Телеграм канал «Дизраптор»

Кстати про кибербез.

Айби-системы, конечно, умнеют.

Но и хакеры, знаете ли, на жопе ровно не сидят:

Теперь второй анонс:

У Yandex B2B Tech теперь будет своё полноценное кибербез-направление. То есть, они выходят на поляну Касперского, Позитив и т.д.:

Направление называется Yandex Security.

Думаю, это будет комплексный кибербез-пакет для бизнеса (точнее, с фокусом на бизнес) и с сильной ИИ-составляющей. Про ИИ, собственно, напрямую сказали на презе. Что логично - львиная доля угроз сейчас исходит от ИИ, а клин, как известно, клином вышибают. И у Яндекса свой "клин" как раз есть. С метафорами я поработаю, но суть вы поняли.

Из необычного/прикольного/фирменного выделю вот что:

1. Yandex Identity Hub. Это отдельный инструментарий для защиты от человеческих косяков. Автоматический пересмотр ролей, синхронизация учётных данных между средами, и подход passwordless (если паролей нет - они не утекают). Это чтобы не получилось, что защитили всё, кроме человеческой головы 😈

2. Smart Web Security. Сервис сам следит за состоянием приложений и корректирует параметры защиты, если нагрузка/риски меняются.

3. Невидимость для бизнеса. Годный кибербез, как и хорошего футбольного арбитра, не должно быть видно. Для этого есть JS, Cookie Challenge и прочие механики для фонового мониторинга, детектинга, отстрела ботов и т.д.

4. Мультиоблачность. Если подключено много разных облак (или облаков?), то разрабам надо бегать между консолями и привыкать к разным настройкам. Чтобы такого не было - создаётся коннектор с другими облаками, и кибербезом для всех можно управлять с единой панели (см. картинку 6). В каждый ресурс можно провалиться отдельно, покрутить-посмотреть-настроить и т.д.

Вообще, для Yandex B2B Tech это далеко не первый случай, когда у них внутри созревает некий набор взаимо-дополняющих (что называется, "смежных") решений и фич, и в какой-то момент этот набор становится настолько здоровенным, что его облачают в отдельное продуктовое направление. Так было с аналитической платформой DataLens или с AI Studio (= единый хаб для всех ИИ-механик). И вот сейчас то же самое с кибербезом.

Желаю ребятам удачи на первых порах после запуска! А для российской кибербез-индустрии это серьёзный рост конкуренции. Что определённо супергуд, ибо конкуренция даёт буст прогрессу, а он (этот буст), учитывая, какая нагрузка идёт на ИБ-системы наших компаний прямо сейчас, явно лишним не будет.

Дизраптор

Сегодня вещаю из эпицентра российского tech. Если быть точнее - с большой конфы Yandex Scale. Честно говоря, давно я столько топовых айтишников в одном месте не видел - огромный БЦ в Сколково забит так, что через проходы протискиваться приходится. В общем, норм так собрали людей 👍

Теперь к сути. Тут рассказали про кучу новинок и продуктов Yandex B2B Tech - от новых облачных решений и on-premise инфры до ИИ-фич, кибербеза и т.д. Но я хочу предметно рассказать о двух анонсах, которые мне показались самыми яркими и мощными.

Первый - Алиса AI ПРО для бизнеса. Обычную версию для бизнеса релизнули пару недель назад, а теперь вот ПРО. ПРО версию можно развернуть не только в облаке, но и на своих мощностях, можно выбирать модель под капотом (например, более резвые и лёгкие флеш-модели или что-то поувесистее) и можно создавать узкоспециализированные навыки конкретно под компанию.

Но, пожалуй, главное - это универсальность. Алиса ПРО - это именно универсальный агент для бизнеса, которые выполняет весь спектр задач "от и до" и имеет доступ ко всем системам компании (доступы можно менять и настраивать, как у обычного сотрудника), а также можно подключать сторонние сервисы через коннекторы.

Главный вопрос - как достигли такой универсальности? Руководитель Yandex AI Studio Артур Самигуллин рассказал как раз про это. Если кратко, они очень тщательно проработали систему навыков. Их разделили на:

1. Горизонтальные - это общие навыки, применимые для разных компаний и сервисов. Типа "собрать презу". Такие встраиваются в агента плагинами/скиллами.

2. Вертикальные - работа с конкретными аппками партнёров, вроде Гаранта или Битрикса. Тут модель дообучают совместно с партнёром. Сейчас подключены 22 партнёра (часть из них видно на фотке, которая у меня расплылась), но список планируют расширять.

