У Серёжи Паращенко вышло замечательное исследование современных проблем в Discovery-части. Развёрнутый разбор того, что сломалось с приходом агентов. Первое — падение качества гипотез:

Медленная и дорогая разработка выполняла ещё одну функцию — она была неявным фильтром входящего потока идей. Инициативы конкурировали за инженерную мощность, поэтому до реализации доходила лишь часть идей. Этот фильтр был дорогим, медленным и часто несправедливым. Но он заставлял организацию хотя бы частично отбирать гипотезы до начала разработки.

Теперь этого фильтра нет. А делать больше не равно зарабатывать больше: большой поток непроработанных гипотез может дать и обратный эффект — особенно если до пользователя они доходят, не получив полноценной проработки.

При этом в цикле ценности раскатка функционала на пользователей — всего лишь середина пути. «Не так сложны первые 90% проекта, как вторые 90%». Крайне важно не только хорошо проверять гипотезы, но и правильно активировать их на пользователе и обрабатывать результаты при принятии дальнейших решений.

Очень советую ознакомиться со статьёй на Хабре и полным документом — оттуда можно утащить много интересных идей и концепций.

Gemini 4 Argo, сводка: 

— По бенчмам все супермощно, на многих тестах это новая SOTA, включая DeepSWE

— Попробовать пока нельзя, уже по классике выдают на тесты только кибербезопасникам. Далее раскапывать начнут с Google AI Ultra

— Сначала будет действовать introductory pricing $2/$10, затем будет повышение 

— Эта модель может выдать до 1 млн токенов в одном ответе: прежний лимит составлял 64к токенов

— Внутри Google Argo уже помогал искать более эффективные квантовые схемы, оптимизировал потребление памяти в датацентрах и использовался для масштабной миграции кодовой базы на десятки тысяч строк с C++ на Rust 

Google доказали что они еще живы, ура!