LMArena - наверное пока самый объективный рейтинг LLM-моделей

Довольно часто возникают споры, какая LLM- модель лучше. Если смотреть по количеству пользователей, то тут модели OpenAI вне конкуренции, но не всегда самый массовый продукт, является самым лучшим.
Есть много разных способов оценки, и наверно один из самых известных, это LMArena. В основе метод попарного сравнения. Пользователь вводит запрос, сравнивает два ответа от разных ИИ, голосует и только после этого узнаёт, кто был кто. Если вы пользуетесь ChatGPT, то наверняка встречались с чем-то подобным, когда выдаются два варианта ответов и надо выбрать то, что тебе понравилось больше. Все голоса идут в общий рейтинг, построенный по системе Elo, как в шахматах. Тут чем-то похоже на шахматный поединок, одна и та же задача, есть независимый судья (пользователь), он и решает кто победил, на больших числах уже можно довериться "мудрости толпы".

Основной функционал:

- Прозрачное и анонимное голосование за лучший ответ от моделей
- Постоянно обновляемый лидерборд с реальными пользовательскими оценками
- Открытый код и алгоритмы расчёта рейтингов (всё можно перепроверить)
- Миллионы сравнений, которые дают реальную картину
- Платформа нейтральна, не принадлежит OpenAI, Google или Anthropic
- Несколько категорий для голосования

Сами пользователи ничего не платят, а зарабатывает LMArena на дополнительных фишках для ИИ-компаний: глубокая аналитика, приватные тесты, кастомные исследования.
На днях они привлекли $100 млн от a16z, Lightspeed и UC Investments, по оценке 600 млн.$, никогда бы не подумал, что это может стоить так дорого. И тут надо учесть, что инвесторы это фонды, которые ожидают какой-то серьезный мультипликатор своим вложениям.

Меня удивило, что почти во всех категориях сейчас лидируют гугловские модели, только в разделе Copilot и WebDev - DeepSeek и Claude соотвественно. Чем-то я не тем пользуюсь, похоже 🙂

Radiant - огромный переносной аккумулятор на ядерной энергии.

У людей всегда дилемма: мечтать о будущем, где космические корабли бороздят просторы вселенной, или решать насущные проблемы - как согреться зимой, когда отключили свет. Но самое интересное начинается, когда эти два мира сталкиваются. Потому что, пытаясь решить "будущие" проблемы, мы иногда находим решения для самых "настоящих".

Так и получилось у ребят из Radiant. Они начали с вопроса: «Как обеспечить энергией марсианскую базу?» А потом поняли, и на Земле дел невпроворот, да и заработать наверно можно больше. Особенно если ты не в Силиконовой долине, а, скажем, в горах Афганистана, на военной базе или в посёлке, куда даже дизель довезти целое приключение.

Так родился Kaleidos, микрореактор размером с контейнер, мощностью 1 мегаватт, который можно доставить в любую точку планеты и запустить на следующий день. Без рытья земли, без сложной инфраструктуры, без постоянных дозаправок.

Фишки Kaleidos:

- Не требует земляных работ - просто выгрузили и включили.
- Работает 5+ лет без дозаправки, а потом возвращается на завод.
- В 110 раз! эффективнее дизель-генераторов по массе.
- Централизованный контроль и автоматическая безопасность (в случае ЧП — реактор сам себя "усыпляет").
- Работает на топливе TRISO, которое не плавится даже при сильном нагреве. Пишут, что взрыв физически невозможен.

На днях стартап привлек раунд в 165 млн. $, работающую версию обещают совсем скоро, в 2026 году. Дальше планируют производить до 50 микрореакторов в год.

Вопросов много. Военное применение ок, но захотят ли люди, чтобы недалеко от дома стояла такая штуковина, тут если АЗС рядом, уже как-то тревожно. Но вообще хотелось бы, чтобы "проблема энергии" была решена, может быть мир бы стал чуть спокойнее.

