Попкорн на 2 ярда Был год назад в кинотеатре Вегаса и видел там попкорн. В обычном ведре — 15 баксов; в похожем на видеокамеру — 55. Пять лет назад такого не было, а сейчас рынок ведер для попкорна — официально «коллекционной тары для снеков» — ДВА миллиарда долларов. И удваивается каждый год. Бадья в форме троянского коня продается перед Одиссеей Нолана за 70 вечнозеленых рублей. Ее сметают как горячие пирожки — студия не успевает допечатывать. И это даже не в США, а в Китае и Индии. В Пекине 30 тысяч штук расхватали за 7 минут. Красное ведро-сумка к «Дьявол носит Prada 2» ушло полумиллионным тиражом за уикэнд. Пока ИИ обесценивает цифровые активы, физический мир дорожает. Люди хотят что-то подержать, укусить, унести домой, поставить на полку и протирать с него пыль. Хотят почувствовать себя живыми. Так, может, если у тебя есть фанаты продукта — хорош предлагать им очередную фичу или приложуху. Продай им значок, кепку или ведерко для попкорна. Для голливудских студий ведерки — один из главных драйверов роста выручки. Почему не для тебя?

3 длинных видео в ютубе у нового канала или 600 вишлистов Про игру: Создайте свою уютную ферму и пекарню: выращивайте урожай, заботьтесь о животных, производите ингредиенты и выпекайте вкусную выпечку — всё из собственной продукции. После публикации 3 видео на YouTube  (примерно 30 часов работы над каждым видео) моя игра набрала  618 вишлистов в Steam . Последние три месяца разработчик экспериментировал с различными маркетинговыми подходами. Посты на Reddit тоже помогли, но видеодневники разработчиков на YouTube пока что привлекли больше всего добавлений в списки желаний.  К тому же, их создание отнимает больше всего времени. Страница в Steam ещё нуждается в доработке, и у разработчика даже нет трейлера, потому что игра находится на очень ранней стадии разработки. Ссылка на игру #инди | Telegram | YouTube | чат

Как Вашингтон сейчас думает об ИИ На встрече YC Startup School Майкл Крациос — директор Управления научно-технической политики Белого дома — описал подход администрации США к ИИ. Главный сигнал: Вашингтон хочет сохранить лидерство США, не задушив отрасль преждевременным регулированием. По словам Крациоса, технологии развиваются слишком быстро для жестких порогов, закрепленных в законе. Пока правило принимают, оно уже может устареть. Поэтому предпочтительнее адаптивные ограничения, направленные на конкретные опасные возможности и применения, а не общие запреты для моделей. Особенно важны три тезиса. Первый — поддержка открытых моделей. Обсуждать киберугрозы и злоупотребления не означает намерение закрыть open-weight экосистему. Задача государства — пресекать действительно опасное или незаконное использование, сохраняя пространство для разработчиков. Второй — единые национальные правила вместо десятков несовместимых законов штатов. Крупная компания выдержит сложный compliance в разных юрисдикциях. Для стартапа те же требования могут стать непреодолимым барьером. Третий — политика в области ИИ выходит далеко за пределы регулирования моделей. Это одновременно научная и промышленная политика: вычислительная инфраструктура, оценка кибер- и биорисков, робототехника, квантовые технологии и автономные лаборатории, где ИИ помогает формулировать гипотезы и управлять физическими экспериментами. Для стартаперов здесь есть важный парадокс. Чем меньше государство вводит универсальных запретов заранее, тем больше ответственность конкретных компаний доказать, что их системы работают безопасно. Нужны не общие заявления про responsible AI, а проверяемые контроли: что системе разрешено, какие тесты она прошла, кто подтвердил действие, что произошло после него и можно ли полностью восстановить ход решения. Похоже, американская ставка — не остановить развитие ИИ до появления идеальных правил, а сохранить скорость, одновременно создавая инфраструктуру для проверки действительно опасных возможностей. Это благоприятная среда для стартапов. Но и более высокая планка ответственности для тех, кто переводит возможности моделей в реальные действия.

