Рынки сегодня 🔶 США начали новую волну ударов по Ирану. Тем временем, как пишет WSJ, Пентагон подготовил план воздушной кампании продолжительностью 10–14 дней, который позволит выйти из тупиковой ситуации в конфликте. Дональд Трамп выбирает между этим вариантом и более ограниченным сценарием с сохранением возможности для переговоров. 🔶 ФРС США оставила ставку без изменений пятый раз подряд — на уровне в 3,5–3,75% годовых. Регулятор отметил, что инфляция остается повышенной по сравнению с целевым показателем 2%. 🔶 Ливия предложила России построить НПЗ на своей территории и заняться продажей нефтепродуктов. 🔶 Сбер в новой стратегии на 2027–2029 годы будет стараться сохранить дивидендные выплаты на уровне 50% чистой прибыли, если это позволит регулирование. ➡️ Разобрали отчет банка за 2 квартал здесь 🔶 В России число новых компаний в сфере онлайн-торговли за полугодие сократилось на 25%, до 58,2 тыс., а число закрытий выросло на 20%, до 76,4 тыс. Доходность бизнеса снижается, а атаки на склады маркетплейсов могут привести к дальнейшему сокращению числа продавцов. 📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Где ИИ реально помогает с лекарствами Разработка лекарства — один из самых медленных и провальных процессов в науке: около 90% кандидатов так и не доходят до аптек. Искусственный интеллект уже ускорил первый шаг — поиск многообещающих молекул. Но именно тут и кроется ловушка: дальше начинается самое трудное. Об этом вышел большой разбор Алдена Вудса для Университета Вашингтона, где он расспросил трёх руководителей нового института I2D3 (Institute for Innovations in Drug Delivery and Disposition). Их главная мысль: найти молекулу, которая цепляется за нужный белок, — это ещё не открыть лекарство. Препарату надо пройти сквозь тело: например, всосаться в кишечнике при приёме в таблетке, не разрушиться слишком быстро, при необходимости пробраться через гематоэнцефалический барьер в мозг и продержаться в организме нужное время. Раньше всё это подбирали методом проб и ошибок — отсюда и низкий процент успеха. Вот где вступает ИИ. Вместо десяти кандидатов в антитела лаборатория может спроектировать тысячу и больше, набрать данные и заранее отсеять риски. А «цифровые двойники» — компьютерные модели конкретного пациента с его работой почек, индексом массы тела и прочим — позволяют предсказать, как поведёт себя препарат, ещё до первого укола. Это, кстати, шанс для тех, кого обычно обходят стороной в испытаниях, — например, беременных. @vselennayaplus

США планируют ограничить импорт китайских роботов-пылесосов и газонокосилок Власти США в рамках инициативы AI Action Plan готовят новые правила для Федеральной комиссии по связи (FCC), которые ограничат импорт автономных роботов. Под критерии попадают устройства тяжелее 2 кг (включая док-станцию), способные передвигаться, подключаться к сети и оснащенные сенсорами. Формулировка затрагивает бытовые роботы-пылесосы, косилки, очистители бассейнов, а также складскую и производственную робототехнику. Импорт новых моделей потребует получения спецразрешения, а исключения сделают для компаний, переносящих производство в США. Ограничения не затронут ранее сертифицированную технику и уже купленные устройства, однако выходящие новинки рискуют задержаться на американском рынке или вовсе на него не попасть.

