vision club

#капустин

🔥 Миллиард в 25: за кулисами Cerca Trova.

Новый выпуск подкаста — не просто про стиль, а про голову. Хотя стиля там тоже хватит.

В гостях Александр Капустин, основатель бренда Cerca Trova. В 25 лет у него 6 магазинов, оборот 1,2 млрд рублей, а из маркетинга только контент, который снимали сами.

В выпуске:

— как продавец в шоу-руме решил открыть свой магазин;
— каким образом первое вирусное видео набрало миллионы, хотя снято было «отвратительно»;
— почему шорты — это зло, а брюки всегда лучше;
— зачем основателю вставать в 4 утра, играть на рояле и гулять 4 часа без музыки;
— почему он не чувствует радости от миллиарда;
— как ИИ помогает бизнесу, где обожглись, а где он реально ускоряет процессы.

«Если вы ни к чему не стремитесь — одевайтесь как хотите. Но если хотите быть лучше — вещи это самое простое, с чего можно начать».

📹 Смотрите на всех площадках:
VK-Видео | RuTube | YouTube

#мастридер

Последняя партия турнира получилась максимально драматичной: этот эндшпиль нужно видеть. Посмотрев видео, вы научитесь одному важно у шахматному лайфхаку:

https://youtu.be/DxixttWcxPM

#капустин

https://youtu.be/tyWNmlGh6k8?si=vAczXdDe5fqACNlj

#федоренко

https://youtu.be/Q4pJE22Bh2g?si=VI6KVzT1Zz4QRFbk

#михалев

"агент" стало понтовым словом

мол, у кого ещё нет своих 24/7 "агентов" или у кого они ещё не бороздят космическое пространство в автономном режиме на изолированных VPS — тот лох

это вредно и токсично
развращает и ставит на пьедестал тех, кто ставит клешню ради клешни

термины попсеют в наше время очень быстро, потому что они подхватываются теми, кто на этом зарабатывают внимание и деньги, искажая изначальный смысл и размывая их восприятие у людей

если раньше хайпом были большие волны, то сейчас волны микро-хайпа накрывают нас если не каждый день, но каждую неделю

я люблю называть вещи своими именами
(в трекшене — это один из ключевых инструментов)
не говоря уже о жизни и ежедневной практике

заземляюсь я через сценарии применения ИИ на практике
когда у меня возникает Х, я могу сделать Y и получить результат Z
коллекционирую эти сценарии, потому что через год будут другие модели, новые нейросети (суверенные или какие-то ещё), а сценарии останутся (потому что они — базис)

так я заземляю себя, заземляю всех участников челленджей по AI и по вайб-кодингу

заземляйтесь со мной)

#осыка

7-часовое интервью с Saining Xie часть 2, а часть 1 тут:

LLM
- LLM - это virtual intelligence, НЕ имеет отношения к миру: факты, bits, итп. Модель мира же требует непрерывного трекинга многомерного пространства (e.g. все сенсоры роботов, их не токенизировать). А LLM дискретны. Студентам говорю идти в robotics тк там ничего не засолвлено, нет аналога pre-training, нет "мозга" итд
- В computer vision не важен scaling law, тк там заботятся о другом, это не язык. Язык - итог мышления людей за тыщи лет, загрузили в инет - и вуаля. Без инета LLM не было бы
- LLM это не machine learning, который мэтчит из X в Y, а просто предсказания ТОЛЬКО внутри Y
- AI ученые уже десятки лет сталкиваются с Moravec's paradox: вещи легкие для машин сложны для людей и наоборот
- LLM юзаю каждый день, но они будут уходить в закат, не путь к AGI. В ближ. 5 лет будет идти развитие reasoning + распространение моделей в применение по real world

