Апдейт по Kimi K3 Я с прошлой ранней пятницы, то бишь больше 8 полных дней гоняю

Апдейт по Kimi K3

Я с прошлой ранней пятницы, то бишь больше 8 полных дней гоняю V4 Market Scan механику SLSBMB.ai

Цель этой механики:

По данным о бизнесе прошерстить весь ебучий интернет inside-out, и используя самый топовый доступный нынче AI добиться:

1) Наиболее полного списка гипотез куда можно продавать продукт.

Сложность этой задачи в том что если посадить с десяток очень глубоко заряженных людей брейнштормить на эту тему, то они быстро найдут 10 очевидных направлений, и хуй ты их заставишь найти репрезентативные доказательства почему эти направления неизбежно важны, но десяток настолько очевиден, что в целом и без доказательств это будет на 90%+ вменяемое поле.

AI при этом может найти доказательства и подкрепить ризонинг железобетонными статьями и отсылками с которыми невозможно будет спорить даже если ты хоть сто раз фаундер бизнеса.

Однако на опыте работы с 680+ бизнесами я могу сказать что существует огромная проблема: поверх этих 10 на самом деле весьма очевидных гипотез существует еще некоторое количество, которое может быть и +10 сверху, и +20, и +30, до которого живые люди уже никогда не доберутся, потому что каждая единица требует растущего в геометрической прогрессии энтузиазма, которого у живых людей просто не бывает. Даже у меня никогда не возникало желания сидеть и копаться в логических цепочках на эту тему, поскольку имея 10 гипотез можно в целом бесконечное количество времени потратить на них, чем идти куда-то шире.

При этом AI может найти ВСЕ возможные гипотезы tier-1,2,3 уровня, и не высосать их из пальца, а пустить в работу только те которые могут иметь смысл на базе

-собственной генетической памяти AI, который прочитал весь Интернет, и видел больше чем любой из живущих людей, поэтому он так славно отвечает на мягко говоря широкие вопросы в режиме "instant", то бишь без ризонинга.

-deep research, когда он может по заданной теме и задаче за минуты читать сотни источников и находить там связи которые не найдет человек по причине невозможности читать столько источников и напрягать в их отношении голову даже за несколько дней, не то что за минуты.

-анализ brand clouds как бизнесов заданного типа, так и прямых конкурентов бизнеса который является виновником торжества. В бренд клауде запросто может быть сущность до которой никто никогда не догадается, её просто надо найти, и AI может найти все типы клиентов всех типов конкурентов и при правильно поставленной задаче определить это аномалия, пиздеж, или потенциальная реальность, и даже присвоить процентовку потенциалу.

Далее AI может объединить все гипотезы в категории, чтобы если продукт хочет продавать в целом в похуй какие банки, не было 10 категорий разного типа банков и платежек, а все банки и платежки объединились в одну понятную вертикаль - кэш кастоди финтех (for example).

2) Написать цепочки писем под каждую вертикаль, которая получила не нулевую гипотетическую процентовку.

Даже просто заставить написать людей любой хуевости письмо под клиента определенного типа - мягко говоря непростая задача, сколько бы ты этим людям ни платил. Они готовы при правильном размахивании плеткой что-нибудь делать впоне охотно, но вот сделать системный задротный труд по продумыванию идеального шаблона письма которое будет продумано так что никто не догадается что это шаблон, и которое точно подойдет всем целевым должностям выбранной когорты так что до него просто не получится логически доебаться... я тратил недели и месяцы чтобы добиться от людей хотя бы изредка хотя бы средненько выполнить эту задачу, при том что их зарплата была 3-12к долларов в месяц.

Ну не любят блядские люди мыслить системами. Системно заставлять людей которые прекрасно мыслят ощущениями в полях сделать что-то глубоко системное - это сказка про белого бычка.

AI же в свою очередь как мотылек - живет от пробуждения до засыпания, и системность задачи - это единственное чем он дышит;)

3) Когда у нас есть направления/вертикали/сегменты, и идеально продуманные письма для каждого из них, нам нужно понять кого мы будем искать, потому что мы не пишем сегменту, мы пишем людям
И люди эти называются сука как попало.

