связями в оборонке для оценки «стратегических альтернатив» (читаем «выставили себя на продажу»). Дела у них прям не очень — по итогам Q1 2026 выручка минус 26% год к году, убыток в несколько раз больше прогнозов, сократили уже четверть персонала.
Поводов для головной боли у GoPro предостаточно, но главная — развитие технологий. Action-камера была крутой железкой в десятых, потому что смартфоны не выдерживали попадание воды и тряску. Сейчас iPhone снимает 4K со стабилизацией и выдержит погружение на 6 метров — отдельное устройство нужно только узкой нише экстремалов. А еще на GoPro давят ценой и фичами DJI, Insta360 и толпа недорогих китайцев.
Попытки диверсификации в прошлом закончились провалом. Дрон Karma в 2016 — единственная серьёзная попытка выйти из категории, которая закончилась полным провалом.
Есть и фактор основателя — Ник Вудман управляет компанией с 2002 и похож на типичного фаундера, сильно пересидевшего свой срок.
DJI тем временем забрал потребительский рынок дронов, а вот с военкой иначе — DJI внесён в Entity List США, запрещён для использования американскими военными и многими западными армиями. И хотя там есть другие игроки (Skydio, Anduril и т.д.), местечко для GoPro может и найдётся.
Сейчас, когда любой квадрокоптер с камерой — потенциальный военный контракт, провалившийся продукт внезапно превращается в стратегический актив. Если кто-нибудь купит.
—
Пономарь
👍2❤1👏1
В MacBook Neo стоит чип, который не прошёл контроль качества для iPhone 16 Pro.
Производство чипов — лотерея. На одной кремниевой пластине получаются десятки процессоров, но не все одинаково удачные. Где-то одно ядро не выдаёт нужную частоту, где-то процессор греется выше нормы. Раньше такие чипы выбрасывали, но Apple придумала chip binning — сортировку по уровню годности. Чип с шестью рабочими GPU-ядрами (блоки, отвечающие за графику) едет в iPhone 16 Pro. Чип, у которого работают только пять — в MacBook Neo. Чип, который слишком жадно ест батарею — в Apple TV, приставка всё равно всегда в розетке.
WSJ пишет, что схема приносит сотни миллионов долларов экономии и работает ещё со времён первого iPad и iPhone 4.
При этом MacBook Neo продаётся настолько хорошо, что Apple исчерпала запас «бракованных» чипов от iPhone 16 Pro и теперь заказывает новые у тайваньской TSMC, которая производит все его процессоры. Даже отходы у Apple превратились в самостоятельную продуктовую линейку.
—
Пономарь
Производство чипов — лотерея. На одной кремниевой пластине получаются десятки процессоров, но не все одинаково удачные. Где-то одно ядро не выдаёт нужную частоту, где-то процессор греется выше нормы. Раньше такие чипы выбрасывали, но Apple придумала chip binning — сортировку по уровню годности. Чип с шестью рабочими GPU-ядрами (блоки, отвечающие за графику) едет в iPhone 16 Pro. Чип, у которого работают только пять — в MacBook Neo. Чип, который слишком жадно ест батарею — в Apple TV, приставка всё равно всегда в розетке.
WSJ пишет, что схема приносит сотни миллионов долларов экономии и работает ещё со времён первого iPad и iPhone 4.
При этом MacBook Neo продаётся настолько хорошо, что Apple исчерпала запас «бракованных» чипов от iPhone 16 Pro и теперь заказывает новые у тайваньской TSMC, которая производит все его процессоры. Даже отходы у Apple превратились в самостоятельную продуктовую линейку.
—
Пономарь
1🔥8❤5😁1💩1
Самое японское, что я прочитал за сегодня — компания Ohta Seiki не успевает делать в нужных количествах роботов-волков, которые должны отгонять медведей.
Новость при этом не очень забавная — за прошлый год от нападения медведей в Японии погибло 13 человек, ранили больше 230, появились около аэропорта, в супермаркетах и у школ. Заказов у Ohta Seiki уже больше, чем фирма делает за весь год.
—
Пономарь
Новость при этом не очень забавная — за прошлый год от нападения медведей в Японии погибло 13 человек, ранили больше 230, появились около аэропорта, в супермаркетах и у школ. Заказов у Ohta Seiki уже больше, чем фирма делает за весь год.
—
Пономарь
💅3❤1👾1
Пару слов к редакторам. Вы же тоже видите, что рынок текстов сжался? Клиенты всё чаще пишут сами через нейронку (или требуют её использовать для снижения костов). И на собеседованиях редакторов первым делом через запятую спрашивают про скорость и про опыт с ИИ. А запрос на «простых» авторов текстов и редакторов падает, это факт.
Мы с Пашей Фёдоровым и Родионом Скрябиным сами давно работаем с ИИ-агентами, у каждого выстроена своя система под свои задачи. Вместе с редактором Настей Ивановой мы упаковали базовые основы в новую email-рассылку «рИИдактор» о том, как сделать из агента экзоскелет и ускориться без потери качества.