3. И ещё есть специальные навыки. Это когда агента кастомизируют под любую конкретную задачу. Для этого есть отдельный модуль.

Далее Лена Белоброва из команды AI Studio показала конкретный сценарий. Я для вас пофоткал, можете глянуть - но вообще, можно дать любую задачу в чатике текстом или голосом, агент через внутренние коннекторы подтянет доки, календари, почты и т.д., а в инете найдёт недостающие детали. Может указать, что конкретно надо фиксить в договоре Х с ООО "Ромашка", и почему продажи за второй квартал упали. Потом агент поставит тикет, закинет письмо на почту и т.д. А, ну и всю дорогу будет как можно больше контекста подтягивать.

Аналогично и для кода - в SourceCraft анонсировали ИИ‑агентов, которых компании могут назначить исполнителями в GitLab, и они сами подготовят окружение, изменят код, запустят тесты и отдадут результат на ревью.

Ещё показали кейс, где Алиса AI Про нашла инфу по сотрудникам, которые будут на встрече. Потом она нарыла, что парочка из участников уже пользовались нужным продуктом (видимо, инфа была в корп базе - значит, им будет проще рассказывать), и собрала презу на встречу с учётом этого.

В общем, даже я впечатлился уровнем гибкости, кастомизации и "энд-ту-эндности", плюс системой навыков. Хотя я эйай изучаю много и в теме хорошенько варюсь.

Но даже это не главный анонс конфы, потому что дальше будет кое-что ещё более масштабное, об этом в следующем посте.

Дизраптор

На чём обучают эйай? Правильно, на потных катках

Наткнулся на топовую историю на стыке эйай, роботов и игр:

В конце 2024 OpenAI предложила $500 млн за Medal - сервис, где геймеры записывают короткие клипы своего геймплея и кидают их корешам. Как вы понимаете, не потому что Альтман фанатеет от летсплея (хотя от какого-то конкретного может и фанатеет 😈), а ради данных для обучения интеллекта этого нашего искусственного. Хотели цап-царапнуть сотни млн часов игр для обучения своих моделек.

Фаундер Пим де Витте отказался (это по его версии, а по версии The Information сделка сорвалась), и в октябре 2025 выделил из Medal отдельную ИИ-лабораторию General Intuition. В сооснователи взял трёх исследователей world-моделей. Это модели, которые предсказывают, что произойдёт с окружением, если в нём что-то сделать. Моделирование 3D-миров и всё такое.

Работает это так:

1. На Medal клип пишется вместе с контроллером. То есть, к каждому кадру приклеено, какие кнопки человек жал и когда. Получается связка "что видел + что сделал + что вышло". На Ютубе и Твиче такого нет - там видно результат, но не что человек тыкает. Плюс на Medal специально снимали моменты, где что-то происходит: перса убили, упал, атака и т.д.

2. Получаются отобранные игровые пики точёные, а не 100500 часов вялого стрима, где ничего не происходит.

3. Дальше General Intuition учит на этом две модели:
- Одна предсказывает мир. Даём ей реальный кадр - она генерит следующий, но без игрового движка.
- Вторая предсказывает действие. Даём кадр - она говорит, что тут сделал бы человек. Первую не продают - она скорее тренажёр, на котором гоняют вторую. А вот вторую уже продают через API.

Возможно, вы скажите: "Нафига учить роботов на геймплее? Это же не реальный мир". Так вот, здесь история про оптимизацию обучения. Был кейс, где робота сначала обучили на данных от General Intuition, а потом дообучили всего на 8 минутах реальных данных из камеры робособаки, и он смог начать ходить по офису. Да, шатко-валко и задевая предметы, но смог. Обучать на реальных данных с нуля было бы в разы дороже (вешать камеры индусам на лоб - это не бесплатно).

Сейчас стартап стоит около $6 млрд, недавно в него зашёл Valor Equity Partners - довольно известная инвестструктура, (вроде как) связанная с Илоном Маском. Так что, быть может, OpenAI вообще обломится. А может и нет, ведь это они в твитторах друг с другом срутся, а за его пределами спокойно всё продают и покупают.

В общем, миллионы школьников, клипающих хедшоты в Фортнайте, на самом деле полтора года собирали датасеты для роботов. Какая неожиданность 😈

Дизраптор

ИИ меняет привычные правила в образовании. Как адаптироваться?

Я как-то писал о том, как с появлением ИИ меняется подход к домашкам. Теперь нейросеть может помочь решить задачу, объяснить сложную тему или подготовить основу для большой работы. Поэтому вопрос уже не в том, использовать ИИ или нет, а в том, как встроить его в учебный процесс так, чтобы он помогал лучше разбираться в материале и осваивать новое.

