Ракеты боятся какого-то ветра? Пояснительная бригада про пуски и погоду из комментариев к предыдущему посту — неужели какой-то ветер является проблемой для сверхтяжёлой ракеты? Нет, но есть нюансы из-за тестового статуса программы Starship. Во-первых, видимость. SpaceX прямым текстом пишут, что им важно собрать визуальные данные с камер сопровождения на земле, тк они изучают степень повреждений теплового щита именно во время фазы запуска. Вибрации и динамические нагрузки приводят к срыву хрупких плиток. И снимать пуск в облачность или туман — так себе идея. Тем более по злой иронии, один раз они нарушили это правило и поплатились во время запуска и аварии Starship SN11. Во-вторых, ветер является фактором, но не у поверхности, а именно на высоте, где потоки воздуха резко меняют направление на высокой скорости (вспомните сильную турбулентность в самолёте). И когда речь идёт про бочку на ~5000 тысяч в тонн, которая ежесекундно перегоняет десятки тонн горючего по магистралям для 33 двигателей — резкий срыв может привести к серьёзным последствиям: прорыву топливных линий, перепаду давления в турбинах, даже отрыву элементов в баках итд. И рисковать так ракетой во время ответственного теста — это просто неоправданный риск на данном этапе. В-третьих, погодные условия в прибрежной зоне у океана меняются быстрее и непредсказуемей, чем в той же степи. Поэтому какое-то облако может превратиться в шторм уже через несколько часов прям перед стартом (это уже также было на Старбейзе). По мере эксплуатации и наработке лётных данных, допустимые пределы по погодным условиям будут постепенно отодвигаться. Ровно это же было и у Falcon 9, который летает и в туман, и густую облачность, и иногда в лёгкий дождь, но не в сильный ветер. Завтра должны быть почти идеальные условия, а про риск переноса из-за погоды было в предыдущих постах.

Почему AI плох в искусстве? Парадокс предсказания Очень сильная мысль, которая ставит крест на спорах о том, «заменит ли нейросеть художников и гениев». LLM (большие языковые модели) обучаются делать одну вещь: угадывать наиболее вероятное продолжение текста. Они мастера вероятности, логики и статистики. Но настоящее искусство и истинное новаторство устроены ровно наоборот. Искусство ценится тогда, когда результат невозможно предсказать. Это всегда слом шаблона, выход за рамки и контролируемая ошибка. Великий парадокс нейросетей: Чем лучше модель предсказывает среднее поведение человечества, тем хуже она генерирует настоящие открытия. AI - это идеальное зеркало нашего прошлого опыта. Он берёт терабайты того, что мы уже написали, и выводит из этого «золотую середину». Именно поэтому нейросети великолепно справляются с рутиной, где оригинальность как раз противопоказана. AI идеально пишет: 📄 Инструкции и гайды 💼 Документацию и контракты 📊 Обзоры рынка и саммари 📝 Резюме и сопроводительные письма Но как только задача требует создать действительно новый культурный феномен, AI выдает стерильную, предсказуемую жвачку. Он просто не умеет «ошибаться» так, как это делают гении. ИИ - безупречный ремесленник и архивариус человечества. Но революции в культуре и науке всё ещё остаются за нами. Ведь чтобы создать будущее, нужно перестать предсказывать прошлое.

Недавно дал интервью Business Insider про то, что на самом деле происходит с AI-увольнениями. Расскажу здесь основное. В Customertimes мы консультируем компании из Fortune 500 по внедрению AI и каждую неделю разговариваем с их финансовыми директорами, CIO и CEO. Так вот, почти никто из них не говорит, что заменяет людей на AI. За закрытыми дверями разговор устроен совсем не так, поэтому публичная истерия вокруг AI-увольнений выглядит странно. Что я вижу на самом деле, так это компании, которые объясняют через AI ту реструктуризацию, что была запланирована и без него. Процесс перестал иметь смысл, компанию реорганизовали, а решение упаковали в разговоры про искусственный интеллект. В самой реорганизации ради эффективности ничего необычного нет, бизнес занимался этим всегда. Проблема в том, что многие нечестны с сотрудниками и акционерами насчёт настоящей причины. С деньгами история такая же. Считается, что компания режет штат, кладёт сэкономленное в карман и выписывает руководству бонус побольше. А за кулисами эти же компании получают гигантские счета от AI-провайдеров. Финансовые директора регулярно признаются мне, что недооценили стоимость токенов, и многие сожгли свои AI-бюджеты куда быстрее, чем планировали. Некоторые называют это token maxxing, когда годовой бюджет на AI улетает за пару месяцев, а обещанного прироста продуктивности так и не случилось. Плюс они платят за то, чтобы их знания остались внутри компании, и содержат отдельную внутреннюю инфраструктуру, чтобы собственные процессы не утекали в публичные модели. Дёшево это не стоит. Так что экономия часто вообще не доходит до бонусов руководству, её съедают инфраструктура, лицензии и счета за токены. Я считаю, что компаниям стоило бы публиковать простую отчётность о том, куда реально ушла экономия от AI: в премии сотрудникам, в снижение цен для клиентов или в реинвестиции. Когда компания объявляет увольнения, показывает рекордную прибыль и ничего не объясняет, образуется информационный вакуум, а его всегда кто-нибудь заполняет. Помолчишь подольше и теорию заговора про тебя напишут за тебя. Ещё одно, что стоит сказать. AI прекрасно справляется с повторяемыми задачами, но он не берёт на себя ответственность. Презентацию CEO можно автоматизировать AI-аватаром, а вот ответственность за управление компанией автоматизировать не выйдет. @maxvotek | linkedin | substack

