# Сопутствующие статьи по теме Осуждение

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "Осуждение", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Те, кто используют ИИ, чтобы "быстро отделаться", разрушают рабочую среду

«Те, кто использует ИИ для быстрого выполнения задач, разрушают рабочий процесс». В эпоху ИИ стандарт завершенной работы изменился: теперь можно за 10 минут создать структурированный отчет или презентацию. Однако «выглядеть завершенным» не означает быть действительно полезным. Появился термин «Workslop» — «рабочий мусор», созданный ИИ: результаты, которые кажутся готовыми, но лишены проверки фактов, профессиональной оценки и реальной ценности. Проблема в том, что такая практика перекладывает трудозатраты на других. Тот, кто сгенерировал документ, экономит два часа, а получатель тратит четыре на проверку и исправление ошибок. Эффективность отдельного человека растет, а команды — падает. В статье приводятся примеры: оператор еженедельно поручал ИИ создавать отчеты на основе данных, но ИИ не учел изменение методологии подсчета, что привело к рискованным бизнес-решениям. Руководитель использовал ИИ для формулировки фидбека, получив красивые, но бессодержательные общие фразы, которые сотрудник не смог интерпретировать. Целая команда использовала ИИ на всех этапах проекта, создав множество документов, но когда клиент задал конкретный вопрос о пользователях, никто не смог дать обоснованный ответ, так как никто не проводил реального исследования. ИИ лишь усиливает рабочие привычки человека. Ответственные сотрудники используют его как помощника для черновой работы, анализа и проверки, но сами проверяют факты, дополняют информацию и принимают решения. Те, кто стремится просто отчитаться, представляют сырой вывод ИИ как «черновик для доработки командой». Критерий ценности работы — не скорость или красота оформления, а наличие новых фактов, четких суждений и ответственного лица за результат. ИИ может помочь в оформлении, но не может понять контекст, взять на себя ответственность и принять решение.

marsbit15 ч. назад

Те, кто используют ИИ, чтобы "быстро отделаться", разрушают рабочую среду

marsbit15 ч. назад

Переоценка соответствия основателей и рынка на медвежьем рынке криптовалют

В условиях криптомедвежьего рынка особую значимость приобретает соответствие основателя рынку — самый устойчивый сигнал для венчурных инвестиций. Хотя рынки, регулирование и продукты постоянно меняются, именно глубокое соответствие конкретного основателя конкретному рынку остаётся неизменным. В настоящее время в блокчейн-секторе наблюдается беспрецедентное количество основателей, чьи компетенции идеально соответствуют рынку. Фокус сместился на два ключевых направления: искусственный интеллект и финтех. При этом наиболее серьёзные игроки приходят из таких компаний, как Citadel, Stripe, Block, Nvidia и Goldman Sachs, поскольку центральной задачей стала разработка институциональной финансовой инфраструктуры — сложной, но перспективной проблемы. При оценке основателей мы ориентируемся на четыре ключевых качества: глубокая экспертиза в предметной области, высокая proact-йвность, уникальные нетворкинговые возможности и одержимость идеей. Каждый из успешных проектов, в которые мы инвестировали в медвежьем рынке — от Offchain Labs до Ondo — обладал всеми этими чертами. Медвежий рынок — время ясности. Он отсеивает тех, кто был мотивирован лишь ростом цен, и оставляет тех, кто движим миссией. Капитал по-прежнему доступен, а снижение венчуаций создает наилучшие возможности для входа. Таким образом, главный вопрос не в том, вернется ли рынок, а в том, кто останется на нём и станет сильнее. Соответствие основателя рынку — это то, что продолжает приносить пользу даже когда цены не растут. Именно это соответствие определяет, кто будет задавать тон в следующем цикле.