В чем ложь нарратива?
- Нарратив якобы из эссе 2019 года Bitter Lesson (от патриарха RL Sutton) что автоматические подходы (НЕ supervised) всегда побьют rules based и supervised, и типа надо scaling law. Наоборот: язык - это же и есть supervised data в каждом токене (!), наша координата Y, что я выше описывал. И LLM - это же контрпример к Bitter Lesson. Язык - это уже итог работ множества моделей мира в людях
- Sutton говорил, что RL - это как инстинкты у животных - реакция БЕЗ модели мира (система 1, система 2 Канемана). И в этом плане Sutton был против pure RL. Reasoning в LLM это щас very hot topic, но это же система 1.. И intelligence агентам это НЕ добавит
- Просто много лет подряд этот нарратив помогал привлекать $ в лабы (которые в академии были underfunded). Но сейчас ваще стали пытаться оправдывать сотни млрд долл в GPU, но - это же уже структурно ложно

Бизнес
- Наука или стартап? Да это чисто к чему ваша душа лежит
- Silicon Valley моно-культурна (product product product), NYC - междисциплинарен, эстетский

Наука
- Kaiming меня научил, что в рисече нужно первую треть времени (1-2 мес) выделить на treat research like a game, игрушка на поиграться - exploration чтобы найти свои идеи, starting point. Как и в DL, и во всех сферах жизни - это стохастический процесс градиентного спуска пока идем к конечной цели. Либо вы гений, либо оч. удачливы - это бывает, но в основном - прогресс идет так. И нелинейно, с пивотами. Это не шахматы - ошибся в середине игры и все, а как изобретательство. И инновирование - это в первую очередь способность define problems
- Мной движет желание попасть в топ20 самых важных статей про DL. Типа AlexNet, ImageNet, ResNet, R-CNN, GPT/transformers, Bert, GAN. Пока не попал [Витя: у него 100 тыс (!) цитирований]
- В науке важно трекать все свои эксперименты (до последнего времени был популярен Excel) - чтобы ловить сигнал

Все не то, чем кажется
- Kaiming давал мне Diamond Sutra: "все вещи подобны снам, иллюзиям, теням". Все феномены - иллюзия. А если видишь как не-феномены, то перед тобой Tathagata (просветленный) / Кант “вещь в себе" итп
- Свой стиль важен, мне важен, мои статьи - на стиле. И вообще я в детстве хотел стать режиссером. Kaiming давал книгу Story от Robert McKee, про сценарии, но она по сути про research и про жизнь: через конфликт находятся решения / как достаточный контраст в градиентном спуске / есть сигнал

С кем работать
- Менторы и коллеги невероятно влияют на формирование нас как специалистов, на наш рост. Я устал уже Kaiming’а упоминать )
- В FAIR я нанял стажером Bill Peebles (щас глава Sora/OpenAI) и мы сперва игрались/explore, пытаясь понять что за representations копят diffusion models в отличии от self-supervised learning

Наш стартап
- Путь к моделям мира идет слоями, растить абстрактность representations.. И мы с LeCun, Fei-Fei Li, и другие - туда идем
- Нужна именно правильная, компактная архитектура, а не scaling и бездны сompute LLM. Визуально мы 1 млрд бит в секунду процессим, а устно - 10 бит - наш мозг что-то сделал?

#осыка

Мне на мой последний пост прислали ссылку на это - Saining Xie - ко-фаундер Yann LeCun’а по его новому стартапу AMI Labs (physical world intelligence) дал интервью на 7 часов про AI, оч глубоко. До стартапа делал в Google nanobanana. Они начали в 14 часов и нечаянно окончили уже под утро. "На подкастах раньше не был, скорее сам слушал":

Био
- Папа любил читать и не выходил из дома, а мама вояжила по работе по Китаю с ребенком, в 9 лет появился первый комп: контент не книга - он интерактивен. Растили оч. либерально, учился не очень, случайно взяли в Shanghai Jiao Tong University на рисеч-программу по компам, окончил в 2013. Мой путь был рандомный. E.g. интервью при поступлении спросили что читаю, я сказал "What is Mathematics?" от Courant. А сейчас тут преподаю в его универе..
- В SJTU был студенческий гайд от Hou Xiaodi, там было что the purpose of research is not to churn out papers but is truly about exploring the infinite unknown things или что выбрав оценки ты станешь заложником этой системы итп