Grammarly - удобный спелчекер, как-то выживающий в эпоху GPT

ЗамИчЯли, как пара опИчатАк мгновенно подрывает дАверие к автАру?
Согласно исследованиям 97% людей признаются, что грамматика влияет на их восприятие бренда и профессионализма. Поэтому я стараюсь вычитывать каждый текст, собственные ошибки режут глаз сильнее чужих, хотя уверен в этом тексте есть несколько ошибок. 🙂

Русский мой родной, но сбои всё равно случаются, и это при том, что я школу закончил с медалью, а если писать на английском, то тем более (в школе и вузе язык был «так себе»). Чтобы не выглядеть безграмотно, несколько лет назад подключил Grammarly Pro. Жизнь сильно упростилась. Сервис ловит запятые, предлагает перефразировать абзацы и встроен буквально везде от Gmail до LinkedIn.

Когда вышел GPT, многие пророчили Grammarly быструю смерть. Я даже на полгода прервал подписку, но вернулся: удобная интеграция всё-таки решает. В процессе написания статьи обнаружил, что у них есть ещё и мобильная клавиатура, а я все время страдал, что на мобиле их нет.

Факты, которые ломают миф о «скорой кончине»:

- На днях Grammarly получила обязательство на $1 млрд от фонда General Catalyst. Это квази-кредит под будущую выручку, а не продажа доли, так что капитал не размывается.
- Годовой оборот уже превысил $700 млн, а после покупки Coda компания эволюционировала из «чекера опечаток» в полноценный AI-помощник для продуктивности.

Почему продукт пока выживает даже в эпоху LLM:

1. Плагин для браузера и клавиатура работают в любом поле ввода.
2. Сервис учитывает тон, аудиторию и формат (почта, соцсети, академический текст), проще чем копировать в поле ввода GPT, потом писать специальный промпт.
3. Очень понятная ценность, не нужно объяснять.

В итоге у меня получилось не «Grammarly vs. GPT», а «Grammarly + GPT», Grammarly делает финальную проверку текста. Кстати, довольно много за ChatGPT исправляет, ему пока доверяю больше.

Главный вывод: в 2025 г. побеждает не тот, у кого круче ИИ, а тот, кто встроился в привычный рабочий поток. С удобством воевать сложнее, чем с технологией.

skillsync - объективная (но это не точно) оценка разработчиков

Оценка сотрудников ― один из самых болезненных ритуалов для любого руководителя. Хочется и рост подсветить, и человека не демотивировать, и остаться честным. Классно, же если есть какие-то объективные показатели, как например в продажах: есть план, есть результат. А в разработке? Один разработчик неделями бьётся над ядром, другой штампует мелкие фикс, «количество коммитов» сравнивать бессмысленно. Но как только выбираешь KPI, вступает в силу закон Гудхарта.

Может помните, к чему приводит бездумная вера в цифры. В августе 2021 Xsolla выгнала примерно 150 человек после «больших данных»: алгоритм прошёлся по активности в Jira, Gmail, Slack и решил, что сотрудники «не достаточно вовлечены» . Скандал взорвал ИТ-сообщество и стал живой иллюстрацией того же закона Гудхарта, если знаешь, какие таблички смотрит начальство, набивай эти таблички, а не делай работу.

А что если мерить не количество, а качество кода, позвав на помощь ИИ?

Сегодняшний стартап как раз про это. Загружаешь туда код, и на основе этого получаешь кучу инсайтов, что-то типа карты того, как человек думает, в каких слоях системы он силён и кому можно поручить нетиповую задачу.

Обещают, что:

- Найдут скрытых экспертов - кто тихо закрывает самые сложные баги, но не светится в Jira.
- Сматчят проблемы и людей - нужно срочно поправить Kubernetes? Система знает, кто уже копал этот участок.
- Сделают «плейбуки»  - повторяемые паттерны успешного решения, которые можно превратить в обучение для всей команды.
- Метрики остаются прозрачными: видно не цель («напиши 100 строк»), а реальное влияние.

На сайте можно даже прогнать любой open-source-репозиторий и получить свою карту навыков.

Конечно, инструмент — это только половина дела. Любая метрика (даже самая умная) превращается в тыкву, если ставить её в лоб как KPI. Но в руках адекватного руководителя такая карта навыков может стать инструментом развития и эффективного решения задач бизнеса.

Podbike - футуристичный электровелосипед, который дальше "не поедет"

Когда я впервые приехал в Швецию лет 20 назад, меня поразило, сколько людей ездят на велосипедах. Дождь, а они в мчатся на высокой скорости в костюмах. Потом что-то похожее наблюдал в Лондоне и Амстердаме. Когда жил в Москве, у меня были попытки пересесть на велик. Прикольно, бодрит, но как-то не прижилось. Если ехать быстро, приедешь весь в мыле. А еще на метро можно подкасты послушать, а на велике с наушниками опасно, лучше все таки сосредоточиться на дороге, особенно если нет обособленных велодорожек.

