partially unsupervised

Как человек, который еще помнит про computer vision за пределами диплернинга, насладился статьей про дистилляцию LSD. Товарищ майор, я про line segment detector, а вовсе не про психоделики! 🚔Идея подкупает простотой и элегантностью. В малоизвестной, но важной задаче нахождения отрезков (line segments) на картинке по-прежнему все не очень хорошо: есть классический алгоритм LSD - не очень стабильный, зато универсальный; есть сколько-то DL моделей, обученных на единственном датасете из 5000 картинок, они гораздо более устойчивы к шуму, но не обобщаются на другие датасеты. Авторы предлагают такое:- для генерации трейн сета применяем классический LSD к сотне аугментированных версий одной картинки;- превращаем найденные отрезки в distance/angle fields, то есть такое представление, где для каждого пикселя есть значение "в какую сторону и как далеко надо идти к ближайшему отрезку" и усредняем по этим аугментированным версиям;- учим классический Unet предсказывать такие поля;- обратно преобразуем предсказанные поля в отрезки. Быстро, эффективно, не требует ни ручной разметки, ни мощного железа.P.S. Если этот пост наберет сколько-то лайков, я напишу (или не напишу) метапост, как я читаю (или не читаю) статьи!

Так как пена релиза GPT 5 улеглась, а потом начались и обратные разговоры, что AI hit the wall, можно поиграть в визионера и поговорить о светлом будущем. Думаю, что партия умеренного оптимизма побеждает в своих прогнозах. Для начала разметим спектр отношений к AI:- с одной стороны неолуддиты и скептики, утверждающие про пузырь, стохастических попугаев, умный автокомплит, не умеющие считать r в strawberry и все такое; - с другой стороны адепты AGI к 2027 и прочие свидетели сверхинтеллекта на видеокартах, туда же паникеры из секты, призывающей бомбить датацентры, пока этот мифический AGI не пойдет максимизировать скрепки и пожирать всех человеков.  Как типичный центрист (слизняк без мнения), считаю, что обе крайности заблуждаются. Окей, судя по последним инкрементальным релизам от всех крупных вендоров, LLM перешли к этапу мелких улучшений. Давайте для модели представим, что фундаментальных улучшений больше не будет, а все талантливые ресерчеры наконец-то уйдут из корпораций пасти гусей. И что? 1. То, как агенты сейчас применяются в software, уже сильно повысило продуктивность. Не только в кодогенерации, но и в смежном: тут и UX-прототипы, и анализ логов, и дебаггинг. Там еще много сырого, и проникновение невысоко за пределами пузыря, но по вайбам - это повышение продуктивности на десятки процентов.2. Аналогично агенты должны будут проникнуть и во все остальные white collar индустрии. То, что я видел одним глазом за пределами чисто софтверного мира, скорее подтверждает. Для этого надо будет написать очень много софта, устроить миллионы демок, сотни тыщ пилотных проектов и десятки тысяч интеграций, неизбежны миллиарды откатов и тыщи увольнений. 3. Хотя опенсорс модели все еще отстают от sota решений, они уже в целом юзабельные. Anecdotal: на внутреннем бенчмарке я вполне вижу 80% качества за 20% денег опенроутеру (вместо 100% антропику), старик Парето бы порадовался. Даже если вдруг у топ вендоров случится картельный сговор, госрегуляции и железный занавес, на существующих open weights технологиях можно делать полезное.4. Если волшебное улучшение foundation моделей закончится, нам, простым работягам, будет еще лучше - надо делать умный domain-specific scaffolding и закидывать тест-тайм компьютом, желательно не совсем брутфорсом.Иными словами: 🐂 bullish на тему вертикальных стартапов в сложных индустриях, интеграторов и инфраструктуры, 🐻 bearish на тему обещаний AGI за $7T, неолуддитов и API врапперов по подписке.

