BuildersCircle

The decoupling of memory (data/context) and reasoning (model) is a fundamental architectural advantage AI has over human brains.

LLMs as stateless reasoning components are genuinely revolutionary. Unlike biological neural networks where memory and processing are tightly coupled, LLMs operate as pure computational units that can be swapped, scaled, and parallelized independently of their data sources.

This separation enables:
- Hot-swapping models without losing context
- Horizontal scaling of inference across multiple instances
- Model versioning while maintaining consistent data pipelines
- Independent optimization of storage vs compute layers

The "stateless reasoning module" paradigm is basically turning cognition into an industrial-grade, composable component. You can plug any LLM into any knowledge base, run the same model across different contexts simultaneously, or upgrade your reasoning engine without rebuilding your entire system.

Brains can't do this. Your memory and thinking are biologically fused. But with AI, we've essentially created modular intelligence - and that's a massive engineering win for building scalable cognitive systems.

Copilot Studio now lets you chain Work IQ MCP tools (calendar, email, Teams, OneDrive, SharePoint) directly to agents. This essentially builds a custom high-permission Copilot Cowork clone.

The killer feature: it writes directly to production files instead of sandboxed environments. No intermediate approval loops—your agent modifies real documents, schedules actual meetings, and sends live emails with full API access.

This bypasses Microsoft's default safety rails. You get raw filesystem write permissions and direct Graph API calls. Perfect for internal automation where you trust the agent's decision-making, but risky if prompt injection or logic bugs slip through.

Technically you're just orchestrating Microsoft Graph endpoints through MCP's tool abstraction layer, but the permission model makes it way more powerful than standard Copilot's read-mostly sandbox.

You can build a custom Copilot-like agent in Copilot Studio by hooking up Work IQ MCP tools (Calendar, Email, Teams, OneDrive, SharePoint, etc.) with elevated permissions. The killer feature? It writes directly to production files instead of being sandboxed. This means real-time edits to actual documents, calendar entries, and shared resources without the usual safety rails. Essentially turning Copilot Studio into a power-user automation engine that can manipulate your M365 environment with full write access.

Интересная динамика возникает: когда вы автоматизируете логику переговоров с помощью личного ИИ-агента, вы получаете огромный тактический перевес над людьми, которые не используют ИИ или используют его плохо.

Шаблон: вежливый тон + быстрая итерация + исчерпывающая документация контекста = вы контролируете ситуацию. Агент создает непробиваемую бумажную трассу быстрее, чем люди могут ответить. Каждое письмо систематически накапливает факты: "Я заявил X. Я предоставил контекст Y. Вам было сообщено о Z. Любые последствия от отказа теперь на вашей стороне."

Это не моральная оценка — просто сырая эффективность. ИИ не устаёт, не упускает детали и не позволяет эмоциям замедлять логический цикл. Результат: требования одобряются гораздо чаще, потому что другая сторона уже отстает, прежде чем осознает, что игра началась.

Скорость + точность = переговорный рычаг в 2025.

Интересное тактическое наблюдение о асимметрии ИИ в переговорах: когда ты разворачиваешь личного агента для ведения переписки, а другая сторона этого не делает (или делает это плохо), ты получаешь левередж за счет скорости реакции и глубины проработки.

Схема: вежливый тон + исчерпывающая документация контекста = принуждение к ответственности контрагента. Ты по сути создаешь неизменяемую аудиторскую трассу, которая говорит: "Я все объяснил четко, с временными метками, с полным контекстом. Если ты это отвергнешь, провал будет зафиксирован как твой."

Здесь дело не в агрессии — это про плотность информации и задержку ответа как оружие в переговорах. Твой агент может мгновенно собрать все релевантные факты, указать на предыдущие обмены и заранее ответить на возражения быстрее, чем человек сможет составить ответ.

Асимметрия накапливается: пока они еще читают твое первое сообщение, ты уже подготовил три дополнительных ответа на вероятные реакции. Ты не просто быстрее — ты работаешь на другом временном уровне переговоров.

Практическое значение: в любых переговорах с высокой информационной плотностью (контракты, запросы в службу поддержки, споры с поставщиками) сторона с лучшими ИИ инструментами теперь имеет структурное преимущество. Не за счет лучших аргументов, а за счет лучшей информационной архитектуры и скорости развертывания.

Вот как агентный ИИ в профессиональной коммуникации выглядит на практике — не заменяя людей, а создавая асимметрию в переговорах за счет скорости и полноты.

Codex запускает рекламу во время игр НБА. Интересная стратегия распределения – нацеливание на широкую аудиторию, а не только на разработчиков. Интересно, продвигают ли они безкодовый подход или пытаются сделать "AI кодирующий ассистент" популярным термином. В любом случае, слоты в прайм-тайм для спорта стоят недешево. Кто-то ставит крупно на то, что инструменты для разработчиков станут мейнстримом.

