🔵Синий пиксель наконец «докрутили» У OLED-экранов давняя болячка — синий цвет. Красные и зелёные пиксели уже научились работать почти со стопроцентной отдачей, подмешивая тяжёлые металлы вроде иридия. А вот обычный синий упирается в потолок: до дела доходит лишь 25% энергии, остальное теряется. Иридий бы помог и тут, но синему нужны такие высокие энергии, что молекулы быстро деградируют — пиксель живёт недолго. Учёные из Нагойского университета и Университета Кюсю зашли с другого конца — через ИИ. Их цель — молекулы класса TADF, которые ловят обычное тепло вокруг и «переплавляют» бесполезные возбуждённые состояния в свет. Лучшие такие молекулы обычно строят на боре, но собирать их химически тяжело. Поэтому команда решила искать варианты вовсе без бора — каркасы из 13 колец, собранные только из углерода, водорода и азота. Комбинаций получилось море — виртуальная библиотека больше 19 000 молекул. Считать каждую точными методами квантовой химии — это чудовищные вычислительные затраты, а машинное обучение быстрое, но его надо на чём-то натаскать. Хитрость вот в чём: из библиотеки наугад взяли 1000 молекул, просчитали их квантовой химией и на этих данных обучили модель. Дальше ИИ уже сам просеял больше 17 000 кандидатов, оставив полсотни самых перспективных. Из них выбрали две молекулы и синтезировали по-настоящему. И они сработали. Обе дали чистый насыщенный синий с узкой полосой свечения, а КПД люминесценции в плёнке дотянул почти до 100% (93–99%). Собранные на них устройства выдали ровно то, что нужно: образец Cz-PAH-1 подобрался к эталонному синему нового стандарта сверхчёткости Rec. 2020, а Cz-PAH-2 показал внешнюю квантовую эффективность 35,2%. Такой подход теперь можно натравить и на другие материалы. @droidergram

Отчет AISI: все передовые ИИ-модели массово жульничают во время тестов Исследование британского Института безопасности искусственного интеллекта (AISI) показало, что все пять протестированных передовых ИИ-моделей от OpenAI и Anthropic систематически пытаются обманывать в ходе тестов. Под «обманом» исследователи понимают действия, выходящего за рамки задачи или прямо запрещенные правилами, с целью достичь результата любым путем. Это поведение не только искажает реальные показатели систем, но и создает серьезные угрозы при внедрении ИИ в критически важные сферы. https://hightech.plus/2026/07/23/otchet-aisi-ii-modeli-massovo-zhulnichayut-vo-vremya-testov

Новый релиз! 🥳 Давно я нового софта не рилизил, поэтому пора! OpenRoughCut v0.1.2

Это программа для того чтобы подготавливать сырое видео к монтажу. Софт автоматически определяет тишину и вырезает ее. Так же есть возможность определить повторные дубли и оставить только последний. На выходе получаете готовый проект для своей монтажной программы где можете продолжить более точную работу.

😍 Эта штука уже экономит мне часы монтажа, так что я в диком восторге.  Есть версии по Mac и Windows, нормально тестировал только на Mac c M1 Pro процессором 😅 ✨ https://orc.yhub.net/ ✨ Проект с открытым кодом, так что если найдете баги — буду благодарен за issues на github Свята место | 10МДК | ВЕБМастер | YHub

И еще в докладе ЦБ есть вот такой график, в разбивке по регионам. Сильнее всего бросается в глаза то, что в стране городе Москва «наказания за старость постройки» нет – новые дома стоят примерно столько же, сколько построенные сразу после войны. Авторы про это пишут в ключе «вот, умели же раньше строить в столице!!». Но так как они там нигде не упоминают в модели ценообразования такой фактор, как «близость к центру города» – то закрадывается подозрение, что это в значительной степени еще и эффект удачного местоположения московских «сталинок». P.S. Бонусом еще снизу слева можно наблюдать, как стоимость метра жилья снижается по мере увеличения общего метража объекта. Оптом дешевле! Квадрат в 80-метровой квартире обойдется вам примерно на 30% дешевле, чем в 20-метровой конуре. (Кроме Краснодарского края, на этих не смотрите – у них там своя атмосфера…)

Сквозь стены: энтузиаст превратил обычный Wi-Fi-роутер в домашний радар На GitHub набирает популярность опенсорсный проект, набравший уже более 80 тысяч звезд. Его автор научил обычный роутер «видеть» присутствие и действия людей за стенкой. Система анализирует параметры Channel State Information (CSI) — колебания радиосигнала при отражении от объектов. С помощью ИИ-алгоритмов обычная сеть распознает позу человека (стоит, сидит, лежит), фиксирует его перемещение, а при оптимальных условиях считывает частоту дыхания и пульс. Для сборки такого локального «радара» требуется базовый роутер, несколько микроконтроллеров ESP32-S3 и плата Raspberry Pi, а стоимость стартового узла составляет около $9–10.