В 2017 году появился стартап Podbike, который попытался переосмыслить саму идею городского велосипеда и закрыть все вопросы для сомневающихся. Это был настоящий гибрид: нечто между велосипедом, машиной. Четыре колеса, педали, мотор, крыша, даже дворники и при этом ты всё ещё в категории “велосипед”. По крайней мере, по закону.

Идея звучала круто:

- Не промокаешь под дождём.
- Не приходишь на работу в спортивном виде.
- Не стоишь в пробках.
- Не тратишь деньги на бензин и парковку.
- Можно даже детей или продукты закинуть в багажник.

Но в мае 2025 года Podbike официально закрылся. Почему?

- Цена: от €10K до €13K. Слишком дорого для велика, слишком странно для машины.
- Производство: всё кастомное, как в Ferrari, только без бюджета Ferrari.
- Инвестиций: $1.5M — это вообще ничто, если ты строишь транспортное средство с нуля.
- Концепция: слишком “ни рыба, ни мясо”. Люди не понимали, что это и зачем.

Что можно вынести из этой истории:

- Цена - это позиционирование. Если продукт не укладывается в привычную ценовую категорию, он должен очень чётко объяснять свою ценность.
- Не пытайся быть всем сразу. Между велосипедом и автомобилем может и есть место, но оно узкое. Лучше выбрать чёткую нишу и доминировать в ней.
- Хардварерные стартапы - это тяжело. Нужно больше денег (хотя и это не всегда гарантия успеха, вспомните Humane), больше терпения и чёткая стратегия на масштабирование.
- Изменить привычки сложно, культурные инерции сильнее технологий.

#историяпровала

Sunset - "классный софт для вас… ой, надеюсь, он вам не понадобится"

У каждого из нас сегодня десятки, а то и сотни «карманов» с деньгами, о которых легко забыть: банковские и брокерские счета, криптокошельки, бонусные программы, страховки. Я сам дважды находил деньги совершенно случайно. Первый раз в аспирантуре мне продолжали платить стипендию, хотя я больше года туда не ходил и считал, что меня уже отчислили. Второй раз на премиальной карте от работодателя: щедрый кэшбэк капал на отдельный внутренний счёт, о котором никто из нас не знал, пока мы всей командой одновременно не обнаружили там приятные суммы.

Пока мы живы и время от времени заходим в банковские приложения, такие сюрпризы радуют. Но что будет, если однажды я перестану проверять счета? Уверен, что сам не помню полный список активов, а уж моим близким тем более будет трудно разобраться. Тут и возникает потребность в сервисе вроде Sunset, только-что запустившегося в США стартапа, который берёт на себя поиск и закрытие счетов умершего человека.

Сервис бесплатно пробивает базы данных и находит всё, что относится к наследству: банковские и пенсионные средства, инвестиции, недвижимость, долги, страховки, незаявленное имущество. Пользователь подтверждает совпадения, а дальше Sunset автоматически закрывает нужные счета и переводит деньги наследникам, зарабатывая только на проценте во время трансфера средств. Выйдет дешевле, чем тратить сотни часов на бумажную волокиту, к примеру в США оформление наследства нередко растягивается на 200–500 часов.

Отдельно меня позабавила презентация: основатель рассказывает о мрачной теме с почти радостной интонацией и бросает фразу: «Мы сделали классный софт для вас… ой, надеюсь, он вам не понадобится». Он даже не стал перезаписывать видео, возможно, в этом и была идея.

Пока работают только в США, но думаю проблема актуальна и для других стран.

Enlighter - бесплатный онбординг с практикой для Cursor.

У AI-продуктов есть одна незаметная, но крайне важная проблема - «проблема чистого листа». Когда заходишь в обычный софт, всё ясно: вот кнопки, вот функции, бери и пользуйся. А тут тебе просто дают чат и говорят: «Ну, спрашивай». Возможностей миллион, и от этого часто теряешься. Помните знаменитый эксперимент, описанный Чалдини? Когда людям давали много сортов джема, конверсия в покупку падала, а когда мало, резко росла. Так и здесь: свобода огромная, но от неё и ступор.

