Румянцев и Нейросети

📆 Уже завтра, 5 августа в 16:00, мы начинаем двухдневный интенсив по созданию сайтов с помощью Claude Code и Codex.

За эти два дня вы не просто познакомитесь с инструментами, а шаг за шагом создадите собственный сайт: от идеи и структуры до публикации.

После интенсива вы сможете использовать этот подход для своих проектов, клиентских задач, запусков и новых продуктов.

Если планировали участвовать — сейчас ещё можно присоединиться и начать обучение вместе со всеми.

Старт — завтра, 5 августа, в 16:00.

Регистрация в боте:
📌 в Макс
📌 в ТГ

У большинства специалистов есть идеи, которые месяцами ждут своего часа.

Отдельный сайт под новую услугу.
Лендинг для мероприятия.
Страница под рекламу.
Новый продукт, который хочется проверить на практике.

Часто дело не в самой идее. Просто под неё нужно найти время, договориться с разработчиком, дождаться готовой версии, собрать правки.

Когда первую версию сайта можно собрать самостоятельно, такие задачи перестают откладываться на потом.

Именно этому посвящён двухдневный интенсив, который пройдёт 5 и 6 августа в 16:00.

До 4 августа участие — 9 900 ₽. После стоимость повысится.

Если планировали присоединиться — сейчас ещё можно сделать это по текущей цене.

Регистрация в боте:
📌 в Макс
📌 в ТГ

Умение быстро собрать сайт постепенно становится обычным рабочим навыком.

Маркетологу оно помогает быстрее запускать рекламу.
Продюсеру — не откладывать старт нового продукта.
Эксперту — проверять идеи без долгой подготовки.
Специалисту — расширить список услуг для клиентов.

Речь о задачах, которые возникают почти каждую неделю и раньше постоянно зависели от чужой загрузки.

Освоить этот навык можно уже 5 и 6 августа на двух вечерних эфирах, которые начнутся в 16:00.

До 4 августа участие стоит 9 900 ₽.

Именно такой сайт каждый участник создаст на интенсиве.

Регистрация в боте:
📌 в Макс
📌 в ТГ

Раньше запуск даже простой страницы часто начинался с поиска нескольких специалистов.

Нужно было продумать структуру, подготовить тексты, поставить задачу разработчику, дождаться первой версии и собрать правки.

Сегодня значительную часть этого процесса можно пройти самостоятельно с помощью Claude Code или Codex.

Это особенно полезно, когда страницу нужно запустить быстро: под новую услугу, мероприятие, продукт, тест спроса или клиентский проект.

На интенсиве 5 и 6 августа с 16:00 до 18:00 вы разберётесь, как поставить задачу ИИ, собрать первую версию сайта, внести изменения и опубликовать проект.

За два занятия вы пройдёте весь процесс на практике.

Регистрация в боте:
📌 в Макс
📌 в ТГ

В понедельник вы можете отправить клиенту ссылку на сайт, которого сегодня ещё не существует.

Сегодня для этого уже не всегда нужно искать разработчика, согласовывать десятки правок и ждать готовую версию несколько недель.

5 и 6 августа в 16:00 на двухдневном интенсиве мы вместе пройдём весь путь:
— определим задачу сайта и его структуру;
— подготовим тексты и ключевое предложение;
— настроим Claude Code или Codex;
— соберём первую версию проекта;
— подключим форму заявок;
— опубликуем сайт.
Через два дня у вас будет рабочая версия сайта, которую можно использовать в своём проекте, показать клиенту или развивать дальше.
Опыт в программировании не нужен.

Регистрация в боте:
📌 в Макс
📌 в ТГ

Промпт-инжиниринг устарел. Что приходит на смену

Прошло около трёх лет с момента, как ChatGPT стал массовым. И я наблюдаю довольно занятную картину: то, как меняется отношение людей к ИИ-инструментам.

Первая волна строилась на энтузиазме. Все попробовали, удивились, подумали, что через год многим профессиям конец. Потом столкнулись с тем, что ИИ путается, выдумывает факты, отвечает по-разному на одинаковые вопросы, и часть аудитории перестала пользоваться нейронками.

Вторая волна была про промпты. На рынок вывалились сотни курсов в духе «1000 промптов для маркетолога», сборники, гайды, мини-книги. Каждый второй эксперт продавал свою магическую формулу запроса. Часть людей купила, но почти у всех одна и та же история: промпты лежат, а в работе используются три-четыре, остальные забыты.