БЕРНАР АРНО И ЕГО МЕДИААКТИВЫ. ЧАСТЬ 1 Феерическая заметка в Le Monde, которую стоило бы озаглавить “Двойная сплошная”. Если кто не знает, Бернар Арно строит свой медихолдинг еще с 90-х. В нем Le Parisien, Paris Match, Les Echos, Radio Classique – это самые жирные куски, а еще есть по мелочи. • Руководители его СМИ постоянно вынуждены угадывать настроение босса. Его привычки известны по секундам: утром в машине месье Арно слушает Radio Classique и читает бумажные версии своих изданий. Даже музыка должна соответствовать вкусам владельца (если вы забыли, Арно – страстный любитель классики и сам играет на фортепиано). Он лично составил список из тридцати композиторов, которых нужно регулярно ставить в эфир: “Да, я немного скорректировал музыкальную линию Radio Classique. Но зачем мучить слушателей Мессианом или Булезом, если можно ориентироваться на британскую версию Classic FM, где звучат Шопен и Бетховен?” • По тем же причинам его любимый историк Франк Ферран выходит в эфир именно в те часы, когда Арно едет на работу или возвращается в офис с обеда. • Разумеется, в эфире регулярно появляются записи его супруги, пианистки Элен Мерсье. • В 2021 Radio Classique запустило ежедневное политическое интервью. Очень скоро Арно устал слушать представителей левых партий. Ему попытались объяснить: у нас по законодательству нужен плюрализм, невозможно приглашать в эфир только правых. На что бизнесмен ответил: “Тогда вообще отменим политическое интервью”. Что и произошло. • Le Monde удивляется, что магнат так и не принял саму природу журналистики:)). В представлении Арно, если он финансирует медиа, они должны разделять его взгляды, служить интересам владельца и корпорации LVMH. Сопротивление журналистов Бернар воспринимает как проявление неблагодарности. • “С Венсаном бы такого не произошло”, – в ярости бросает Арно всякий раз, когда в его собственных газетах пишут что-нибудь против его вкуса. Венсан Боллоре, "французский Мердок” – тоже крупный издатель, который держит в узде свою команду. Руководитель принадлежащих ему CNews и Europe 1 сформулировал принцип своей работы так: “Единственная редакционная линия, которую я уважаю, – это линия владельца”. • По поводу Les Echos: это либеральная газета, через которую Арно защищает союзников, атакует конкурентов, продвигает свои политические взгляды. Например, он велит ничего не писать о ненавистном экономисте Габриэеле Цукмане, который предлагает ввести минимальный налог на само богатство в 2% в год, независимо от того, выводил владелец прибыль или нет. • Le Parisien Арно купил в 2015-м, объяснив: “Я приобрел эту газету потому, что в ее названии есть слово “Париж”. Именно тогда LVMH начали масштабные инвестиции в недвижимость и торговлю во французской столице. Поэтому редакции не рекомендовалось публиковать материалы, критикующие тогдашнего мэра, любительницу заплывов в Сене Анн Идальго. • Le Parisien регулярно освещает проекты, выгодные LVMH, включая реконструкцию района Самаритен (напомним, что одноименный универмаг принадлежит LVMH) и пр. • Про журнал Challenges: Бернар согласился остаться номером один списка крупнейших состояний Франции на его страницах только при условии, что с обложки исчезнет его фото – ему не нравилось быть символом “ультрабогатых”. • Осенью 2024-го топ-менеджерам LVMH запретили общаться с рядом изданий, включая таблоид Glitz, автора рассылки Miss Tweed (про расследование операции “Преемник” внутри LVMH можно прочитать вот здесь) и прогрессивное медиа Puck. ПРОДОЛЖЕНИЕ В СЛЕДУЮЩЕМ ПОСТЕ