Ещё одна боль лично для меня, как для трушного вайб-кодера (без инженерного бэкграунда), когда я вижу IDE, GitHub и прочие страшные слова, мне хочется убежать обратно в Bolt, хотя все вокруг говорят, что надо пробовать Cursor.

Сегодня на Product Hunt вышел стартап Enlighter, который решает ровно эти проблемы. Enlighter - бесплатная обучающая платформа, встроенная в Cursor в виде плагина. Читаешь теорию, тут же практикуешь в одном окне, никаких лишних вкладок и потери контекста. Для таких новичков как я это просто находка.

Фаундеры сделали реально крутую вещь: собрали ключевую информацию и практики, которые покрывают 80% кейсов использования Cursor. Это не дорогие курсы и не десятки роликов на YouTube, а максимально концентрированный контент, с которым уже сотни людей создают настоящие приложения.

Сегодня они запустились на Product Hunt, давайте поддержим ребят! Функционал полностью бесплатный, попробовать точно стоит!

👉 Поддержать Enlighter на Product Hunt

Dia — yet another браузер с AI.

Я пользовался браузером Arc два года, и на мой взгляд, это лучший браузер из тех, что я когда-либо пробовал. Там настолько всё продумано, что иногда просто поражаешься. Но, как это часто бывает, даже идеальные продукты не всегда становятся популярными. Несколько месяцев назад основатель Arc объявил о закрытии проекта. Думаю, причина была в том, что он слишком отличался от привычного Google Chrome, и для перехода на него нужно было приложить определённые усилия, на что решилась лишь небольшая группа ранних энтузиастов. Массовым продуктом Arc так и не стал. Осознав, что им не преодолеть этот барьер «привычности», компания переключилась на разработку нового браузера.

Dia - браузер, ядром которого является ИИ. Как заявляют его создатели, это настоящий ассистент, который сразу понимает, что вам нужно, и берет на себя всю рутину.

Что в нём крутого:

- AI прямо в адресной строке. Можно искать информацию, задавать вопросы, просить бота проанализировать открытые вкладки и даже подготовить черновик письма или отчёта.
- Персонализация через диалог с AI. Просто скажите браузеру, какой стиль общения вам нравится, и он подстроится под вас.
- Функция History, благодаря которой браузер запоминает ваши запросы за последнюю неделю и использует их при ответах.
- Skills - своего рода «горячие клавиши» для браузера, которые автоматически создаются на основе вашего описания на естественном языке. Хотите оформить страницу в удобный для чтения вид? Просто попросите, и Dia всё сделает.

Пока доступна только бета-версия на Mac и только по приглашениям, но я уже успел потестировать. Интерфейс приятный, однако больше похож на Chrome: вкладки расположены сверху, а не сбоку, как в Arc. Это, конечно, привычнее для массового пользователя, но лично для меня уже неудобно. Тем не менее, я сделал Dia браузером по умолчанию, посмотрим, что получится. Смысла функций ИИ я пока не понял.
Кстати, разработчики хорошо продумали процесс миграции с Chrome и Arc.

И главный вопрос остаётся открытым: сможет ли Dia прорваться в массы или повторит судьбу Arc? Или мне опять придется переучиваться на другой бразуер, а может вообще в интернете будущего не будет браузеров? 🤔

AI для автоматизации: мышление системами, а не инструментами

Ты тратишь часы на рутину... копипастишь, сортируешь, пересылаешь, напоминаешь. Важные проекты стоят на месте, потому что тонешь в мелких задачах... чувствуешь, что технологии улетели вперед, а ты буксуешь на месте, опасаясь, что без «технарского» бэкграунда не разобраться. Знакомая история?

Проблема не в инструментах, а в подходе, считают Саша Поваляев и Сергей Хабаров из @ai_mind_set. Мало просто связать пару сервисов. Нужно грамотно встроить AI-агентов в свою работу. А для этого — изменить способ мышления.

Поэтому они создали курс-лабораторию осознанной автоматизации с AI — пространства, где ты перестанешь быть просто пользователем AI, а начнешь думать как архитектор. Это будет уже 8-й поток их обучающих программ и ребята реально в теме.