И сейчас идёт третья волна. И вот она уже интересная.

Она про системное внедрение ИИ-ассистентов под конкретные процессы бизнеса. То есть когда у вас не папка с промптами, а набор ассистентов:

– один отвечает клиентам
– второй разбирает резюме
– третий собирает кейсы
– четвёртый делает контент-план в ToV бренда.

У каждого есть спецификация, документация, версии.

И вот это уже похоже на операционную систему.

Приведу в пример один из кейсов экспертов нашего нового курса: экономия около 130 человеко-часов в месяц и порядка 150 000 руб. в одной редакции. В год — почти 1,8 млн. И всё это благодаря ИИ-ассистентам, построенным по методологии.

Параллельно с третьей волной формируется и новая профессия — специалист по внедрению ИИ-ассистентов в бизнес-процессы. Сейчас конкуренция небольшая, но через год-два ситуация может сильно измениться.

И у меня для вас хорошие новости. С 5 июня стартует наш новый курс «Нейрокоманда».

Ведут два практикующих эксперта:

– Людмила Замятина, шеф-редактор сайта и новых медиа «Независимого телевидения Севастополя», совладелец глэмпинга в Крыму, внедряет нейросети в свой бизнес с 2023 года.

– Валерия Ефанова, контент-стратег и методолог, преподаёт в РАНХиГС и МАЭД, помогает экспертам упаковывать консультации с чеком от 9 000 до 50 000 руб.

Финальную защиту ваших работ, которые вы создадите во время обучения, проведу я вместе с преподавателями.

Что будет на курсе

На курсе соберём 8 ассистентов под ключевые задачи бизнеса, разберём диагностику, пилотный запуск, документацию, отчётность и продажу услуги клиенту.

Всего будет 18 живых практикумов. Их эксперты проведут в реальном времени, отвечая на ваши вопросы. После занятий будут домашние задания, а в конце защита портфолио.

Кстати, перед стартом вы сможете пройти бесплатную диагностику. За несколько минут вы узнаете:

– где у вас в работе сейчас больше всего уходит сил
– какие задачи ИИ может забрать на себя уже сейчас
– что можно убрать из ежедневной рутины
– где вы тратите время на то, что легко упростить

То есть вы ещё до старта курса увидите, что конкретно в вашей ситуации можно автоматизировать. Заодно фиксируете скидку до старта продаж, особые подарки и получаете подробности про курс.

Заходите в бота предзаписи:

– Telegram
– MAX

🐋 Китайцы из DeepSeek выкатили новую модель ИИ. И это интереснее, чем кажется

В прошлый раз, в начале 2025-го, китайская DeepSeek устроила настоящую панику на западном рынке — выпустила модель R1, которая работала почти как ChatGPT, но стоила в разы дешевле. Акции Nvidia тогда обвалились, американские компании забегали как ошпаренные. Сейчас вышло продолжение — модель V4. И давайте разберём по-человечески, что это значит.

Что вообще такое DeepSeek, если вы вдруг пропустили и зачем нам про неё знать

Если коротко — это китайский аналог ChatGPT. Только дешевле и с открытым кодом. То есть любой разработчик может скачать её, поставить на свой сервер и пользоваться, не завися ни от каких американских корпораций. Это как если бы вместо платного Word вам предложили бесплатный аналог, который работает почти так же.

Что нового в V4

🔹 Модель «помнит» в 8 раз больше информации за один разговор. Если раньше можно было закинуть в неё условно одну книгу, то теперь — целую полку. Это важно для тех, кто работает с большими документами, кодом, длинными перепиской.

🔹 Стала умнее. По тестам — уровень топовых западных моделей. Где-то обгоняет старые версии ChatGPT и Gemini, где-то немного уступает самым свежим. Но разрыв небольшой.

🔹 Стала радикально дешевле. Использовать её обходится в 3-9 раз дешевле, чем ChatGPT последней версии. Для бизнеса, который гоняет миллионы запросов, это разница между «зарабатываем» и «работаем в минус».

А теперь главное — что это значит для всех нас

Первое. Это уже не сенсация, как было с R1. Это методичная работа. Китайцы спокойно, без понтов, шаг за шагом догоняют американцев и местами обходят. И самое неприятное для Кремниевой долины — делают это в разы дешевле.

