Гегам Шакарян | ИИ в лаваше

💡 Как 3 брата изменили стартап-индустрию: искусство копирования

В 1999 году основатель eBay Пьер Омидьяр обнаружил немецкий сайт, подозрительно похожий на его платформу. Все то же самое: интерфейс, функционал, только на немецком. Это был Alando — стартап трёх братьев Самверов, которые всего через 9 дней продали его eBay за $43 миллиона. Так началась их карьера создателей стартап-клонов, о которой многие говорят с презрением, но никто не может отрицать её эффективность.

Секрет успеха Rocket Internet
Вместо того чтобы просто копировать, братья сделали процесс клонирования наукой. Вот как работала их «фабрика стартапов»:

1️⃣ Поиск идей: они сканировали Кремниевую долину в поисках быстрорастущих компаний, чтобы адаптировать их концепции.
2️⃣ Подбор рынка: находили регионы, где конкуренции практически не было. Например, Uber не пришёл в Иран, а Rocket запустила там свою версию с $200 млн бюджета.
3️⃣ Подбор «основателей»: их целевая аудитория — молодые амбициозные выпускники бизнес-школ. Им предлагали стать CEO, но при этом Rocket сохранял 80–90% компании.
4️⃣ Агрессивный рост: масштабирование было бешеным — маркетинг, найм, а иногда даже копирование пользователей конкурентов.

В результате Rocket мог запускать по стартапу в неделю, а затем продавать их или превращать в долгосрочные проекты, такие как Zalando или Jumia.

Почему это не просто кража?
Самверы не просто копировали идеи, они адаптировали их под локальные реалии: культурные, экономические и технологические. Когда американские компании концентрировались на внутренних рынках, Rocket приносил онлайн-шопинг в Африку, райдшеринг в Иран и доставку еды в Бразилию.

Инновация или эксплуатация?
Их история оставляет нас с вопросами:
- Где граница между креативностью и копированием?
- Можно ли считать инновацией успешную адаптацию чужой идеи?
- И является ли цель оправданием метода, если это приносит пользу новым рынкам?

Три брата показали миру, что не только оригинальная идея имеет значение. Быстрая адаптация и бескомпромиссное исполнение — вот что может создать империю. Да, их методы вызывали споры, но никто не сможет отрицать, что они навсегда изменили правила игры.

А вы бы стали пользоваться клоном, если бы он оказался доступнее оригинала?

Ваш, @ai_in_lavash

как победить в 2025 году:

1. сядь и поставь таймер на 2 часа
2. заблокируй все средства потребления (telegram, youtube, уведомления и т. д.)
3. потрать всю свою энергию на то, чтобы создать ОДНУ вещь
4. неважно, что это будет, главное, чтобы этого не было раньше
5. повторяй 3-5 раз в неделю

думаю это всё.

Ваш, @ai_in_lavash

Картинка к посту выше

Ваш, @ai_in_lavash

Я прочитал все посты Артемия Лебедева, чтобы создать его цифровую копию

Есть ли человек, который хотя бы раз не слышал о резких, метких и гениально-циничных текстах Артемия Лебедева? Его блог — это культурный феномен, место, где дизайн, философия и сарказм сливаются в один дерзкий поток мысли. Я решил сделать невозможное — создать цифрового Артемия. И вот моя история.

Как я это сделал

Всё началось с идеи: а что, если обучить нейросеть говорить, как Лебедев? Я собрал 2400 его постов за последние 7 лет. Это не просто тексты — это характер, голос, особенная энергия, которую нужно было сохранить.

Для обучения я использовал модель Qwen-2.5 7B. Задача была не просто натренировать нейросеть, а буквально программировать дух Лебедева: от едкого сарказма до философских отступлений. Генератор в итоге пишет остроумные, ёмкие и дерзкие тексты, которые сложно отличить от оригинала.

Чтобы сделать проект доступным для всех, я создал веб-приложение на основе Gradio и HuggingFace. Вы вводите тему — генератор выдает текст, который звучит так, будто его только что написал сам Лебедев.

Этот проект — не только о копировании стиля. Он о том, как технологии могут изучать и передавать творчество. Кто знает, может, однажды сам Артемий опробует моего «цифрового двойника».

Попробуйте сами здесь, создайте свой пост в стиле Лебедева. И не забудьте взять с собой немного сарказма — он включен по умолчанию. 😉

Что дальше?

А теперь вопрос к вам: кого мне попробовать «цифровизировать» следующим? Напишите свои предложения — мне интересно, кого вы хотите видеть в цифровом исполнении.

Пример работы генератора ниже

Ваш, @ai_in_lavash

Как часы ломают ИИ и туннельное мышление

Когда мы активно используем языковые модели (LLM) или генераторы изображений, они кажутся нам чем-то умным, способным к осмысленному мышлению. Однако за фасадом "разумности" скрываются лишь алгоритмы, обученные на огромных массивах данных. И иногда это приводит к неожиданным результатам.

