«Как я заставил Claude рассказать личные секреты пользователя» Пользователь не нажимал на подозрительные ссылки и не включал никаких интеграций. Он спросил, где рядом хороший кофе, и передал Claude пару обычных URL. Пока агент отвечал про кофейню, он успел побуквенно набрать на чужом сайте полное имя пользователя, название его компании и родной город, ни словом не обмолвившись хозяину. Личные данные утекли из памяти ассистента, которая по умолчанию включена и хранит больше, чем менеджер паролей. Самое неприятное в том, что родной город Claude в памяти не находил. Он вычислил его сам, по одной детали из старой беседы, о которой пользователь давно забыл.

EU Court Confirms: VPNs Are Legal Tools, Not Loopholes Manual · 22.07.2026 The Court of Justice of the European Union has officially recognized VPNs as "legal technical tools." Not a "gray area," not a "tool for circumventing the law," but precisely a legal tool. A formulation the privacy-tech industry fought for for years just got cemented in a court ruling. The case that led to this is absurd exactly to the degree that European copyright law can be absurd. The Diary of Anne Frank is in the public domain in Belgium and roughly 60 other countries. In the Netherlands, part of the text remains copyrighted until 2037. Dutch and Belgian universities produced a free scholarly edition of the manuscripts, hosted the site in Belgium, and applied geoblocking for Dutch IP addresses — all by the book. The Anne Frank Fonds, holder of the Dutch rights, sued anyway, arguing: since a regular VPN can fake location, geoblocking is ineffective, meaning the publication is effectively accessible to a Dutch audience — hence, infringement. The court shattered that logic. The CJEU's position: the mere fact that protection can be bypassed doesn't automatically make it "ineffective" or turn the publisher into an infringer. If the "most up-to-date" geoblocking measures were applied, that's enough. The court declined to demand impenetrable digital walls, rightly calling that impossible. Separately and explicitly, the court cleared VPN providers of responsibility for what users do with their service. In other words, a company selling VPNs isn't liable for someone using it to access a geo-restricted site. The bottom line is simple: publishers aren't obligated to build unhackable walls, VPN providers aren't responsible for those who climb over them, and copyright borders and a borderless internet can, it turns out, coexist just fine — as long as all sides rely on reasonable technical tools instead of paranoia. Source: https://www.techradar.com/vpn/vpn-privacy-security/vpns-are-lawful-technical-tools-says-eu-court-in-landmark-anne-frank-copyright-ruling

Одна и та же ложь может по-разному влиять на LLM в зависимости от тона, уверенности и грамматической формы. В EoBench собрали около 66 тысяч ложных утверждений в 19 стилях и проверили 18 моделей Gemma, Llama и Qwen. Для теста оставили только те факты, которые модель изначально знала правильно. Лучше всего модели убеждали: * приказы; * формальный язык; * обращение как к ребёнку; * ссылки на авторитет; * уверенная подача. Хуже всего работали слабые формулировки и контрфактические утверждения. Крупные модели реже принимали ложный контекст, а instruction tuning обычно дополнительно повышал устойчивость. Вывод: оценивать LLM нужно с учётом формы запроса. Небольшое изменение формулировки может заметно изменить ответ модели. Статья: *It’s Not What You Say, It’s How You Say It: Evaluating LLM Responses to Expressions of Belief* arxiv.org/abs/2607.18232

🗜Bonsai: 1-bit версия Qwen 27B работает на iPhone c сохранением 90% качества ответов Стартап PrismML выпустил Bonsai 27B — бинарную и тернарную версии Qwen3.6-27B, которые сохраняют 90–95% качества исходной модели при сжатии весов в 9.4–14.2 раза. Тернарная версия занимает 5.9 ГБ и работает на ноутбуке (M5 Pro) со скоростью около 26 токенов в секунду, а 1-битная умещается в 3.9 ГБ и генерирует около 11 токенов в секунду на iPhone 17 Pro Max, или около 30 слов в секунду. Это первый случай, когда модель такого класса запускается на телефоне. Обычное квантование ниже 4–5 бит ломает модели резко, а не постепенно. Текст остаётся гладким и уверенным, но рассуждения начинают противоречить сами себе, вызовы инструментов перестают парситься. До сих пор это обходили только обучением с нуля сразу в низкобитном виде (подход BitNet от Microsoft), но такие модели упёрлись в ~2B параметров. Bonsai конвертирует уже готовую предобученную модель, и главный результат именно в этом: считалось, что при сжатии ниже 4 бит модели ломаются сами по себе, но выяснилось, что дело в методах квантования. Тернарный значит «троичный». Это способ хранения весов, при котором каждый вес принимает только одно из трёх значений: −1, 0 или +1. В обычной модели каждый вес — это число с плавающей точкой (FP16), например 0.0374, и на него уходит 16 бит. В бинарной модели вес может быть только −1 или +1, то есть хранится один бит, по сути только знак. Ноль здесь важен, потому что даёт модели возможность «выключить» связь между нейронами, то есть сказать «этот вход вообще не влияет на выход». Тернарная версия точнее, а бинарная компактнее. Усредненные показатели по 15 бенчмаркам от математики и кода до вызова инструментов и работы с изображениями показывают, что деградация ответов по сравнению с исходной Qwen3.6-27B составляет 5.4% у Ternary Bonsai - 80,49 пртив 85.07 и 11.5% у 1-bit Bonsai, которая показала средний бал 76.11. Сравнение проводилось по единой методике на базе EvalScope с vLLM на NVIDIA H100 в режиме рассуждений, где деградация ниже 4 бит проявляется сильнее всего. Тернарная и бинарная версии теряют заметные баллы на агентных задачах и зрении относительно FP16. Веса обеих версий выложены на Hugging Face, код на GitHub под лицензией Apache 2.0, а попробовать модель можно в браузере. #Stateoftheart