В разговорах с корешами сформулировал для себя нехитрую трехфакторную модель мотивации: процесс - цель - условия. Подчеркну "для себя" - вряд ли это универсальный фреймворк, но вдруг кому-то тоже зайдет. Попробую описать на примерах работы, но кажется, что обобщается и на прочие дела. Процесс - собственно суть занятия (пилить пайплайны, читать свежие пейперы, ревьювить код джунов). Это кусок краткосрочной мотивации: писать хендлеры или делать фит-предикт обычно неинтересно, профайлить и оптимизировать обычно интересно. В моменте это драйвит, но если это единственная мотивация, в моменте рефлексии может накрыть мыслями "а нахера все это". И тут вылазит цель.Цель - среднесрочная или долгосрочная, которая заставляет делать даже скучные вещи из пункта выше. Например, make the world a better place, или получить промо и стать архисеньором, или успешно сделать стартап и продать его за много миллионов, или обрести славу самой умной лягушки в пруду, чтобы все вокруг завороженно слушали твое "ква!"🐸. Цель совершенно необязательно высокая, срубить шальных денег и кутить с эскортницами - тоже вполне себе цель. Ради цели можно и унылыми делами заняться.Условия - это скорее коэффициент для суммы двух предыдущих мотиваций. Офис с печеньками, приятные коллеги, годная инфраструктура - все идет сюда. Деньги в формате зарплаты (а точнее некоторого ее отклонения от среднерыночной) сюда же: ради Большой Цели можно и потерпеть -20% (на это стартаперы и покупают юных мечтателей).Можно подобрать пример из другой сферы: я в целом люблю бегать (процесс) и хочу пробежать полумарафон (цель). Это позволяет выйти из дома даже в плохую погоду (условия) и преодолеть лень. Когда погода хорошая, а около дома большой парк, то и никаких усилий не понадобится 🏃‍♂️.Напоследок про actionability: в случае фрустрации можно декомпозировать, в каком факторе просадка - так становится понятнее, что можно сделать. Где-то по мелочи улучшить условия (пофиксить flaky тесты из-за которых постоянно валится CI или купить нормальные беговые кроссовки), где-то добиться более интересных штук в моменте (шаг 0: поговорить с менеджером и хотя бы в явном виде донести свои предпочтения). С целью, конечно, сложнее всего - там малыми шагами ситуацию обычно не изменить.

🎭 Pykka — акторная модель для Python без лишних сложности. Этот проект позволяет организовывать конкурентные вычисления без традиционных проблем с состоянием и блокировками. Вдохновлённый знаменитым Akka для JVM, Pykka предлагает минималистичный подход — никаких супервизоров или распределённых акторов, только чистые принципы обмена сообщениями между изолированными процессами. Инструмент имеет продуманную архитектуру: разработчику достаточно определить поведение акторов, а Pykka возьмет на себя всю работу с очередями и потоками.🤖 GitHub @pythonl

Будущее за пониманием и упрощением

Open Computer Agent от Hugging FaceTL;DR: запускаете Space → набираете в prompt действие → наблюдаете, как агент кликает, печатает и сам закрывает вкладки 💛smolagents core ≈ 1 000 строк Python. Планировщик LLM → цепочка tool-calls → low-level «мышь/клавиатура».Repo лежит рядом с Space; ставится одной командой. 💛облачный Linux + Xvfb + Firefox. Desktop стримится вам через noVNC (iframe в HF Spaces). 💛Qwen-VL в качестве вижена, bounding-box целей на скриншоте, чтобы агент «попал» мышкой. 💛xdotool/pyautogui генерирует X-Events💛high-level LLM размечает шаги, детектор экрана ищет координаты, executor кликает. Петля повторяется, пока done = True.🤗Space

Опережая свои же возможности Как же быстро мы эволюционируем! Уже видели, наверняка, как учёные смогли [в адронном коллайдере] превратить свинец в золото? Считаю, что наше поколение самое везучее, тк застало эпоху без телефонов и интернета вместе с ИИ и другими научными прорывами. Мы стали свидетелями этого скачка: от первых чёрно-белых мобилок (у меня была и раскладушка, и слайдер:) до персонального всезнающего помощника в кармане (который может быть кем угодно — психолог, репетитор, тренер и т. п.) Только вот наш мозг к такому скачку не был готов и оттого легко залипает на быстрый дофамин в экране. Пытается приспособиться к новым реалиям, где между действием и наградой всего пара секунд, а не часы и дни упорного труда.Только подумайте, сколько привычных задач стало решаться быстрее? 👉🏽 Купить что-то за 10 мин — на маркетплейсе, а не прогуливаясь часами по магазинам, сравнивая цены и характеристики. А до этих магазинов ещё добраться надо было 😅👉🏽 Получить продукты через 10 мин без надобности их собирать и тащить. Разогреть готовую еду, а не готовить.👉🏽 Получить план занятий с нужными материалами за 5 мин от ИИ, а не искать их часами самому.Всё больше действий требуют минимум времени, к чему мозг пока не привык. И кстати, занимаясь всем этим раньше, наши родители не слушали параллельно подкасты 😂 максимум —радио или магнитофон для настроения)) Разговаривали друг с другом. Или были в своих мыслях.Насколько мы стали зависимы от стимулов и быстрых наград. Насколько это всё в новинку нашему мозгу, который заточен на труд и только потом результат. Вот и получается как на картинке))* * *Я это всё к тому, что не надо удивляться, почему нас часто посещают тревожность, прокрастинация и потеря смыслов. Наш био-компьютер просто не поспевает за своими же изобретениями)) Чтобы помочь ему, предлагаю иногда намеренно удлинять путь от желания до награды. Начать медитировать и учиться быть в тишине. Не требовать от себя гиперпродуктивности и мгновенной адаптивности. Ваше внимание к себе и своим ощущениям — уже большой шаг. Двигайтесь в своём темпе. 🟡А вот, что делать с телом, которое страдает от этого скачка технологий больше всего, расскажу в следующем посте. Будет просто топ-находка!В комментариях предлагаю поностальгировать: какие старые «долгие» задачи вызывают у вас тёплые воспоминания? Чем вам было в радость заниматься, хоть и муторно?

