tgindex

Умный AI стартап

описание

Рассказываю о мероприятиях, конкурсах, грантах для стартапов и предпринимателей. Автор - Иван Шашков @shashkov_smm https://vk.com/shashkov_smm

← к каналу@smart_startup
154
подписчиков
Охват к подписчикам
49,4%
ERR
Реакции к просмотрам
0,07%
1 на 20 постов
Пересылки к просмотрам
0,26%
4
Постов в день
0,3
всего 22

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам
  • 3 окт. 2025 г.🚀 Вчера провёл мастер-класс по ИИ для трекеров и бизнес-консультантов. Более 60 трекеров и консультантов со всего мира зарегистрировались на мероприятие. Большая часть из РФ, конечно. Вместе с партнёром Илья Егоров обсуждали 🔥: * как использовать ИИ, чтобы готовиться к диагностическим сессиям в 3 раза быстрее; * как автоматизировать фоллоу-апы и работу с клиентскими кейсами; * как собирать трекшн-карты и HADI-циклы прямо на лету; * и самое главное — как превратить ИИ в личного ассистента трекера, который помогает расти клиентам и экономит часы операционки. 🎯 Участники делились своими кейсами, мы прогоняли их через ИИ-трекера в реальном времени и смотрели, что получается. 👉 Итог: у каждого появилось понимание, где именно ИИ может стать их главным конкурентным преимуществом в консалтинге и трекинге. Я вижу, что запрос на ИИ в консалтинге и трекинге огромный. Люди понимают: без ИИ мы скоро будем «старой школой», а с ИИ — можно продавать дороже, работать быстрее и давать клиентам результат, который раньше был невозможен. ⚡️ В ближайшее время проведу ещё один мастер-класс, тема которого — «ИИ в продажах для трекеров и консультантов». Там покажу, как использовать ИИ для подготовки СПИН-вопросов, автоматизации разговоров с клиентом и дожима до продажи. Хочешь попасть на следующий мастер-класс? Пиши в личку или оставь комментарий 👇 #ИИ #AI #Консалтинг #мастеркласс #Трекер0,51%
  • 12 авг.Все еще работаете с базой партнеров в Excel ? Собрал новый кейс — готовую PRM-систему(Partner Relationship Management ) для управления партнёрскими продажами. Она помогает понять: — какие партнёры действительно приносят выручку, а какие только числятся в базе; — у кого много переданных лидов, но мало заключённых договоров; — на каком этапе чаще всего теряются потенциальные заказы; — кому выплачивается слишком высокая комиссия относительно результата; — какие типы партнёров дают лучшую конверсию и средний чек; — каких категорий партнёров или регионов не хватает; — с кем давно не связывались и где из-за этого можно потерять сделку. Как это может влиять на деньги? Допустим, через партнёрский канал приходит 30 объектов в месяц, средний чек составляет 400 000 ₽, а конверсия в договор — 20%. Такой канал приносит около 2,4 млн ₽ выручки в месяц. Если за счёт контроля этапов и своевременной работы с партнёрами повысить конверсию с 20 до 25%, выручка вырастет до 3 млн ₽. Это потенциальные дополнительные 600 000 ₽ ежемесячно без увеличения количества входящих объектов. Другой пример: при годовом обороте партнёрского канала 20 млн ₽ всего один лишний процент комиссии означает 200 000 ₽ дополнительных расходов. PRM-система позволяет находить такие перекосы и сравнивать выплаты с реальным результатом каждого партнёра. При этом расходы на сервер за месяц составят меньше 1500 р. Конкретный экономический эффект зависит от показателей компании. Но сама система уже готова: её можно адаптировать под процессы конкретного бизнеса, подключить корпоративную базу данных, авторизацию сотрудников и разграничение прав доступа. В итоге руководитель получает не просто список партнёров, а полноценный инструмент для управления партнёрской сетью, расходами и выручкой. Готов созвониться с каждым у кого есть запрос на грамотное управление партнёрами @shashkov_smm0,00%
