У меня вышла новая статья по поводу того, как может выглядеть взаимодействие компаний и кандидатов на позиции в этих компаниях. Главный тезис — мы что-то засиделись с этими PDF резюме. Это какой-то привет из прошлого века. Есть интересное направление — по сути, интерактивные резюме в форме AI-агентов кандидатов и AI-агентов компаний, общающихся друг с другом 24/7. Агентов именно в том смысле, в каком они есть у селебрити и спортсменов. Меня очень удивило, что в этом направлении нет движения, хотя технологически, кажется, требуемый для этого уровень достигнут.
Рубрика: AI
Ошибки Whisper Large-V3 в расшифровке русской речи | 26 июля 2026 года, 18:49
Прикольно, что модель для расшифровки голоса Whisper Large-V3 (OpenAI) при работе с русским языком порой по каким-то причинам заменяет произвольный фрагмент услышанного на одну или несколько идущих подряд фраз «Вопрос в том, что все выступления сегодня говорят о мощнейшем безобразии.»
Походу ещё прикольно, что многим пофиг, что там получилось в результате расшифровки.
Как минимум тысяча примеров находится Яндексом и Гуглом
Интеллектуальный анализ дискового пространства | 23 июля 2026 года, 12:24
Задумываюсь о создании программки, которая будет сканировать диск и анализировать все папки и файлы, заглядывая внутрь файлов только если надо — в основном будет смотреть на их названия, и через LLM ставить метки и короткие описания на целые иерархии, и что важнее, делать классификацию, сохранять объем файлов в иерархии. Предполагается, что такая штука запускается вечером и результат обнаруживается утром, потому что очевидно все это медленно. Зато утром я получаю подробный, структурированный, относительно небольшой сводный отчет, что нужно бэкапть, что вероятно можно удалить (например, клон какого-то репозитория из публичных), с сортировкой по влиянию (место освободить, помойка меньше и т.д.).
Конечно, бросать в LLM десятки тысяч файлов — неразумная трата токенов. Предполагается агентская схема — система берет верхний уровень, делает предположения, проверяет предположения, смотрит время изменения файлов, проверяет, вносились ли туда изменения с момента создания всей иерархии и спрашивает у LLM очень компактно, выставляя процент уверенности в суждении о нужности/ненужности той или иной папки. Дальше уже пользователь может что-то проверить руками, а на что-то попросить посмотреть детальнее.
Интересно, была бы такая штука полезной кому-то еще?
Серебряные яйцеглавы: Когда книги стали машинами | 20 июля 2026 года, 16:48
Попалась на глаза книга «Серебряные яйцеглавы» (The Silver Eggheads, 1961) Фрица Лейбера — сатирический роман о б̶о̶л̶ь̶ш̶и̶х̶ ̶я̶з̶ы̶к̶о̶в̶ы̶х̶ ̶м̶о̶д̶е̶л̶я̶х̶, о будущем литературы, и там есть «словомельницы» (wordmills) и черт побери сколько же параллелей с тем, что сейчас делается.
Словомельницы в романе — огромные машины, которые полностью заменили писателей в производстве художественной литературы. Они механически «перемалывают» слова, выдавая бесконечный поток романов — так называемую «словопомолку» (wordwooze), продукцию, которая идеально подстроена под вкусы массового читателя. Она вызывает почти наркотическое удовольствие: читатель проглатывает книгу и тут же забывает её содержание, оставаясь голодным до следующей.
Люди-писатели в романе при этом всё ещё существуют, но чисто декоративно. Они не пишут ни строчки — они лишь «обслуживают» словомельницы (нажимают кнопки) и поддерживают публичный образ: носят богемные наряды, живут в мансардах, устраивают скандалы, заводят романы — всё, что публика ожидает от «настоящего писателя». Писательство превратилось в шоу-бизнес и косплей, а собственно творчество отдано машинам.
Писатели, возомнив, что они и вправду умеют писать, поднимают бунт и уничтожают словомельницы. И тут выясняется катастрофа: никто из них не способен сочинить ничего читабельного — навык утрачен поколениями. Издательская индустрия в панике ищет выход.
Тут в игру вступают те самые серебряные яйцеглавы из названия — законсервированные человеческие мозги в яйцевидных металлических контейнерах, мозги писателей и мыслителей прошлого, десятилетиями хранившиеся в «Мудрости веков». Издатели надеются, что уж они-то смогут снова писать книги. Яйцеглавы, правда, за годы чистого созерцания стали существами довольно ехидными и своеобразными, и сотрудничать просто так не спешат.
Дальше сюжет превращается в водоворот интриг вокруг этих тридцати мозгов — они внезапно оказались единственным «производственным активом» во всей издательской отрасли.
Параллельно выясняется главная беда: яйцеглавы писать не хотят. Двести лет чистого мышления сделали их высокомерными созерцателями — человеческие романчики им смешны и мелки. Первые попытки заставить их сочинять дают либо издевательства, либо тексты настолько странные, что продать их невозможно. Там герои в процессе догадываются, что яйцам нужен не приказ, а мотивация: впечатления, ощущения, участие в жизни.
Забавная книжка, надо как-нибудь почитать.
Инновационное самообучение: создание умной аудиозаписной системы | 18 июня 2026 года, 04:47
Сделал очень крутую штуку для себя. Запускаю программу, она включает микрофон и слушает. Я переключаюсь скажем в браузер, комментирую то, что вижу на экране, периодически нажимая на хоткей для снятия скриншота. В это время моя программа делает транскрипт моих комментариев с привязкой ко времени, сохраняет скриншоты тоже с привязкой ко времени, дальше она распознает скриншоты, вытаскивая оттуда то, как пишутся те или иные слова, бренды, идентификаторы, имена людей, для того, чтобы потом транскрипт моей речи преобразовать в корректный текст. И все это — локальные модели, запущенные на моем ноутбуке, то есть, абсолютно бесплатно.