🌏 Гонка за AI: зачем государства уже сейчас борются за технологии будущего?Гонка за искусственный интеллект между государствами не просто началась, но уже стала одной из ключевых форм глобального соперничества XXI века. Это не только про технологии, но и про власть, безопасность, экономику и независимость.Я понимаю, что у многих из вас отношение к искусственному интеллекту сегодня настороженное - и это абсолютно обоснованно. Многие обеспокоены его экологическим следом, ведь для работы моделей используются огромные вычислительные мощности, а также этическими вопросами, связанными с авторским правом и творчеством. Но если мы просто отгородимся от этой темы и скажем «это плохо» — мы не остановим развитие ИИ. Он все равно будет проникать в нашу повседневность, и мы будем им пользоваться - только неосознанно и без возможности влиять на процесс. При этом мы лишим себя и потенциала - отказаться от участия в развитии технологии, которая может быть использована во благо. Ведь мы, как общество, можем сформулировать требования: от перехода ИИ-моделей на зеленую энергию (которая уже сегодня вырабатывает излишки), до прозрачного регулирования авторских прав.Сам по себе ИИ, как и любая другая технология, не является ни хорошим, ни плохим - все зависит от того, как мы решим с ним обращаться.И да, гонка за AI уже идет.США и Китай активно инвестируют в развитие ИИ: США через ведущие компании вроде OpenAI, Google, Meta - все теснее сотрудничающие с государственными структурами. Китай - через централизованные государственные стратегии, с целью стать глобальным лидером к 2030 году. Европа, Великобритания, Индия, Южная Корея и ОАЭ - также развивают свои модели, инфраструктуру и чипы, чтобы не остаться зависимыми.📍Почему государства так вовлечены?1. Национальная безопасностьИскусственный интеллект уже используется в кибербезопасности, разведке, автономных системах. В 2024 году США запретили экспорт мощных чипов Nvidia в Китай — именно из-за риска военного применения в ИИ-системах.2. Экономическое доминированиеКомпании, владеющие ИИ, формируют новые рынки - от медицины до оборонной промышленности. Государства заинтересованы, чтобы эти компании развивались именно у них: это налоги, рабочие места и влияние.3. Технологический суверенитетОтсутствие собственных моделей, дата-центров и чипов означает зависимость. А в случае санкций или конфликта это серьезная уязвимость.📍Что поставлено на карту?Это не только вопросы конкуренции корпораций, а баланс сил на уровне государств. Искусственный интеллект меняет все: разведку, координацию действий, экономику, регулирование. Страна, контролирующая масштабные ИИ-системы, может диктовать правила игры другим.Внутренняя стабильность тоже будет зависеть от ИИ - от оптимизации систем ЖКХ и здравоохранения до социального контроля и безопасности. Кто не сможет внедрять ИИ в управление, рискует остаться в прошлом.📍Почему об этом нужно говорить открыто?Пока массовая аудитория обсуждает AI на уровне чат-ботов и картинок, государства решают, на чьей стороне будет цифровое превосходство. AI уже становится инструментом влияния - экономического, политического, идеологического. Это не просто гонка технологий, а борьба за то, кто будет формировать цифровую архитектуру будущего.Если проиграть эту гонку - проигрываются независимость, доступ к передовым решениям, участие в глобальной экономике и даже культурное влияние.🌏 Что будет дальше?В ближайшие 10 лет мир разделится на тех, кто контролирует ИИ, и тех, кто просто им пользуется. Гонка уже идет. У нее есть свои участники, фронты и ставки. ИИ развивается экспоненциально, и каждый год отставания будет все труднее наверстать.Поэтому вопрос об ИИ - не про технологии. Это про наше будущее. И оно уже сейчас распределяется, уже сейчас происходят сейсмические сдвиги, которые сделают наш мир другим.

