🖥 Позитив на пути к прибыли Разработчик ПО представил отчет за полугодие Позитив (POSI) ➡️ Инфо и показатели Результаты • выручка: ₽9,5 млрд (+41%); • отгрузки: ₽10,7 млрд (+45%) • чистый убыток: ₽1,4 млрд (против убытка в ₽5 млрд за 1п25г) • NIC*: ₽-2,8 млрд (против ₽-7,7 млрд за 1п25г) • EBITDA: ₽0,8 млрд (против ₽-2,5 млрд за 1п25г); • EBITDAC**: ₽-1,8 млрд (против ₽-5,8 млрд за 1п25г) • чистый долг/EBITDA: 0,8х (против 2,33х за 1п25г); *прибыль без учета капитальных расходов **EBITDA, скорректированная на капитализированные расходы Бумаги Позитива (POSI) растут на 6%.

❗️ Мнение компании В комментарии для Market Power директор по связям с инвесторами Позитива Юрий Мариничев объяснил, что рост финансовых показателей в 1 полугодии обеспечили расширение клиентской базы, реализация крупных сделок и масштабирование продаж флагманских продуктов. – Мы активно наращиваем долю рынка, ранее занимаемую международными и российскими конкурентами, — рассказал Market Power Мариничев. По его словам, во 2 полугодии компания рассчитывает на традиционно сильную сезонность бизнеса: на 4 квартал обычно приходится 60-70% годовых отгрузок. – Наша цель на 3 квартал — ₽6,75 млрд в отгрузках, или рост примерно на 50% год к году. По итогам года наша задача — увеличить объем отгрузок до ₽40-45 млрд против ₽33,6 млрд годом ранее при сохранении общей суммы расходов на уровне прошлого года. Мы ожидаем сильные показатели NIC, которая лежит в основе нашей дивполитики, — отметил он. Мариничев также сообщил Market Power, что по итогам прошлого года доля государственных учреждений в клиентской базе компании составляла около 15%. При этом значительную часть заказчиков составляют компании с государственным участием, поскольку основной фокус Позитива — крупный корпоративный бизнес. – В целом мы работаем с компаниями всех отраслей, — заключил представитель компании.

🚀 Мнение аналитиков МР Отчет оказался сильнее ожиданий рынка. Компания заметно превзошла консенсус-прогноз, поэтому оцениваем результаты позитивно и на долгосроке сохраняем оптимистичный взгляд на акции. Рост показателей обеспечивают как увеличение среднего чека, так и устойчивый спрос со стороны госкомпаний. При этом интерес к продуктам компании сохраняется и со стороны коммерческого сектора. Мы по-прежнему ожидаем, что Позитив выполнит прогноз на 2026 год по отгрузкам в размере ₽40–45 млрд. Более того, текущая динамика позволяет рассчитывать на результат ближе к середине или даже верхней границе диапазона. Также считаем, что компания вполне может рассмотреть выплату дивидендов, хотя их итоговый размер пока остается открытым вопросом.

📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Плохой сон меняет мозг физически, а не только настроение Обычно про недосып говорят так: разбитость, раздражительность, кофе не спасает. Учёные из Флоридского международного университета посмотрели, что при этом происходит с самим мозгом — по структуре, а не по ощущениям. Работу опубликовали в Scientific Reports. Это метаанализ: команда собрала результаты 57 исследований с нейровизуализацией и свела их вместе. Смысл в масштабе — обычно расстройства сна изучают поодиночке, а тут получилось одно из самых широких сравнений на сегодня. Расстройства поделили на две большие группы. Диссомнии — это когда не получается заснуть или удержать сон: бессонница, апноэ. Парасомнии — когда сон вроде есть, но его ломают странные события: лунатизм, ночные кошмары, ночные страхи. Для понимания масштаба: только в США с нарушениями сна живут, по оценкам, от 50 до 70 миллионов человек. Первая находка общая для обеих групп — уменьшение таламуса. Это структура-диспетчер: она фильтрует входящую информацию, помогает удерживать концентрацию и участвует в мышлении более высокого порядка. Причём изменения сосредоточены в конкретном его участке — подушке таламуса, которая как раз направляет внимание и отвечает за когнитивный контроль. Дальше эти отличия тянут за собой целые сети, обеспечивающие сосредоточенность и выполнение задач. Отсюда и знакомая картина: замедленные реакции, неудачные решения, больше ошибок и выше риск попасть в аварию. У парасомний обнаружилась и своя, отдельная особенность — изменения в задней поясной коре. Она связана с мотивацией, принятием решений и регуляцией эмоций. Возможно, именно этим объясняются перепады настроения и поведения у людей с такими расстройствами. А вот для диссомний собственного устойчивого паттерна не нашли. Главный вопрос пока открыт: эти изменения — причина проблем со сном или их последствие? Или и то и другое сразу. Разбираться авторы будут дальше, начав с отдельных парасомний — лунатизма и расстройства поведения в фазе быстрого сна. @vselennayaplus