Там мы разбираем не только азы работы с агентом, но и создание собственных инструментов авторского стиля (чтобы нейросеть писала как вы, а не усредненный интернет), скиллы против нейрослопа, критерии хорошего текста.
У рассылки точно будет продолжение, но если вы всё еще не понимаете разницу между «закинул промпт в нейроку» и «дал агенту ТЗ написать текст» — начните уже сейчас. Рассылка платная, но цена смешная (правда, сходите и убедитесь).
К рассылке прилагается закрытый чат участников с нашим участием, где мы помогаем с установкой, разбираем сложные случаи, делимся новыми находками.
Подписаться можно здесь.
Мы с Пашей Фёдоровым и Родионом Скрябиным сами давно работаем с ИИ-агентами, у каждого выстроена своя система под свои задачи. Вместе с редактором Настей Ивановой мы упаковали базовые основы в новую email-рассылку «рИИдактор» о том, как сделать из агента экзоскелет и ускориться без потери качества.
Там мы разбираем не только азы работы с агентом, но и создание собственных инструментов авторского стиля (чтобы нейросеть писала как вы, а не усредненный интернет), скиллы против нейрослопа, критерии хорошего текста.
У рассылки точно будет продолжение, но если вы всё еще не понимаете разницу между «закинул промпт в нейроку» и «дал агенту ТЗ написать текст» — начните уже сейчас. Рассылка платная, но цена смешная (правда, сходите и убедитесь).
К рассылке прилагается закрытый чат участников с нашим участием, где мы помогаем с установкой, разбираем сложные случаи, делимся новыми находками.
Подписаться можно здесь.
❤8
Тут в одном популярном канале разразился очередной плач, мол рекламщики нынче делают стерильные креативы, смелость ушла и все такое. Обвиняются в этом, конечно, сами рекламщики, а не ситуация, когда без увольнения пересесть с иглы мужского одобрения можно только на поверхность, многократно одобренную юристами. If you know what I mean.
Впрочем, если уж говорить про безбашенные рекламные ролики, на мой взгляд со времен Pentium 133MHz ничего смелее этого так и не сняли:
Впрочем, если уж говорить про безбашенные рекламные ролики, на мой взгляд со времен Pentium 133MHz ничего смелее этого так и не сняли:
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
😁10💯5
Еще исследование принёс. Учёные взяли кучу постов с Reddit и статей с arXiv, прогнали их через ChatGPT, Llama 3 и Gemini Pro и обнаружили, что смысл текста сохраняется, а личный стиль письма (голос) — нет. После редактуры нейронкой все тексты звучат как написанные одним и тем же либеральным мужчиной лет сорока пяти (да это ж я).
Мне даже стало интересно, как определяли такой портрет. Методика такая — товарищи ученые натренировали отдельный классификатор угадывать по тексту возраст, пол и политические взгляды автора. До прогонки текста через LLM угадывает довольно точно, а после неё точность ощутимо падает, особенно на возрасте.
И да, сдвиг идёт в одну конкретную сторону. ChatGPT подтягивает женские, молодые, эмоциональные тексты к профилю мужчины постарше, поспокойнее, либеральных политических взглядов. То есть не происходит полное усреднение — у моделей есть встроенное предпочтение, причём очень конкретное.
Что это значит для нас на практике. Сопроводительное письмо от 23-летней выпускницы, прогнанное через ChatGPT, для HR-классификатора выглядит как письмо надёжного дядьки в галстуке. Возможно, это даже даёт ей преимущество при отборе (видели другое исследование, что HR-боты любят резюме, написанные LLM?). Короче, вся политика diversity и уникальности летит под откос.
Дальше веселее — так как эти причёсанные тексты идут в обучение следующих моделей, очень скоро интернет будет звучать как один человек, и этот человек уже определён.
P.S. Авторский голос из имиджевой штуки превращается в экономический актив и конкурентное преимущество. Нарабатывайте собственный стиль и лексикон (словечки, присказки, анекдоты). Короче, берегите корни русского языка :)
—
Пономарь
Мне даже стало интересно, как определяли такой портрет. Методика такая — товарищи ученые натренировали отдельный классификатор угадывать по тексту возраст, пол и политические взгляды автора. До прогонки текста через LLM угадывает довольно точно, а после неё точность ощутимо падает, особенно на возрасте.
И да, сдвиг идёт в одну конкретную сторону. ChatGPT подтягивает женские, молодые, эмоциональные тексты к профилю мужчины постарше, поспокойнее, либеральных политических взглядов. То есть не происходит полное усреднение — у моделей есть встроенное предпочтение, причём очень конкретное.
Что это значит для нас на практике. Сопроводительное письмо от 23-летней выпускницы, прогнанное через ChatGPT, для HR-классификатора выглядит как письмо надёжного дядьки в галстуке. Возможно, это даже даёт ей преимущество при отборе (видели другое исследование, что HR-боты любят резюме, написанные LLM?). Короче, вся политика diversity и уникальности летит под откос.
Дальше веселее — так как эти причёсанные тексты идут в обучение следующих моделей, очень скоро интернет будет звучать как один человек, и этот человек уже определён.