Computer vision
- В итоге я как-то нащупал тему AI в computer vision, первая стажировка была в NUS в Сингапуре (а на PhD в Adobe, NEC, Meta, DeepMind. В Meta и Adobe я ничего не нарисечил). Для меня зрение вообще с детства главный орган чувств. На Земле зрение появилось 500 млн лет назад
- Тогда не было open source и PyTorch, надо было для GPU с нуля писать 50 тыс строк кода на C++. В ходе PhD в UC San Diego познакомиля с Fei-Fei Li. Для PhD 5-6 статей на ведущих конференциях выдал и всё - по сегодняшним меркам мало. Работал над Deeply Supervised Nets итп. Дало чувство, что в deep learning я могу открывать кусочки этого black box
- В DeepMind RL для роботов мне не понравился (он тогда был virtual, а не real robots). Demis Hassabis говорил, что DeepMind - a company that will win multiple Nobel Prizes (а тогда даже группы по AlphaFold еще не было)

Representation learning
- Он лежит в основе любого deep learning. Я это обобщил после работы в ряде разных направлений. Точно не определено, математически - это данные x, которые вы хотите отобразить в пространство, и у этого сжатого пространства появляются полезные свойства. Тема крутая тк она timeless (а то в AI много было хайпов, которые через 2 года исчезали, e.g. Neural Architecture Search)

Ilya Sutskever
- В 2018 получил оффер в OpenAI, но не пошел. Но даже если бы пошел - не стал бы адептом LLM. Денег дали мало - $400-500К/год, это была цена топовых PhD тогда (щас она в 3x больше). Я пошел в FAIR на 4 года - они тогда успешно конкурировали с OpenAI, начали нанимать PhD
- А второй раз я отказал Sutskever в 2024г его SSI тк я спросил его что он думает о мультимодальности. И он сказал, что это уже solved, и я понял что не, там будут еще одно языковое направление отрабатывать, мне не интересно

Наука
- В ней все - в социальных графах, и студенты могут обучать профессоров не меньше, чем они их
- Purpose of research? Being able to inspire / enlighten others когда они прочли вашу статью, что-то поняли, и их горизонты расширились. Цель не поменять мир (это слишком маскулинно), а нарастить общую intelligence на Земле
- После FAIR пошел в NYU, отчасти опять же из-за LeCun’а. А щас он меня в 3ий раз нанял, ха-ха. В NYU он 10 лет назад замутил Data Science Center отдельно от ф-та computer science и отдельно от math department
- Там видел Fei-Fei Li (всем читать её книгу The Worlds I See, 2023), она меня поддерживала своими историями - её путь не был так гладок как кажется. Ее суперсила не в решениях, а she's someone who can define problems. С ней случайно все было. Мистика - это некий закон притяжения: что люди притягиваются на схожие мысли, и countless small streams в итоге may all converge into one river?
- Топ-рисечеру нужны фокус, вкус, и стойкость - нельзя просто плыть по течению и делать то, что интересует других. Еще сильные инженерные навыки, исследовательская интуиция (тк в академии, парадоксально, все оч плохо с извлечением key points и выходом на более высокий уровень абстракции)

**

А часть 2 тут

#мастридер

Две новые боевые партии! В первой была куча красивых жертв. А во второй мой соперник играл так быстро, что к концу партии у него осталось больше времени, чем было на старте. Не пропустите этот экшн:

https://youtu.be/0FU2UxAZ0xQ

#кручинина

Как стать AI-product manager?

А мы с Алисой из Слезы продакта продолжаем серию постов #ai_product, и сегодня я, автор канала Лера вещает вне IT, расскажу вам о новом навыке из гайда AI PM (доступен по ссылке).

Навык AI PM: Исследование рынка и конкурентов (с помощью ИИ)

Описание навыка: это способность быстро и глубоко анализировать рынок, конкурентов и тренды, используя AI-инструменты для ускорения и углубления исследований.

