🤔Широкий Galaxy Z Fold рассекретили В сеть утёк, пожалуй, самый подробный на сегодня взгляд на новый «широкий» складной смартфон Samsung. Портал Android Headlines выложил дизайны чехлов сразу для нескольких новинок — и на части снимков виден сам аппарат внутри. Речь о новом форм-факторе, который уже прозвали «паспортным»: в сложенном виде смартфон получается широким и приземистым. Любопытный момент: у прошлых Z Fold было три модуля, а у широкой версии, похоже, оставили только два. По свежим утечкам, именно эта модель будет называться Galaxy Z Fold 8, а привычную узкую «книжку» переименуют в Z Fold 8 Ultra (Ultra с 2-мя камерами). Официально всё должны показать на Galaxy Unpacked — по данным инсайдеров, 22 июля. Samsung, судя по всему, спешит выпустить широкий Fold раньше, чем свой складной аналог в таком же формате представит Apple. Его мы ждём в сентябре. @droidergram

Мы достигли точки, когда про ИИ в бизнесе говорят все. Однако превращать его в эффективные инструменты бизнеса умеют единицы. Дискуссий и громких прогнозов – вагон, а конкретных историй о том, как технология реально приносит деньги или сокращает расходы, по-прежнему мало. В следующий четверг, 9 июля, попробуем немного исправить дисбаланс. Собираемся компанией предпринимателей на онлайн-конференцию “Кейсы по внедрению искусственного интеллекта в маркетинг и работу с клиентами”. Четыре часа разбора практики – каждый показывает свой угол зрения: инвестор, разработчик, продуктолог, маркетолог, фаундер. Я выступаю в 18:30 с темой “Как за счёт ИИ создать дополнительную ценность продукту”. Программа: 15:00 – Андрей Резинкин, ангел-инвестор в 20+ стартапах, автор Money For Startup: “AI глазами инвестора: за что платят деньги, а что – просто хайп” 15:30 – Игорь Зуев, в портфеле 30+ приложений на рынок ЕС и США, ARR $1.5 млн+, автор Короче, капитан – Запускаем мини-приложения: “AI проект с 0 строк кода до 10К установок” 16:00 – Ринат Алиев, сооснователь Educate Online, Flylane, Curio. to, автор Rinat Aliev | Channel: “AI-First команда – новая норма работы и как к ней перейти” 16:30 – Кирилл Куликов, YC фаундер, автор kyrillic: “Как AI меняет всё, но не делает людей богаче 🥲” 17:00 – Алексей Подклетнов, бизнес-консультант, автор Дизраптор и Фичизм: “Как ИИ перестраивает продукт. Лучшее” 17:30 – Алексей Голобурдин, предприниматель и разработчик, ex Oracle и SAP. Автор Диджитализируй!: “Таблетка от FOMO по AI” 18:00 – Владилен Минин, предприниматель и AI-инженер, фаундер сообщества “Незаменимые”, автор Владилен: “IT в эпоху AI: “Класс задач, который раньше не существовал. 10 рабочих примеров в маркетинге и бизнесе” 18:30 – Максим Спиридонов, серийный предприниматель, сооснователь миллиардных компаний “Нетология” и “Фоксфорд”. Автор канала Максим Спиридонов: “Как за счёт ИИ создать дополнительную ценность продукту” Начинаем в 15:00 по Москве, формат онлайн, участие бесплатное – нужна только подписка на каналы спикеров. Регистрация вот здесь. Заходите послушать.

Перенос старта курса и прямой эфир с Виктором Кантором и Валерием Бабушкиным Старт курса ML System Design переносится на 17 июля. Если вы планировали присоединиться, у вас появилось ещё немного времени, чтобы принять решение и подготовиться к обучению. В следующий понедельник, 6 июля проведем на YouTube прямой эфир. Виктор задаст Валерию вопросы о ML System Design, а Валерий ответит на них и поделится своим опытом в проектировании ML-систем. Плюс, ответим на ваши вопросы. О чем еще поговорим на эфире: ▪️зачем ML-инженеру вообще нужен System Design; ▪️как меняются требования к специалистам с развитием LLM и AI-агентов; ▪️как проектировать системы, а не только модели; ▪️какие навыки действительно востребованы в индустрии; Если у вас есть вопросы про ML System Design, архитектуру ML-систем, production ML, карьеру, собеседования, LLM или обучение – напишите их в форме: https://forms.yandex.ru/cloud/6a44d2dff47e73beb4bf22b0. Не упустите возможность задать свои вопросы топам ML-индустрии! Регистрация на прямой эфир: https://t.me/ml_insideBot?start=web060726