1) AI-2040 – таймлайны В новом эссе авторы решили поиграть с роадмапом. Новый прогноз развивается гораздо более спокойно. Так называемый takeoff date (год, когда фронтир лаборатории автоматизируют AI research и начнется самоулучшение моделей) перенеслось с 2027 на 2030 годы. Но это не значит, что прогресс замедлился! Просто ребята решили рассмотреть другой прогноз. Самый дерзкий прогноз takeoff year авторов приходится на 2028, медиана – где-то между 2031 и 2035. Самоулучшение моделей практически равно сингулярности. В худшем случае апокалипсис или точка невозврата ожидается в течение года после начала эффективного самоулучшения. Несмотря на это, авторы несколько раз подчеркивают, что они хотели воздержаться от прогнозов с точными датами (слишком много неопределенности) и скорее хотят сделать прогноз с последовательностью событий, что и в каком порядке будет происходить. Поэтому на даты надо смотреть скептически, причем как про ускорение, так и про более медленный вариант событий.

Кто такой Энтони Левандовски, у которого Трэвис Каланик купил компанию Сегодня в утренних новостях неожиданно всплыл Энтони Левандовски. Основатель Uber Трэвис Каланик купил у него компанию Pronto для своего нового проекта Atoms. И в этот новый проект Каланик привлек гигантский раунд в $1,7 млрд. Так вот у Левандовски очень нелинейный путь. И это отличный повод про него рассказать. У Энтони Левандовски, которому сейчас 46, страсть к беспилотным автомобилям. Первым его проектом еще в нулевые был беспилотный мотоцикл Ghostrider. С этим проектом Левандовски участвовать в конкурсе DARPA. Вот можете посмотреть старенький видос с подробностями проекта. 🔵 А потом Левандовски попал в Google и стал там заниматься беспилотными авто. Сначала с Google сотрудничали компании Левандовски, разрабатывали разные прототипы. А потом эти компании купили, а Левандовски стал одним из технических лидеров беспилотного подразделения. Правда, денег заплатили не особо много — $20 млн. Из этого беспилотного подразделения позднее выросла Waymo — у нее сейчас сервис беспилотных такси. Собственно, Левандовски называют одним из сооснователей этого проекта. 🔵 Но в 2016-м Левандовски решил делать свой стартап. Взял несколько человек из Google и замутил проект Otto. Они разрабатывали беспилотный грузовик. Правда, стартап запустили в январе 2016-го, а уже через полгода(!) его купил Uber за $680 млн. И Левандовски стал сотрудником Uber — занимался тем же, но уже внутри компании. Каланик, кстати, тогда еще был гендиректором Uber, он ушел с поста в 2017-м. 🔵 Жизнь Левандовски удалась с таким экзитом? Не совсем. Дело в том, что в 2017-м Waymo обвинила Левандовски в том, что тот украл 14 000 конфиденциальных документов при уходе и передал их Uber. И вот тут начинается темная часть истории. Uber почти сразу уволил Левандовски, а с Google заключил мировое соглашение — обязались не использовать документы и отписали Google своих акций на $245 млн. А Левандовски из-за этого дела недоплатили за стартап — вроде как выплатили только $220 млн. Да и то кэшем дали только $100 000, а остальное акциями. 🔵 В 2019-м уже власти США выдвинули обвинения против Левандовски из-за этой кражи документов. Всего было 33 пункта обвинения. Но он, в итоге, признал вину только по одному. Левандовски осудили на 18 месяцев тюрьмы. Правда, посидеть Левандовски не успел. Исполнение наказания отложили. А в последние часы своего первого срока Дональд Трамп помиловал его. Хэппи энд? Не совсем. Помилование не распространилось на гражданские дела. А суд обязал Левандовски выплатить Google $175 млн компенсации. Но такой суммы у него не было, Левандовски объявил себя банкротом. 🔵 А когда Левандовски замутил нынешний стартап Pronto? Почти сразу после ухода из Uber. То есть все то время, что его судили и миловали, стартап уже существовал. Pronto тоже занимается беспилотными грузовиками. Изначально это была система помощи водителям. И в 2018-м грузовик Левандовски совершил в беспилотном режиме самую длинную поездку на тот момент — почти 5000 км. Но потом концепция поменялась. Левандовски стал делать не универсальный грузовик, а заточенный под определенные процессы. Для тех случаев, где известны маршруты. Проект стал разрабатывать беспилотный грузовик для горнодобывающей промышленности — для закрытых промышленных территорий, шахт и карьеров. При этом каких-то гигантских инвестиций Pronto не поднимал. По открытым данным, он собрал около $10,4 млн. Вот этот Pronto и купил Трэвис Каланик для своего нового проекта Atoms. Он собирается автоматизировать и роботизировать разные отрасли промышленности. И одно из направлений — горнодобывающая промышленность, куда Pronto и вписался. Неизвестно, правда, за сколько Каланик купил Pronto. Как думаете, вляпается Левандовски еще в какую-нибудь историю? 🦄 — вляпается! ❤️ — не, уже успокоился! @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