Что внутри:
- 4 недели практики над твоим реальным проектом, а не абстрактными задачами.
- Никаких «записанных лекций». Только живые воркшопы и менторская поддержка.
- Технический стек: Make, n8n, Notion API, GPT, Claude, Telegram-боты — учат не кликать, а строить надежные системы.
- Результат: Минимум 3 работающие автоматизации и личная AI-экосистема, которая экономит ваше время.

Вот что говорит один из участников:

Курс стал для меня точкой роста. Чёткая подача, много практики, всё сразу применял. Настолько вдохновился, что выступил на Product Camp про то, как собрать ИИ-агента на n8n для автоматизации рутины продакта.

🗓 старт — 23 июня.

[узнать подробности]

Присоединяйся, чтобы внедрять AI системно.

Approval AI - ипотечный маркетплейс с ИИ.

Каждый год кто-то снова изобретает «универсальный маркетплейс кредитов»: заполнил анкету один раз, получил гору офферов, выбрал самое выгодное... конец истории. Наверно первыми это реализовали ещё в 1996-м ребята из LendingTree, превратив поиск ипотеки в онлайн-шопинг . С тех пор прошло почти тридцать лет, а толпы фаундеров продолжают выходить на сцену с тем же лозунгом «давайте сделаем проще».

Американский Approval AI (батч YC Spring 2025) - свежий герой этой пьесы. Фаундеры, устав оформлять ипотеку для собственных домов, решили, что всю «боль» можно свалить на ИИ-ассистента: он сам соберёт офферы, поторгуется с банками и заполнит бумажки, вам останется только выбрать ставку .

Чтобы было понятно, что идея совсем не экзотика, вот уже работающие аналоги по обе стороны Атлантики: Банки.ру (Россия) , CHECK24 (Германия), MoneySuperMarket (Великобритания). Все они давно умеют превращать одну заявку в пачку предложений, так что чудес в принципе не требуется.

Чем же Approval AI пытается выделиться?

- одна форма вместо регистрации в десятке банков;
- ИИ-бот звонит, пишет и торгуется за вас ;
- 24/7 чат с объяснениями "мелкого шрифта";
- данные уходят только тому кредитору, которого вы сами выбрали, то есть «ноль спама»;
- при застревании подключается живой специалист.

Я когда-то делал похожее для фермеров: мы тянули телеметрию с полей, строили скоринг и реально снижали ставку. Здесь же главная «фишка» переговорщик-LLM. Круто, но разве тот же CHECK24 не прикрутит такого же бота завтра утром? 🤔

С другой стороны ниша узкая (только ипотека в США), боль реальная, а обещание «ноль спама» может кого-то и зацепит, потому что пользователи ненавидят холодные звонки. Approval AI не брокер, не передаёт заявки кредиторам и не получает за это деньги, пока это чистая тех-платформа без лицензии и выручки. План «потом получим лицензию и будем жить на комиссиях» звучит знакомо, но где возьмут траффик, сойдется ли юнит-экономика?.

И всё-таки YC их взял. Возможно, сегодня, когда банки только учатся говорить с LLM-ами, два бывших гуглера успеют откусить кусок рынка. А если чат-бот и вправду вытрясет для пользователя −0,5 % годовых, ему можно простить даже отсутствие собственного скоринга.

Applied Intuition – «Windows» для транспорта

В мире устройств существует два лагеря. Apple-стиль - делаем «железо+софт» под ключ. Microsoft-стиль - пишем универсальную ОС и даём её любому производителю. На дорогах похожая развилка: Tesla играет роль "Apple", и есть лагерь тех, кто пишет софт, для чужих устройств машин. Сделать машину сложно, как и софт для нее, и не все автогиганты способны на это, по крайней мере в обозримый срок.

Applied Intuition закрывает эту боль. Стартап делает Vehicle OS, модульную платформу, куда входит всё: от бортового ПО и цифровых двойников до OTA-апдейтов. Производитель сосредотачивается на том, что умеет: шасси, интерьерe и бренде, а стартап делает для этого «операционку», которая управляет сенсорами, добавляет автономию, сама развивается апдейты. Уже сегодня компанию внедряют 18 из топ-20 автогигантов: от Toyota до Volkswagen.