  • 11 авг.Пенсионер на стероидах: тестируем локальные LLM на легендарной GTX 1080 Ti 🦖 Короче, стояла задача локальной нарезки коротких рилсов из длинных подкастов с монтажом субтитрами все дела. Как это решить платно онлайн уже все знают, охота было попробовать на своем железе. В итоге собрал домашний стенд и столкнул лбами три популярные модели: Qwen3.5 9B, Gemma 4 12B и Bonsai 27B (в экстремальном 1-битном кванте). А что получилось - читайте в статье. Внутри подробные замеры скорости готовый двухэтапный пайплайн для обработки длинных подкастов и минимальный код скрипта для тестов через LM Studio. 👉 Читать полную статью на Хабре: https://habr.com/ru/articles/1069290/0,00%
  • 5 авг.Выдыхаем от техно-новостей и нейросетей и наслаждаемся поэзией. Будет ласковый дождь, будет запах земли. Щебет юрких стрижей от зари до зари, И ночные рулады лягушек в прудах, И цветение слив в белопенных садах; Огнегрудый комочек слетит на забор, И малиновки трель выткет звонкий узор. И никто, и никто не вспомянет войну, Пережито-забыто, ворошить ни к чему. И ни птица, ни ива слезы не прольет, Если сгинет с Земли человеческий род. И весна… и весна встретит новый рассвет, Не заметив, что нас уже нет. Еще 108 лет назад (в 1918-м) поэтесса Сара Тисдейл написала эти пронзительные строки, а позже Рэй Брэдбери превратил их в гимн постапокалипсиса, где человечество доигралось со своими технологиями. И знаете что? Природа этого даже не заметила. Так что если завтра сверхразум решит, что мы лишние на этой планете — стрижи всё равно будут щебетать, а сливы — цвести. А пока терминаторы не пришли, отложите телефон, заварите чай и посмотрите в окно. Там пока еще настоящее лето. Сидим, кайфуем, ждем сингулярность. 😉 P.S. Действие рассказа Брэдбери «Будет ласковый дождь» начинается утром 4 августа и заканчивается на рассвете 5 августа 2026 года.0,00%
  • 4 авг.Ну вот вам кстати живой пример из практики - мне надо было сделать видео интро для своего подкаста. Баланса на синтексе нету, тратить там чо то вообще ноль желания. То есть на вводных у нас есть фотка и аудио я надиктовал. Надо делать синхронизацию губ и аудио с оживлением картинки. Бесплатно это сделать нереально просто. Только за бабки. Короче решение компромиссное, но все же решение - Google vids. Так как я год назад купил про аккаунт гугл то там 50 халявных видосов в месяц доступны, причем делает их теперь Omni и очень достойно. Да, можно создать персонажа в гугл flow и там ему голос дать и потом три ролика генерить по 10 секунд, но лень. В общем вот такой результат имеем.0,00%
  • 3 авг.Всем привет, на связи Иван Шашков, сегодня утром релизнулся новый Qwen3.8-Max - давайте посмотрим что под капотом. Китайцы официально выкатили свою главную тяжелую модель на 2,4 трлн параметров (архитектура MoE). Модель позиционируют как убийцу американских флагманов в автономном кодинге. Дьявол, как всегда, в деталях. Распишем по фактам. ЦИФРЫ, КОТОРЫЕ ВПЕЧАТЛЯЮТ • Arena: текст — лучшая среди китайских моделей, визуал — #2 в мире (уступила только Claude Fable 5). • PaperBench (воспроизведение научных статей): 93.0 — модель официально обошла Claude Fable 5 (88.8). • IFBench (следование сложным инструкциям): 82.8 — лучший результат на рынке на данный момент (у GPT-5.6 Sol — 72.7). Формально — элита. Но бенчи — это одно, а реальная работа — другое. ЧТО В РЕАЛЕ (по результатам тестов автономности) Картина контрастная: Завозит по полной: • Многодневная автономность — модель умеет до 16 дней подряд сама вести проект в GitHub (создавать PR, фиксить баги, собирать фидбек) вообще без участия человека. • Системная