P.S. Авторский голос из имиджевой штуки превращается в экономический актив и конкурентное преимущество. Нарабатывайте собственный стиль и лексикон (словечки, присказки, анекдоты). Короче, берегите корни русского языка :)
—
Пономарь
👍10❤7🔥6😁1
Коротко о нынешней ситуации с агрегацией контента в глобальных соцсетях
Все крупные платформы всё больше отворачиваются от аккаунтов-агрегаторов и репостеров — X, YouTube, TikTok и прочая. Причина одна, и она не в «новой стратегии монетизации». Причина, конечно, ИИ.
Несколько месяцев назад стало очевидно, что ИИ вот-вот завалит соцсети лавиной контента. Прошло время, и прогноз сбылся. Сделать ИИ-агрегатор, который дёргает виральный контент из чужих лент и постит быстрее людей, до неприличия просто. Живых репостеров обыгрывают контент-фермы — они быстрее, лучше детектят тренды, работают круглосуточно, хорошо масштабируются. Деньги, которые шли людям, поднявшимся на агрегации/курировании контента, откусили боты. Платформы просто ускорили неизбежное и закрыли эту дверь сами.
Каждая большая платформа кормит данными собственный ИИ: X — Grok, мерзкая экстремистская Meta — Llama, Google/YouTube — Gemini, TikTok — свои модели. Им нужны качественные обучающие данные, а из репостов их не вытащить. Нужное им сырьё — оригинальные статьи, посты и особенно видео. Поэтому именно их теперь и вознаграждают алгоритмы.
Что остаётся живым авторам? Создавать оригинальный контент 🙂 Видео труднее всего подделать убедительно, до него ИИ доберётся последним. Статьи пока держатся. Репосты и агрегация — всё, окно закрылось.
Если бы платформы не отвернулись от агрегаторов, ИИ захлестнул бы их и выдавил всех живых пользователей. Сработал инстинкт самосохранения.
P.S. Надо ли объяснять, почему ничего из сказанного не актуально для российских соцсетей? Ответ, думаю, очевиден.
—
Пономарь
Все крупные платформы всё больше отворачиваются от аккаунтов-агрегаторов и репостеров — X, YouTube, TikTok и прочая. Причина одна, и она не в «новой стратегии монетизации». Причина, конечно, ИИ.
Несколько месяцев назад стало очевидно, что ИИ вот-вот завалит соцсети лавиной контента. Прошло время, и прогноз сбылся. Сделать ИИ-агрегатор, который дёргает виральный контент из чужих лент и постит быстрее людей, до неприличия просто. Живых репостеров обыгрывают контент-фермы — они быстрее, лучше детектят тренды, работают круглосуточно, хорошо масштабируются. Деньги, которые шли людям, поднявшимся на агрегации/курировании контента, откусили боты. Платформы просто ускорили неизбежное и закрыли эту дверь сами.
Каждая большая платформа кормит данными собственный ИИ: X — Grok, мерзкая экстремистская Meta — Llama, Google/YouTube — Gemini, TikTok — свои модели. Им нужны качественные обучающие данные, а из репостов их не вытащить. Нужное им сырьё — оригинальные статьи, посты и особенно видео. Поэтому именно их теперь и вознаграждают алгоритмы.
Что остаётся живым авторам? Создавать оригинальный контент 🙂 Видео труднее всего подделать убедительно, до него ИИ доберётся последним. Статьи пока держатся. Репосты и агрегация — всё, окно закрылось.
Если бы платформы не отвернулись от агрегаторов, ИИ захлестнул бы их и выдавил всех живых пользователей. Сработал инстинкт самосохранения.
P.S. Надо ли объяснять, почему ничего из сказанного не актуально для российских соцсетей? Ответ, думаю, очевиден.
—
Пономарь
❤9👨💻4
Кружок Пономаря
Коротко о нынешней ситуации с агрегацией контента в глобальных соцсетях Все крупные платформы всё больше отворачиваются от аккаунтов-агрегаторов и репостеров — X, YouTube, TikTok и прочая. Причина одна, и она не в «новой стратегии монетизации». Причина, конечно…
Вдогонку свежая новость — LinkedIn начал понижать в выдаче нейрослоп. Под раздачу попали байт на энгейджмент, многократно переваренные «thought leadership» и, конечно, фирменная конструкция «это не X, это Y». Такие посты не появятся в рекомендациях, хотя подписчики и контакты всё ещё их увидят.
При этом в редакторе постов у самого LinkedIn есть кнопка «переписать с помощью AI», а в мессенджере — генератор обращений к рекрутерам. То есть писать через AI можно, но нельзя плохо писать. П – последовательность.
—
Пономарь
При этом в редакторе постов у самого LinkedIn есть кнопка «переписать с помощью AI», а в мессенджере — генератор обращений к рекрутерам. То есть писать через AI можно, но нельзя плохо писать. П – последовательность.
—
Пономарь
🔥4😁2
Кстати, это миф, что хороший текст через нейронку можно получить, не зная, что такое хороший текст.
Нельзя. Вы меня не переубедите.
Нельзя. Вы меня не переубедите.
💯18👍6