Что должен уметь AI PM:
➡️ Быстро и глубоко проводить конкурентный анализ (в идеале в разы быстрее, чем вручную)
➡️ Находить новые рыночные возможности на основе проведенного анализа
➡️ Использовать различные AI-инструменты и агентов для автоматизации исследовательской рутины
➡️ Отличать реальные инсайты от шума, сгенерированного нейронкой

Мир AI-based продуктов меняется со скоростью света; новые компании появляются практически каждый день. И если вы делаете исследование рынка раз в квартал (а еще и полностью вручную) - поздравляю, его уже можно не делать. Вы скорее всего опоздали.

📍Пример из практики: у меня сейчас собраны 2 агента, которые мониторят конкурентов каждый день. Один - смотрит на обновления на сайтах из уже существующего списка, второй - мониторит поисковые ленты по ключевым словам и присылает все новости, статьи и видео по теме.

И ловите подборку AI-инструментов на случай, если вам понадобится провести анализ конкурентов:

➡️ Из классики: Perplexity Pro и режим Deep Research в GPT, Claude, кстати, для улучшения промптов рекомендую использовать специализированные инструменты, например, https://www.promptcowboy.ai/

➡️ Специальные платформы для конкурентного анализа: Crayon (https://www.crayon.co/), Kompyte (https://www.kompyte.com/), SimilarWeb (https://www.similarweb.com/), Completely (https://competely.ai/), Price2Spy (https://www.price2spy.com/)

➡️ Инструменты для работы с текстами / отзывами: GummySearch - на случай, если вам нужно вытащить информацию из Reddit (https://gummysearch.com/), AppFollow - инструмент для анализа отзывов на мобильные и веб-приложения (https://appfollow.io/)

А какие AI-инструменты для анализа рынка и конкурентов используете вы? Делитесь в комментариях!

#ai_product #ии_продакт

Автор: Валерия Кручинина 🐼 ваш мастер Йода по нейронкам, любитель путешествий и миндальных круассанов

Пишу на канале Лера вещает про AI | ВНЕ Айти

#белов

Моя еще одна новая статья, и снова во многом программная.
В ней разбираю ответ на вопрос "как с большой долей уверенности заработать на венчуре, где ничего не гарантировано".
И что такое "топ-инвестор".

Почитайте, будет полезно.
Читать на vc.ru

@ProstoVenture

#алиев

КАК УПРАВЛЯЕТ ОСНОВАТЕЛЬ КОМПАНИИ НА $4 ТРИЛЛИОНА

Дженсен Хуанг построил NVIDIA с нуля и до сих пор сам СЕО, даже в 63 года. Вчера вышло большое интервью. Разобрал как он управляет компанией, которая двигает всю ИИ-революцию.

Управление собой
— Я очень требователен к себе, работаю каждый день
— Наш успех завязан на том, что у меня нет сомнений
— Я точно знаю: мы сделаем то, что планируем. Будет боль в пути, но мы дойдём
— Дальше моя задача передать эту уверенность команде

Управление командой
— Каждый день я нахожу цифры, факты, статьи, которые подтверждают, что у нас получится и показываю их команде
— Я погружаю их в контекст, что весь мир благоволит той идее, которую мы реализуем
— Кто-то скажет это манипуляция, но я так леплю их уверенность в нашем деле. И я делаю это каждый день
— У меня больше 60 прямых подчинённых поэтому я не провожу 1-to-1
— Только групповые собрания, чтобы все знали задачи и приоритеты

О команде
— Я окружён людьми умнее себя в каждой области — все суперлюди относительно меня
— И всё‑таки я сижу в центре и оркеструю их. Потому что для этого не нужно быть самым умным
— Я не могу масштабировать себя, так что единственный способ масштабировать компанию — через сотрудников

Самое сложное
— Наш рынок чудовищно быстро меняется. Самое сложное угадать, что будет через 3 года
— Я сам общаюсь со всеми ИИ-компаниями и клиентами. Слушаю их проблемы и понимаю с чем они столкнутся завтра
— Я всегда любознателен, со всеми общаюсь, всегда учусь.

