Iron Core. Часть четвёртая. Путь от GDS до выхода на посадку 5:30 утра, аэропорт Нагпура. Пассажир кладёт паспорт на стойку Air India, сотрудница что-то вводит, бросает взгляд на экран и клеит бирку на багаж. Всё привычно, кроме одной детали. Система, которая ещё в декабре создала бронь и выпустила электронный билет, к этому моменту уже выбыла из игры. За стойкой смотрят не на неё, а на отдельное приложение с собственным слоем данных. Где-то за сутки до вылета управление тихо переходит от коммерческой системы к операционной, и прежняя главная база превращается в справочник только для чтения. Тот же принцип объясняет, почему один из рейсов сдвинулся на 75 минут, а уведомление так и не пришло.

В США застройщик дата-центра обвинен в том, что подделал письма жителей в поддержку стройки. Наказывать за это никого не собираются. Вице-мэр Коуэты (Оклахома) заявил, что компания Beale Infrastructure стояла за фальшивой рассылкой от имени горожан, якобы поддерживающих проект, способный нанести вред экологии и водоснабжению. Разработчик признал, что контролировал программу рассылки, и отключил её после предъявления доказательств. Однако расследование зашло в тупик: власти решили скрыть имена реальных отправителей, сославшись на закон о защите лиц, обращающихся к властям. Генпрокуратура поддержала это решение. При этом уже есть случаи, когда задерживают тех, кто протестует против строительства дата-центров в США.

Эндрю Уайлс 7 лет тайно решал задачу, которую не могли решить 358 лет Последнюю теорему Ферма он увидел ещё в 10 лет. В 1986 году, уже будучи профессором Принстона, Уайлс начал работать над ней почти в полной изоляции. О его настоящей цели знала только жена. Чтобы никто не понял, чем он занят, он почти перестал публиковаться и постепенно выпускал старые результаты. В июне 1993 года Уайлс представил доказательство на трёх лекциях в Кембридже. Мир решил, что одна из самых известных задач математики наконец закрыта. Но затем рецензент нашёл серьёзную ошибку. Следующие 14 месяцев Уайлс пытался спасти доказательство уже под вниманием всего математического сообщества. В какой-то момент он был готов сдаться. Решение пришло в сентябре 1994 года. Позже Уайлс рассказывал, что около 20 минут просто смотрел на исправление, не веря, что оно работает. Когда BBC попросила его вспомнить этот момент, он не смог договорить и отвернулся от камеры в слезах. Семь лет в тайне, год после почти полного краха и задача, которая ждала решения больше трёх веков. @data_analysis_ml

Создатель Google Brain Эндрю Ын выпустил ИИ-агента с открытым исходным кодом Один из ведущих специалистов в области ИИ, основатель Coursera и DeepLearning.AI, Эндрю Ын представил OpenWorker — десктопного ИИ-агента с открытым исходным кодом, который ориентирован не на ведение диалога, а на получение готового результата. Вместо текстового запроса пользователь формулирует желаемый итог, например, готовый документ, обновленный календарь или отсортированную почту, после чего агент самостоятельно разбивает задачу на этапы и выполняет ее. OpenWorker работает полностью локально, но пока только на Mac — поддержку Windows добавят позже. https://hightech.plus/2026/07/27/sozdatel-google-brain-endryu-in-vipustil-ii-agenta-s-otkritim-ishodnim-kodom

DeepSeek сообщил инвесторам о паузе в новом раунде на 50 млрд юаней ($7,4 млрд) при оценке в 500 млрд юаней ($74 млрд). Как пишет The Information, решение последовало за утечкой стенограммы майского звонка основателя Лян Вэньфэна с инвесторами, где он излагал стратегические приоритеты компании. В публикациях утверждалось, что миллиардер обсуждал зависимость компании от чипов Nvidia для развития AI и постоянное отставание Китая от США в сфере сложных технологий искусственного интеллекта. У вас не возникает ощущения deja vu? Напомню, что "дежа вю" — это сбой в Матрице, когда, например, вы читаете новость про Лян Вэньфэна и DeepSeek, а кажется, что это уже было с Ant Group и Джеком Ма. https://www.theinformation.com/briefings/deepseek-puts-current-funding-round-hold?rc=ukjmk2