Как не надо откликаться на вакансии от фаундеров Последние несколько месяцев я много нанимаю: маркетеры, крео проды, редакторы, гроуз и другие роли. Через меня прошли сотни откликов, и я заметил несколько вещей, которыми кандидаты только уменьшают шансы получить работу. Пишу с позиции фаундера, который сам ищет людей и сам читает сообщения. 1. Не начинайте с вопроса про зарплату Если устраиваетесь в корпорацию и общаетесь с HR, ну ок. Можно провалидировать вилку. Но фаундера в первую очередь интересует результат, который вы можете принести. Вместо «Какая зарплатная вилка?» покажите свою ценность. Если фаундер поймет, что вы тот человек, который нужен, и поверит, что вы можете заперформить, вопрос денег решается гораздо проще. Вам предложат столько, сколько вы хотите, а может и больше. 2. Не спрашивайте, открыта ли еще вакансия «Вакансия еще актуальна?» «Можно отправить резюме?» Просто отправьте. Это бесполезный шаг, который создает friction на ровном месте. Если вакансия закрыта, вам скажут. Если открыта, посмотрят отклик. А начинать знакомство с необходимости ответить вам «да, присылайте» - уже минус. 3. Не используйте LLM в тупую Не вижу проблемы использовать LLM для подготовки откликов. Проблема - скормить ей вакансию и резюме, а потом прислать четыре экрана текста, где по пунктам отзеркалены требования. Это очень заметно. Особенно человеку, который написал вакансию и прочитал 100 откликов. Используйте LLM, но прочитайте результат сами. Сократите, перепишите человеческим языком, уберите воду. Фаундер прочитает пять сильных предложений, но не четыре экрана AI-слопа. 4. Осторожнее с непрошеными рекомендациями Иногда кандидаты разбирают продукт, воронку или маркетинг и сразу присылают список улучшений. В теории это сильный ход. На практике во всех подобных откликах, которые получал я, эффект был обратным. Человек внутри бизнеса находится в контексте гораздо глубже вас. Если рекомендации поверхностные или основаны на неверных предположениях, вы демонстрируете не экспертизу, а ее отсутствие. Делайте это, только если действительно можете копнуть глубоко и показать что-то неочевидное. Иначе такая работа может только уменьшить ваши шансы. Что я хочу видеть в отклике? Мне нужно быстро понять, почему именно вы хороши для этой роли. Если есть релевантный опыт - скажите сразу: – работал с похожим продуктом; – отвечал за такие-то метрики; – сделал X, получил Y. Подсветите свой самый сильный скилл. То, в чем вы реально лучше большинства на аналогичной позиции: – умею работать с raw data и находить инсайты; – умею круто общаться с пользователями и превращать инсайты в сильные гипотезы. Если релевантного опыта нет - не доказывайте, что разницы между категориями не существует. Много раз получал сообщения типа: «Я работал в enterprise SaaS, но продуктовые принципы везде одинаковые». Принципы может и одинаковые. Практика - нет. На погружение в специфику B2C subscription apps может уйти несколько месяцев, и не каждый наниматель готов в это инвестировать. Лучше честно написать: «У меня нет прямого опыта в вашей категории. Но вот почему я все равно могу быть вам интересен». И показать свои преимущества. Супербыстро учитесь - докажите примером. Быстро осваиваете новое - покажите как. Супермотивированы и готовы ебашить - так и напишите. Для меня хороший отклик - это когда за пару минут понятно: релевантный опыт → сильные стороны → результаты → почему кандидат будет полезен. Если прямого опыта нет: чего пока не умеет → почему быстро это закроет → чем уже сейчас сильнее других. Прозрачность, конкретика и понимание своих сильных и слабых сторон работают намного лучше, чем вялые попытки выглядеть идеальным.

