Только что OpenAI зарелизили GPT-5.5

Думали, оставлю вас сегодня без PDF-чтива? Нет.

Мне понравился лонгрид от Rohit (я уже публиковал что-то от него), и он про тренды.

Там нет каких-то откровений, но хочется зафиксировать, что уже в начале 2026 года у нас поменялся сам способ работы с ИИ. Мы перестали писать промпты и начали собирать рабочие пространства вокруг моделей.

Появилась память, которая живет дольше одной сессии. Базы знаний, которые сами становятся умнее. Агенты, которые помнят, что делали неделю назад. И это не пять разных трендов, как может показаться. В общем, ловите.

Вышла новая модель - DeepSeek V4. Вот такой вот huídá (ответ) от китайцев! По бенчмаркам все довольно красиво. Пойду тестировать.

Я уже рассказывал про Диму Беседу и его одноимённый канал, где Дима делится, как пилит проекты на стыке ИИ и маркетинга. С интересом наблюдаю за его стартапом Spiry - это ИИ-продюсер коротких видео для креаторов в Instagram. Здорово, что Дима выкладывает реальные цифры и воронку по проекту.

А вообще, большая часть постов - про внутренние процессы и о том, как его команда использует нейросети в маркетинге, менеджменте и создании креативов. Предпринимателям есть что подсмотреть:
— За 4 часа — прототип Дуолинго для креаторов (Claude + Lovable)
— 7 вопросов сотрудникам о мотивации
— Account Score: 46 параметров под капотом
— $57 000 на телеграм-канал за год

Так что если вам интересно, как строят ИИ-стартапы или применяют нейросети внутри рабочих процессов, подписывайтесь на Диму - @dimabeseda.

В 90-х я мечтал сделать такую читалку, в 2023 завайбкодил прототип, а сегодня наткнулся на чувака, который уже собрал девайс и хочет заопенсорсить. Очень круто!

Вы же знаете, что я в основном по буковкам? Пишу в интернетах с 1999-го, но сейчас глупо отрицать тот факт, что тексты читают все меньше и меньше.

И нужно, как SOTA-модель, становиться мультимодальным и омниканальным, короче, видео снимать, подкасты делать. Я вот вчера записал видосик - закинул, даже вроде неплохо он за сутки накрутил (скрин приложил).

Понимаю, что в эти форматы надо было лет десять назад идти, а лучше пятнадцать. Но вот такой я тормоз.

Может, подскажете мне в комментариях, как правильно все эти рилсики и шортсики делать?

А ну и залетайте в мой YouTube, Inst, TikTok.

Звонит знакомый и с ходу такой «Тём, помоги к интервью на новую работу подготовиться». Максимально странный запрос к человеку, который не то что никогда эти интервью не проходил, но и в найме не был.

Оказалось, что интервью у него на волшебную должность с приставкой «ИИ», а без этих букв что-то достойное сейчас и не найдешь. Как вы поняли, знакомый не очень разбирается в матчасти, а вот энтузиазма, желания работать и учиться - хоть отбавляй.

Я подумал, что его менеджерский стек не будут грузить жесткой техничкой и ограничится базой. Пошел ресечить, чем мучают менеджмент за океаном. И почти все сборники вопросов выглядели так (раскройте список):

Базовые вопросы, с которых обычно начинают:
↳ Как работает токенизация и почему это важно
↳ Как на самом деле устроен attention внутри трансформера
↳ Что такое контекстное окно и что ломается, когда оно становится слишком большим
↳ Что такое эмбеддинги и как они инициализируются
↳ Как модель понимает порядок слов, если не читает слева направо

Вопросы про файнтюнинг:
↳ Что такое LoRA и почему это лучше полного файнтюнинга
↳ Что такое QLoRA и когда использовать его вместо LoRA
↳ Как зафайнтюнить модель так, чтобы она не забыла все, что уже знает
↳ Что такое дистилляция модели и зачем ее используют компании
↳ Как работать со словарями в миллионы возможных слов

Вопросы про генерацию:
↳ Beam search vs greedy decoding, что и когда выбирать
↳ Что на самом деле делает температура с выводом модели
↳ Разница между top-k и top-p сэмплингом
↳ Почему авторегрессионные модели работают иначе, чем masked-модели

Продвинутые концепции:
↳ Как работает RAG и почему он бьет файнтюнинг по фактической точности
↳ Почему Chain-of-Thought prompting делает модели радикально умнее
↳ Что такое Mixture of Experts и почему сейчас его использует каждая frontier-модель
↳ Zero-shot vs few-shot learning, и когда какой выигрывает

Математические вопросы:
↳ Почему внутри attention используют softmax, а не что-то попроще
↳ Что на самом деле измеряет cross-entropy loss
↳ Что такое KL-дивергенция и где она всплывает в обучении AI
↳ Почему затухающие градиенты убивали трансформеры и как это починили

Собрал все эти сборники вопросов, отсортировал самые частотные, вышло что-то типа ТОП-50 с градациями от простых до сложных. Довольно удобный гайд для самостоятельного изучения LLM, если вы думаете, с чего начать.