Сотрудник OpenAI, бывший сотрудник Белого Дома, публично в твиттере: «(новая китайская модель) Kimi K3 — очень крутая, и хорошо бы, чтобы администрация президента США напугала (буквально FUD) госорганы и крупные компании, чтобы они не запускали open source модели самостоятельно. Но не слишком напугало, чтобы гиперскейлеры (OpenAI, Anthropic и ко) могли зарабатывать на хостинге open source моделей. There is a sweet spot (sic)» конец цитаты 🤮 Не перестаю убеждаться, что все всё говорят (и пишут), нужно только слушать. Глава OpenAI, публично в твиттере, через пару дней: вы не поверите, какой кибервзлом совершила наша последняя модель! Взлом при этом на самом деле классный, автономные агенты в OpenAI взломали HuggingFace — главную ИИ-платформу для хранения моделей. Но вишенка не в том, что современные модели могут взломать что угодно, а в том, что защищающиеся в HuggingFace не смогли использовать ведущие американские модели для защиты — они не могут отличить защиту от нападения и отказываются вести такую работу. Так что для этой задачи, эта американская компания использовала китайскую модель GLM-5.2, запущенную локально. 🤡 Тем временем, китайская опенсорс модель Kimi K3, которая так напугала OpenAI, обогнала Fable в соревновании на фронтенд-задачи, и стоит в разы дешевле. Все эти соревнования — туфта, но всё равно показательно. Разрыв между публично доступными американскими SOTA (state of the art, лучшими из лучших) моделями и китайскими моделями все уменьшается. Как бы китайцы так весь американский ИИ-пузырь не взорвали. А что делают корпорации, когда не могут победить инновациями? Конечно — лоббируют, и мы возвращаемся к началу поста. — Интересно, в каком направлении движутся Мия Мурати с Суцкевером и ко. (помните, они ушли из OpenAI и основали компанию Thinking Machines Lab?): их продукт — это собственная open weight модель Inkling и инфраструктура для обучения и тюнинга моделей Tinker. Все серьезные пользователи нейросетей тюнят свои модели (даже мы уже делаем это для клиентов), крутая ниша. — Если бы мне нужно было делать ставку — я бы ставил на локальные модели. Но слава богу, мне ставки делать не нужно, мы пока пользуемся американскими SOTA моделями по личными подпискам и ждем, когда же появится достаточно производительное и недорогое железо, а локальные модели и open-source харнес ещё немного подрастут. 🍿 — Завершая этот пост, переведу отличную шутку, которая описывает состояние индустрии. Контекст: у moonshot, компании-создателя Kimi, не хватает мощностей, чтобы удовлетворить ажиотажный спрос на их модель Kimi K3. Они объявляют, что приостанавливают регистрацию новых пользователей, чтобы хватило текущим. Шутка: «абсолютно непрофессионально. если кими хочет стать ведущей лабораторией, она должна вести себя соответствующе — например, начать отвечать на запросы пользователей более слабыми моделями, ну или хотя бы опубликовать пост про крах цивилизации».