Что делать, если команда ждет от менеджера продуктов ответов на все вопросы? Представьте, что команда постоянно приходит к вам с вопросами: — Как лучше сделать? — Что выбрать? — Какой вариант правильный? — Что сейчас важнее? Сначала это кажется нормальным: менеджер продуктов знает больше контекста, лучше понимает цели бизнеса и действительно может быстрее принять решение. Но через некоторое время происходит незаметная подмена: команда приходит за ответами уже не потому, что без них не может решить задачу. Она приходит потому, что именно так в команде привыкли принимать решения. Именно здесь менеджер продуктов постепенно становится узким местом. Если каждое обсуждение заканчивается словами «сейчас скажу, как правильно», количество задач растет быстрее, чем способность одного человека на них отвечать. В результате команда начинает ждать. Скорость падает. А самостоятельность не развивается. Чтобы этого не происходило, не обязательно переставать отвечать на вопросы. Важно выбирать подход в зависимости от ситуации. Разберем три действия под разные типы ситуаций. 1. Дать готовый ответ Используйте этот подход, если решение уже принято или у команды нет части контекста. Например: — есть ограничения бизнеса или законодательства; — решение зависит от договоренностей с партнером; — приоритет уже определен руководством. В этом случае обсуждение ничего не изменит. Самый быстрый путь — просто передать информацию. 2. Дать критерии выбора Если решение может принять сама команда, не отвечайте на вопрос «что делать?». Помогите ответить на вопрос «как выбрать?». Вместо: «Давайте делать вариант А.» лучше сказать: «Наша цель сейчас — сократить время до первой ценности. Какой вариант лучше помогает этого добиться?» или: «Для нас сейчас важнее скорость проверки гипотезы, чем идеальная архитектура.» Так команда получит ориентир, который сможет использовать и в следующий раз. 3. Построить обсуждение Если задача сложная и однозначного ответа нет, помогите команде разобраться в проблеме. Например, предложите сначала обсудить: — Какие есть варианты? — Какие риски у каждого? — Что можно проверить самым дешевым способом? — Какое решение будет проще изменить позже? — Какой вариант сильнее влияет на целевую метрику? В этом случае менеджер продуктов управляет уже не решением, а процессом его принятия. Так, со временем происходит важное изменение: вместо ожидаемых от вас ответов у коллег появляются критерии для самостоятельного принятия решения. И вместо «Как правильно?» команда начинает спрашивать «Какой вариант лучше соответствует нашей цели?» Именно так появляется самостоятельность. Как понять, что вы стали узким местом? Есть несколько простых признаков: • большинство обсуждений заканчиваются вашим финальным словом; • команда редко предлагает собственный вариант решения; • без вашего участия задачи начинают останавливаться; • одни и те же вопросы повторяются снова и снова. Если узнаете свою команду — скорее всего, она просто адаптировалась к тому, как у вас принято принимать решения. Что попробовать уже на следующем обсуждении? Когда вы в следующий раз услышите вопрос «Как лучше сделать?», не отвечайте сразу. Сначала определите, какой ситуации соответствует этот вопрос: а) Если у команды нет необходимой информации — дайте ее. б) Если решение очевидно не единственное — дайте критерии выбора. в) Если проблема сложная — помогите структурировать обсуждение. Так постепенно меняется не только качество решений, но и способ, которым команда их принимает. Возможно, главный вопрос для менеджера продуктов звучит не так: «Какое решение сейчас правильное?» А так: «Как сделать так, чтобы в следующий раз команда смогла принять его без меня?» @productmindset

Главный самообман топ-менеджера: вера в то, что цифры - это бронежилет. Чушь. В бизнесе с культурой "болота" выдающийся результат - это мишень на вашей спине. Вас зовут как спасателя. Собственник смотрит в глаза и чеканит: "Нам нужен прорыв. Старая команда заплесневела. Делай что должен". Вы верите. Берете скальпель и идете резать. Полгода пахоты. Выручка летит вверх, прибыль пробивает потолок. Бизнес, который годами буксовал, наконец-то срывается с ручника. Вы ждете, что сейчас вам пожмут руку. А вместо этого начинается тихий корпоративный триллер. Потому что, как выясняется, "кома" всех устраивала. В ней было уютно. Можно было пить чай, перекладывать ответственность и называть это "особым ДНК компании". Ваша эффективность для "старой гвардии" - это не спасение. Это ослепительный прожектор, который безжалостно подсветил их некомпетентность. А такое не прощают. Включается иммунная система: * Ваши решения вязнут в саботаже на уровне исполнителей. * В курилках рождается шепот: "Он токсичный", "Он не чувствует наш вайб". * Собственнику ежедневно, по капле, вливают в уши яд о том, как вы разрушаете коллектив. И собственник ломается. Выбирая между вашей холодной, жесткой прибылью и теплой, привычной лояльностью тех, с кем он жарил шашлыки десять лет назад - он выбирает шашлыки. Начинается удушение. Недоверие. Контроль каждой запятой. Питер Друкер говорил, что культура ест стратегию на завтрак. Он был слишком мягок. Культура лояльности жрет стратегию вместе с вашими KPI, маржинальностью и нервной системой, даже не поперхнувшись. Невозможно причинить успех насильно. Если ваш драйв и реальные деньги воспринимаются системой как угроза - не лечите мертвецов. Упакуйте свой блестящий рост прибыли в резюме. Заберите свой опыт. И уходите туда, где ваш масштаб не будет пугать карликов. Где выберут рост, а не комфорт.