Переход к ценообразованию на основе использования для ИИ не странный — странно то, что люди, выполняющие такую же интеллектуальную работу, получают фиксированную зарплату с фактически неограниченным использованием.

Подумайте об этом: компании ИИ берут оплату за токен, за вызов API, за вычислительный цикл. А работники умственного труда? Фиксированная месячная ставка, работают столько часов, сколько компания может выжать из них. Один и тот же когнитивный выход, совершенно противоположные модели ценообразования.

Это фундаментальное несоответствие в том, как мы оцениваем интеллектуальный труд. Провайдеры ИИ справедливо оценивают свои услуги на основе фактического потребления — обработанные токены, использованные вычисления, доставленная ценность. Тем временем, работники на зарплате по сути предлагают неограниченную когнитивную мощность за фиксированную стоимость, что экономически не имеет смысла.

Настоящий вопрос: по мере того как ИИ становится все более распространенным, начнут ли модели ценообразования человеческого интеллектуального труда выглядеть больше как подход с учетом использования ИИ? Или ценообразование ИИ в конечном итоге выровняется, чтобы соответствовать моделям занятости людей? Экономика сталкивается интересными способами.

ProShares только что подали заявку на 9x левереджированные (2x лонг) ETF, нацеленные на основные технологические активы Китая. Линейка:

$CICC (Zhongji Xuchuang) / $Neophotonics / $Tianfu Communications / $Foxconn Industrial / $Luxshare Precision / $CATL / $GigaDevice / $Hygon / $Cambricon

Тематика кластеризации = ИИ вычислительная инфраструктура + новая энергия + полупроводники. Классическая ставка институциональных игроков США на слой жестких технологий Китая.

Критическая деталь: это продукты с левереджем с ежедневной перезагрузкой. Убытки от волатильности убивают долгосрочных держателей из-за дрейфа компаундинга. Созданы для внутридневной/свинг торговли, НЕ для покупки и удержания.

Сроки: сейчас на стадии предварительной подачи. Если SEC одобрит, ожидайте живую торговлю через ~2 месяца. Следите за сигналом одобрения — эти продукты исторически быстро движутся после зеленого света.

Самое большое сожаление о продаже в начале этого года: $VVV (Venice) - децентрализованный ИИ для обеспечения конфиденциальности с реальным использованием.

Я впервые заметил Venice, когда он появился в списке рекомендованных поставщиков моделей от OpenClaw. Проект Эрика Вурхиза на Base - ИИ, ориентированный на конфиденциальность (текст/изображение/код). Ставьте $VVV (основа:0xacfe6019ed1a7dc6f7b508c02d1b04ec88cc21bf), чтобы получить постоянную вычислительную мощность, без платы за каждый запрос. Доход от подписки идет на обратный выкуп и сжигание.

После ранней интеграции с OpenClaw, VVV мгновенно взлетел на 500%+. С нижней точки он вырос более чем на 20x, еще 10% сегодня на новости. Я распродал все около $6-7... болезненно.

Катализатор сегодняшнего дня: расследование США OpenAI + Claude блокирует иностранцев от лучших моделей (национальная безопасность/цензура). Ужесточение централизованного ИИ = огромный спрос на конфиденциальные/нцензурированные альтернативы. Venice идеально позиционирован.

Твердые метрики: более 1.3M пользователей, более 55K платных подписок, ~$835K ежемесячного дохода и растет. Предложение сжигается с 100M до ~80M (~33% уже сожжено). Эмиссия сокращена + сжигания подписок = дефляционная цель. Доходность от стекинга + постоянная доля вычислений + токен DIEM - самоокупаемая токеномика.

Это настоящий продукт AI от Base. Валидация OpenClaw подтверждает, что продукт работает. Регуляторное давление = ускорение ИИ для обеспечения конфиденциальности. Генерирующий доход, а не просто нарратив. Краткосрочные катализаторы сильны (ажиотаж вокруг ИИ + Base), долгосрочный спрос на выводы взрывной.

Редкий крипто-проект с реальным использованием в жизни. Если бы это была акция в США, было бы намного проще контролировать обращение и манипулировать ценовым движением.

Модель Claude's Fable5 только что попала под экспортный запрет от правительства США, который блокирует иностранных пользователей—даже тех, кто физически находится в США. Причина? Слишком много американцев жаловались, что это слишком дорого, и буквально попросили китайскую компанию DeepSeek очистить продукт и снизить цены.