логика — шикарно строит сложные цепочки, сама меняет стратегию кодинга при признаках переобучения. • Взлом экономики — в API стоит всего $2 за 1 млн входных токенов. Это в 4 с лишним раза дешевле Claude Opus 5 и делает модель идеальной основой для ИИ-агентов. Где уступает конкурентам: • Хардкорный кодинг и математика — на независимых тестах Terminal-Bench 2.1 и DeepSWE v1.1 новая Qwen все же немного отстает от главных конкурентов — Kimi K3 и Claude Opus 5. • Локальный запуск — веса огромны (активны 95 млрд параметров на токен), дома на одной видеокарте её не развернуть. ВЕРДИКТ Это мощнейший и самый дешевый инструмент для создания автономных ИИ-агентов, долгой разработки «под ключ» и аналитики. Если вам нужно автоматизировать рутину, писать код средних проектов и не разориться на API — надо брать. Если нужен бескомпромиссный топ-уровень для сложнейшей математики и архитектурных изысков — Claude и Kimi пока удерживают лидерство. Кстати, на следующей неделе Alibaba обещает открыть веса (Open Weights) для этой махины и её младшей версии 27B. Ждем на Hugging Face. А вы уже пробовали гонять API? Делитесь в комментариях 👇0,00%
  • 31 июл.Интенсив «Ставка на дело» от ПСБ прошел в Ярославле - делюсь инсайтами Мне было интересно только выступление спикера по ИИ - Алексея Воронина. Алексей привел интересные кейсы из реальной практики внедрения: - Промышленный холдинг (борьба с текучкой): ИИ проанализировал планерки, выявил провалы по эмпатии у руководителей и помог снизить отток новых сотрудников с 30% до 17% за 3 месяца - Федеральный ритейлер: Автоматический анализ встреч «1 на 1» и точечная обратная связь региональным лидерам помогли остановить падение и вывели лучших менеджеров на +14% к выручке за квартал - Собственные продажи: Фокус на 3 реальных факторах успеха из 17 книжных (выявленных через ИИ-анализ созвонов) дал четырехкратный рост выручки компании. ❗ Кстати говоря инструмент ИИ-анализа звонков у меня уже есть свой готовый и внедренный у клиента. Стек используемых технологий Алексей не описал, но не сложно догадаться, что использовались RAG хранилища для создания базы знаний, большие языковые модели(LLM) для анализа разговоров и создания отчетов. Ну то есть корпорации активно ИИ внедряют, но до микробизнеса это не особо доходит, они что-то почирикают в Клоде и GPT и скорее всего на этом заканчивается их использование. Для кого-то остается открытым вопросом польза использования ИИ, но для более посвященных - это уже как базовый инструмент для внедрения улучшений, ведущих к кратному росту компании. P.S. На мероприятии было очень много коллег и друзей. Всегда приятно провести время в хорошей компании =) #ПСБ #СтавкаНаДело #ИИ #AI #ИИВнедрение0,00%
  • 25 июл.На днях Anthropic выкатила Claude Opus 5, и это прям отличные новости для всех, кто активно кодит и работает с нейросетями. Ребята сделали ровно то, что сейчас нужно рынку: около-флагманский интеллект за очень адекватные деньги. По сути, мы получили идеальную рабочую лошадку. Модель стоит в два раза дешевле их флагмана Fable 5, а по тестам дышит ему прямо в затылок. В некоторых бенчмарках новинка даже умудряется обгонять GPT-5.6 Sol, что вообще-то серьезная заявка. Что по главным фичам: * Огромное контекстное окно на 1 миллион токенов. * Свежайшая база знаний - актуальна на май 2026 года. * Жесткий фокус на агентов, программирование и сложные многоэтапные задачи. * Короче, если вы искали идеальный баланс между ценой и качеством для ежедневной рутины - это он. Теперь можно смело грузить тяжелые промпты и не переживать, что баланс по API улетит в трубу за пару часов. Мой совет - смело ставьте Opus 5 дефолтной моделью в ваших рабочих инструментах. Anthropic сейчас явно давят на конкурентов, чтобы забрать массового пользователя, и нам это только на руку.0,00%