Неудачи и ошибки Общение определение ошибки — это не достижение целевого состояния, когда результат не равен цели. Давайте разберем на простом примере: мы хотим сварить кофе в кофе-машине. Что может пойти не так? Мы можем не сварить кофе, сварить не то кофе: не того объема, не того вкуса, неправильной температуры, не поставить чашку и т.д. Самый печальный результат будет если мы сломаем кофе-машину. Почему не получилось сварить кофе, как хотелось? Ошибка может быть на разных уровнях: 1. Мы можем не знать, как пользоваться машиной, не понимать как с ней работать. Надписи могут быть запутанными, множество кнопок. 2. Мы можем ошибиться в действиях: случайно нажать не на ту кнопку, поставить чашку не туда и так далее. 3. Сама кофе-машина может не работать или не работать плохо: не залили воду, просто сломана, необходимо засыпать кофе, засорилась и т.д. 4. Окружение может повлиять на задачу: в здании отключилось электричество, перед кофе-машиной стояла большая очередь, ко мне подошел начальник и попросил зайти в кабинет к нему. То есть, ошибки могут быть двух видов: ошибка результата и ошибка различного рода в процессах. Чтобы разграничить их дальше, ошибки результата дальше мы будем назвать неудачей. Не получилось сварить чашку кофе. Чтобы дальше было яснее, нужно разграничить 2 типа ошибок: 1. финальная ошибка, состояние когда результат не равен цели. Этот тип ошибок будем называть неудачи. Не получилось. 2. ошибка или отклонение самом процессе. Вот как раз тот набор отклонений от нормального процесса сварить кофе. Сама по себе ошибка процесса может быть неприятной, но не фатальной. Мы нажали на не ту кнопку, потом нажали на правильную. В машине нет воды — налили ее. Ошибка в процессе не всегда приводит к неудаче — не достижению цели. Да и сама неудача может различаться по своим параметрам: одно дело мы вообще не сварили кофе, другое — когда сварили кофе не того объема. Мы хотели сварить большую чашку, а сварили маленькую. В ряде случаев мы даже не посчитаем это как неудачу. Если брать цель как построение безошибочных систем, то это не значит, мы не должны не допускать ошибок вообще. Нам нужно сделать, чтобы все ошибки не превращались в значительные неудачи. #ЧФ #ошибки

🤝 Норникель: производство идет по плану Компания представила производственный отчет за полугодие Норникель (GMKN) ➡️ Инфо и показатели Результаты • никель: 85 тыс. тонн (-2%) • медь: 203 тыс. тонн (-5%) • палладий: 1,2 млн тройский унций (-14%) • платина: 281 тыс. тройских унций (-16%) Прогноз на год • никель: 193-203 тыс. тонн • медь: 336-356 тыс. тонн • палладий: 2,41-2,46 млн тройский унций • платина: 616-636 тыс. тонн Бумаги Норникеля (GMKN) растут на 2,8%.

🚀 Мнение аналитиков МР Результаты ожидаемые. Существенных сюрпризов нет: снижение производства по отдельным металлам было заранее заложено инвесторам и связано с переходом компании на более бедные руды. При этом Норникель подтвердил производственный прогноз на 2026 год, что мы оцениваем позитивно. То есть компания пока движется в рамках намеченного плана. Во втором полугодии по отдельным металлам динамика может немного улучшиться, однако в целом мы ожидаем сохранения текущих темпов производства. На наш взгляд, компания способна выполнить заявленный прогноз по итогам года.

📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Мы с Наташей вернулись в агентство спустя 3 года 🔵Для тех, кто знает нас только по клубу: кроме Галеры у нас с Наташей есть агентство Белый Квадрат. Мы строим его уже 10 лет, с 2016 года. Чувствую себя старым)) Так вот, три года назад мы отдали операционку управляющему партнёру, а сами ушли в стратегию: встречи раз в неделю, стратсессии раз в квартал. За эти три года агентство и без нашего ежедневного участия притащило крутых клиентов - известные бренды, которые вы наверняка знаете (можете глянуть у нас на сайте). А в этом году мы вернулись. Уже не наблюдать со стороны, а самим перестраивать агентство под новую модель. Почему? Потому что хоть агентство и неплохо работало без нас, внутри кое-что тихо сломалось... Модель, на которую мы поставили несколько лет назад, уперлась в стену. А тут ещё и нейросети добили то, что приносило нам основные деньги. Мы не стали делать вид, что всё под контролем, а начали пробовать новое, тестировать гипотезы одну за другой. И каково же было наше удивление, когда часть из них выстрелила буквально за пару месяцев и принесла деньги)) Всё это я решил рассказать серией постов. Честно, с цифрами, ошибками и удачными идеями. Чтобы показать, как оно было на самом деле. Если вы сейчас в похожей точке, скорее всего, узнаете себя) Дальше буду разбирать всё по шагам: как мы выходили из операционки, почему наш дорогой продукт перестал продаваться и что мы стали делать вместо него. Ставьте 🔥 если вам интересна эта серия и пишите, что вам интересно узнать по теме.