Foresight News2 дня назад 13:05

Переоценка соответствия основателей и рынка на медвежьем рынке криптовалют

Foresight News2 дня назад 13:05

Написание промптов устарело? AI-программирование переходит к Loop Engineering

Искусственный интеллект в программировании переходит от написания промптов к проектированию циклов (Loop Engineering). Вместо того чтобы вручную управлять агентом в каждом шаге, разработчик создает систему, которая автоматически обнаруживает задачи, распределяет их, проверяет результаты и определяет следующие действия. Такой цикл состоит из пяти ключевых компонентов: автоматизации для планирования задач, рабочих деревьев для изоляции сред, навыков для сохранения знаний проекта, плагинов для интеграции с инструментами и под-агентов для разделения ролей исполнителя и проверяющего. Внешняя память (например, файлы или доски задач) сохраняет состояние. Хотя циклы повышают эффективность, они не заменяют необходимость проверки, понимания кода и инженерных суждений. Риск заключается не в использовании автоматизации, а в том, чтобы полагаться на нее как на предлог избегать глубокого понимания системы. Ключевым навыком будущего становится проектирование надежных и проверяемых рабочих процессов для агентов, а не просто создание промптов.

marsbit06/10 17:57

Написание промптов устарело? AI-программирование переходит к Loop Engineering

marsbit06/10 17:57

ИИ создает новых «информационных бедняков»?

AI создает новых «информационно бедных» не из-за недостатка ответов, а из-за избытка. ИИ генерирует решения для всех — студентов, офисных работников, предпринимателей, — делая ответы дешёвыми и доступными. Однако реальный дефицит теперь — способность оценивать эти ответы и применять их на практике. Новый разрыв возникает ещё до использования ИИ: дорогие инструменты (Claude) чаще выбирают высокооплачиваемые специалисты, а бесплатные (Meta AI) — менее обеспеченные слои. Даже на работе доступ к ИИ неравномерен: обучение и санкционированное использование чаще получают руководители и опытные сотрудники, тогда как новички лишаются возможности развивать навыки. Ключевая проблема — «суждение». ИИ облегчает создание впечатляющих отчётов, но без профессионального опыта трудно оценить их достоверность. Таким образом, технология может усиливать неравенство, хотя в контролируемых условиях помогает слабо подготовленным пользователям. История показывает: новые технологии сначала приносят выгоду тем, кто уже обладает знаниями и ресурсами. С ИИ этот разрыв может углубиться быстрее, поскольку он затрагивает саму способность к критическому мышлению. Пока доступ к инструментам, обучению и полномочиям для их применения распределён неравномерно, ИИ рискует создать класс людей, у которых есть ответы, но нет возможности ими воспользоваться.

marsbit06/08 11:39

ИИ создает новых «информационных бедняков»?

marsbit06/08 11:39

После 540 тысяч строк кода Гарри Тан осознал, что старая игра в программировании с ИИ окончена

Сооснователь Y Combinator Гарри Тан на собственном опыте (проект в 540 тысяч строк кода) пришел к выводу, что эра традиционного программирования заканчивается. Раньше дорогие и ограниченные ИИ-модели требовали огромного количества контрольного кода, тестов и логики для их «обуздания» — это он называет «постройкой завода Foxconn» для умного работника. Теперь, с удешевлением и ростом возможностей больших языковых моделей (LLM), парадигма меняется. Вместо написания тонн кода для управления ИИ, ключевым становится создание «наборов навыков» (skill packs) — многоразовых модулей на Markdown с минимальным кодом. Эти модули, которые можно тестировать и улучшать, позволяют AI-агентам выполнять сложные задачи (например, оценку проектов на хакатоне за минуты вместо дней) по инструкциям на естественном языке. Будущее за «инжинирингом агентов», а не за количеством строк кода. Самый ценный инженер будущего — не тот, кто пишет больше всех кода, а тот, кто обладает ясностью суждения, вкусом и умением формулировать задачи, высвобождая потенциал ИИ. Главный барьер на этом пути — отказ от старого мышления («модели дорогие») и готовность инвестировать в вычислительные ресурсы (токены) сегодня, чтобы получить преимущества завтрашнего дня.