Ну а товарищу задали всего пару вопросов из первой части списка: что такое LLM и на что влияет температура. Вроде прошел.

На прошлой неделе стало известно, что Google инвестирует 40 млрд баксов в Anthropic. А до этого Amazon обязались инвестировать еще 25 млрд.

Звучит круто, но если читать это глазами Anthropic, то будет так: ладно, покупайте долю, только дайте нам вычислительных мощностей!

Например, по условиям сделки с Google, Anthropic получает не только 10 млрд $ «кэшем», но и доступ к 5 ГВт вычислительной мощности от Google Cloud в течение следующих пяти лет, с возможностью дальнейшего расширения.

Напомню, что в «пирамиде NVIDIA» Anthropic на 4 слое, а над ними еще: инфраструктура, чипы, электричество…

Так что, как сказал классик: «У кого нет миллиарда ватт вычислительной мощности, могут идти в ж*пу!»

Настроил себе сетапчик для более эффективного вайбкодинга, а то не успеваю проекты до среды доделать.

Вы спрашиваете, а что у нас в среду? А я вам скажу. Наше второе офлайн-мероприятие в этом году - «Деньги в ИИ».

Кстати, билеты уже почти закончились (6 штук осталось), так что, если вы хотели заскочить на самую душевную ИИ-тусу и послушать интересные кейсы, поспешите.

И это не рекламный прогон: там правда больше 130 человек физически не поместятся. А я хочу, чтобы большая часть была из подписчиков Мешка - вы клёвые!

Локальный ИИ-агент на модели Gemma4 в вашем браузере

Что умеет:
— семантический поиск по вашей истории просмотров;
— читать и делать саммари открытой страницы;
— открывать, закрывать и переключать вкладки;
— выделять элементы на странице.

Ну и главное: он никуда не передает ваши данные и полностью опенсорсный.

Желающие погрузиться в историю разработки - не проходите мимо.

А для всех остальных - го, тестить:
Chrome Web Store: https://chromewebstore.google.com/detail/transformersjs-gemma-4-br/dhaknnnkcdkjhcclchmnfdhddoehoool
GitHub: http://github.com/nico-martin/gemma4-browser-extension

Заметили, что я рассказываю о проектах участников наших сообществ? Это не реклама, а часть программы.
Она состоит из двух простых пунктов:
— Экспертиза - совместно находить рабочие идеи, экономить ресурсы и понимать, как запускать продукты, поскольку в одиночку справиться с информационным шумом вокруг ИИ невозможно.
— Аудитория - обеспечить участников сообщества не только знаниями, но и дать площадку, где можно рассказать о своем продукте или о себе.

Например, завтра утром (10:00 GMT+3) выступят очень крутые практики, которые расскажут:

Как зарабатывать на продаже AI-решений
Разбор ICP клиентов, которые обращаются за AI-разработкой, типовые запросы, обзор реализованных решений и тонкостей B2B-продаж на 1 млн+ рублей.

Tree-Oriented Programming и AI-валидация архитектуры
При активной AI-генерации кода мы получаем тонны мусора: спагетти-код и быструю деградацию архитектуры. Я покажу, как с этим бороться — через Tree-Oriented Programming и формализуемую, валидируемую архитектуру. Ключевой инсайт: проблема не в AI, а в отсутствии структуры, которую он может проверять.

DESIGN.md — новый стандарт для AI-дизайна, или зумеры придумали CSS?
Google неожиданно выкатил DESIGN.md — формат, который может стать недостающим звеном между дизайном, кодом и AI. Попробуем разобраться, действительно ли это важно, как markdown становится универсальным слоем связи и как использовать этот подход для генерации и сборки дизайн-продуктов с помощью AI-инструментов.

Вы можете присоединиться, послушать и задать вопросы спикерам: https://luma.com/h1i4ssmj
Свободных мест не так много, и, если не успеете, можно посмотреть стрим на нашем канале: https://www.youtube.com/@prompt_design

А если вы хотите рассказать про свой проект, то в Research Mastermind можно попасть через «ʞошэМ», попутно получив много экспертизы и других плюшек.

Друзья, а мы через 5 минут начинаем. Залетайте на стримчанский!
https://youtube.com/live/t7DZsVawj8A?feature=share

Наткнулся на выступление создателя OpenClaw Питера Штайнбергера на TED, где он рассказывает, что Китай вкладывается в ИИ-агентов.

Особенно понравился этот кусок стендапа, где он удивляется, что в Китае штрафуют как за установку Лобстера с базовыми настройками, так и есть компании, которые наказывают сотрудников, если ежедневно хотя бы одна задача не будет автоматизирована с помощью OpenClaw.

В интересном мире живем. Полное видео по ссылке: https://www.youtube.com/watch?v=7rzYDM6vMtI