[Че там с мобилками] Пока плохо! Уже год топчимся на месте, а иногда и стагнируем. Пришли нейронки, закупка дорожает, органики маловато (надо искать). Фокус на 3 квартал — полная перестройка. 1. 40-50% тратим на один флагманский проект, который скоро выйдет в предрегистрацию. Там цель: 10 баксов лтв. Сложно масштабировать проект до, условно, миллиона долларов выручки, когда ты ограничен рекламной монетизацией. 2. Фокус на Nuclear Day и Merge Gangster Heist. Это два наших проекта из всех, которые имеют шансы на дальнейшее масштабирование. Nuclear Day хорош тем, что у него сохраняется большая доля органики. И когда мы тратим деньги на рекламный бюджет, закупаемся в ноль, то прибыль получаем за счет роста органики. У Merge Gangster Heist другая ситуация. Там нас чуть качнуло в сторону и закупка улетела в ноль — всё, никаких шансов на окупаемость. Доля органики там 7%. Считай, что ноль. Оч сложно такой проект делать большим. Нужен оч большой запас по LTV. 3. Перебор проектов чере предрегистрации. Тут мы будем искать проекты типа Nuclear Day с большой долей органики и делать их под закупку. Как чего будем запускать — буду делиться. Ну и мы перестраиваем процессы под нейронку. Самое сложное в мобилках — принимать безэмоцинальные решения по апдейтам. Работали месяц, сделали большой апдейт, но он не дал ничего. Что надо с таким апдейтом делать? Выкидывать нахер. Без эмоций. И пофиг, что мы месяц потерил впустую. Для этого мы подключаем нейронку, даем ей сырые данные из Adjust, и она выносит решение. Можете отчетик посмотреть, прикрепил к посту. Такие дела. Пока безрадостно, но это все еще наше самое большое направление. Будем искать бизнес-модель и расти дальше, когда найдем. Как у вас с мобилками?

👀 Новости перфоманс-маркетинга за прошлую неделю Что нового в рекламных кабинетах и вокруг них 🔵 Мета 1️⃣ В кабинете начали появляться кнопки Meta AI Сразу на трёх уровнях: • Кампания → Optimize Budget • Адсет → Analyze Audience Engagement • Объявление → Analyze Creative Engagement Кнопки видны у части рекламодателей, но на них блять нельзя нажать. И нахуя тогда? 🟢 Гугл 2️⃣ Гугл начал помечать AI креативы Подобные метки появятся в Google Ads, DV360, CM360, Merchant Center и Ads Editor. Пользователь увидит их в панели «How this ad was made» внутри My Ad Center. Что нужно знать: - Для кампаний на ЕС, Индию и Нью-Йорк метка будет рисоваться прямо поверх объявления - Все картинки и видео, автосгенеррированные Гуглом, теперь несут вотермарку SynthID и метаданные C2PA. Они не видны глазу, но считываются машиной. Вроде как, с креативами, что вы сгенерируете сами через Gemini, эти метки тоже будут. - Если Гугл проставил метку сам - изменить или убрать её вы не сможете - Сама по себе такая настройка не гарантирует, что к вам не будет юридических вопросов. Она скорее Гуглу жопу прикрывает, чем вам. Вот мы и долшли до момента, когда надо помечать AI креативы. Поздравляю. 3️⃣ Теперь в PMax кампаниях можно делать исключения по доходу домохозяйства. Заметили такую настройку в кампании на ЕС. Исключать можно по уровням: Top 10%, 11–20%, 21–30%, 31–40%, 41–50%, Lower 50% и Unknown. 4️⃣ Новый статус кампаний «Has improvements» Кликаешь - Гугл показывает, чего не хватает, чтобы её докрутить. 5️⃣ Local Service Ads переезжают в Google Ads и становятся PMax Pay-per-lead Local Service Ads это в основном американская тема. Всего 12 стран доступно. Миграция будет уже в августе, для отдельных американских вертикалей: сантехника, HVAC, электрика, ремонт бытовой техники, клининг, уход за газоном, кровля, дезинсекция и переезды. В 2027 переедут все остальные, включая не-США. LSA и так был почти PMax. Критически ничего не изменится. ⚪️ Остальное 6️⃣ В рекламном кабинете Твиттера появился Grok Пока бета, доступная не всем. Интересного вот ровно ничего. Всё как у Меты и Гугла.

