
Я — Арсен, UX/UI / Продуктовый дизайнер. В основном я делаю мобильные интерфейсы и всегда открыт к общению, если у вас есть классный проект, вакансия или просто хотите написать «привет». Чуть больше обо мне тут, в моём Читать полностью »

Я — Арсен, UX/UI / Продуктовый дизайнер. В основном я делаю мобильные интерфейсы и всегда открыт к общению, если у вас есть классный проект, вакансия или просто хотите написать «привет». Чуть больше обо мне тут, в моём Читать полностью »

Сложно сказать, стал ли причиной этого ощущения главный продукт Google. Обсуждения на тему ухудшения их поисковой системы звучат по всему интернету — даже сейчас вы тому свидетель — но насколько серьёзны все эти претензии? Достаточно ли их, чтобы вынудить человека перейти на другую платформу? Готов с уверенностью сказать, что да. Google Search стал настолько ужасен, настолько засорился неточной информацией и стал выдавать ошибочные результаты, что доверять ему в качестве основного механизма поиска я больше не могу. Читать полностью »
Всем привет!
Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь материалами, которые помогают:
Продуктовым менеджерам — интегрировать AI без перегрузки команд;
Разработчикам — выбирать инструменты под конкретные бизнес-задачи;
Специалистам по данным — избегать ошибок в production-развертывании.
У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.
Сегодняшний перевод — No elephants: Breakthroughs in image generation
Моя первая статья на Хабре, хочу поделиться своими находками и мыслями.
На этой неделе вышла новая модель Gemini 2.5 Pro от Google. Много уже было про нее сказано, но я стараюсь не обращать внимания на волны хайпа вокруг новинок, ориентируясь на свои доверенные источники. Одним из них является любительский бенчмарк SimpleBench, который тестирует здравый смысл в реальной жизни. Этот бенчмарк интересен тем, что в нем самый обычный человек набирает 83.7%, а передовые ИИ модели до сих пор не могут даже приблизиться к этому показателю. Пример вопроса (вольный перевод на русский):
Блуждая по бескрайним просторам интернета, я наткнулся на любопытное исследование под названием Temporal dynamics of goal scoring in soccer. Авторы статьи, вооружившись данными о 3 433 футбольных матчах из 21 лиги, попытались ответить на вопрос: подчиняются ли голы в футболе строгим закономерностям или же являются результатом чистого случая?

Долго пытался сформулировать, почему мне нравится Claude и Gemini и умение рассуждать ChatGPT.
И наоборот, не нравится (точнее, кажется по большей части бесполезной на практике) умение ChatGPT написать точный, с первого раза работоспособный код. Или там, решить задачки из олимпиады по математике, выдавая потрясающий балл на экзаменах в MIT.
Интуиция не врёт. (Юдковский перевернулся в гробу)
Для сбора этих данных Surfshark определил наиболее популярные чат-боты на основе искусственного интеллекта и проанализировал данные об их конфиденциальности в Apple App Store.
Gemini от Google собирает в общей сложности 22 различных точки данных — больше, чем любой другой широко используемый чат-бот
Grok от xAI собирает наименьшее количество точек данных из этого набора выборки
На заре вычислительных устройств программисты писали код самостоятельно — полностью с нуля и в одиночку. Режим хардкор! Единственное, что могло облегчить их труд, — бумажные справочники, описывающие синтаксические особенности отдельного языка.
Сегодня всё иначе. Помимо многочисленных электронных документаций, гайдов, статей, видео и форумов существуют нейросети — похоже, одна из самых прорывных технологий начала 21 века.
Обученные на больших объемах данных, теперь они — основные поставщики справочного материала.