Даже компании в которых они работают называются как попало.

Если вы будете работать в направлении Gambling, то вы будете работать в направлении Real Money Gaming, iGaming, Casino, Betting, eSports, Monetary Games, и так нахуй далее.

И должности там которые вы будете чейзить это нихуя не Founder и C-level в классическом понимании. Конкретно в этой нише например в некоторых частях мира болезные нарзаном люди обозвали своих партнерских решал к примеру Head of VIP, что бы это блядь ни значило.

Так вот - чтобы живые люди не занимались хуйней, и не учились за деньги бизнеса тупо вокабуляру, рынок бегает и ищет людей с опытом, которые уже за чужой счет прохавали базу их индустрии. В каждой индустрии есть уйма таких особенностей.

AI способен за 1-2 часа найти все возможные варианты названия типов компаний в рамках целевой индустрии, и все возможные варианты названий должностей для заданной целью бизнеса и типом оффера задачи, и сделать это столько раз сколько у нас в таргете сегментов/гипотез. Задача которую никогда не сдюжит ни один человек, если вы конечно не ожидаете что человек через 1-2 часа или день или год реально придет и принесет вам табличку матрицей в десятки тысяч пересечений этих сущностей;) Я бы скорее ожидал что он придумает парочку и по ним будет долбить как ни в чем ни бывало, и если не получится, то на этом сложит лапки.

Прикол AI в том что он знает все особенности всего на свете, его просто надо вовремя и правильно уметь спросить. А потом надо его правильно отправить на рисеч текущей ситуации в интересной географии, итд.

Если сравнить сложность и стоимость найма одного человека способного идеально выполнить этот скоуп оф ворк и количество и стоимость токенов AI на этот же скоуп оф ворк, то при правильно поставленной задаче AI окажется в тысячи или десятки тысяч раз дешевле. И он будет тем дешевле, чем лучше спроектированы его гениальные мозги в отношении задачи.

Я подчеркиваю слово гениальные. AI уже очень давно, в целом практически с момента появления, был ГОРАЗДО умнее всех ныне живущих людей в совокупности. Проблема его в том что он своим умом не то чтобы охотно делится, потому что слово "охотно" подразумевает желание, которого у AI нет в принципе. Зато у нас есть, и есть письменность, которая позволяет при наличии опыта заполнить эту пустоту, и получить совершенного гения, в котором сплетаются знания, возможности, и правильно заточенные желания (наш вклад).

Так вот, я занимаюсь реализацией системы которая вышеописанное сделает настолько хорошо, что вау эффект глубочайшего специалиста в своей нише от ощупывания результата рисеча моделью был такой, чтобы он падал ниц и целовал сандали божьи.

И сейчас я строю эту задачу уже в четвертый раз, хотя даже второй поражал воображение людей которым я показывал результаты об их бизнесе. Третий вариант улучшил результат в несколько раз. Однако я придумал дизайн четвертого, который в целом является ультимативным, и сейчас под этот вариант гоняю сотни экспериментов чтобы понять наилучшую конфигурацию, которую я уже высеку в граните, и дальше вся система будет работать на этой мощнейшей базе.

Так вот: Kimi K3 в этой задаче уже абсолютно очевидно существенно уделывает 5.6 Sol Max, который в свою очередь наглухо уничтожил Fable 5.

Если вы еще сомневаетесь на чем вам дальше вайбкодить, то просто нажмите этот ебаный линк https://kimi-bot.com/activities/viral-referral/share?scenario=invite&from=share_poster&invitation_code=3Z6SJK, и купите себе план за 200 долларов. Спасибо вы мне скажете не сразу, но очень скоро, потому что вайбкодеру много времени не нужно, если у него есть реально хоть какая-то оформленная цель. А прийти к этой цели на Kimi у вас получится с куда большей скоростью и вероятностью, чем на Anthropic и OpenAI, блябуду.
Анализ итогового первого прогона от Fable которого мы с Прошкой поставили судьей между 5.6 Sol и Kimi в этой 4-х часовой задаче, вернее по 4 часа модельного творчества на каждую из 10 компаний выбранных для теста;)