marsbit06/02 21:40

После 540 тысяч строк кода Гарри Тан осознал, что старая игра в программировании с ИИ окончена

marsbit06/02 21:40

Кризис среднего возраста у Crypto GP: нет PMF — нет и следующего чека от LP

**Кризис среднего возраста у Crypto GP: без PMF не будет следующего чека от LP** Рынок криптоинвестиций переживает сдвиг. Эпоха, когда LP (инвесторы) финансировали "видение будущего" через венчурные фонды (GP) с закрытыми пулами, закончилась. После цикла 2020/2021, который принес разочарования многим инвесторам, доверие подорвано. LP больше не покупают мечты, они хотят конкретные продукты с четким соответствием рынку (PMF). В статье рассматривается ландшафт продуктов для привлечения капитала в crypto, разделяя их на три категории: Primary (первичные венчурные инвестиции), Liquid (ликвидные рынки) и CeFi/DeFi Native Yield (доходность, свойственная криптофинансам). Основное внимание уделяется первичному рынку (Primary VC). Раньше LP вкладывались в crypto VC по нескольким причинам: чтобы получить доступ к росту индустрии (бета), к сделкам, к экспертизе (судждение) или к репутации фонда. Сегодня многие из этих причин ослабели. Доступ к крипторынку теперь можно получить через ETF, ETP и другие регулируемые инструменты. Разрыв в знаниях между традиционными LP и GP сокращается благодаря технологиям. А большинство GP не смогли доказать свое "превосходное суждение" в прошлом цикле. В итоге, за столом первичных венчурных сделок останутся лишь: 1. Крупные фонды, попадающие в мандаты долгосрочного капитала (эндаументы), которые рассматривают crypto VC как "лотерейный билет". 2. Семейные офисы и состоятельные частные инвесторы, использующие собственные деньги. 3. Немногие фонды, которые в этом цикле действительно принесли инвесторам сверхдоходность. 4. Фонды с реальной способностью "создавать сделки" и предложить LP стратегические преимущества. Остальным управляющим необходимо заново доказывать свою ценность, сфокусировавшись на нишевых рынках или предлагая конкретные, осязаемые услуги, чтобы вернуть доверие LP и получить финансирование для следующего фонда.

marsbit06/01 14:26

Кризис среднего возраста у Crypto GP: нет PMF — нет и следующего чека от LP

marsbit06/01 14:26

Почему больше AI Agent не означает более высокой производительности?

В статье обсуждается концепция «налога на оркестрацию» — скрытой стоимости управления несколькими AI-агентами. Хотя запуск агентов стал простым и дешёвым, реальная нагрузка ложится на разработчика, который должен проверять, анализировать и интегрировать их результаты. Человеческое внимание — это «единый глобальный замок» (GIL) системы: оно не масштабируется и остаётся узким местом. Множество параллельных агентов создаёт иллюзию продуктивности, но на деле лишь увеличивает очередь задач на ревью и ведёт к перегрузке, поверхностному анализу и накоплению технического и когнитивного долга. Решение — проектировать рабочий процесс с учётом ограниченной пропускной способности человеческого внимания: запускать агентов в соответствии со скоростью их проверки, группировать задачи, разделять работу на независимые и сложные части, а также выделять время для глубокой фокусировки. Итог: истинная продуктивность определяется не количеством запущенных агентов, а способностью эффективно управлять своим вниманием как ключевым и невозобновляемым ресурсом.

marsbit05/31 22:45

Почему больше AI Agent не означает более высокой производительности?

marsbit05/31 22:45

Сообщество мертво, да здравствует сообщество

Сообщество мертво. Да здравствует сообщество. Автор, руководитель маркетинга Across Protocol, размышляет о крипто-сообществах. Раньше они были построены на глубокой вере, общих интересах и искренней поддержке проектов, как это было во времена "лета DeFi" и бума NFT. Именно эта вера двигала индустрию вперёд. Однако сегодня ситуация изменилась. Понятие "сообщества" в Web3 было извращено. Большинство современных Discord-серверов заполнены людьми, единственная цель которых — извлечение выгоды: заработать баллы, получить эирдроп и немедленно продать токены. После запуска токена (TGE) эти "сообщества" превращаются в "города-призраки" или начинают атаковать проект с вилами и факелами, если их финансовые ожидания не оправдались. Автор констатирует, что Across Protocol не избежал этой участи. Их некогда живое и преданное сообщество деградировало. Истинные сторонники ушли, устав от токсичной среды, а остались в основном те, кто жаждет наживы или просто хочет жаловаться. В результате команда Across приняла решение перевести свой Discord-сервер в режим "только для чтения" в качестве первого шага к его полному закрытию. Автор благодарит Discord за прекрасные старые времена и призывает настоящих верующих продолжать строить будущее вместе с ними в других каналах. Сообщество, основанное на вере, умерло. Но идея настоящего сообщества должна жить.