Дмитрий Долгов Рабочее демо — это 1% работы. Продукт — это девятки после запятой. AI для физического мира создавать принципиально сложнее, чем обычный софт. В интернете можно следовать принципу move fast and break things: выпустить достаточно хорошую версию, собрать ошибки пользователей и быстро её улучшить. Но когда AI управляет автомобилем, роботом или другим физическим объектом, цена ошибки совсем другая. Здесь нужно не ship fast, а ship safely. Безопасность нельзя добавить после запуска — она должна быть фундаментом системы с первого дня. Долгов выделил четыре разрыва между обычным и физическим AI: 1. Цена ошибки. Неверный ответ чат-бота раздражает. Неверное действие машины может стоить жизни. 2. Задержка. Решение нужно принимать не через несколько секунд, а практически мгновенно. 3. Данные. Самые опасные ситуации случаются редко, поэтому реальных примеров недостаточно. 4. Валидация. В цифровом продукте крайние случаи могут найти пользователи. В физическом мире нельзя поручить клиентам тестирование безопасности. Отсюда главный тезис: работающий прототип — лишь начало. Если система должна ошибаться не чаще одного раза на миллион, каждая следующая девятка надёжности требует примерно в десять раз больше усилий. Поэтому ещё до разработки важно понимать: сколько девяток действительно требует ваш продукт? Одна из ключевых технологий Waymo — симулятор. Он позволяет не только проверить действие автомобиля, но и исследовать контрфактические сценарии: что произошло бы, если бы машина затормозила раньше, выбрала другую траекторию или иначе отреагировала на участника движения. Получается не одна модель, а целая обучающаяся система: агент действует → симулятор моделирует последствия → критик проверяет решение → реальные поездки создают новые данные → данные улучшают симулятор и следующую версию агента. Это, пожалуй, самый важный урок и для нынешней волны AI-агентов. Недостаточно построить умного исполнителя. Нужны ещё среда, в которой он может безопасно практиковаться, и независимая система, способная оценить его работу. Иными словами: > Не просто создавайте AI-агента. Создавайте экосистему, которая учит его действовать, проверяет последствия и с каждым циклом делает всю систему надёжнее. Отдельно запомнилась мысль Долгова о технологиях. Железо будет меняться, компоненты — дешеветь и превращаться в массовый товар. Поэтому главное преимущество команды — не умение идеально использовать одну сегодняшнюю технологию, а способность снова и снова осваивать следующие технологические волны. Победит не тот, у кого сегодня самое эффектное демо. Победит тот, кто построит систему, способную безопасно учиться, проверять себя и становиться надёжнее после каждого реального действия.