  • 24 июл.Всем привет🖐️ Потихоньку двигаюсь в сторону корпоративного BigTech и enterprise-ИИ. Сейчас собрал локальную RAG-систему для интеллектуального поиска по большим массивам внутренних документов. Тема RAG сейчас супер актуальна и на многих конференциях по ИИ обсуждаема, так как выстроить такую систему, чтобы она работала корректно, достаточно сложно. И никакой вайб кодинг тут не поможет, надо отлаживать руками и дообучать нейронки. Что это вообще за RAG? По сути, это умный поисковик компании. Сотрудник не ищет вручную нужный абзац среди тысяч документов, а задает вопрос обычным языком и получает ответ с указанием конкретного файла, раздела и страницы. Идея простая: загружаем все нужные документы компании — после этого можно задавать системе через сайт или чат обычные вопросы по ним и получать конкретный ответ со ссылками на документ, раздел и страницу. Например, юрист спрашивает: «Какая ответственность предусмотрена за нарушение сроков?», закупщик — «Чем отличаются предложения поставщиков?», руководитель проекта — «Какие риски зафиксированы в последних протоколах?», а специалист по качеству — «Что требует СОП при возникновении отклонения?». Все работает локально, без отправки корпоративных документов во внешние облачные сервисы. Самое интересное — система понимает прекрасно и pdf и docx и даже картинки и рукописный текст. Короче, постепенно перехожу от отдельных нейросетевых экспериментов к разработке нормальных корпоративных ИИ-систем. И это, кажется, именно то направление, в котором мне сейчас интереснее всего развиваться.0,00%
  • 17 июл.Вчера вышла Kimi 3, и она заставила напрячься даже OpenAI и Anthropic. Шутка ли, друзья, мы получили первую в мире открытую модель класса 3T! Ну типа 3 трлн параметров (у нее 2.8 трлн) и контекст в 1 млн токенов. И пока западные лаборатории держат флагманы за закрытыми дверями, китайцы двигают свой опенсорс на территорию реальных SOTA-моделей. Kimi 3 - это не просто увеличенная предыдущая версия. Тут добавили Kimi Delta Attention - это гибридный механизм внимания, который позволяет эффективнее работать с длинным контекстом (как раз в 1 млн токенов). Еще внедрили Attention Residual: каждый новый слой нейронки теперь может выбирать, какие представления из предыдущих слоев ему нужны для работы, а какие нет. Конечно, это Mixture of Experts (MoE) модель, и у нее 896 экспертов, но для каждого токена активируется только 16 из них. Это рекордная разреженность для модели такого класса! Вместе с новой архитектурой, обучением и подготовкой данных всё это повысило эффективность вычислений примерно в 2.5 раза. Если смотреть на независимые тесты и бенчмарки, то третья версия сейчас уступает только двум закрытым моделям в мире - Claude 3.5 Sonnet и GPT-4o. А всех остальных, включая Opus, она уверенно обходит. Разработчики поделились экспериментами с моделью в длительных агентских задачах: * За 48 часов она разработала проект чипа для запуска компактной нейросетки. * За 2 часа воспроизвела сложное астрономическое исследование (у живого исследователя на это ушло бы недели две). Локально такого монстра запустить проблематично - разве что у вас есть стойка где-то на 64 GPU по 48 гигов каждая. Цены по API прилично так подняли: теперь $3 за миллион входных токенов и $15 за выходных. Это уже территория коммерческих тарифов. Веса обещают выложить 27 июля. Когда это произойдет, у сообщества впервые окажется в руках инструмент такого класса в открытом доступе. Разрыв между коммерческими моделями и опенсорсом сокращается на глазах, а западные компании, кажется, реально нервничают (у меня вот в Клоде вчера лимиты в очередной раз сбросились). Если уже успели попробовать модель - пишите ваше мнение в комментариях, давайте обсудим!0,00%