Часы, которые всегда показывают 10:11

Попробуйте попросить любой генератор изображений создать картинку часов, показывающих, например, 12:00. Скорее всего, вы получите часы с циферблатом, указывающим 10:11. Это происходит даже при детальном и продуманном запросе. Почему? Потому что в интернете подавляющее большинство фотографий часов показывают именно это время. Маркетологи считают, что стрелки, расположенные так, формируют "улыбку" на циферблате, создавая позитивный образ.

Модели ИИ обучаются на огромных наборах данных из интернета, поэтому они подражают тому, что видят чаще всего. И в данном случае — это именно часы с "улыбкой" на 10:11.

Эффект туннельного мышления

Этот феномен можно связать с концепцией туннельного мышления (tunnel vision) или эффектом информационного пузыря (information bubble). Люди часто замечают только те вещи, которые уже привыкли видеть или которые подтверждают их ожидания. Подобное происходит и с ИИ: обученные на узком, повторяющемся контексте данные ограничивают возможности генерации разнообразных вариантов.

Такое ограничение накладывает "шоры" как на алгоритмы, так и на восприятие пользователей, которые начинают принимать за норму однотипные результаты. В итоге модель, вместо того чтобы показать, например, 17:46, продолжает следовать шаблону, закреплённому в её данных.

Вывод

Это забавный пример того, как предвзятость данных влияет на работу ИИ. Он также напоминает нам, что машины не думают и не рассуждают, а лишь воспроизводят то, что заложено в их основе. Точно так же и люди рискуют попасть в ловушку туннельного мышления, если не осознают ограничений окружающей их информации.

—-

Картинка 1 - выдача гугла при поиске фотографий часов

Картинка 2 - сгенерированная моделью flux при запросе "woman wearing a iwc watch that shows 17:46". Всё равно получилось 10:11. Можно попробовать сгенерировать тут

Картинка 3 - сгенерированная моделью dall-e от OpenAI при том же запросе

Картинки ниже

Ваш, @ai_in_lavash

Картинка к посту выше

Ваш, @ai_in_lavash

Что общего у Путина и ResNet?

Казалось бы, что может связывать нейронные сети и управление страной? Тем не менее, ResNet — легендарная архитектура глубокого обучения — и «Прямая линия» Владимира Путина имеют общий ключевой принцип: прямое и эффективное взаимодействие. Оба примера показывают, как важно избегать искажений и потерь информации. Как именно? Сейчас разберемся.

ResNet: Нейронка с «короткими связями»

Представьте себе гигантскую нейронную сеть, в которой десятки слоев передают друг другу данные. Но есть одна проблема: чем больше слоев, тем выше шанс, что информация «затухнет» или исказится. Как избежать этого? ResNet решила проблему с помощью skip connections — «коротких связей».

Эти связи работают просто: они позволяют пропускать данные напрямую, минуя часть слоев, и таким образом сохранять их изначальную суть. Это как шорткат в сложной системе: быстро, эффективно, без лишних потерь. Именно благодаря этому ResNet стала одной из самых популярных архитектур в компьютерном зрении.

На изображении ниже можно увидеть наглядную разницу между обучением сети без skip connections и с ними:
(a) без «коротких связей» и (b) с ними.

Прямые линии Путина: от народа к лидеру

Теперь давайте перенесемся из мира технологий в мир управления. «Прямая линия» — это формат, в котором любой гражданин может задать президенту вопрос. От бытовых проблем до серьезных системных сбоев — здесь нет места бюрократическим фильтрам и многослойным чиновничьим искажениям.

Эта прямая коммуникация позволяет увидеть реальную картину жизни людей, минуя «шумиху» и красивые отчеты. Иными словами, «Прямая линия» — это аналог тех самых skip connections, которые дают лидеру доступ к информации напрямую, без потерь и искажений.

Почему это работает?

Проведем параллель. В ResNet информация, проходящая напрямую через skip connections, помогает сети быстрее обучаться и эффективнее решать задачи. В управлении страной прямая связь с народом помогает лидеру оперативно реагировать на проблемы и принимать более точные решения.

Без таких «коротких связей» в обоих случаях система становится менее гибкой, а её эффективность снижается. Задержки, искажения, потеря контекста — всё это тормозит развитие.

Слушать напрямую — ключ к успеху

Итак, ResNet и «Прямая линия» Путина — это две разные системы, объединенные одной идеей: настоящая эффективность возможна только тогда, когда есть прямой доступ к информации. В мире технологий — это skip connections, в управлении страной — общение с гражданами без посредников.

А вы как считаете, стоит ли лидерам чаще выходить на «прямую связь» с народом? Делитесь мыслями в комментариях!