🕶 Единственный способ заставить меня двигаться — это рубить кубики лазерным мечом. Мало кто знает, но я — фанат VR ритм-игры Beat Saber. Это когда надеваешь шлем виртуальной реальности и под музыку рубишь летящие на тебя кубики двумя лазерными мечами, попадая в ритм. Звучит глупо, знаю. Но для меня как для сдвгшника это настоящее 🔥 — потому что одновременно загружены все каналы: визуал, музыка и даже тактильная отдача в руках. Короче, дурею я с этой прикормки. Пару лет назад я был активным юзером на своём Oculus Quest 2. Потом что-то отвлекло, Beat Saber пообновлялся, а мне всё было недосуг. Но вот спасибо Антропику и его лимитам — время внезапно появилось, и я полез ковырять свой старый шлем. И тут началось. Проблема №1 — обновить сам Oculus. Сервера из РФ, естественно, недоступны. VPN на шлем поставить — та ещё пляска. В итоге ставил через провод, обновления сами накатываться не захотели, пришлось идти ступенчатой процедурой — по очереди руками ставить ключевые апдейты. Обновился, но как-то через жопу. Благо после двух сбросов к заводским всё наконец полетело. Проблема №2 — карты (те самые DLC с музыкой). Сам Beat Saber у меня честно куплен в Steam. Но платить за каждый музыкальный пак — уж извините, я и так за интернет и за нейросети плачу не для этого 🙂 Раньше за картами надо было лезть на торрент трекеры. Полез по старой памяти — а там тишина, ничего не обновлялось уже пару лет. Пошёл спрашивать нейронки. GPT и Qwen встали в позу и пиратить Steam отказались. А вот Kimi K2 выёбываться не стала и сразу рассказала, что теперь всё работает иначе: качаешь одну утилиту с гитхаба (CreamInstaller), и она сама всё тянет прямо из Steam, сама «хакает», сама раскладывает по местам. И это, конечно, охренеть — никогда ещё не было так просто. Проблема №3 — мои любимые треки. Была у меня статья, где я рассказывал, как затащить свои треки из Spotify прямо в Beat Saber. Так вот, она тоже устарела: Spotify покрутил свои методы, старые тулзы умерли. Но я нашёл новые — TuneSaver. Плюс поставил свежий менеджер модов (теперь это BS Manager), и в целом всё снова работает. Раньше я обожал генерить карты из любимых треков. А теперь, с полным арсеналом нейронок, думаю смогу делать это ещё круче — может, вообще соберу свой генератор карт. В общем, чертовски приятно вернуться к старому хобби. А вы играли в Beat Saber или другие VR ритм-игры? Расскажите в комментах — я один такой или нас много? А по-другому заставить себя двигаться у меня, честно, не выходит 🕺 Всех обнял, всегда ваш Илья — Nerual Dreming

У меян есть список задач в который я пишу все идеи, которые хочу когданибудь реализовать. И там уже такой приличный беклог накопился. И сегодня когда я в очередной раз стал записывать задачу в свой блокнот, я подумал - а почему бы мне ее сразу не написать в дейв? Пускай у него не будет полного контектса задачи, пускай он сделает какуюто херню вначале или какойто нереалистичный план напишет. Но это будет в разы лучше - чем я вообще не приступлю к задаче. Я попробовал и сам ахерел как быстро получилось сделать одну из задач, которой не мог подступиться неделю. И мне это так понравилось что я решил создать свой таск менеджер для дейва, в котором я ставлю ему и себе задачи и там же все трекаю)

Запуски Starship стали восприниматься почти как рутина, но все таки ссылочку на отчет с красивой нарезкой видео и побором фоточек я здесь дам. Сам запуск с номером не для суеверных прошел достаточно гладко (но с третьей попытки): в ночь на субботу по Москве самая большая, уже третья версия корабля успешно стартовала — а вот дальше все пошло не совсем по плану: бустер штатно отстыковался и направился к месту приводнения, но вот только 5 из его движков запустились для финальной стадии торможения — вместо положенных 13-ти. В итоге с океаном ступень встретилась на очень приличной скорости. (А заодно было наглядно показано, почему рано еще тестировать возврат третьей версии в механический захват на стартовом комплексе: пока не будет гладко приводняться, на сушу ее возвращать нельзя — разнесет наземные сооружения). Зато сам корабль отработал всю полезную программу идеально: удачно выпустил муляжи спутников в космос и чисто приводнился в Индийском океане; его камеры продолжали работать даже когда корабль уже качался на волнах. Вообще, конечно, Starship весь обвешан камерами высокого разрешения и в течение всего полета гонит мощный видеопоток на Землю не для развлечения; это ценнейшие прямые наблюдения (наряду с прочей телеметрией) для конструкторов. Но побочный видеопродукт тоже получается великолепным — эта трансляция выглядит как дорогое фантастическое кино, смотреть приятно. https://www.space.com/space-exploration/launches-spacecraft/spacexs-starship-megarocket-makes-the-softest-splashdown-ever-after-launching-next-gen-starlink-satellites-in-flight-13-test-video