Работа под давлением
— Путь к цели всегда через боль
— Я приписываю наш успех тому, что могу работать тяжелее и выдерживать больше страданий, чем кто угодно
— Я просыпаюсь по ночам от того, что мы не учли какие-то барьеры на пути нашего роста
— Когда я чувствую тревогу я разбиваю проблему на части и обсуждаю их с командой, тревога уходит тк теперь это общее дело

Амбициозность в целях
— Когда мы стоили $1 млрд, нам говорили вы не сможете стоить больше $25 млрд.
— Сейчас $4 триллиона
— Я не позволяю разуму ограничивать меня
— Я спрашиваю себя каков физически возможный предел?
— Будет ли компания стоить $10 триллионов?
— Хватит ли в мире электричества? Конечно хватит. Мы найдём способ.

В январе я провел несколько дней в штаб квартире NVIDIA общаясь с его инженерами. Там в воздухе витает уверенность и культура результата. И всё это плод работы основателя, который по уши в деталях бизнеса, лидирует собственным примером и находится в постоянном контакте с командой.

Чё там по выходу из операционки братва?

#смирнов

https://youtu.be/kJjONTgYJCc?si=34vp6ZfGK0khiLS8

#рвачев

🧠 Jensen Huang (основатель NVIDIA) в подкасте у Lex Fridman заявил, что AGI уже достигнут.

Вышел новый подкаст Lex Fridman с Jensen Huang - два с половиной часа. Lex, как обычно, внимательно задает правильные вопросы и слушает - а Jensen приоткрывает занавеску в то, как будет выглядеть наше будущее.

Главная цитата, которая уже разлетелась: "I think we've achieved AGI." Но контекст важнее заголовка. Lex задал конкретный вопрос - может ли искусственный интеллект построить и запустить компанию на миллиард долларов? Jensen ответил: да, уже может. Создать вирусное приложение, заработать, закрыться - как в эпоху доткомов. Но когда Lex спросил, может ли искусственный интеллект построить NVIDIA - Jensen ответил: "шансы - ноль процентов."

Jensen рассказал историю ставки на CUDA - когда NVIDIA встроила программируемые вычисления в потребительские видеокарты GeForce, капитализация компании упала с $8 до $1.5 миллиардов. Инвесторы не понимали зачем. Потребовалось десять лет, чтобы ставка сыграла - но именно CUDA стала фундаментом, на котором сейчас работает весь искусственный интеллект.

Еще одна сильная мысль - про рабочие места. В 2019 году компьютерное зрение превзошло человека в чтении медицинских снимков. Все ждали, что рентгенологи останутся без работы. Вместо этого - их стало больше. Потому что пропускная способность диагностики выросла, а вместе с ней и спрос.

https://youtu.be/vif8NQcjVf0

#nvidia #ai #agi #jensen_huang #lex_fridman

—————————
Мысли Рвачева
—————————

#сукманская

Собрала картины отца в каталог.

Вот он: https://garryzooh-gallery.lovable.app/

Мой спонтанный рилс залетел на 52k+ в инстаграме, и всю неделю люди мне пишут про картины, спрашивают как купить, предлагают коллабы. А у меня и каталога не было! Даже не все работы были отфотканы.

Залетевшее видео я снимала посреди генеральной уборки, на эмоциях от того, что моя квартира заставлена искусством… И я очень благодарна тому отклику, который случился!

✳️Думаю, это красивая метафора вселенной — картины действительно застоялись у меня, и пора бы им увидеть свет, новых зрителей и возможно хозяев.

Пишите мне, если захотите приобрести работу, обсудить арт-коллаборацию, или предложить пространство для выставки!💟

#симонов

https://youtu.be/Kvask1b5y94?si=7AOCAeDLuVBAUju-

#аракелян

Вижн, привет!

Сегодня была очередная волна блокировки акков в клоде, нам это поднадаело, и мы решили собрать продукт для своих целей:

- готовый аккаунт клода
- с привязкой зарубежной карты
- с прокси на полгода
- с гарантией замены аккаунта, если он перестанет работать
- и все это с оплатой в рублях, как для физ, так и для юр лиц

если кому-то актуально, то можете написать в лс, поделюсь деталями, для вижнцев лояльные условия сделаем

t.me/ashotovich_34