  • 11 июл.⚙️ Свежие новости: в ИИ появился новый термин - Loop-инжиниринг. Что это такое? Нейросети развиваются настолько быстро, что старые подходы к работе с ними уже не справляются со сложными задачами. Давайте разберем 4 этапа эволюции ИИ-систем, чтобы понять, куда всё движется. ⏳ Как менялся подход к ИИ: 1. Промт-инжиниринг (Prompt Engineering) Как это было: Мы напрямую пишем модели инструкцию (например, *«Ты вежливый сотрудник техподдержки»*). Модель играет роль и отвечает только в рамках тех знаний, которые в неё заложили при обучении. 2. Инжиниринг контекста (Context Engineering) Как это работает: Промт живет внутри контекстного окна, но ИИ дают доступ к внешним инструментам: файлам, веб-страницам, базам данных. Пример: Мы спрашиваем про последнее открытие NASA 🚀. Агент сам идет в сеть, собирает свежий контекст и выдает точный ответ. ❌ Минус: Этот подход плохо держит длинные задачи (дольше 10 минут). Контекст переполняется, сжимается, и детали теряются. 3. Инжиниринг обвязки (Harness Engineering) Как это работает: Появляется внешний слой, который управляет большой задачей снаружи. Система дробит гигантский запрос на подзадачи и позволяет ИИ двигаться от одной к другой, не «захлебываясь» в контексте. Пример: Попросить Claude Code или Codium склонировать весь сайт NASA. Здесь нужен четкий внешний механизм выполнения шагов. 🔥 Новый этап: Луп-инжиниринг (Loop Engineering) В каждом из прошлых этапов были свои циклы (вызов инструментов, выполнение списков задач). Loop-инжиниринг (инжиниринг циклов) добавляет еще один слой поверх всего этого. > Главный смысл: Убрать зависимость от человека. Больше не нужно сидеть и отправлять команды модели вручную. > Агент получает внешний контур, в котором сам регулярно проверяет, что изменилось, какие задачи появились и что нужно обновить. Пример на пальцах: Вы просите ИИ сделать сайт про Чемпионат мира по футболу ⚽️. Промт, контекст и обвязка помогут собрать каркас сайта. Но матчи-то идут каждый день! При Loop-инжиниринге вы задаете ИИ цикл: «Ходи каждый час, проверяй обновления, подтягивай результаты и сам исправляй баги». Бывший директор Google Cloud Эдди Османи описывает это как переход от ручного промтинга к проектированию автономных систем, которые сами запускают агентов, ставят им цель, проверяют прогресс и крутят этот цикл до победного результата. 🛠 Как пощупать это прямо сейчас? Самый простой способ прикоснуться к технологии — это запланированные автоматические задачи (scheduled tasks) в Codium или Claude Code. 💡 Главная критика подхода: Такие циклы «выжигают» огромное количество токенов (а значит, стоят денег). Но именно они прямо сейчас колоссально расширяют область работы ИИ-агентов, превращая их в полноценных автономных сотрудников.0,00%
  • 10 июл.Всем привет, сделал профессиональное ИИ видео для компании - производителя красок. Можно посмотреть тут: https://disk.yandex.ru/i/mzC8G5vEZyw-Nw Видео на полторы минуты, генерилось кусками по 8-10 секунд. Правок было очень много, так как каждый кусок проверялся начальником производства, а изначальное ТЗ не учитывало его мнения. Суммарно было больше 50 генераций различных частей видео. Что я хочу после такого опыта сказать: контент-заводы - это сказка для неосведомленных. Они будут генерить видео либо слишком простые, либо с конским количеством косяков. Либо видео сильно однотипные, вроде говорящей головы. Любое нормальное видео будет требовать правок, любое.0,00%