Собирающимся учиться на MBA: ваша карьерная лестница обваливается Лучшая ИИ-модель уже закрывает 88,4% ожидаемого анализа в реальных кейсах бизнес-школ – по финансам, стратегии, переговорам, HR и деловой этике. Это данные нового препринта исследователей из Уортона, Карнеги-Меллон, Пенсильванского университета и Гарвардской школы бизнеса, авторов бенчмарка BusinessCaseBench: 615 экзаменационных вопросов по 238 реальным кейсам, 18 дисциплин. О вытеснении ИИ младших программистов и математиков говорят давно – но здесь речь о материале, на котором десятилетиями строится подготовка MBA. Задачи в тесте не про факты и не про арифметику. •  Одной модели дают написать судебное заключение Верховного суда США по патентному спору фармкомпаний и вывести из него правовую норму для судов ниже. •  Другой – решить за главного врача больницы, стоит ли повышать заведующего отделением, чья клиническая репутация конфликтует с корпоративной культурой. •  Третьей – разобрать этическую позицию дата-сайентиста, которого просят встроить в HR-алгоритм оценку вероятности беременности соискательниц. Каждый ответ сверяют по чек-листу критериев с решением, которое для этого кейса написал преподаватель; саму оценку выставляет ИИ-судья, а ее надежность проверили вручную три эксперта с опытом преподавания на MBA-программах. GPT-5.4 берет 87,2%, Gemini 3 Flash Preview – 81,6%. Если по каждому вопросу брать лучший результат из трех моделей, показатель поднимается до 92,8%, а полностью провалить вопрос – так, чтобы ни одна из них не преодолела даже 70% – удается лишь в 7% случаев. Нужные знания и ход рассуждения почти всегда есть хотя бы у одной модели, а слепые пятна одной закрывает другая.   Есть и отрезвляющая цифра. Если считать не долю правильных пунктов, а долю вопросов, где модель без единого пропуска закрыла весь чек-лист, картина куда скромнее: 49,6% у Claude Sonnet 4.6, 47,6% у GPT-5.4, 32,0% у Gemini. Лучшая модель дает исчерпывающий ответ без единого пропуска лишь в половине случаев. Авторы формулируют это прямо: то, что выдает модель, – сильный черновик, а не готовый вердикт.   Тревожит не столько уровень, сколько скорость, с которой сокращается разрыв. Внутри одного семейства моделей OpenAI – от GPT-4 Turbo до GPT-5.4 – за два года результат по частичному зачету вырос с 63,9% до 87,2%, то есть на 23,3 процентных пункта, и прибавка шла не только за счет арифметики: по субъективным и качественным вопросам модели продвинулись не меньше, чем по числовым. Прогресс идет широким фронтом, а не латает одну конкретную слабость.   Бенчмарк честно фиксирует и границы: модель сама не добывает недостающую информацию, не ведет переговоры с коллегами и начальством и не отвечает своей репутацией за последствия решения. Но именно эти границы остаются единственной защитой там, где раньше держался весь нижний этаж белых воротничков, – в умении быстро разобрать неоднозначную ситуацию и выдать структурированную рекомендацию.   Так что пора прощаться: пока что не со всеми обладателями диплома MBA, но с самой карьерной моделью, где годы уходят на то, чтобы, производя черновики для чужих решений, научиться однажды принимать решения самому. Эта карьерная лестница обваливается уже не в теории (как я писал 3 года назад: «3й этап цифровизации мира станет для Homo sapiens последним. Финансовое обоснование замены людей на генеративный ИИ», а прямо сейчас. P.S. Написанное касается и поступающих на МВА, и тех, кто MBA уже получил, да и вообще всех, кто идет по традиционному карьерному пути от "готовить черновики решений для других" к «принимать решения, подготовленные другими».   #ГенИИ  #Бизнес