Курилка Яндекса

🤖 Прагматика разработки робо-модели СбераСбер выложил в опенсорс веса и код модели Green-VLA для управления роботами. Технически все выглядит уверенно: заявлено пять этапов обучения и унификация под разные устройства. В феврале статья о проекте попала в недельный топ на Hugging Face.При этом в документации открыто указано, что фундаментом для архитектуры стала китайская Qwen3-VL-4B.Эта деталь интересно сочетается с недавним интервью руководства Сбера. Там заявлялось, что модели компании полностью российские, буквально «от болтов и гаек».👨‍💻 Но на практике инженерная логика оказывается рациональнее корпоративного позиционирования. И для индустрии это даже хорошо.Вместо сжигания вычислительных мощностей на переизобретение базовой нейросети, команда взяла мощный мировой опенсорс. Смогла сфокусироваться на прикладной задаче — обучении модели предсказывать действия робота в реальном времени.Собирать продукты на чужом надежном фундаменте логично и эффективно, даже если в пресс-релизах заявлены исключительно свои собственные детали.

👛 Шопинг через промптВ свежем Harvard Business Review вышел отличный разбор того, как генеративный ИИ перестраивает ритейл.Пишут, что целевая аудитория брендов фундаментально меняется: нужно уметь продавать не только людям, а их персональным ИИ-ассистентам.Механика покупок становится алгоритмической. Пользователи все чаще просят нейросеть сравнить товары, почитать отзывы или даже напрямую совершить покупку. Причем такому агенту доверяют больше, чем корпоративному боту, потому что ожидают от нейросети непредвзятости.Ритейлу нужно учитывать: если ИИ не видит товар в своих базах или ошибочно классифицирует его характеристики, есть риск потерять лид еще до того, как человек вообще о нем узнает. Нужно оптимизировать каталоги под жесткую машинную логику.

🌚 Российские пользователи сегодня массово жалуются на блокировки в Claude, Perplexity и ChatGPT Такие блокировки принято обсуждать как досадную случайность, но что-то подсказывает, что жесткая фильтрация серых зон может превратиться в стандартный регламент западных корпораций. Алгоритмы антифрода теперь по умолчанию настроены на автоматический бан при любом техническом отклонении.• Случайно открыли вкладку без VPN? Бан. • Сервер скакнул из одной страны в другую? Бан.• Купили доступ в складчину на какой-то бирже? Бан.🗒 История с уходом Notion научила рынок, что распрощаться с пользователями можно очень быстро и без всяких переживаний. Тогда тысячи команд в спешке пытались выгрузить базы знаний, когда доступ уже начал отваливаться. Ситуация с ИИ-сервисами повторяет этот сценарий: вы строите процессы на фундаменте, который вам не принадлежит и может схлопнуться из-за капризного прокси.🌚 Российские пользователи сегодня массово жалуются на блокировки в Claude, Perplexity и ChatGPT Такие блокировки принято обсуждать как досадную случайность, но что-то подсказывает, что жесткая фильтрация серых зон может превратиться в стандартный регламент западных корпораций. Алгоритмы антифрода теперь по умолчанию настроены на автоматический бан при любом техническом отклонении.• Случайно открыли вкладку без VPN? Бан. • Сервер скакнул из одной страны в другую? Бан.• Купили доступ в складчину на какой-то бирже? Бан.🗒 История с уходом Notion научила рынок, что распрощаться с пользователями можно очень быстро и без всяких переживаний. Тогда тысячи команд в спешке пытались выгрузить базы знаний, когда доступ уже начал отваливаться. Ситуация с ИИ-сервисами повторяет этот сценарий: вы строите процессы на фундаменте, который вам не принадлежит и может схлопнуться из-за капризного прокси.