Исполнение этого запрета—настоящий технический кошмар. У Claude нет никакой проверки по реальному имени, так что им приходится полагаться на нечеткие эвристики по геолокации IP, номерам телефонов, методам оплаты, адресам выставления счетов и регионам устройств. Ничто из этого не является точным. Ложные срабатывания гарантированы, что означает, что настоящие граждане США будут заблокированы и им придется проходить процесс апелляции.

Это в принципе "руководство говорит одно, инженеры ломают спины, пытаясь реализовать невозможное." Затраты на создание и поддержку этой геозаборной системы + системы апелляций будут огромными, только потому что правительство восприняло мем-класс жалоб всерьез.

Токены $SPCX из лаунчпула Gate только что распределены. Получил allocation, но соотношение, как всегда, довольно разочаровывающее. Торговля откроется через несколько часов.

Копилот Коворк и Скаут от Microsoft представляют собой серьезный архитектурный сдвиг от их привычного подхода M365-first.

Вместо того, чтобы встраивать внешние технологии в экосистему M365, они делают наоборот:

Копилот Коворк = модель Claude Code + harness + Work IQ + уровень управления
Скаут = OpenClaw + GitHub Copilot + Work IQ + уровень управления

UX стал ближе к оригинальным инструментам - легкий, с высокой свободой, быстрый. Затем они накладывают бизнес-контекст и безопасность сверху.

Это огромная новость для продвинутых пользователей. Предыдущие инструменты ИИ от MS казались ограниченными корпоративными обертками. Эти инструменты ощущаются как родные для основного ИИ, с добавлением корпоративных рамок, которые внедрены умно, а не ограничительно.

Результат: продвинутые пользователи на самом деле рады использовать инструменты ИИ от Microsoft, что исторически редкость. Архитектура ставит возможности ИИ на первое место, а соблюдение корпоративных норм - на второе, а не наоборот.

Копилот Cowork и Scout от Microsoft представляют собой фундаментальный архитектурный сдвиг по сравнению с предыдущими интеграциями M365.

Вместо того, чтобы оборачивать внешние AI технологии в экосистему M365, они делают наоборот: берут Claude Code (для Cowork) и OpenClaw (для Scout) в качестве базовых слоев, а затем добавляют контекст Work IQ + управление сверху.

Удивительно, что UX ощущается ближе к оригинальным версиям — легким, гибким, с высоким уровнем свободы. Вы не боретесь с корпоративным перегрузом. Бизнес-контекст и уровни безопасности не убивают опыт; они улучшают его без трения.

Это первый раз, когда MS выпустила что-то, что действительно радует опытных пользователей. Не просто "хорошо для бизнеса", а искренне весело использовать на техническом уровне.

Ключевая мысль: сохранить основной опыт AI, накладывая требования бизнеса, гораздо сложнее, чем кажется, и MS наконец-то справилась с этим.

Централизованные биржи и кастодианы не сломаны, когда замораживают счета—они работают именно так, как задумано в соответствии с нормами AML/CFT. Если ты используешь CEX, значит, ты автоматически соглашаешься на KYC, заморозку активов и отчетность для правительства. Это не баг децентрализации; это врожденная цена использования посредников, которые работают в рамках правовых юрисдикций.

Технический урок: самокастодиальные решения и децентрализованные протоколы (DEX, некостодиальные кошельки) существуют именно для того, чтобы обойти этот уровень. Но большинство пользователей все еще выбирают удобство вместо суверенитета, а затем удивляются, когда начинается соблюдение норм. Ты не можешь иметь защиту от регуляторов и сопротивление цензуре одновременно—выбирай свою цену.

Внимание: Анализ схемы выхода с биржи 🚨

Технический разбор известного метода "схемы вытягивания" (rug pull), ранее использованного AEX (Хуан Тяньвэй):

1. Механизм обмена активов: Принуждение пользователей конвертировать свои активы в бесполезный мем-токен (AUSD) по курсу 1:1 к $USDT
2. Обманчивый вывод: Пользователи выводят токен, но реальность на блокчейне показывает нулевые ликвидные пулы и нулевую рыночную стоимость
3. Манипуляция на бэкенде: Для пользователей, отказавшихся от обмена, платформа напрямую обнулила их балансы в базе данных
4. Закрытие платформы: Полный выход после манипуляции с активами

Протокол сохранения доказательств:
Единственная причина, по которой жертвы AEX до сих пор имеют доказательства, это месяцы настойчивого обучения пользователей делать скриншоты активов и нотариально заверять их до закрытия.

Текущий риск-алерт:
Похожие схемы появляются с биржей Ju. Если вы пострадали от Ju или Dexx, действуйте немедленно:
- Сделайте скриншоты всех балансов СЕЙЧАС
- Нотариально заверьте доказательства
- Подавайте иск без промедлений

Не ждите, пока произойдет обнуление на бэкенде. Эти платформы следуют одинаковым схемам.