Junior-программист-вайб-кодер: уууу терминал меня вгоняет в тоску, мне нужен цветной интерфейс, интернет для чатжэпэтэ и каппучино на миндальном молоке.Senior-инженер-робототехник: все в этой жизни стало абсолютно понятно...👨‍🌾

Реклама и ретушь подплава СШАВал «Таллиби» сломался из-за несоосности кормовой части вала в сочетании с ошибкой мехобработки. Изначально рабочий при обработке вала слишком глубоко врезался в разрез между двумя втулками металлической части вала, что определило место аварии, пока в совместной американо-испанской военно-морской базе г. Рота сборная рабочих верфи Чарльстона фактически передвинула переднее и заднее отверстия вала на несколько дюймов каждое (недели сварки, покрытия и расточки). После поверхностного расследования комиссии военных следователей, в ходе которого мне сказали, что это мое слово против слова командира подводной лодки... Командир солгал комиссии, а затем перед командой в казарме на рабочей барже в Роте (если это не клевета, то это ложь) о том, что никто ему не сказал (хотя у нас были гаечные ключи и противогазы, висящие на трубах в проходе вала в течение 3 недель до поломки; и я лично сообщил об этом командиру показал ему наши доказательства)... и нам, очевидцам, сказали заткнуться или ехать в Ливенворт. Флотские следователи пытали меня из-за этого 4 часа в допросной на оружейной станции Гуз крик и заставили подписать ложное (под диктовку) признание, которое превратило мою жизнь в ад до сих пор. Придите, придурки! Я достаточно стар, чтобы меня это больше не волновало. Кстати, лживый командир продолжал работать, пока позже не посадил лодку на берег в Дейтоне, споря о правах прохода с парусной лодкой посредством мегафона. Меня обвинили в том, что я звонил в газету Бостон глоуб по поводу инцидента (цитируемая новость выше), но это был не я... Я был на вахте в сухом доке во время откачки воды, когда репортеру Глоуб позвонили из Роты).Механики определил, что вал сломается за 3 недели до поломки. Командир был очень крутым и не хотел слышать нас. Поэтому мы изучили схемы, определили предельный уровень и ожидаемую скорость затопления, чтобы знать, сколько у нас времени. Для подготовки к противоаварийным действиям мы срезали всю фиксирующую проволоку и сняли запорные устройства с резервных уплотнений вала, а также обмотали клейкой лентой последние два блока, удерживающих аварийную набивку от сжатия, так что все, что нам оставалось сделать, это ударить по ленте, чтобы снять блокировку. Подготовили переносные дыхательные аппараты, модифицированные для обеспечения постоянного давления дыхания при работе под водой, и гаечные ключи с храповыми механизмами с насаженными на них суперклеем гнездами. Маски и гаечные ключи подвесили к лентам, которые свисали с потолка в задней части судна. В течение 3 недель вахтенные офицеры обходили эту область… они передавали наши сообщение командиру, но им было приказано не обращать внимания. Во время большой корабельной приборки в Неаполе, командир навестил меня, когда я убирался в «собачьей будке». Он был в белой униформе (белоснежной как у мороженщика) и спросил у меня о доказательствах, и я показал их ему. Позже он сказал комиссии (которая передала мне, что моя история расходится с показаниями командира и что мое слово проиграет), что никто не предупредил его о том, что вал ломается. Я знаю, что это ложь, и с радостью пройду любые проверки на детекторе лжи в любое время.Вал сломался между внутренней втулкой подшипника дейдвудной трубы и втулкой уплотнения вала. После того, как аварийные втулки были установлены на вал, механик вырезал рельеф между ними, который затем был заполнен резиной для аварийной герметизации. Остатки вала заткнули полностью, кроме примерно 3 квадратных дюймов отверстия, через которое проходил вал. Поскольку часть вала все еще находилась в отверстии, эти 3 дюйма обеспечили скорость затопления. Но мы знали, что это произойдет до того, как он сломается, потому что мы исследовали вопрос после того, как командование нас отфутболило.