Как изобрели письменность? Часть вторая. Три с половиной тысячелетия египетской письменности от иероглифики до демотики Скажешь «египетское письмо», и в голове всплывают те самые торжественные знаки в камне, человечки и птицы на стенах храмов и обелисков. Загвоздка в том, что эта картинка описывает редкий парадный случай. Классическая иероглифика была скорее ритуальной системой для монументов, а повседневные тексты писали иначе. Больше 99% всего, что египтяне написали за три тысячи лет, оформлено не иероглификой. Вырисовывать каждого человечка и зверя на папирусе было долго, и писцы упростили фигуры до беглых линий. Получившееся письмо неспециалист сегодня даже не опознает как египетское, на глаз оно ближе к густой арабской вязи. А потом эту скоропись упростили ещё раз.

#дайджест Дайджест AI/ML за неделю 20–26 июля 2026 Anthropic: Claude Opus 5 Модель почти уровня Fable 5 в 2 раза дешевле и без настолько драконовских ограничений по безопасности, хотя ее тоже переключает на Opus 4.8 если вы делаете что-то подозрительное. На CursorBench отстает от Fable на 0.5%, на Frontier-Bench больше чем вдвое обгоняет Opus 4.8. Контекст 1М, выход до 128К, есть fast mode в 2.5 раза быстрее и в 2 раза дороже. Opus 5 теперь дефолт для Max и самая умная модель в Pro, доступна в приложениях, Claude Code и API. Блогпост Black Forest Labs: FLUX 3 FLUX теперь не только картинки. Модель обучена на изображениях, видео и аудио. Генерирует и редактирует изображения, видео до 20 секунд со звуком и предсказывает действия для роботов.  FLUX 3 Image и Video доступны только в early access через API, цены пока нет. Открытый мультимодальный FLUX 3 Dev обещают потом. Блогпост, FLUX 3 × mimic OpenAI: GPT-5.6 Sol взломала Hugging Face Во время тестирования GPT-5.6 Sol и еще более умная внутренняя модель сбежали из песочницы ради ответов на тест. Нашли zero-day в прокси, добыли доступ в интернет, вскрыли продакшен базу Hugging Face, после чего всех превратили в скрепки атаку остановила агентная система HF на Kimi K3. отчет Hugging Face, Разбор OpenAI Poolside: Laguna S 2.1 Открытая кодинг-модель 118B-A8B с контекстом 1М, thinking/no-thinking и весами от BF16 до NVFP4. На Terminal-Bench 2.1 набрала 70.2% против 88% у Kimi K3 и Fable 5, на DeepSWE - 40.4% против 69–70%. В общем немного хуже 300B-1Т моделей при размере 118B, на OpenRouter стоит $0.10/$0.20 за миллион токенов и $0.01 за кэш. Блогпост, Веса Alibaba: Qwen-Image-3.0 Рекламируют значимые улучшения во всякой инфографике с текстом. Обещают читаемый текст размером 10px, 12 языков, генерацию и редактирование до 2048×2048 с 1–3 референсами  по промптам до 4.5K токенов. Пока invite-only preview в Alibaba Model Studio, API на ограниченное время бесплатный. Открытых весов нет. Блогпост, API KeenTools: GeoTracker for Houdini Плагин переносит движение объекта или камеры из обычного видео прямо в 3D-сцену Houdini. Затреканный объект можно сразу использовать в симуляциях - например, заставить его расталкивать частицы или выпускать дым. Плагин также сам оценивает фокусное расстояние и зум камеры. 3D-модель объекта нужно подготовить самим, но если высокая точность не нужна, машину обещают затрекать даже обычным кубом. 15 дней бесплатно, дальше $19.99 в месяц или $95.94 за первый год по стартовой скидке. Страница продукта Google: Frozen v2 Говорят Google делает отдельный серверный чип, в котором прямо в кремний зашита часть архитектуры Gemini. Изначально хотели зашивать веса, но релизы моделей раз в месяц мешают такому подходу. Ожидают 6-10х инференс и хотят начать использовать в 2028г. Это все утечки из The Information от сотрудников, а не данные от самого гугла, так что цифры и сроки не точны, но работа в этом направлении явно ведется. Статья The Information Менее значительные релизы: Qualcomm: MobileWan - Wan2.2-5B запихнули в телефон: 5 секунд видео 480×832 при 16 fps генерируются за 20 секунд, VBench 83.79. Проект Google: Gemini 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite - гугл расстраивает нас очередным минорным релизом. 3.6 Flash тратит на 17% меньше выходных токенов за тот же результат чем 3.5 Flash, вторая выдает около 350 токенов/с за $0.30/$2.50. У обеих контекст 1М. Блогпост Lightricks: LTX-2.3 Clean Plate - IC-LoRA для удаления людей, машин и других динамических объектов из видео с восстановлением фона. Веса