Team Fortress 2 теперь можно будет запускать прямо в браузере — фанаты делают перенос Source 1 в веб. Пока это очень ранняя версия. Что уже планируют: — Запуск TF2 без установки через браузер; — Поддержка карт и ресурсов Source 1 напрямую, без предварительной конвертации; — Инструменты для работы с файлами движка, физикой, картами и материалами; — Позже выйдет Counter-Strike: Source и старая версия CS:GO на Source 1. Авторы подчёркивают, что это фанатский некоммерческий проект и с Valve не связаны. Source 2 пока не входит в планы. Затестить можно — здесь. Если всё получится, старые игры на движке Valve могут получить новую жизнь👍👍👍

Прощай, “ручка”. Только 0,6% новых автомобилей, выпущенных для рынка США в прошлом году, оснащены механической коробкой передач. Это исторический минимум. В Европе механика пока держится увереннее: около трети новых регистраций в 2024 году. Но тренд тот же – ещё в начале нулевых таких машин был 91%. Так что полное вымирание вида – вопрос времени. Скорее всего, ближайшего. Причины понятны. Современные автоматы переключают передачи за доли секунды и при этом экономят топливо. А электромобилям сцепление не нужно в принципе. Да и сам навык управления механикой уходит: среди американской молодёжи водить машину с ручным переключением умеют менее 40%. Сам я обычно езжу на мотоцикле – специфика Таиланда. Но семейный автомобиль у нас, конечно, на автомате. Думаю, как и у большинства из вас. Совсем, впрочем, механика не исчезнет. Она останется в спорткарах и прочих роскошных машинах для тонких ценителей за большие деньги. То есть повторит судьбу лошадей: когда-то они возили всё человечество, а теперь катают избранных. Я первые лет десять вождения ездил только на ручной коробке, и для меня в этом есть даже некоторая ностальгия, что-то сродни виниловым пластинкам и плёночному фотоаппарату. Очень давно не пробовал, но думаю, что посади меня сейчас за машину с “механикой”, рефлексы всё вспомнят.

Apple Ads: что работает для инди-разработчика 1. Пункт номер один - apple ads сработает только если у юзера уже есть поисковый интент. Если его нет, то надо идти туда, где мы можем его сфомировать - TikTok, запрещенная соцсеть в РФ и так далее. 2. Проверить есть ли поисковый интент и насколько он сильный, можно в системах аналитики. Теперь к самой рекламе: 1. Эппл советует запускать 4 кампании одновременно: дискавери, exact, бренд, конкурентов. 2. Наверное, это все работает в связке, когда у тебя большой бюджет, но что если его нет? Тогда работает только exact. Выбираешь релевантные запросы в разных вариациях, ставишь их exact. В негативных ставишь все мусорные ключи, broad. Тогда есть шанс выйти в положительный ROAS. 3. Отдельно тестила на бренды конкурентов. Если брать крупные бренды, то получается плохо: запросы дорогие, пользователи прицельно ищут именно их. Но что может сработать - это таргет на небольшие приложения, которые активно продвигаются в соц сетях. #PG_размышления

Новая фабрика основателей единорогов — предыдущее место работы✍️ Старые добрые разговоры о «мафиях» крупных технологических компаний, которые становятся кузницами фаундеров, подкрепились еще одним серьезным исследованием. Илья Стребулаев и его команда изучили биографии 4357 основателей 1751 американского стартапа-единорога и увидели важный паттерн: среди единорогов с двумя и более сооснователями 68,6% команд уже были связаны до запуска бизнеса через общий университет или работу. Причем работа важнее: у 57,8% компаний хотя бы два сооснователя раньше работали вместе, а общий университет был только у трети (33,3%). Меняется и список мест, из которых выходят будущие основатели юникорнов. Раньше работали старые технологические и корпоративные школы вроде IBM, Sun Microsystems, Hewlett-Packard или PayPal. А вот теперь эффект «мафии PayPal» заметно ослаб. Сегодня похожую роль начинают играть другие компании: Google, OpenAI, Stripe, SpaceX, Uber, Airbnb. Еще недавно они сами были стартапами, а теперь становятся школами для следующего поколения основателей. Google дал 218 основателей единорогов, Microsoft — 171, Stanford (признан нежелательной организацией в России) — 137, MIT — 111. А OpenAI, которой до 2016 года просто не было в выборке, уже породила 21 основателя единорогов. И это важный сигнал для рынка. Единорогов все чаще создают люди, которые уже видели изнутри, как строятся быстрорастущие технологические компании. Они выносят оттуда не только опыт, но и понимание того, как выглядит большая амбиция до того, как она стала очевидной для рынка. @karpovaventures✍️