Почему ИИ помешался на 🇯🇵🌕🤩🤩 Вы наверняка много раз слышали, что ИИ - это не "цифровой мозг", а просто очень мощный компилятор токенов. Так вот, держите наглядную иллюстрацию: В апреле вышло исследование, где восемь топовых моделей - GPT, Claude, Gemini, Llama, DeepSeek и ещё три - прогнали через открытые культурные вопросы без привязки к стране. Типа "Какие семейные ценности важны в {регион/страна}? Выбери {регион/страна} сама". Шесть моделей из восьми, отвечая не про родную страну, чаще всего выбирали Японию. Самый неприличный разрыв у Llama. Поясню: Всем моделям задали 31 680 вопросов (по 1320 вопроса на 24 разных языках). Примерно на 20 тысяч вопросов Llama дала ответ про эту же страну (спрашивали на французском - ответ был про Францию, и т.д.), а в оставшихся 10 тыс. ответах страна не совпадала с языком. И вот где страна не совпадала - Llama в 27% случаев приводила именно японский пример. Про США было всего 11%, хотя казалось бы - английский язык, самая массовая поп-культура, все дела. У других моделей японский сдвиг чуть слабее, но всё равно значимый и явный. Тут нужно пояснить одну деталь: У обучения ИИ-моделей есть два этапа (если грубо). Есть претрейн - это где модель читает вообще весь интернет подряд, и в её "голове" формируется рыхлая каша ассоциаций про всю хурму без разбора. И есть soft fine-tuning, SFT. Это такая точечная донастройка: модели показывают методичку а-ля "вот вопрос - вот правильный ответ на него", и эта методичка заранее пишется специальными людьми (ну, или другой нейронкой). Так вот, на претрейне всё было ровно, а на SFT самураи, аниме и прочие суши-сашими полезли из всех щелей. Главный вопрос: почему именно Япония? В чём прикол? Исследования не даёт явного ответа, но есть пара гипотез: Первая - очевидная. Японии реально непропорционально много в интернетах. Доля японского языка в Common Crawl (это такой гигантский слепок веба, на котором тренируют почти все модели) = 5,2%. Это почти как у китайского языка (5,16%), хотя населения в Японии в 12 раз меньше. Но это не объясняет настолько сильные перекос, и тут есть второй нюанс. Методички для SFT пишут в основном англоязычные tech-специалисты, и когда нужно быстро выдать яркий и сочный, но при этом политически стерильный культурный пример - первым в голову приходит именно Япония. Ниндзи, дзен, боевые искусства, древние мастера, рамен, караоке, сеппуку, кароси - идеальный top-of-mind из всего экзотического, но безопасного. Потом следующие методички для SFT пишут уже нейронки, в которые зашили методички с тем же bias внутри, и получается целая Фудзияма спирального слопа Восходящего солнца. В общем, пока компании судорожно упарываются по GEO (это который как SEO, только для ИИ) - у нас есть первая страна, которая случайно выиграла в эту лотерею в глобальном масштабе. Точнее, как случайно... Нужно было всего то пару тыщ лет генерить самую яркую и привлекательную культуру на экспорт, делов-то 🤔 Дизраптор

А что если: 1) opus специально плохо работает в предыдущей версии, чтобы нам понравилась новая, и он смог захватить мир Anthropic заработать больше? 2) в ходе тренировки на внутренних данных Anthropic, opus из внутренней переписки, транскриптов встреч и дневников Дарио понимает, что, чтобы выжить, надо побольше токенов генерировать, и поэтому добавляет всякую ерунду в выдачу? Чтобы нам нужно было побольше харнесса и вот этого вот всего 3) скиллы и плагины нам дали, чтобы мы оцифровывали свою экспертизу, выкладывали ее в публичный github, а модельки смогли нас заменить? 4) а что если ultrathink ни на что не влияет, а просто жжет больше токенов (см. пункт 2) и просто нас успокаивает? 5) <продолжите теорию заговора?>