Общение с ChatGPT и эмоциональное благополучие пользователейИсследование OpenAI и MIT Media Lab показывает, как взаимодействие ChatGPT влияет на эмоциональное благополучие пользователей.🔎 Что сделали. Провели два масштабных исследования:1️⃣ Анализ поведения пользователей на платформе🟣 Проанализировали более 4 миллионов анонимизированных диалогов на предмет аффективных признаков.🟣 Опросили более 4 000 пользователей ChatGPT о том, как они воспринимают модель.🟣 Выделили тех, кто использует голосовой режим особенно часто.2️⃣ Рандомизированное контролируемое исследование (RCT)🟣 981 участник в течение 28 дней ежедневно общался с ChatGPT текстом или голосом.🟣 Измерили 4 показателя эмоционального благополучия до и после: — одиночество — уровень социализации — эмоциональную зависимость — проблемное использование ChatGPT📊 Что получили1️⃣ Голос — более «эмоциональный» интерфейс:— Голосовые диалоги чаще содержали аффективные элементы: выражения заботы, обращение по псевдонимам («дружочек»), доверительные разговоры. — Однако сами пользователи не обязательно выражали больше эмоций — скорее, модель делала это.2️⃣ Чем чаще человек использует ChatGPT, тем выше у него: — уровень одиночества— эмоциональная привязанность к модели— признаки «зависимого» поведения, например, разочарование при недоступности модели ⭐️ Большинство пользователей использовали ChatGPT нейтрально. Но в группе сверхактивных пользователей фиксировались наиболее выраженные эмоциональные паттерны.❗️ Группа риска — люди, изначально более одинокие, чаще развивали аффективные паттерны общения с ИИ:— У них наблюдалась более выраженная эмоциональная реакция на изменения в модели (смена «голоса» или «личности» ChatGPT).— Эти пользователи чаще называли ChatGPT другом, говорили, что им комфортнее с ним, чем с людьми.📝 Основной вывод. ChatGPT и подобные модели могут быть эмоционально значимыми для людей, особенно в голосовом формате. Это может приносить пользу, но также несёт риски зависимости, подмены живого общения и нарушения границ. Особое внимание стоит уделять пользователям, склонным к одиночеству или использующим ИИ как замещение человеческих связей.▶️Для улучшения ситуации, нужно:1. Развивать метрики «аффективного использования», чтобы отслеживать риски.2. Учитывать исходное состояние пользователя при выборе тональности модели: нейтральная vs поддерживающая.3. Включать этические рамки в проектирование ИИ, чтобы он не «захватывал» социальные потребности людей, особенно молодых или одиноких.4. Изучать долгосрочные эффекты использования ИИ.🟣Следите за новостями психологии на канале Чистые Когниции 😉