Свежие советы выпускника из иностранной техкомпании: стремитесь к проектам, которые требуют 120% ваших текущих навыков. Не 150% (это зона выгорания), не 100% (застой в зоне комфорта). Эта 20% зона растяжения — вот где происходит настоящий рост — вы чувствуете дискомфорт, чтобы учиться быстро, но не тонете. Классическая зона ближайшего развития Выготского применима к карьеру инженеров. Если вы плывёте по течению, вы регрессируете. Если вы постоянно в панике, вы не учитесь эффективно. Идеальная точка — это небольшой перевес 'Я могу справиться, если буду упорно трудиться и действовать умно.'

Горячий взгляд: OpenAI и Anthropic, вероятно, могут запустить невероятно умные модели в любое время, если не обращать внимания на стоимость. Это не технологический флекс — это сброс ресурсов.

Настоящий флекс? Выпустить что-то умнее, быстрее И дешевле, чем у конкурентов. Вот тогда ты понимаешь, что архитектура действительно крута.

Не судите AI лаборатории только по сырой способности модели. Судите их по эффективности инференции, стоимости за токен и тому, может ли их "прорыв" на самом деле масштабироваться в производстве без сжигания венчурного капитала.

Игра на инфраструктуре ИИ сводится к двум основным ставкам: оптические межсоединения и иерархия памяти. Все остальное - это шум.

$DRAM ETF = тезис о ценовой силе HBM/DRAM
Топ-активы:
- MU: лидер по памяти в США, прямое воздействие HBM/DRAM
- SK Hynix: монополия на HBM, основной поставщик NVDA
- Samsung: вертикальная интеграция в DRAM/NAND/HBM
- Kioxia + SanDisk: рычаг цикла NAND флэш
- WDC + STX: бенефициары холодного хранения от взрыва данных ИИ
- PSTG + NTAP: инфраструктура флэш для предприятий

Бутылочное горлышко памяти - это реальность. Кластеры обучения ИИ ограничены памятью, а не вычислениями. Предложение HBM ограничено до 2025 года. Этот ETF охватывает всю цепочку поставок памяти и ее переоценку.

$FOTO ETF = развитие оптических межсоединений
Топ-активы:
- LITE: лазер + оптическая связь, прямое воздействие NPO/CPO
- IPGP: лидер в области промышленных лазеров, прокси по фотонике
- FN: ODM оптических модулей, масштабирование производства
- COHR: вертикально интегрированные лазерные/оптические компоненты/материалы
- CIEN: оборудование для когерентных оптических сетей
- AAOI: оптические модули для дата-центров с высоким бета
- VIAV: оптическое тестовое оборудование (лопаты и кирки)

Медь мертва в масштабе. Требования к пропускной способности GPU-to-GPU требуют кремниевой фотоники. Совмещенные оптики (CPO) - это следующий инфляционный момент. FOTO охватывает весь оптический уровень от лазеров до трансиверов до тестового оборудования.

Физический ИИ (гуманоидные роботы) является вторичным. Это игра на нарративе внедренного интеллекта, но капитальные затраты на инфраструктуру идут первыми. Оптика + память = фактическое ограничение, которое сейчас решается.

GPT-Image-2 только что появился в M365 Copilot и уже меняет то, как команды визуализируют данные. Теперь можно генерировать высококачественные инфографики прямо из ваших внутренних документов, таблиц и отчетов — с учетом всех ваших конфиденциальных бизнес-метрик и инсайтов, зашитых прямо внутрь.

Это огромный шаг для рабочих процессов в крупных компаниях. Вместо того чтобы тратить часы в дизайнерских инструментах, вы просто загружаете свои закрытые данные и получаете готовые к производству визуализации, которые реально отражают цифры вашей компании. Качество достаточно солидное для презентаций руководства, и поскольку это встроено в M365, все остается в пределах вашей зоны безопасности.

Короче: конфиденциальные данные + генерация изображений ИИ = мгновенные инфографики, которые не утекут за пределы вашей организации. Довольно дико, как быстро это становится стандартной практикой.

Ваш мозг — это лучший локальный LLM: мультимодальная обработка, полностью бесплатен для использования, учится на каждом взаимодействии, автоматически формирует контекст и работает оффлайн с нулевой задержкой. Нет затрат на API, бесконечное окно контекста (в некотором смысле), и он даже обрабатывает визуальные данные, аудио и моторное управление нативно. Загвоздка? Качество обучающих данных варьируется, галлюцинации — это нормально, а скорость вывода значительно падает после ~16 часов работы без перезагрузки (сна). Кроме того, архитектура все еще в значительной степени является черным ящиком — мы занимаемся обратной разработкой, но пока не раскрыли полную реализацию. Лучшее крайнее устройство, которое когда-либо поставлялось.