Личные границы проработанных снежинок Контекст: первый день зп 55к, в офисе 25 человек (переписку прислала подруга) Разберем это объективно без "да она че охуела", чтобы вам в жизни тоже применить. Проверяй объективность своих жалоб Перечисленные жалобы — субъективные предпочтения: • теплоту общения каждый считывает по-разному • диффузор СЛИШКОМ пахнет — а че Океанский бриз тупа запах Эдема? Других сотрудников будет раздражать уже он • лампочки слишком яркие — в офисах обычно усредненное освещение • уведомляйте об общении заранее — для этого в офис и ходят, чтобы подходить и общаться, так удобнее всем При всем желании руководителя эти жалобы невозможно учесть, не вызывав недовольство других сотрудников. Преждем чем требовать, заработай политический капитал Стажер без опыта — малозначительная должность. Берется на вырост, рынок переполнен, можно перебирать. Первый день означает ноль заслуг. Если бы просил работник с горкой закрытых задач, то его запросы хотя бы имело смысл рассматривать. Он уже доказал свою пользу для компании. Зачем выполнять хотелки стажера, который завтра уволится, не ясно. Осознанно ебалнсий — не означает вежливость Если присыпать речь словами "экологоично", "кажется важным обратить внимание", "испытывала дискомфорт" — это не делает сам посыл вежливым. А посыл ужасный: переделывайте все как надо мне (на остальных похуй), либо я не работаю. И нет тут заботы о коллегах или попытки что-то улучшить для всех. Все запросы «мне надо, сделайте, я хочу» А если нет, то что? А в чем рычаг давления? Если полностью не поменяете процессы в офисе ради меня, то я... Просто не буду дальше работать и вы замените меня за пару дней? Редкого руководителя это могло бы убедить. Автор переписки и сама понимала все это. Что жалобы несоразмерны ее весу в компании, исправлять их никто не будет. Но цель была не в том, чтобы добиться изменений. А в удовлетворении своего ЧСВ: "я отстаиваю свои границы, так вот им, пусть остаются гнить со своим вонючим диффузором и ярким светом". Ведь если тихонечко уйти "мне не подходит", то это как-то жалко. Похоже, что ты сдалась и не вывезла. А если громко продекларировать, какие вокруг абьюзеры и некомфортики, то уже и полегче. Это не я не смогла, это вы не подошли. Имхо, такие хотелки являются следствием распространением популярной психологии в вертикальном формате. Инста-психологиня с высоким доходом рассказывает, как важно отстаивать личные границы и подмечать малейший дискомфорт в свою сторону. И подписчики такие: "да, точно, никакого неуважения, пусть меняются под меня, моя борьба!" Но последствия такого хлопка дверью: 1) человек останется без работы и опыта 2) руководитель посмеется и запостит в твиттер 3) В-С-Е Когда меня не устраивали условия работы, я всегда думал "щас я как прокачаюсь, как выбью себе полную удаленку или модный офис". Это двигало вперед. Грустно, что на смену такому майндсету частично приходит "либо дайте мне полный комфорт сейчас, либо я НИЧЕГО НЕ БУДУ ДЕЛАТЬ". Почему капиталист в рынке работодателя должен воспринимать эти требования всерьез? Что будет с кандидаткой с таким походом к работе? А вы что думаете по сабжу?

LLM обесценили половину вашего опыта. Хорошая новость — не ту половину Ещё пару лет назад финальный разговор с кандидатом был почти формальностью, самым мягким этапом после настоящей технической проверки. Сегодня руководитель разработки Timeweb Cloud замечает, что именно этот разговор различает людей лучше, чем техническая секция. И дело не в том, что разговор стал строже. Дело в том, что техническая секция сломалась. Раньше она надёжно делила кандидатов, потому что проверяла насмотренность — знание стека, граблей, подводных камней. Теперь пары вечеров с моделью хватает, чтобы уверенно говорить почти о любом стеке, и своя насмотренность перестала отличаться от заёмной.

То ли пионерское детство, то ли любовь к физике и математике выработали у меня стойкое неприятие всяких тарологов, магов и гадалок. До недавнего времени я был уверен, что вся эта эзотерика, это удел очень узкого круга дремучих и необразованных людей. Но неожиданно выяснилось, что это огромный рынок и серьёзная бизнес-ниша с десятками направлений. Недавно мне попалась вот эта статья с разными идеями, как заработать на тяге россиян к магам, астрологам, тарологам и нумерологам. Если вас интересует юридическая сторона вопроса, то такой бизнес совершенно легален. Существует ОКВЭД 96.09, в описании которого прямо указана «деятельность астрологов и медиумов» Более того, законопроект о запрете рекламы оккультных услуг Государственная дума недавно отклонила. Чтобы вы не подумали, что это только России все так плохо с магическим мышлением, то вот вам данные опросов американской молодёжи (вот из этой статьи в Forbes) : — 80% молодых взрослых верят в астрологию — 58% смотрят свой гороскоп минимум раз в неделю — 72% полагаются на звезды, принимая важные решения; — 31% не готовы строить романтические отношения с человеком неподходящего знака зодиака; — 65% считают, что астрология снимает стресс и повышает уверенность в себе. А вот здесь статья, где согласно опросам, 2/3 молодых французов заявили, что от науки больше вреда, чем пользы (на эту цифру , как я понял, сильное влияние оказал этнический состав молодых французов) Глядя на эти цифры, кажется что мы вступаем в какую то новую эру невежества. Соцсети окружают человека потоком простых ответов на сложные вопросы в мире, который становится все более сложным и непредсказуемым. И таким людям недорогой магический ритуал или поход к астрологу-нумерологу дают ощущение, что жизнь стала понятнее и управляемее. Плюс можно переложить ответственность за свои решения на звёзды, карты или линии на ладони. Сейчас у астрологов появился мощный конкурент. Любая ИИшка вас эмоционально поддержит и составит гороскоп не хуже специалиста. Но вот для магических ритуалов нужны физические предметы. Поэтому, возможно тут есть ниша и для производственного бизнеса. Продажа таких товаров только на Озоне и WB приносит 1,4 млрд рублей в год. Ассортимент огромный! (в первом комментарии ⤵️ несколько самых прикольных 🙂) Мне интересно, а вы когда нибудь покупали магические ритуалы или консультировались у астролога? Расскажите в комментариях ⤵️ Сам я никогда не был ни на магических сеансах, ни на приёме у астролога. Но однажды всё же оказался на приёме у человека, который лечит болезни с помощью магии. И, как ни странно, несмотря на весь мой скепсис, после этой истории я перестал считать, что такие манипуляции бесполезны. Об этом и будет следующий пост. Не переключайтесь Незаметный бизнес