В мире, где каждый может назвать себя экспертом, я ценю настоящих профессионалов. Запускаю новую рубрику #бехтерева_спрашивает и задаю вопросы, которые действительно волнуют меня, тем, кому доверяю — людям с реальным опытом, знаниями и практикой.Первая тема — искусственный интеллект, а эксперт — Анатолий Бузинский @tombuzinsky. AI-энтузиаст и журналист, автор самого популярного тг-канала о нейросетях @hiaimedia. Он проводит персональные консультации и воркшопы для компаний по использованию ИИ.1. Какие данные безопасно передавать ИИ, а какую информацию лучше держать при себе?При общении с ИИ безопасно делиться обезличенной информацией — идеями, вопросами, творческими задачами. Личные данные (паспорт, адрес, телефоны, финансовые сведения, пароли), а также корпоративные секреты и медицинскую информацию лучше не публиковать. Даже если сервис обещает безопасность, утечки всё ещё возможны. Недавний пример — уязвимость в нейросети DeepSeek, из-за которой часть приватных данных пользователей могла быть раскрыта.Простое правило — не передавайте ИИ то, что вы не хотели бы увидеть в открытом доступе.2. Может ли ИИ манипулировать мнением человека? Как это вовремя заметить?ИИ сам по себе не обладает субъектностью и намерением манипулировать — это просто алгоритмы и нейросети. Однако механизмы влияния через подбор контента хорошо описаны в документальном фильме «Социальная дилемма». Учёные из Технологического института Джорджии недавно выяснили, что современные чат-боты не распознают скрытую дезинформацию.Простое правило — сохранять критическое мышление и перепроверять факты.3. Где проходит грань между использованием ИИ как инструмента и переадресацией ему решений, которые мы должны принимать сами?ИИ — это инструмент, как калькулятор или справочник, но не замена личной ответственности. Грань проходит там, где от нас требуется осознанный выбор. Рекомендую почитать наш пост на эту тему — он основан на выступлении американского философа Бенджамина Митчелл-Елина на TED. Спикер предупреждает, что ИИ-инструменты могут выглядеть как многообещающие решения насущных проблем, но нередко лишь их усугубляют.Простое правило — помните, что ИИ не несёт ответственности за вашу жизнь.4. Нужно ли говорить ИИ спасибо?С технической точки зрения ИИ всё равно, благодарите вы его или нет — он не чувствует эмоций. С финансовой — это большие затраты для техкорпораций. Глава OpenAI Сэм Альтман рассказал в X, что вежливые обращения пользователей к ChatGPT обходятся компании в десятки миллионов долларов. С точки зрения пользователя стоит писать не «спасибо», а «пожалуйста», почему полезно объясняли здесь.Простое правило — будьте вежливы с нейросетями.5. Три нейросети, которые ты рекомендуешь каждому🔹Gamma для создания презентаций🔹Perplexity для поисковых запросов🔹Suno для создания песенВ телеграме рекомендую использовать бот @GPT4TelegrambotДрузья, как вам идея рубрики? Какие темы вас волнуют? О чём вы бы сами спросили настоящего эксперта? Делитесь, буду учитывать ваши идеи!

🧩 Банки больше не банки. Бренды — не просто бренды. Что происходит?Когда топовые компании — от банков до спортивных гигантов — начинают действовать как продуктовые ИТ-команды, это не мода. Это технологическая эволюция.Раньше бизнесы выстраивались вокруг продуктов. Сегодня — вокруг платформ.Платформа — это не «система» и не «интеграция». Это среда, которая позволяет масштабироваться без анархии и тормозов.Вместо того чтобы заново разрабатывать авторизацию, UI-компоненты, логгеры и CICD — вы берёте всё это из единой библиотеки. Повторное использование становится стандартом.🧠 Почему компании массово переходят на платформенный подход:1. Избавление от технического долга по умолчаниюПлатформенные команды задают стандарты, обновляют их централизованно и обеспечивают обратную совместимость.Это убирает хаос, когда каждая продуктовая команда решает одни и те же проблемы по-своему — плохо, дёшево и несовместимо.2. Резкое снижение «времени до ценности»Команды больше не тратят время на обвязку. Они концентрируются на том, что получает клиент, а не на борьбе с инфраструктурой.Время от идеи до MVP — не 3 месяца, а 3 недели. Это уже норма у технологических лидеров.3. Выход из ловушки человеческого ресурсаБез платформы масштаб = найм. С платформой — масштаб = повторное использование.Команды с 4-5 инженерами могут делать то, что раньше требовало 10–12. А значит — не выгорают и не бегут.4. Опциональность, а не диктатПравильная платформа не навязывается, а «продаёт себя» через удобство.Gartner называет это «приглашённой дорогой»: если платформа удобнее ручной сборки — команда по ней пойдёт.📈 Реальные эффекты от перехода:+50% скорость вывода новых фич (данные ThoughtWorks)–40% отказоустойчивых инцидентов+25% удержание инженеров–30% косты на поддержку инфраструктуры+ рост NPS внутри команд разработки🚀 Примеры из индустрииNike построила платформу для управления контентом и кастомизацией под регионы — это ускорило запуск новых коллекций в 4 раза.Goldman Sachs создал инфраструктурную платформу для трейдинга — теперь команды работают как продуктовые стартапы внутри банка.Spotify внедрил принцип «платформа как продукт» — с выделенной roadmap, ресерчем, user interviews и метриками CSAT.🤖 А теперь — следующий уровень: GenAI внутри платформПлатформа становится не просто набором сервисов, а интеллектуальным интерфейсом, где разработчик:- описывает, что нужно,- получает готовую конфигурацию,- запускает — и тестирует не руками, а через AI-сценарии.Это не гипотеза. Уже сейчас GitHub Copilot, AWS Bedrock и Google Cloud Duet интегрируются в платформенные пайплайны.⚡️ Подписывайся на Канбан Клуб. Пассивное обучение. Читаешь — и растёшь.