После того, как я закончу разговаривать с компьютером, я запускаю обработку транскрипта, которая берет на вход сырой транскрипт и распознанные в текст скриншоты и выдает обработанный транскрипт, который выглядит уже достойно (тут уже используется Gemini API). Можно даже следующим шагом сделать автоматическое вырезание из скриншотов фрагментов, о которых шла речь, и вставка их в текст в то место, где о них упоминали.
Или вот я могу просто включить видео на колонки и программа тут же мне делает вот такой транскрипт. Загуглите в ютьюбе видео «Angular HttpClient Under The Hood. Design Patterns & Source Code Overview» с 3:51 — я просто поставил его на пару минут на автомат, а затем остановил свой скрипт.
Трансформация изображений с AI: растягиваем или дорисовываем? | 16 июня 2026 года, 10:08
Опубликовал статью про то, как трансформировать изображения с изменением пропорций. С использованием генеративного AI, конечно, потому что из квадратного прямоугольное можно получить либо с потерей данных, либо с их додумыванием, либо растягивая и сжимая само изображение. Вот я описываю вариант, когда выполняется умное дорисовывание. При обработке сотен и тысяч изображений такой подход не обходится без ошибок, но их число относительно небольшое, и получается значительно выгоднее сосредоточиться на ручном «допиле» ошибочных, чем делать всю работу вручную сразу.
Конкретно это нужно при редизайне, когда выясняется, что новый дизайн немного не совпадает со старым по размеру, скажем, баннеров, а число этих баннеров измеряется сотнями и тысячами.
AI переосмысливает стратегии в спорте и бизнесе | 14 июня 2026 года, 02:06
Сегодня задумался, а ведь AI меняет многолетние, а то и многовековые представления о том, как лучше людям принимать решения в тех или иных ситуациях, особенно в спорте и наверное в бизнесе. Это сильно более интересное, чем просто автоматизация. Это больше про исправление багов в том, как люди много лет считали что-либо правильным и верным.
Например, в игре «го» десятилетиями считалось, что вторжение в угол (пункт 3-3) — грубо и преждевременно. AI тогда доказала обратное: ранний захват угла эффективен, а погоня за «красивой» формой проигрывает прагматичному контролю над центром. Или вот известный 37-й ход AlphaGo в партии против Ли Седоля был очень странным: люди так не ходили, потому что считали, что это «игра в пустоту». Его сначала приняли за ошибку AI, а потом признали гениальным (на YT полно разборов). В киберспорте OpenAI Five показала, что агрессивный ранний выкуп (buyback) павших героев в «доте», который люди считали пустой тратой золота, работает.
Сухая математика почти стёрла из NBA средний бросок: он имеет точность примерно 40-42% и дает ~0.8 очка за попытку, а трехочковый бросок при точности даже в 35% приносит 1.05 очка за попытку, и клубы перестроились под чистую выгоду. Ну тут уже не AI, а математика и статистика. Бросок из-под кольца (лей-ап/данк) оказался статистически самым высокоэффективным.
В футболе есть метрика xG — expected goals; AI разоблачила удары c 35 метров и из-за штрафной как неэффективные (вероятность гола ~5% и 20% соответственно) и в итоге команды терпеливо доводят мяч в штрафную, откуда xG удара возрастает до 15–40%. Оказывается, DeepMind имела проект с Ливерпулем, систему, советующую тренерам по угловым — TacticAI. Эксперты-оценщики в 90% случаев отдавали предпочтение рекомендациям TacticAI, а не тем тактическим расстановкам, которые применялись на практике.
Так вот, интересно, а если так и дальше пойдет, будет ли команда или атлет, испольльзующие более мощный AI, иметь преимущество за счет более выигрышных методик, чем команда, которая такими знаниями не обладает? Будут ли методики игр от AI настолько сложными, что «украсть» в другую команду через наблюдение со стороны их будет нельзя — ну вот как в случае с го?
«Панцирь» на крыше: удивительная защита московской многоэтажки | 06 июня 2026 года, 16:26
Читаю новость, что на крышу жилой многоэтажки («Дом в Сокольниках» ) в Москве вертолетом установили «Панцирь» вертолетом. Ну да, это полноценный панцирь, а его противодроновая модификация (СМД-Е), но удержаться и не сделать эту AI-фотку я не мог.
[SKIP]
Тал и неизвестная сторона Гаваны | 02 июня 2026 года, 00:50
В одном из шахматных сообществ запостили эту фотку.
Вроде всё по мотивам. Олимпиада, Гавана, Талю в одном из баров действительно бутылкой по голове прилетело очень сильно — и он вышел из строя на несколько дней — но потом вернулся за доску.
Но тут есть семь явных отличий с реальностью. Самая интересная деталь — слишком много авторучек и пальцев на правой руке. Но самая интересная — AI никогда бы правильно и не изобразил бы, как ни старайся.
Создание неуловимого: когда ИИ терпит неудачу | 2026-05-24T22:56:03
Забавно, но Gemini, Claude, ChatGPT не смогли разобрать, что я тут такое нарисовал. Вообще это в первый раз такое, что то, что способен увидеть человек, не способна увидеть разобрать модель.
Being in America 