Как вариант, помочь может гибридный формат, где теория уезжает домой (сиди и изучай сам, ИИшка в помощь), а проверка знаний наоборот возвращается в класс, где ученик на виду.

Но с тех пор многое изменилось. И прикол в том, что главный удар пришёлся не по ученикам. Ученики то адаптировались за неделю (кто-то сомневался?). А вот преподавателям нужно заново собирать всю конструкцию. Чем проверить реальное понимание? Как готовить к экзаменам, когда у каждого есть карманный решатель? Что делать с сильными учениками, которым ИИ выдаёт ответ быстрее, чем они успевают сформулировать вопрос?

Готовых ответов тут нет, но есть люди, которые уже ""погуляли по всем граблям"" и готовы про них подробно рассказать. 30 сентября Яндекс проводит YaC/e 2026 - седьмую онлайн-конференцию об образовании. Тема этого года, как вы уже догадались, ИИ и образование. Как меняется роль преподавателя, когда ИИшка сидит в каждом классе. И как использовать её так, чтобы она усиливала обучение, а не подменяла его. Разбирать будут на реальных кейсах из практики - подготовке к экзаменам, проектной работе, персонализации обучения, разгребании учебной рутины и т.д.

Если вы преподаёте в школе или вузе, репетиторствуете или ведёте курсы (или делаете продукт в edtech и около) - это, ИМХО, маствотч по теме. А после просмотра можно получить сертификат YaC/e 2026, для преподавателей штука не лишняя.

Пройдёт онлайн 30 сентября, старт в 10:30 по Москве. Узнать всю инфу и зарегистрироваться - по этой ссылке.

Кстати, если ИИшку будут реально тренировать на таких данных, и она станет тупая, то это буквально shit in shit out

Whoop для задницы

Давненько у меня не было рубрики "сортирные инновации" (знаю, вы по ней скучали). Тем временем там уже целый сегмент, да ещё какой!

Год назад я писал про Kohler Dekoda. Напомню, они делают камеру с машинным зрением, которую вешают на обычный толчок. Вся эта система смотрит на юзерскую жизнедеятельность обоих типов, оценивает форму, цвет, гидратацию, наличие всякого чужеродного и т.д., и кладёт всё это дело на дэшборды в приложении.

У них дизрапт в том, что можно повесить относительно недорогую насадку на обычный унитаз, и не нужно покупать умный за конские деньги.

Так вот, у Kohler появился достойный конкурент со звучным названием Throne. Это стартап из Остина, Техас. Один из трёх сооснователей - бывший CTO Whoop Джон Каподилупо. Причём пришёл он туда не из любви к теме, а по нужде: у него язвенный колит, и он давно жаловался, что для ЖКТ нет нормальных трекеров.

Девайс от Throne представляет собой вот такую приблуду (см. картинки), которая цепляется под ободок, а её камера смотрит вниз, и ещё есть сенсор и микрофон.

Дальше данные улетают на несколько computer vision моделей, часть из которых обучали практикующие гастроэнтерологи на всех нужных данных и объектах, не буду их ещё раз перечислять.

А сверху наложен ИИ-слой, превращающий метрики в ежедневные инсайты и коучинг (кек). То есть, логика ровно как у Whoop и Oura: важна не одна цифра, а личная норма юзера и отклонения от неё день за днём. Мой заголовок не кликбейт, да.

Главное отличие от Kohler, которое сами Throne продают как ключевое преимущество - что не надо прикладывать палец для идентификации конкретного юзера. Штука от Kohler узнаёт пользователя по отпечатку на сенсоре, а Throne - за три секунды по Bluetooth телефона.

Благодаря этому девайс полностью hands-free. Что весьма ценно, есть учесть нюансы всего юзкейса. Правда, в их же FAQ написано, что если оставить телефон рядом, то сессия может запуститься во время чужого визита.

Ещё Throne ощутимо дешевле - $399 сам девайс плюс $6 в месяц подписка. Для сравнения, у Kohler устройство стоит $599 и ~$100 в год подписка.

Продажи начались в марте, а в конце июля стартап поднял раунд на $10M. Деньги обещают пустить на клиническую валидацию и новую киллер-фичу - детекцию микроскопической крови, чтобы стать датчиком для рака кишечника (наверно, самый "продающий" юзкейс из возможных).

В общем, хорошечно какать - само по себе полезно (является инвестиционной рекомендацией), но "умно" какать с данными - ещё полезнее. Обучают ли на этих данных ИИ-модели - история умалчивает. Да по-любому обучают, камон, вы чо угораете.

Дизраптор