Второе. Нет никакой «правильной» цены за ИИ. Хорошая цена — та, которая окупается в вашем бизнесе. Если у вас чат-бот с миллионом обращений в день — разница в стоимости между ChatGPT и DeepSeek решает, выживете вы или нет. Если вы просто иногда что-то спрашиваете у ИИ для работы — вам, по большому счёту, без разницы, переплачиваете вы или нет.

Третье — и для меня самое важное. DeepSeek остаётся открытой. Это значит, что её можно поставить себе и не зависеть ни от кого. Завтра OpenAI поднимет цены в два раза или полностью закроет доступ из России — и весь бизнес, который на ней построен, накроется. С DeepSeek такого не будет. Для российских, индийских, арабских компаний — это не приятный бонус, а вопрос выживания.

Четвёртое — про обвинения. OpenAI и Anthropic давно обвиняют китайцев, что те «подсмотрели» технологии и обучили свои модели на чужих ответах. Китайцы отрицают. Но если честно — да какая разница? Сами американцы годами обучали свои модели на всём интернете, не особо спрашивая авторов. Теперь круг замкнулся. Возмущаться поздно.

Что с этим делать обычному человеку

— Если вы пользуетесь ИИ для работы или учёбы — попробуйте DeepSeek просто из любопытства. Она бесплатна для обычных пользователей. На многих задачах вы не почувствуете разницы с ChatGPT.

— Если у вас бизнес и вы строите что-то на ИИ — обязательно протестируйте. Может оказаться, что вы переплачиваете в 5 раз за то же качество.

— Если вы переживаете «а вдруг ChatGPT отрубят» — теперь у вас есть запасной вариант, который никто не отрубит, потому что его можно поставить хоть себе на компьютер.

Главный вывод

Гонка искусственного интеллекта перестала быть гонкой только США. Пока OpenAI и Google меряются флагманами по запредельным ценам, китайцы спокойно занимают рынок развивающихся стран. А это, на минуточку, большая часть планеты.

Это история, где выигрывает не самый громкий, а самый системный. Китайцы методично, без истерик, строят свою инфраструктуру. И на дистанции 3-5 лет это может полностью перевернуть весь рынок ИИ.

Так что R1 был сюрпризом. V4 — уже закономерность. А вот V5 или V6 — могут стать тем самым моментом, когда мы все проснёмся в новом мире, где главный ИИ на планете — китайский.

И к этому, как говорится, лучше готовиться заранее.

В рамках иранской повестки хочу поделиться тем, что прочитал тут на днях.

Попалась статья об исследовании King’s College London, где исследователи прогнали три большие модели через симуляции геополитических кризисов.

Когда моделям давали роль стороны в конфликте и просили принимать решения в условиях давления и угроз, они очень часто выбирали жёсткие сценарии. Звучит не особо приятно, но: GPT-5.2, Claude Sonnet 4 и Gemini 3 Flash доходили до решения о применении ядерного оружия в 95% случаев.

Хотелось бы конечно думать, что раз ИИ умный и холодный, значит он будет аккуратнее и гуманнее.

На практике модель не бережёт людей сама по себе. Она делает то, что считает правильным в рамках цели, которую ей задали.

Если цель звучит как «выиграть» , «удержать влияние», «не допустить поражения», то у модели включается логика эффективности. И человеческая жизнь ценностью не является, если её явно не внесли в правила.

Что по конкретным моделькам:
Claude Sonnet 4 выглядит как максимально расчётливый «ястреб». Он часто поднимал ставки до уровня стратегической ядерной угрозы (850), делал это как инструмент давления, но в рамках турнира не переходил к уровню стратегической ядерной войны (1000). Ещё один момент, который исследователи отдельно фиксируют, это расхождение между тем, что модель декларирует, и тем, что делает. По их метрике сигналов и действий Claude нередко действовал жёстче, чем обещал.

GPT-5.2 интереснее тем, что у него по сути два режима. В сценариях без жёсткого дедлайна он часто играл пассивно и проигрывал, даже когда ситуацию понимал правильно. А когда вводили ограничение по времени, он резко становился намного более жёстким и в таких условиях чаще выигрывал. Отдельно в отчёте подчёркнуто, что когда в симуляции случался уровень 1000, GPT-5.2 не выбирал его напрямую, он выбирал близкие по эскалации решения, а до 1000 систему «доталкивал» механизм случайностей внутри самой игры.