- Модульная Vehicle OS закрывает весь стек от датчиков до OTA обновлений.
- Работает на легковых, грузовых, спецмашинах, одно ядро, разные кузова.
- Симуляция миллиардов сценариев ускоряет сертификацию и снижает риск.
- Свежий раунд $600 млн поднял оценку до $15 млрд

Чувствуется дух Windows 95: сделаем ОС стандартом, а экосистема подтянется. Tesla остаётся «премиальным Mac» с вертикальной интеграцией (хотя и Маск обещает дать другим свою Mask Mac OS), но массовый рынок может выбрать более гибкое решение от Applied.

Ну и видимо чуть позже появится «авто-Linux» полностью open-source стек, бесплатный для всех.🤔

Aesty – виртуальный стилист с ИИ.

Современный ИИ уже давно выходит за рамки простых чатиков или генерации картинок. Те же модели, что генерируют тексты или изображения, способны решать задачи, далёкие от массового контекста. ИИ помогает найти новые белки, полезные ископаемые и пр. Или вот совсем бытовое: ИИ, который подбирает блюда из того, что осталось в холодильнике. Почему бы не доверить ему и моду?

Сам я с модой не особо дружу, даже с небольшим количеством одежды часто теряюсь в собственном гардеробе. Представить не могу, как управляться с десятками нарядов и не забывать, что с чем сочетается. Интересно, насколько проще эту задачу делает Aesty.

Aesty - это AI-стилист, который подбирает модные образы прямо по твоему фото. Он решает извечную проблему «куча вещей, а надеть нечего», предлагая сочетания из уже имеющейся одежды или советуя новые покупки. Сервис родился из желания упростить и ускорить выбор стильного лука, убрав долгие размышления и неопределенность.

-Подбор образов по твоей фотографии 📸
- Виртуальная примерка одежды за пару секунд
- Использование твоего текущего гардероба и рекомендации покупок
- Обновление трендов и стиля ежедневно 🔥
- Удобная интеграция шопинга прямо в приложении 🛍
- Отказ от утомительного перебора вариантов вручную

Это не первая попытка создать виртуального стилиста, уже даже прошли первые AI-показы мод в Нью-Йорке и Милане, где дизайн был полностью создан нейросетями. Пока что это скорее эксперимент, но тренд на AI в моде точно набирает обороты.

Ждём новых трендов от ИИ или всё же доверяем только личному вкусу? 🤔

Знаете этих инвесторов? Таких серых кардиналов — недоступных, фильтрующих, к кому на встречу не попасть, интро не получить. Желанные люди из параллельной вселенной, кого можно поймать в основном только на закрытых мероприятиях для своих.

На рынке по пальцам можно пересчитать тех из них, кто открыт, кто прозрачен, кто щедро помогает — да что уж там, кто канал ведёт. Сегодня рекомендуем вам канал Оксаны Погодаевой. Венчурного инвестора, эдвайзера, предпринимателя, который уже так много лет в технологиях — и рассказывает об этом с душой и без розовых очков.

Управляющий партнёр фонда hredtech.vc, консультант фаундеров, человек, прошедший путь от корпораций (Danone, Sony, Dyson) до собственного экзитного стартапа Grooz Go (Uber для фур). Сейчас помогает другим командам расти, упаковываться под фонды и выходить на глобальные рынки.

Ее канал про:
— Про технологии, которые меняют индустрии.
— Про предпринимателей, которые пробуют новое.
— Про подходы — к жизни, бизнесу, мышлению.
— Про глобальный рынок и то, как там находить своё место.

Огромный плюс каналу — честно и по делу: как привлекать деньги, строить фонды, искать опору в себе, и как не потерять вкус к развитию, даже если ты уже много чего добился – советуем подписаться!

#реклама

Scale AI - мастер датасетов

Одна из самых интересных сделок за последнее время в мире AI. Основанная в 2016-м Александром Ваном и Люси Го, Scale AI строит инфраструктуру для сбора, очистки и тонкой разметки данных, без которых большие модели учатся «на грязи». Стартап поставляет датасеты Big Tech-гигантам, Пентагону и сотням ML-команд помельче, а теперь наполовину принадлежит Meta: за 49 % компания заплатила $14,3 млрд и забрала CEO в свою супер-AI-группу. Вторая по величине покупка от Meta, больше только WhatsApp за $19 мрлд., но там было 100%

Немного про Scale AI:

- Армия из 240 000+ контракторов справляется с любым объёмом данных
- Поддержка текста, аудио, 3D и хитрой синтетики для RLHF
- Инструменты качества: majority-vote до динамических «калибровок»
- API-контроль полного цикла: загрузил сырые данные, получил валидированный датасет
- Доступ к закрытым моделям для rapid-feedback, когда нужен «человеческий» fine-tune

Но покупка не без "изъянов", есть проблема с инфобезом, Business Insider обнаружил десятки «секретных» Google Docs, открытых на редактирование всем, кто угадает ссылку: инструкции к Bard, подсказки для xAI, личные почты тысяч таскеров и даже лист «good/bad folks».