🎨💰 Искусство как актив Инвестиции в искусство — это не только красиво, но и выгодно. Картины, скульптуры и инсталляции становятся активами, которые со временем увеличиваются в цене. Главный плюс — низкая корреляция с традиционными рынками: даже при экономических кризисах искусство часто сохраняет свою стоимость. Начать стоит с изучения рынка и консультации с экспертами. Популярны работы современных художников, цены на которых растут вместе с их известностью. Аукционные дома, галереи и арт-фонды — основные площадки для покупки. Важно помнить о долгосрочной перспективе: искусство требует терпения. Также учтите расходы на страховку и хранение. Но результат может превзойти ожидания: вложения в искусство — это возможность не только заработать, но и прикоснуться к вечному. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Физик Джон Уилер - тот, кто придумал термин «чёрная дыра», - однажды ночью позвонил своему ученику(!) Фейнману: «Знаете, почему все электроны во Вселенной одинаковые? Потому что это один и тот же электрон. Он бегает вперёд и назад по времени: вперёд - электрон, назад - позитрон. И потому успевает быть сразу везде». Фейнман, правда, нашёлся, что возразить: тогда во Вселенной должно быть поровну электронов и позитронов - ведь электрон, чтобы успеть везде, обязан ровно столько же раз пройти назад по времени. А их не поровну. Идея оказалась неверной. Но именно о таких догадках и мысленных парадоксах наш сегодняшний выпуск. По традиции на день рождения проекта к нам приходит физик Алексей Семихатов (ОСНОВЕ - четыре года). Тема: может ли информация лежать в основе мира? Правда ли, что мы живём в Матрице - и почему ответ «нет»? Почему компьютер не может не греться? Почему в чёрную дыру можно бросить что угодно - хоть тёмную материю, - а снаружи она покажет всего три числа? И при чём тут голограмма? Можно ли собрать само пространство из одной только квантовой информации? Что на самом деле произошло, когда в апреле 2026 «телепортировали» фотон? И почему нельзя телепортировать даже одну молекулу из 270 атомов? И если Вселенная - гигантский квантовый компьютер, значит ли это, что она просто вычисляет сама себя? Просмотра! https://youtu.be/NutQkIla5xU https://youtu.be/NutQkIla5xU https://youtu.be/NutQkIla5xU

Токенмаксинг – все? WSJ выпустили матеариал о том, что американские компании массово переходят к новому тренду на thrift-maxxing Thrift переводится как "бережливость". Суть в том, что если еще несколько месяцев назад тратить много токенов на топовые модели было модно, и в компаниях даже создавались лидерборды по сжиганию токенов, то сейчас все подостыли, вспомнили, что бюджет не резиновый, и теперь переходят к более дешевым моделям. В основном речь, конечно, при Китай. WSJ приводит несколько конкретных примеров компаний и стартапов, где полностью отказались от инструментов OpenAI/Anthropic и пересели на DeepSeek, Kimi или GLM. Некоторые используют мощные модели только для планирования, а всю остальную работу отдают моделям попроще и подешевле. Даже по общедоступным цифрам тренд видно хорошо: OpenRouter, например, сообщает нам, что доля США (Google+OpenAI+Anthropic) в американском энтерпрайз-сегменте упала с ~70% в июне 2025 до ~30% в июне 2026. При этом доля Китая, как вы понимаете, наоборот, растет (https://t.me/data_secrets/9445). Вот вам и истинная причина, почему Anthropic не подписывает письмо об опенсорсе ☕️