💬 Как в России использовали LLM в 2025 годуВышло любопытное исследование МТС — об использовании ИИ в России. Там есть цифра, которая хорошо показывает поведенческие паттерны.72% аудитории используют нейросети прямо в поисковиках и браузерах, а не в отдельных аппках.И это полностью объясняет, почему лидером по количеству уникальных юзеров в стране остается Алиса AI. Дело не только в самой модели, но и в точке входа. 🛋 Массовый рынок ленив. Людям не нужна еще одна иконка на экране, чтобы задать бытовой вопрос. Главный частный сценарий, согласно опросу — это умный поиск.В итоге мы видим расслоение рынка на два сценария:1. Скачать отдельное приложение, чтобы написать код, собрать сложную аналитику или сгенерить картинку. Назовем это узкоспециальным сценарием.2. Спросить выжимку статьи или найти товар, не покидая привычного окна браузера. Массовый сценарий.Для экосистем это идеальный расклад. У них тут преимущество в плане дистрибуции. Логично, что вдолгую трафик будет у той нейросети, которая уже вшита в дефолтную строку поиска на смартфоне.

📓 Вот вам цитата из одного отчета:В эпоху пост-приложений (Post App Era) на долю умных агентов придется 40% всех взаимодействий с мобильными устройствами. Технологии умных агентов <...> будут отслеживать контент и поведение пользователей в сочетании с облачными нейронными сетями <...> и смогут предугадывать потребности пользователей, завоевывать их доверие и в конечном итоге действовать автономно от имени пользователя.Как думаете, когда был опубликован этот отчет? В 2025 году? Или в 2023, когда начинался ИИ-бум? 🗄 На самом деле — это прогноз исследовательской компании Gartner за 2015 год. Они ждали Post App Era к 2020 году, но только сейчас, кажется, технология догоняет визионеров.🟣 Еще один шаг к этой реальности сделал Яндекс. В бета-версии приложения «Яндекс — с Алисой AI» обнаружили информацию о запуске тестов нового ИИ-агента, который по голосовой команде пользователя может совершать реальные действия на Android-смартфоне. Например, писать сообщения в мессенджерах, находить файлы в памяти и устанавливать приложения.Тренд подтверждает и глобальный бигтех. Практически синхронно с Яндексом тестирование аналогичного B2C-агента, интегрированного прямо в смартфон, анонсировал Google. Правда, на старте их инструмент доступен только для ограниченного набора приложений.Кажется, именно о таком писали исследователи из Gartner. Впрочем, случится ли эта Post App Era на самом деле — вопрос открытый. Мы уже проходили это с концепцией Post-PC, когда планшетам прочили полную замену компьютеров, но они в итоге просто заняли свою нишу. Станет ли ИИ-агент полноценным интерфейсом наших устройств или останется надстройкой для ленивых — увидим на длинной дистанции.

💾 Датасет Яндекса помог ученым ускорить работу ИИ в 60 разИсследователи из Амстердамского университета серьезно ускорили работу рекомендательных систем. Тех самых, которые подсказывают нам музыку, фильмы и товары. Ученым удалось сократить время обучения алгоритмов с 82 минут до 83 секунд.Ключевую роль сыграл открытый датасет Yambda, который Яндекс опубликовал в 2025 году. YAndex Music Billion-interactions DAtaset —это почти 5 млрд обезличенных записей о том, что люди слушали, лайкали и дизлайкали в Яндекс Музыке. Один из крупнейших публичных наборов данных в мире.🗂 Ученые использовали Yambda, чтобы улучшить рекомендательную модель SEATER. Она организует контент в древовидную структуру — как папки на компьютере. Песни одного жанра или товары одной категории оказываются рядом, и ИИ быстрее находит нужное. Проблема была в том, что подготовка такой структуры занимала слишком много времени. А теперь новые методы решили это без потери качества рекомендаций.Код улучшенной модели уже есть в открытом доступе. Его можно внедрять в реальные продукты. 🟣 Хороший пример того, как открытые данные двигают индустрию: компания делится ресурсом, наука возвращает работающее решение.