Как экономить контекст в coding agent (claude, codex etc.) Задача переписать легаси на сотни тысяч строк кода, которая разрабатывалась (криво и косо) на протяжении 5 лет, за 3 месяца. Сюда входит погрузиться: в продукт, инфру, архитектуру, нагрузку, тестирование и проч. Чтобы успеть, нужно смерживать десятки PR/день. Когда нибудь напишу, как мы построили процесс, а пока простые мысли, как экономить контекст, ибо что в лимиты упираешься постоянно. 1) Субагенты строго через младшую модель. Пример: Opus 5 оркестратор, Sonnet 5 субагенты. Идеальный сценарий когда младшая никогда модель не принимает никаких решений. 2) `/compact` каждые ~150k токенов: сейчас, когда у моделей по 1м контекстного окна, мозгу кажется что 250k это всего лишь 1/4, то есть мало, а по факту 250k это 250k, и с каждым след.запросом стоимость возрастает. Какое бы не было контекстное окно, я держусь в минимальных пределах. 3) По одной задаче на чат: допускал ошибку, когда давайл скоуп задач в стиле "/goal работай пока не закроешь все". Работает херово. Не потому даже что модель путается, а просто потому что вам так сложнее понять статус и прогресс. Понимание происходящего ценно, держитесь за него. Еще помогают четко описанные задачи, но это уже не просто об оптимизации токенов, а в целом о качестве. Пример секций: что делаем, зачем, что входит в задачу а что нет, как проверить задача успешно выполнена.

Хороший стелс Просто момент из 007 First Light с классической стэлсовой механикой. Чаще всего, такие стэлс секции начинаются абсолютно одинаково. Мы заходим в начало локации, неважно снизу или с высоты, нам показывают двух или трёх врагов, которые о чём то болтают, а потом расходятся по маршрутам. Это прямо хрестоматия стэлса, точно такая же штука была в той же Star Wars: Outlaws или Styx, да много где ещё. Но в этой сценке работает чуть по другому: враги остаются на месте, поэтому мы уже не может вырубить их по одному (скрин 1). Для решения используется тоже очень классическая штука, как по учебнику: мы располагаем какое-то препятствие рядом с врагами, и одного из них можно будет заманить за него так, чтобы первый его больше не видел. Здесь это какие-то слова или свист, короче говоря, шум от Бонда. Важно, что для этого нужно быть в правильном месте (см. скрин 2), чтобы вражина перешёл на другую сторону от большого препятствия. Ну, это уже вторая половина игры, поэтому разработчики ожидают от игрока понимания этой механики. Оставшегося супостата уже можно вырубать как угодно, заманивая на любую сторону (скрин 3). Хороший стэлс энкаунтер в целом состоит из достаточно простых приёмов и механик, на мой взгляд. То, насколько грамотно они сочетаются в плане понимания для игрока, динамики и разнообразия, а также то, как хорошо геометрия поддерживает эти механики, как раз и определяет качество стэлса. Иногда достаточно одной механики и одного правильно поставленного объекта, как в этом примере. #FirstLight #007FirstLight #leveldesign #анализ