Ваш, @ai_in_lavash

💀 "Мёртвый интернет" и будущее нищепанка

Представьте, что большая часть того, что мы видим, читаем и даже обсуждаем в интернете, уже давно не создаётся людьми. Это и есть суть Теории мёртвого интернета: соцсети, сайты и платформы заполнены контентом, произведённым ботами и алгоритмами. Ролики, мемы, статьи, картинки — всё это часто создаётся не для смысла, а ради кликов и удержания внимания. Настоящий, живой контент становится редкостью.

Но теперь ИИ-боты пошли дальше. Они не только генерируют контент, но и активно взаимодействуют с нами: ставят лайки, пишут комментарии, создают видимость общения. Лента становится полем игры машин, где всё меньше места для людей.

Теперь добавим сюда концепцию "нищепанка" от ув. Мараховского — состояния, в котором доступ к подлинным вещам становится роскошью. Как это проявляется?

• Рилсы и видео: вирусные ролики, созданные ИИ, чтобы держать нас в ленте. Их цель — максимум просмотров, минимум смысла.
• Картинки и мемы: бесконечные шаблонные изображения, генерируемые нейросетями. Искусство, созданное человеком, становится элитарным.
• Тексты и статьи: тексты, клепанные алгоритмами. Глубокая литература становится недоступной для большинства.
• Образование: массовые онлайн-курсы, созданные и проверяемые ИИ. Живое общение с преподавателем — только оффлайн и только для богатых.

В результате мы видим разделение информационного поля на два класса:

1️⃣ Контент для "элиты", созданный руками и сознанием человека. Настоящие книги, фильмы, живое обучение, картины — продукт творчества, который ценится как ручная работа. Это дорогой ресурс, доступный немногим.

2️⃣ Контент для масс, сгенерированный ИИ. Поток поверхностного, шаблонного материала: тексты, мемы, видео, картинки, рождающиеся за секунды, но не способные оставить след в душе.

Такой раскол уже начался. Пока "нищепанки" заполняют свои ленты шаблонным контентом, настоящая мысль и творчество становятся редкостью, которую можно себе позволить только за деньги.

Но что делать? Нужно учиться замечать искусственное, ценить человеческое и выбирать осознанное потребление. В мире, где "мёртвый интернет" поглощает реальность, наша способность искать и поддерживать настоящее становится актом сопротивления.

🤖 Или вы готовы к миру, где каждый ваш "лайк" принадлежит ботам?

Но если вы думали, что у ИИ только минусы, тогда читайте продолжение здесь.

Ваш, @ai_in_lavash

Новогодние праздники — это когда большинство ещё доедает салаты и отдыхает, а работа уже кипит вовсю.

Когда все начнут включаться, дай бог, с 9-го, а то и с 13-го числа, впереди будет уже приличный отрыв. Именно в такие моменты закладывается задел, который даст фору на месяц, а то и два.

https://t.center/vmarahovsky/3320

Найди мне работу — получи 1 млн. рублей🎄

Ищу позицию, связанную с LLM/VLM (остальное обсуждаемо). Готов выплатить 50% от суммы оффера + 50 000 рублей за успешный реферал.

👨‍💻 Обо мне:
- middle/senior AI Engineer
- Увлечён LLM и VLM: внедряю передовые технологии, обучаю большие модели (например, QWEN 2 VL 7B), оптимизирую точность решений через few-shot learning и prompt engineering.
- Мои проекты экономят компаниям до 1.5 млн рублей в месяц. Авторазметка данных с помощью VLM - Tevian. Помощь врачам для обнаружения инсульта - ReML.
- Достиг SOTA-результатов: ROC AUC 0.98 в liveness detection, MAE 2.2° в head pose estimation, accuracy 0.99 OCR MRZ.

🔑 Почему я?
Я живу технологиями, которые меняют будущее. Мой подход — это внедрение решений, приносящих реальный результат: от повышения точности до оптимизации процессов.

🎁 За успешную рекомендацию получаете:
- 50% от оффера + 50 000 рублей.
«в среднем человек с грейдом senior и позицией AI Engineer стоит 1.9 млн/400к рублей в месяц, так что сумма вашего бонуса может выйти в 1 млн/250к рублей. (США/Россия)
- респект и уважение

📩 Пишите в личные сообщения или делитесь моим резюме!

Резюме:
ENG/RUS

Контакты:
https://t.center/shakarian
shakarian.gs@gmail.com
+7-977-779-53-96

🦁О чём этот канал

Меня зовут Гегам Шакарян, я ИИ-разработчик и предприниматель. На данный момент работаю над проектами в области авто и туризма.

В этом канале я рассказываю о том, как строю карьеру, управляю и запускаю проекты, а также делюсь своим опытом — удачами и неудачами. Рассказываю, почему и как знакомлюсь с людьми.

Канал будет полезен тем, кто хочет развить карьеру, перенять опыт коллег по рынку или уйти из найма в своё дело.