🛠 Инструменты • AMD запускает Helios — стоечную AI-систему для конкуренции с NVIDIA — Helios объединяет GPU, CPU, сеть и ПО AMD, цена $5-5.5 млн. • Nvidia представила Vera — первый серверный CPU для AI-агентов — Чип на 50% производительнее x86, поставлен OpenAI, Anthropic и SpaceX в июне. • Google расширила линейку Gemini: новые модели Flash и Flash-Lite — Gemini 3.6 Flash улучшил кодирование, Flash Cyber для правительств. • OpenAI запускает Presence — платформу для корпоративных агентов — Платформа для развертывания голосовых и чат-агентов с улучшением на Codex. • Kimi K3 — открытая модель на 2,8 трлн параметров — Обошла Claude Opus 4.8 и стоит в 12 раз дешевле. • Qwen3.8 — мультимодальная модель Alibaba на 2,4 трлн параметров — Alibaba представила мультимодальную модель на 2,4 трлн параметров. • Synthesia запустила Roleplay Sessions — AI-тренинг с живыми аватарами — Практика продаж и переговоров с AI-аватарами, оценка и аналитика.

Ключевое за 3 дня ⚡ Главное • Китайские AI-модели бросают вызов США — Moonshot и Alibaba представили модели, дешевле конкурентов. • Claude Fable 5 опровергает гипотезу Якобиана — Найден контрпример к задаче 1939 года. • Microsoft и Mistral: многомиллиардное партнёрство — Развёртывание GPU Nvidia и интеграция моделей. • Google выпустил три новые модели Gemini — Google выпустил Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite и кибер-версию. • США выделяют $5 млрд на ИИ-решения научных проблем — 15 агентств получат доступ к суперкомпьютерам, Microsoft даст $40 млн. 📈 Рост и Оптимизация • Человеческие математики проигрывают AI в поиске контрпримеров — AI-инструменты решают теоремы и пишут доказательства в Lean, ускоряя исследования. • Рои агентов и новая экономика моделей — С ростом AI единицей работы становится спецификация; как заставить рой следовать ей. • DeepMind восстановил потерянный гол Пеле — Google DeepMind с помощью ИИ реконструировал знаменитый гол 1959 года. • Gemini Flash Cyber нашёл 55 уязвимостей в коде Google — Модель Google нашла 55 уязвимостей в V8, 10 из них уникальны. • Выручка Alphabet выросла на 24%, Gemini приближается к 1 млрд пользователей — Выручка Q2 $119,8 млрд, облачная выручка +82%, Gemini 950 млн пользователей. • TSMC ускоряет строительство заводов в Аризоне, чтобы использовать AI-мегатренд — TSMC увеличивает инвестиции в Аризону до $265 млрд, видя спрос на чипы для AI. • OpenAI достигла 10 млн пользователей AI-агентов после запуска ChatGPT Work — Использование агентов почти удвоилось с начала месяца. 🤖 Промпты и Практика • Промпт для Minecraft-фона — Инструкция: загрузи фото в ChatGPT и используй промпт. • 6 задач в Google Sheets, переданных Gemini — Больше не делаю вручную. • 6 инструкций для де-AI вашего LLM — 6 инструкций, чтобы убрать AI-стиль: активный залог, четкие предложения.

🚀Rocket Lab — как создать ракету без денег, связей и образования? Все мы знаем, что в космос летает NASA со SpaceX, Blue Origin, Союзы и Прогрессы, есть китайская космическая программа, есть европейская. А что насчет другого полушария? Как насчет Новой Зеландии в космосе? Страна, которая известна нам дхакой от маори, своими регбийными успехами и бескрылой птичкой киви. А ведь именно они сделали частную космическую компанию, у которой в отличие от того же SpaceX, есть собственный космодром во владении. Rocket Lab — детская мечта Питера Бека, который ребенком смотрел в маленьком городке на звезды, а сегодня может запускать ракеты в космос буквально каждые сутки. Его ракеты — Electron и Neutron — уже выходят в космос и навязывают серьезную борьбу другим частникам, выводя спутники на орбиту. Также их корабли летят к Луне и Марсу, а вскоре помчат к Венере. Рассказали о проекте-мечте и наверное самом амбициозном космическом проекте современности. Смотреть в YouTube — https://youtu.be/PjmV8tn9uBQ @droidergram