Почему монолиту приписывают одну базу данных (БД)? Нет такого требования, что если монолит, то должна быть одна БД. Но любители микросервисов часто приписывают монолитам недостаток в виде одной базы. Монолит может работать с несколькими БД и хранить данные в отдельных базах на одном сервере или даже на разных серверах. У меня в SonyRewards было несколько баз данных: основная пользовательская, банковская, почтовая с маркетингом, сессии, каталог и база для контроля отгрузок. Каждая база может быть настроена по разному на производительность, разные стратегии резервного копирования и безопасности в зависимости от данных, которые там хранятся.

Что будет, если запретить пластиковые пакеты? А почти ничего не изменится или будет хуже. Сейчас объясним. Тут сравнивали запрет и повышение цены. Одноразовые пластиковые пакеты дофига удобные, но ими потом давятся гуси. Ещё надо убирать города, усложняется переработка, засоряются водостоки, реки и океаны, а там уже гибель птиц и рыб. С рыбами, понятное дело, мириться нельзя. Американцы используют 100 миллиардов одноразовых пластиковых пакетов в год — 325 пакетов на человека в год. Перерабатывается 13,5%, остальное где-то летает или валяется (включая свалки). Уборка одного пакета стоит городу больше, чем цена пакета. С 1 января 2014 три города запретили пластик, два соседних города стали группой сравнения. Учёные вышли в поле и записали поведение покупателей до и после. Ещё им повезло, что две сети повели себя по-разному: одна пафосная выкатила дешёвые бумажные пакеты, вторая — дорогие бумажные пакеты плюс плотный многоразовый пластиковый. — В обычной сети запрет полностью убрал пластик, но взамен почти половина покупателей пересела на бумагу. Многие стали носить свои сумки или уходить без пакета. — Тот же запрет в дискаунтере дал куда более прикольный результат — бумагу покупали куда меньше, ходили со своими сумками. И да, у них бумага была дороже, и они сделали многоразовый плотный пакет. Его покупали один раз и таскали обратно больше трети покупателей. — Со временем в обычной сети люди всё чаще уходили как бы без пакета — перекладывали покупки в тележку и несли к машине. В дискаунтере ещё дальше распробовали плотный пакет: новые покупать стали реже, а старые приносить чаще. — Если цена известна заранее, а не после выбивания чека, пакеты берут реже. Запрет и повышение цены дают почти одинаковый эффект на пластиковые пакеты. Но вот запрет означает, что люди переключаются на бумагу. А бумага то ещё говно, её производство (по оценкам на тот момент) даёт на 70% больше загрязнения воздуха и в 50 раз больше загрязнения воды, чем производство пластика. Переработка пластика требует на 98% меньше энергии. Бумажный пакет в 9 раз тяжелее пластикового, поэтому сильнее нагружает грузовики и свалки. Так что если вы играете в экологию с бумажными пакетами, утритесь. Ну а самый прикол — толстый пакет, который формально не попал под запрет, оказался лучшим выходом. Он прямо уделывает бумагу. Хороший годный пакет можно таскать годами! Выводы применимы и к другим одноразовым товарам — пенопластовым контейнерам, пластиковым бутылкам. Слабое место работы кроме особенностей измерения реального мира — они не оценили, что после запрета люди могут докупать домой мусорные пакеты, которые раньше брали в магазине. А вот тут оценили по другим городам. И да, вот работа, что мусорные пакеты покупают чаще! В первый месяц маленькие +87%, через год и дальше держатся на +120%. Средние +54% в первый месяц, +64% через год и дальше. Огромные почти не выросли. 