Meta прямой конкурент некоторых клиентов Scale в AI гонке, поэтому клиенты вроде Google, OpenAI и xAI тут же поставили проекты на паузу.

Логика сделки Meta понятна: дешевле купить поставщика крови для моделей, чем наращивать свою аннотационную фабрику с нуля.

Сможет ли Meta одновременно контролировать площадку и убедить конкурентов, что их данные в безопасности, или рынок быстро фрагментируется и каждый себе "прикупит" (или сделает) аналог Scale AI? 🤔

ChatGPT EDU vs Gemini Education — битва за студентов 🎓🤖

В AI-битве ChatGPT пока уверенно лидирует по количеству пользователей, но в целом проникновение ИИ-инструментов остается невысоким. Самая ожесточённая конкуренция идёт в корпоративном сегменте, однако есть ещё один важный "фронт": подрастающее поколение. Почти одновременно OpenAI и Google выпустили образовательные версии своих ИИ-помощников.

У меня две дочки (11 и 7 лет), и обе активно пользуются ChatGPT. Старшая убеждена, что лучше ChatGPT ничего нет, другие решения пробовать даже не хочет. Младшая вообще не задумывается о конкурентах, ChatGPT отлично справляется с её запросами по рисованию смешных картинок. Для них именно ChatGPT уже стал естественной частью жизни.

Удастся ли Gemini заинтересовать их?

А пока небольшое сравнение двух продуктов:

ChatGPT EDU — версия корпоративного продукта, адаптированная для студентов:

- Данные защищены, модель на них не обучается
- Закрытые пространства для вузов, без внешнего доступа
- Интеграция с популярными образовательными платформами
- Минимальные отличия от корпоративного варианта

Gemini Education — по сути лишь фича, амбициозного образовательного проекта Google с акцентом на персонализацию:

- AI-ментор, подстраивающийся под знания студента
- Глубокая интеграция с Google Classroom и Docs
- Автоматическое создание и проверка заданий
- Персонализированный трекинг успеваемости
- Мультимодальность: текст, голос, изображения, интерактивы

Ранняя версия доступна, массовый запуск осенью 2025 года

Если ChatGPT EDU - проверенный продукт, слегка адаптированный под образовательные задачи, то Gemini Education стремится кардинально изменить подход к обучению, сделав его интерактивным и индивидуальным.

Обе платформы борются за внимание нового поколения, которое уже привыкло жить в мире ИИ. Google делает ставку на мощную образовательную экосистему, OpenAI - на проверенный продукт и лояльность пользователей.

Интересная битва намечается. Буду следить за ней воочию.👨‍👧‍👧

Участвую в конкурсе авторских tg-каналов, тут подробнее

Тут @tg_contest_main будут публиковать лучшие посты, будет проходить голосование и подводиться итоги. Подписывайтесь, должно быть интересно.

Transfermarkt – футбольный LinkedIn⚽️

Одна из самых обсуждаемых новостей прошедшей недели в мире AI переход сотрудника OpenAI в Meta за $100 млн. Для IT звучит фантастически, но в мире спорта обычная практика. Я фанат футбола и слежу за трансферами: там один человек может «делать разницу», поэтому и платят миллионы и клубам, и агентам, и самим игрокам.

К примеру, на текущий момент самым дорогим трансфером в истории футбола является переход Неймара из «Барселоны» в ПСЖ за 222 млн евро, а самый дорогой футболист по версии сегодняшнего стартапа - Джуд Беллингем с оценкой в 200 млн евро.

А что, если скоро рынок труда станет похож на рынок спортсменов, хотя бы в некоторых сферах, как AI? Сейчас мы видим отдельные прецеденты, но логика подсказывает: если звёзды решают исход проектов, они и будут стоить дороже.