marsbit05/15 12:00

Сообщество мертво, да здравствует сообщество

Сообщество мертво, да здравствует сообщество Автор, руководитель отдела маркетинга Across Protocol, делится своими размышлениями о состоянии криптосообществ. Он вспоминает «золотую эру» ранней криптосферы, когда сообщества на платформах вроде Clubhouse и Discord были построены на подлинном общем интересе, глубокой вере в технологии, взаимной поддержке и совместном «строительстве». Именно эта вера и азарт двигали индустрию вперёд. Однако сегодня, по его мнению, ситуация кардинально изменилась. Понятие «сообщество» было искажено. Большинство современных дискорд-серверов и чатов превратились в инструменты для извлечения выгоды. Участники активно имитируют вовлечённость только до момента листинга токена (TGE) или аирдропа, после чего либо исчезают, либо превращаются в токсичную толпу, требующую немедленной прибыли и обвиняющую проект в провале. Искренние дискуссии сменились спамом и искусственной активностью ради накопления баллов. Автор констатирует, что Across Protocol не избежал этой участи. Их некогда живое и преданное сообщество деградировало, вытеснив настоящих сторонников. В результате было принято трудное решение перевести официальный Discord-сервер Across в режим «только для чтения» с последующим полным закрытием. Он благодарит ту часть сообщества, которая остаётся верной и продолжает поддерживать проект, и призывает их продолжать работу вместе. В заключение он повторяет парадоксальный лозунг, отражающий двойственность момента: ностальгию по подлинному сообществу прошлого и надежду на его возможное возрождение в будущем, пусть и в другой форме.

链捕手05/15 11:57

Уходя из OpenAI: во сколько раз выросло их состояние?

Заголовок: Уходя из OpenAI, они увеличили свое состояние в разы. Выход ключевых сотрудников из OpenAI создал новую волну инвесторов и предпринимателей, чья совокупная оценка приближается к 1 трлн долларов. Они используют уникальные инсайты, полученные в компании, для инвестиций и создания стартапов, формируя будущее ИИ. Выделяются два основных пути: 1. **Создание компаний:** Основание таких стартапов, как Anthropic (основатель Дарио Амодеи, потенциальная оценка 900 млрд), Perplexity (Аравинд Шринивас, 212 млрд) и SSI (Илья Суцкевер, 320 млрд без продукта). 2. **Инвестиции на основе инсайдерских знаний:** Использование глубокого понимания потребностей ИИ-индустрии для выявления недооцененных активов в других секторах. Главный пример — **Леопольд Ашенбреннер.** Будучи уволенным из OpenAI в 23 года, он использовал свое знание об огромных энергозатратах на обучение моделей, чтобы совершить успешные инвестиции в публичные акции энергетических компаний Vistra и Bloom Energy, увеличив активы фонда с 225 млн до 5.5 млрд долларов. Его стратегия — «арбитраж межотраслевых знаний». Другой подход демонстрирует **венчурный фонд Zero Shot** (основатели — бывшие инженеры OpenAI). Их сила — не в списке инвестиций, а в «списке отказов». Зная изнутри технические ограничения, они избегают трендовых, но тупиковых направлений, например, некоторых инструментов для генерации кода или компаний, собирающих данные о движениях человека для роботов. Бывшие коллеги, такие как Мира Мурати и Сэм Альтман, также активно инвестируют в проекты друг друга, основываясь на глубоком понимании компетенций и мировоззрения основателей, что снижает информационные издержки. **Вывод:** Самый ценный актив, который сотрудники вынесли из OpenAI, — это не просто опыт, а «ситуационное сознание» — уникальное понимание траектории развития ИИ, его реальных потребностей и технологических тупиков. Теперь они превращают это знание в капитал, делая ставки на следующую эпоху, где ясность видения позволяет им эффективно инвестировать, не обязательно создавая продукты самостоятельно.

marsbit05/13 09:16