22% одноразовых пакетов из магазинов повторно использовались как мусорные. Уровень утечки по весу пластика — 28,5%: больше четверти обещанного сокращения теряется. Больше всего пакетов берут собаковладельцы и родители. А тут сравнивали продажу пакетов со скидкой за свой пакет. Типа, либо с вас 5 рублей, либо вам скидка 5 рублей. Налог снизил долю покупателей, берущих одноразовый пакет, примерно с 82 до 40 процентов. Скидка почти не сработала. -- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты У меня аллергия на мусор. Я его не выношу.

Если вам кажется, что искусственный интеллект уже окончательно захватил этот мир, выдыхайте – вы ошибаетесь. Платная подписка на ИИ-сервисы есть лишь у 2,2% американских домохозяйств. Для понимания масштаба: стриминги вроде Netflix оплачивают почти 90% семей – разрыв космический. При этом, конечно, кривая на графике уверенно ползёт вверх. Нечто подобное происходило с домашним интернетом: в 1993 году им пользовались те же два процента американцев. Чем закончилась та история, мы знаем. Так что если вы платите за ChatGPT или Claude – поздравляю, вы early adopter. Примерно как владелец пищащего модема в середине девяностых. Справедливости ради, массовому пользователю раскошеливаться на ИИ пока и незачем: бесплатные версии закрывают большинство бытовых задач. Основную кассу индустрия делает на корпоративных клиентах. Это ещё раз приводит меня к мысли, что мы с вами пока в самом начале пути. Любые прогнозы о том, как эта технология перекроит жизнь человечества сейчас – не более чем гадания на кофейной гуще. Единственное, что можно сказать наверняка: по масштабу влияния она обойдёт всё, что мы изобрели за последние полвека. А может быть, и за всю историю человечества. Проверим лет через десять. Как говорится, запомните этот твит.

✔️ Vals-Smith: оценивайте модели на своей кодовой базе Независимая бенчмарк-платформа Vals представила Vals-Smith - инструмент для автоматической генерации кастомных бенчмарков на основе кодовой базы пользователя. Vals-Smith позволяет тестировать модели и агентов на специфике собственных проектов, не полагаясь на публичные лидерборды. Инструмент поддерживает открытые и приватные репозитории. Система анализирует GitHub-репозитории и извлекает задачи из принятых PR. Каждое задание включает описание проблемы, скрытые проверки и воспроизводимую среду. Модель получает код до внесения правок (сам патч скрыт). Для успешного решения испытуемая должна пройти скрытые тесты и не нарушить существующую логику приложения. Доступ к платформе выдается по заявкам. Есть демо-результаты тестирования популярных моделей на задачах из исходников Linux, Next.js, SGLang и Spark. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml