Баф на рабочее место! Недорого. Пишите в лс! 😆

Валерий Бабушкин — OpenClaw, Moltbook и почему деньги всё ещё в ML

В этом выпуске подкаста поговорили с мощнейшним Валерием Бабушкиным про:

— что такое OpenClaw и зачем вообще нужны автономные агенты
— эксперимент с Moltbook и системами, которые могут работать неделями без постоянного контроля
— GPT-5.2, Codex, Claude Opus и Gemini — где какая модель реально удобнее
— синтетических пользователей и ограничения такого подхода
— почему большинство ML-пилотов не доходят до продакшена
— и почему деньги до сих пор в классическом ML, а не только в LLM

Залетайте:
Ютуб
ВК

Типичный отзыв на нашу проработку AI/ML задач и КП)

Ходил на интервью к N айтишниц, рассказал про свой путь в ИИ и бизнесе)

Сегодня у нас в гостях #Типичный_айтишник Ярослав Шмулев — фаундер AI-консалтинга и человек, который внедрял ML в сортировку алмазов, на свинофермы и в металлургию.

Кто ты и чем занимаешься?
Меня зовут Ярослав Шмулев. Я выпускник МФТИ. Занимаюсь машинным обучением и AI с 2017 года. В 2022 открыл свою компанию R77.ai (ReML). Делаем заказную ML-разработку, строим AI-консалтинг и внедряем ML в реальный бизнес.

Как ты начал заниматься тем, что делаешь сейчас?
Я вообще выбирал кафедру, чтобы не программировать 😅 В школе прогал круто, а на первом курсе так «повезло» с семинаристом: пока другие группы писали реально клевые штуки, мы прогали только машину Тьюринга. Я решил, что не судьба мне быть программистом и выбрал физику.
Пошёл в радиолокацию, занимался цифровой обработкой сигналов.

Но там у меня появились мысли: а нафига я так круто учился, если на обработке сигналов у нас используются максимум ряды Фурье, и ничего поинтереснее нет. И тут на одном курсовом проекте товарищ предложил мне попробовать использовать нейронки. Я сделал голосовой замок на MATLAB, который открывался только на нужную фразу. Честно, не понимал, как он работает, просто тыкал наугад параметры. Но он работал, и я такой: блин, это реально круто, хочу этим заниматься.
Так я ушёл в Data Science. Потом понял, что научка не моё, бигтех тоже не зажёг, пошёл в SAP-консалтинг. Потом в 2022 году я понял, что больше не хочу заниматься сервисным бизнесом и перешел на позицию CPO в B2B Joom. Там я достиг успехов и отвечал за продукт с многомиллиардной выручкой. Уже после этого я полностью вышел из найма и основал свою компанию.

Сейчас нас почти 40 человек, делаем заказную ML-разработку для клиентов вроде Альфа-Банк, Яндекс, Сбер и других. Плюс делаем свой LegalTech-продукт для проверки договоров.

Что самое интересное в работе?
Мы, как внешний исполнитель часто работаем с задачами типа «0-1» — это задачи, которые появляются, когда ничего еще нет, даже идей решения, и вообще непонятно, как подступиться.
Например: посчитать ежесуточный прирост поросят по видео. Или распознавать коров. Или оптимизировать процессы в металлургии.
Тебе нужно быстро переключаться между доменами, погружаться в новый домен, общаться с бизнесом, придумывать решение. И иногда ты сам не до конца понимаешь, получится или нет. А потом оно начинает работать. Вот этот момент — вау.

А что самое неприятное, сложное?
Мы внешняя команда и часто присутствует фаза «сближения» с внутренними командами, которая может проходить сложно. Еще мы нас не всегда могут допустить вглубь бизнеса и его проблем. Иногда — бюрократия, доступы выдаются по месяцу.
Бывает и такое, что заказчику как будто меньше надо, чем тебе, и ты всех пинаешь, чтобы проект ехал. Это тоже очень сильно бесит.

Расскажи веселую историю с работы
Их было много — вот такая вот жизнь в AI-консалтинге.
Когда ехал внедрять ML на сортировку алмазов в АЛРОСА, представлял супер-завод как у Tesla. В реальности же обычная комната, приходишь, надеваешь белый халат и ждешь, пока принесут мешок алмазов, высыпят его на стол. А остальные придут с совочками, зачерпнут алмазов и отнесут к себе на столы сортировать.
А на свиноферме перед входом нужно было полностью раздеться для обеззараживания. С заказчиком в таком тесном формате проекты раньше не обсуждал

Дашь совет «успешного успеха»?
Не бояться рисковать. Брать задачи, которые немного страшно брать. Брать ответственность и фигачить. И тогда успех неминуем

P.S.: Канал в тг у нас тоже есть, @r77_ai, подписывайтесь😉

Уже создали!

Forbes: Yandex B2B Tech выделит компаниям 500 млн рублей на разработку и внедрение ИИ-агентов

– Yandex B2B Tech запустило программу поддержки Yandex AI Studio Boost
– Программа поможет IT-компаниям внедрять ИИ в свои продукты
– Участники получат гранты до 1 млн руб. на разработку ИИ-агентов и др.
– Будет также экспертная и маркетинговая поддержка Яндекса
– После гранта будет скидка до 70% на 6 мес. на работу с Yandex AI Studio
– Всего компания выделит на поддержку компаний 500 млн руб.
– Программа подойдет как стартапам, так и крупным корпорациям
– Yandex AI Studio Boost поможет масштабировать ИИ-решения
– Среди первых участников программы: R77 AI, Noumy AI, GO2AI и др.
– R77 AI создает ИИ-систему строгой проверки документов
– Noumy AI запускает функции на ИИ-платформе для рекрутеров
– Компания GO2AI запустит ИИ-агентов для контроля бизнес-стратегии
– Яндекс уже несколько лет активно поддерживает стартапы
– В рамках программы Cloud Boost выделяли 625 млн руб. на облако
– На платформе Yandex AI Studio доступны 30 своих и опенсорс-моделей
– Среди моделей есть Alice AI LLM, DeepSeek V3.2, Qwen3-235b и др.
– Участники получат софинансирование маркетинговых активностей и др.
– Решения можно разместить на внешнем маркетплейсе Yandex Cloud

@ftsec

Решил ходить на встречи с клиентами сразу в несколько сущностей (МУЛЬТИАГЕНТНАЯ СИСТЕМА!! 😆)

Провел дефолтный собес, но на камеру )))
а тут 6к просмотров за 3 дня))

UPD: уже 9.1к) кажется подкаст с Валерой может уйти на 2ое место)

Завтра в 16:00 сделаем вебинар, где расскажу про роль МЛ лида (основной набор задач / ответственности) и почему с крутым МЛ лидом не нужны ПМ-ы / аналитики. + разберем несколько фейл- кейсов из практики

https://tg-me.sbs/r77_ai/335

Active listening, стек для real-time видеодиалога с аватаром и открытая модель.

Наши друзья из avaturn.live сделали крутой проект с актив листенингом, зацените:

Представьте видеозвонок, где вместо живого человека на экране — цифровой аватар: он выглядит и звучит почти как реальный собеседник. Такие решения уже используют в ассистентах, обучении и клиентской поддержке.

Но есть нюанс: такие аватары уже научились синхронизировать губы с речью, а вот слушать — пока нет.
Когда говорит человек, аватар часто выглядит как персонаж на паузе: смотрит статично, почти не реагирует и просто ждет своей реплики. Диалог из-за этого быстро становится искусственным.

Ребята из Avaturn.live как раз взялись за эту проблему и выложили AVTR-1 — открытую модель и стек для real-time видеодиалога с аватаром.

Это не просто генератор видео: AVTR-1 позволяет запустить живую сессию, где аватар отвечает пользователю в реальном времени, слушает и реагирует на собеседника.

Для создания аватара достаточно одной фотографии человека. Для самой сессии нужны два аудиопотока: речь аватара и речь человека напротив.

Главная фишка — active listening: модель учитывает речь собеседника, и за счет этого диалог выглядит естественнее.

По железу:
• RTX 3070 / 4060 Ti — реалтайм
• A100 / L40 — 2x быстрее реалтайма

Что в релизе:
• веса модели
• инференс-стек, оптимизированный под TensorRT
• демо и код для запуска живой диалоговой сессии

Если поднимать у себя ничего не хочется — просто зайдите на avaturn.live и потестируйте аватара прямо в браузере, без регистрации и возни с TensorRT.

Поддержите релиз звездой на GitHub — и, конечно, пробуйте собирать свои продукты с аватарами.

🔗 GitHub: https://github.com/avaturn-live/avtr-1
🌐 Демо в браузере: https://avaturn.live/demo
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/avaturn-live/avtr-1