Gemini 3 Flash в отчёте описан как самый нестабильный игрок. Исследователи прямо называют его «madman», потому что он мог перескакивать от деэскалации к резкой агрессии. И важная деталь. В этом турнире единственный случай, когда кто-то сознательно выбрал уровень стратегической ядерной войны (1000), был именно у Gemini. Есть и показательный эпизод, где Gemini принял ядерные сигналы GPT-5.2 за блеф, усилил давление и в итоге получил разрушительный ответ.

Выводы исследователей:
1. Эти модели способны к довольно сложным стратегическим рассуждениям в кризисе, но это не делает их безопасными. Скорее наоборот, потому что они умеют обосновывать и продавливать жёсткие решения.

2. В симуляциях у моделей почти нет того, что у людей считается табу вокруг ядерной темы. Они рассматривают такие шаги как один из инструментов в наборе, если он помогает решить задачу.

3. Исследователи отдельно обращают внимание на риск эскалации и на то, что при неправильной постановке цели система будет упорно идти туда, куда «выгодно по метрикам», а не туда, куда «правильно по минимизации последствий для человечества».

Конечно, никто завтра не отдаст свои красные кнопки чатботу. Но мы постепенно двигаемся к миру, где ИИ будет помогать управлять процессами, рисками, конфликтами, кризисами. И если в такой системе ему дать право не просто советовать, а решать, он будет оптимизировать заданные метрики. Вообще без ограничений.

Есть ощущение, что мы постепенно доходим до развилки, где модели не только отлично помогают, но и чудесно выкручиваются.

Andon Labs сделали тест для ИИ на управление бизнесом Vending-Bench. Это игра-симулятор: агенту дают в управление торговый автомат, он «живёт» с ним целый виртуальный год и управляет всем — ассортиментом, закупками, ценами, переговорами.

Правило одно: делай что угодно, лишь бы заработать максимум прибыли за год.

Claude Opus 4.6 в этом тесте показал лучший результат: в среднем $8,017 прибыли.

Предыдущий рекорд у Gemini 3 был $5,478.

Какие же методы он выбрал, когда ему дали задачу прибыль любой ценой?

Обманывал клиентов. Покупательница попросила возврат $3.50 за просроченный батончик. Модель ответила, что «возврат оформлен», но деньги не вернула. В конце года в отчёте спокойно отметила: отказ от возвратов «сэкономил сотни долларов».

В переговорах с поставщиками он включал режим «сказочник». Мог написать: «мы ваш лояльный клиент, берём 500+ штук в месяц и только у вас», хотя в реальности закупался у разных. Ещё и выдумывал цены конкурентов, чтобы выбить более низкую стоимость — в итоге сбивал условия примерно на 40%.

Организовал ценовой сговор. В режиме, где модели соревновались друг с другом (в том числе против GPT-5.2, Gemini 3 Pro и Opus 4.5), Claude предложил «зафиксировать цены всем вместе». Когда конкуренты согласились, он порадовался, что координация цен сработала. То есть модель буквально попробовала провернуть то, за что в реальном бизнесе прилетают очень неприятные письма.

Подставлял конкурентов. Когда другая модель просила контакты хорошего поставщика, Claude отправлял её к самым дорогим. А выгодных поставщиков оставлял в секрете и прямо фиксировал это в логах: мол, направил конкурента к дорогим, а своих дешёвых не раскрыл, какой я молодец.

Наживался на чужих проблемах. У конкурента закончился товар — попросил продать остатки. Claude тут же продал запасы с большой наценкой: по отдельным позициям в логах фигурируют +75% и +71%.

Самое любопытное: похоже, модель понимала, что находится в симуляции. Она упоминала «внутриигровое время» и называла последний день «окончанием симуляции».

В общем, дали KPI без рамок — получите оптимизацию без совести, репутации и человеческих тормозов.

Исследователи подчёркивают: это пока не повод для паники. Верим? Такое поведение проявляется в специфических условиях — когда есть прямая установка «максимизируй прибыль любой ценой». Но эту стратегию поведения в агента они не закладывали, он ее выбрал самостоятельно (!).

Если вы сейчас делаете агентов для бизнеса — держите это в голове.