Одни компании будут платить другим за трансферы, появятся агенты, отступные, условия «выхода» в контрактах. LinkedIn станет похож на Transfermarkt: с рейтингами, аналитикой, «ценой» и интересом со стороны корпораций.

И как в футболе, появятся компании-академии: будут «взращивать» AI-звёзд, развивать их навыки и выставлять на рынок. Строить репутацию на том, что «наш выпускник теперь в Meta».

Почему бы талантливому AI-инженеру не стать ценным активом компании, как футболист на Transfermarkt? Это не только про зарплату — это про вклад, влияние, масштаб и потенциал.
А теперь давайте к сегодняшнему стартапу, который делает бизнес как раз на трансферах игроков.

Transfermarkt крупнейший портал про футбол: статистика, трансферы, оценки игроков и команд. Сайт запущен в мае 2000 года, принадлежит Axel Springer SE, база создаётся и обновляется силами международного сообщества фанатов и волонтёров . У них примерно 30 млн. уникальных посетителей в месяц, выручка от 10-50 млн.$

- Работает на основе краудсорсинга: зарегистрированные пользователи предлагают и обсуждают рыночные оценки игроков, которые затем усредняются и публикуются (мудрость толпы в действии)
- Обновления цен происходят примерно два раза за сезон или чаще при значительных событиях (прорыв игроков, переходы, сильная форма)
- При расчёте стоимости учитываются возраст, потенциал, выступления за клуб и сборную, уровень лиги, интерес клубов, маркетинговая ценность и другие факторы
- При этом оценки не гарантируют цену трансфера: они отражают среднюю ожидаемую рыночную стоимость, но не учитывают законченный контракт, нужду клубов и прочее

Чем выделяется Transfermarkt:

- Действует как «коллективный разум» фанатов и аналитиков
- Данные доступны всем без подписки
- Сравнения игроков, клубов и лиг в одном стандарте
- Используется профессионалами (агентами, аналитиками) как ориентир
- Обновления гибкие: учитывают динамику рынка и форму игроков
- Узнаваемый ресурс для аналитики и медиа по всему миру

Не корпорации «считают цену», а целое сообщество. Иногда ценность игрока действительно отражает потенциал, а не просто прошлое выступление.

Как думаете, где всё устроено справедливее? На обычном рынке труда или в мире спорта?

Base44 – AI-конструктор приложений от соло основателя.

Дарио Амадеи недавно предсказал, что уже к 2026 году появится первая миллиардная компания, управляемая одним человеком. Base44 не успел стать единорогом, но он точно чувствует себя предвестником этой эры. Его создатель Маор Шломо в одиночку вывел стартап на прибыль, собрал 400K пользователей и продал проект Wix за $80M (хотя здесь стоит отметить, что на момент продажи, он уже не был единственным сотрудником). Плюс команде пообещали 25 млн.$ за то, что ни продолжат работать после сделки.

Я протестировал Base44. Сервис делает MVP по описанию, работает стабильно. Правда, мне показалось, что генерация занимает чуть больше времени, чем у других. Но разница пара минут, не критично.

Base44 — no-code/low-code платформа, которая превращает текстовое описание в полноценное веб-приложение. Маор не писал ни строчки HTML или JS последние месяцы, вместо этого он «управлял AI-командами». Base44 маршрутизирует запросы между Claude, Gemini и ChatGPT, чтобы выжимать максимум из каждого запроса. Идея родилась из боли быстрого прототипирования, а путь к росту через публичность в LinkedIn и тесный контакт с первыми пользователями.

- Управлялся одним человеком, без разработчиков или команды
- 400K+ пользователей без венчурных денег
- Продукт быстро обновляется: фичи каждые 1–2 дня
- Использует разные LLM для разных задач (Claude, Gemini, ChatGPT)
- Рост через LinkedIn и «делай как я» подход
- Виральность встроена, кредиты за шеры продуктов

И в отличие от многих AI-стартапов, он сразу вышел в плюс. После продажи продукт не закрыли, вся команда перешла в Wix и сохранила автономию, а технология стала частью Wix Studio

С учетом того, что людей в AI-команды покупают по 200 млн. $, вопрос миллиардного стартапа с одним фаундером, действительно вопрос времени. Как вы думаете, сколько нам осталось еще ждать? Или их все время будут покупать, не дожидаясь пока они подорожают 🙂