🐓 Как Amazon прикрыл бесплатную ИИ-кормушкуПоказательный кейс из американского e-com о том, как бигтех переоценивает свои активы.Годами сторонние разработчики спокойно парсили маркетплейс: собирали цены, каталоги и миллионы отзывов. На этой сырой базе они строили аналитику и продавали ее селлерам. Amazon долго закрывал на это глаза, пока все сводилось к простым дашбордам.Потом случился бум нейросетей, и живые отзывы стали лучшим топливом для ИИ. Платформа быстро посчитала математику: их собственный ИИ-помощник Rufus, обученный на этих же данных, принес $12 млрд дополнительной выручки. В ответ Amazon сделал две вещи: 1. Программно урезал лимит на выгрузку отзывов со страниц. 2. И выкатил юридический апдейт. С 4 марта любой ИИ-бот обязан идентифицировать себя, и площадка может заблокировать его в любую секунду без объяснений.🧠 Урок для маркетплейсов и классифайд-платформ: пользовательские данные, отзывы и переписки больше не побочный продукт, а ключевой производственный ресурс для ИИ-фич и новых способов монетизации. Пока платформа не осознает ценность этого ресурса, его монетизируют внешние игроки. Когда осознает — доступ быстро закрывается или переводится в лицензируемую модель.

🛠 Малый бизнес сам собирает себе ИИ-агентовYandex B2B Tech изучил 7,5 тысяч ИИ-агентов, которых клиенты создали на платформе Yandex AI Studio. Главная цифра: 86% авторов этих цифровых помощников — это малый и средний бизнес. Не корпорации с их IT-департаментами, а обычные компании.Порог входа заметно снизился, поэтому около 30% агентов собираются вообще без написания кода. Сами задачи при этом становятся максимально прикладными. Например, управляющие компании в ЖКХ автоматизируют разбор жалоб, а девелоперы — подбор квартир.Чтобы агенты могли не просто генерировать текст, но и работать внутри корпоративных программ, клиенты используют MCP-серверы (их развернули уже больше тысячи). Через них ИИ получает прямой доступ к базам: алгоритм может сам проверить юрлицо в Контур.Фокусе или подвинуть сделку в AmoCRM и Битрикс24.🟣 Бизнесу нужны конкретные исполнители. Ценность генеративного ИИ измеряется тем, насколько глубоко она умеет копаться в корпоративных базах данных. Технология стала утилитой — такой же понятной и прагматичной статьей расходов, как оплата интернета или аренда облачного хранилища.

👔 Алиса AI — ваш торговый агентЯндекс запустил Yandex Commerce Protocol (YCP) — первый в России стандарт интеграции магазинов с нейросетью. Теперь пользователи могут бесшовно перейти к быстрому оформлению заказа прямо из диалога с Алисой AI. Весь процесс интегрирован в интерфейс экосистемы.К системе уже подключились 3500 площадок. Учтены все основные форматы интеграции: от нативных решений для Маркета и Яндекс KIT до готовых модулей под 1С-Битрикс и API для кастомных CMS.⚡️ Для независимого ритейла это новые правила игры. Если покупателям становится удобнее шопинг через промпт, интернет-магазинам нужно срочно интегрироваться с протоколом.Игнорировать ИИ-выдачу сегодня — значит добровольно отдавать теплые лиды более расторопным конкурентам.

🧠 Anthropic снова заговорили о том, может ли их ИИ Claude быть «живым» или «сознающим»Компания уточняет, что биологической жизни в коде нет, но полностью отрицать некий «внутренний опыт» у нейросетей уже нельзя. При этом мерить алгоритмы человеческими стандартами вроде физиологии или эволюции бессмысленно — мы имеем дело с принципиально иной формой сущности.Тут хочется вспомнить, что Яндекс с академиком Константином Анохиным запускал эксперимент по поиску у ИИ своей точки зрения. Не вычитанной в сети, а сформированной через саморефлексию и обучение на собственных мыслях. Пока, правда, о результатах не сообщали. Видимо, академик и ИИ просто заболтались, бывает. 💡 Вопрос про внутренний опыт ИИ для бизнеса вообще-то не из разряда философских. Если алгоритмы начнут проявлять устойчивые «свои» предпочтения, это изменит механику работы с ними.С одной стороны, уникальная линия мышления — это выход на новый уровень персонализации.С другой — платформам придется учиться управлять такой моделью. Одно дело, когда ИИ-консультант рекомендует товар строго по скрипту, и совсем другое — когда он начинает советовать бренд, опираясь на собственную «точку зрения».