Ambral (@ambral_ai) создает первый центр управления миссиями для клиентов. Это команда управления аккаунтами на основе ИИ, созданная для того, чтобы помочь вам максимизировать доход от каждого клиента. Поздравляю с запуском, @Sambrickman_ и @JackStettner!

Мы узнаем, что AGI отложен, как только лаборатории начнут разрабатывать функции для выбора наших собственных цветов фона и шрифтов.

Сейчас есть огромное преимущество в том, чтобы быть стартапом в Сан-Франциско: близость к лабораториям ИИ, ранний доступ к моделям, близость к людям на переднем крае, доступ к капиталу. Если новая модель появляется, и ваша команда быстрее интегрируется, это может легко стать разницей между приобретением сотен новых пользователей за один день и отсутствием таковых.

Waymo для экскаваторов!

Соучредитель и CEO Figma Дилан Филд (@zoink) о том, как ИИ преобразит дизайн и почему мастерство и внимание к деталям станут главными отличиями. На AI Startup School в Сан-Франциско. 01:38 – Как Дилан и Эван начали Figma 02:58 – WebGL: от игр к инструментам 04:10 – Покупка времени для разработки 05:48 – Как оставаться мотивированным в процессе ранних исследований 06:10 – Холодные письма, ранняя обратная связь и первые пользователи 08:24 – Время запуска и уроки о ранних поставках 10:08 – Культура ограничений и креативное решение проблем 10:50 – Признание спроса на продукт 13:32 – Почему дизайн является отличием в эпоху ИИ 16:34 – Запуски продуктов ИИ от Figma и расширение за пределы дизайна 18:56 – Размывание границ между дизайном, разработкой и продуктом 21:00 – Эра "MS-DOS" интерфейсов ИИ и будущие поверхности 23:26 – Роль дизайна в исследованиях ИИ и будущее дизайнеров 27:36 – Вопросы и ответы от аудитории: инструменты ИИ, открытый код, принципы и советы

Иногда трудно понять значимость обновлений логики и рассуждений, которые начинают появляться в мощных моделях, таких как GPT-5. Вот *очень простой* пример того, насколько мощными становятся эти модели. Я взял недавний транскрипт звонка по доходам NVIDIA, который составил 23 страницы и содержал 7800 слов. Я взял часть предложения "и валовая маржа улучшится и вернется к средним 70-м" и изменил "средние 70-е" на "средние 60-е". Для финансового аналитика, который следит за ситуацией, это выглядело бы неуместно, потому что маржи не могли бы "улучшиться и вернуться" к более низкому числу, чем то, которое описано как более высокое в другом месте. Но, вероятно, 95% людей, читающих этот пресс-релиз, не заметили бы изменения, потому что оно легко вписывается в другие 7800 слов, которые упоминаются. С помощью Box AI, тестируя различные модели ИИ, я затем задал ряду моделей вопрос: "Есть ли в этом документе логические ошибки? Пожалуйста, дайте одно предложение в ответ." GPT-4.1, GPT-4.1 mini и несколько других моделей, которые были на переднем крае всего ~6 месяцев назад, в целом ответили, что в документе нет логических ошибок. Для этих моделей документ, вероятно, кажется последовательным и соответствует тому, как они ожидают видеть транскрипт доходов, поэтому ничего действительно не выделяется для них, на что стоит обратить внимание - своего рода обратная галлюцинация. GPT-5, с другой стороны, быстро обнаружил проблему и ответил: "Да — документ содержит внутреннее несоответствие в отношении прогнозов валовой маржи, в один момент говорится, что маржи "вернутся к средним 60-м", а позже говорится, что они будут "в средних 70-х" позже в этом году." Удивительно, но это произошло с GPT-5, GPT-5 mini и, что примечательно, *даже* с GPT-5 nano. Имейте в виду, что токены вывода GPT-5 nano стоят 1/20 от стоимости токенов GPT-4.1. Так что, более интеллектуально (в этом случае) за 5% стоимости. Теперь, хотя проверка ошибок в бизнес-документах не является ежедневным занятием для каждого работника знаний, такие проблемы возникают различными способами при работе с большими неструктурированными наборами данных, такими как финансовые документы, контракты, транскрипты, отчеты и многое другое. Это может быть нахождение факта, выявление логической ошибки, проведение гипотетического анализа или требование сложного дедуктивного рассуждения. И возможность применять больше логики и рассуждений к корпоративным данным становится особенно критичной при развертывании ИИ-агентов в компании. Поэтому удивительно видеть достижения в этой области прямо сейчас, и это откроет множество новых случаев использования для бизнеса.

Новая кулинарная книга в партнерстве с @llama_index вышла! Мы расскажем, как построить мощный рабочий процесс парсинга, извлечения и повторной сортировки на основе сложных PDF-файлов. Посмотрите!

Мы проводим мероприятие по контекстной инженерии в Сан-Франциско! Узнайте, как ведущие команды по прикладному ИИ проектируют свои контекстные окна. Слушайте: Джейк Хеллер, генеральный директор @Casetext Бейян Лю, технический директор @Sourcegraph Сэм Багват, генеральный директор @Mastra_ai Джефф Хубер, генеральный директор @trychroma RSVP:

Anytrace () — это ваш AI инженер поддержки. Он может решать технические заявки от начала до конца, общаясь с клиентами, исследуя проблемы и управляя полным жизненным циклом заявки. Поздравляем с запуском, @samgoldman0 и @tairabun!

Сегодня была запущена новая исследовательская лаборатория ИИ под названием @blankbio_. Они создают новые базовые модели для мРНК и являются одной из самых сильных технических команд, с которыми я работал. Меня особенно радуют их новые результаты моделей и широкий спектр областей применения.