🟢 Гугл расскаал, как попасть в выдачу Gemini Сколько занимаюсь маркетингом - столько же времени слышу, что SEO умирает. На этот раз из-за AI. Уже выпустили кучу курсов про секреты попадания в выдачу Gemini, ChatGPT, Claude и прочих. И вот Гугл выпустили официальное руководство, которое большинство таких курсов придушит. Лонг стори шорт: нормально делай - нормально будет Если конкретнее: 1️⃣ Уникальный контент всё ещё ценится 2️⃣ Его надо нормально форматировать Всмысле разбивать на абзацы, смысловые блоки и использовать иллюстрации хорошего качества 3️⃣ Технические требования всё ещё важны 3️⃣ Файлы LLMS.txt и специальная разметка не работают 4️⃣ Переписывать контент под LLM не нужно 5️⃣ Загружать на сайт контент, сгенерированный LLM - с осторожностью Само руководство лежит вот тут Справедливости ради - я не эксперт по SEO. У ребят из Ahrefs и SEMRush может быть другое мнение по поводу такой выдачи. Но официальное руководство от главного поисковика на планете игнорировать не стоит.

OpenAI выпускают ... клавиатуру? По моим фактчекам они переизобрели пристяжной клавиатурный блок с цифрами для бухгалтерии. Помните такие? OpenAI, похоже, готовит такой физический блок только для Codex. В тизере они показывают маленькое устройство с реальными клавишами и фразой: “Your favorite Codex shortcuts are getting an upgrade”. Запуск обещают 15 июля. Судя по всему, это коллаборация с Work Louder - производителем механических клавиатур и макропадов. То есть речь не о новом “AI-девайсе от Джони Айва”, а о нишевом контроллере для разработчиков: отдельные кнопки под review, diff, plan, run, approve и другие действия AI-агента. Вспомнил пульты для монтажа и крутилки для цветокора. Вайб-кодинг - новый контент мейкинг? https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/959174/openai-codex-hardware-work-louder @cgevent

LUNA (Learning Universal 3D Human Animation Beyond Skinning) 3D‑анимация человека Главная фишка в том, что она обходится без традиционного Linear Blend Skinning (LBS) и явного подбора параметров тела (body fitting). LUNA напрямую преобразует 2D‑сигналы (изображения, ключевые точки, эскизы) в деформации гауссиан, минуя этап построения скелета и назначения весов кожи. Это позволяет: * Избежать типичных артефактов LBS - переломов сетки, «пережатий» на сгибах и прочих проблем, связанных с неточным скинингом. * Работать с незнакомыми персонажами - модель умеет анимировать персонажей, которых не было в обучающей выборке * Поддерживать разные типы управления - можно использовать в качестве контроля для анимации и фото, и ключевые точки, и даже наброски. Кода-весов нет пока #research #humananimation #gaussian

Утренняя статья, которая позабавила, где компании вроде Nvidia, OpenAI и GitHub заставляют ИИ говорить как пещерный человек, чтобы экономить на токенах))) Дело в том, что в последнее время всё больше AI First компаний жалуются на большие счета за использование нейросетей и то, что токены слишком быстро улетают В попытках сэкономить многие приходят к плагину Caveman. Он заставляет Codex, Claude и Gemini общаться как пещерный человек, убирая всю воду и отвечая в духе «Claude думать, Claude сделать». Уже доказано, что это экономит до 65-75% токенов 🤱 Этим подходом пользуются даже лидеры рынка. Например, Шейн Суини из OpenAI лично внёс вклад в этот репозиторий на GitHub, добавив поддержку Codex

Вышел трейлер нового сезона Cyberpunk: Edgerunners студии Trigger и режиссёра Кая Икараси, который выйдет осенью этого года. Это повод немного критично поговорить о киберпанке. Так, в нём глитч, вирус или системная ошибка — это почти всегда либо поломка, которую нужно починить, либо оружие в руках хакера. Жанр редко способен помыслить глитч как самостоятельное онтологическое событие, как момент, когда технология или гибриды начинают говорить на собственном, чуждом нам языке. ИИ в киберпанке (особенно в Бегущем по лезвию) страдает, ищет смысл жизни, любит и бунтует, сентиментальничает, являясь аллегорией, а не истинно машинным, чуждым разумом или сетевым патогеном, который непрозрачен человеческим когнитивным паттернам. Киберпанк трансгуманистичен, и вместо того чтобы увидеть в коде и интерфейсах биотехнологическую инфекцию, пересобирающую человека под нужды машинного ландшафта. Он романтизирует улучшения тела, или, в случае первого сезона Edgerunners, предупреждает о «киберпсихозе», вырастающем из картезиансткого дуализма души и тела, избыточности замены биологических органов на органы технические. Однако же вспомним Делеза и Гваттари, когда они пишут про коллективное инвестирование органов в первобытной территориальной машине:

В этом смысле метод первобытной территориальной машины — это коллективное инвестирование органов; ведь кодирование потоков осуществляется только в той мере, в какой органы, способные соответственно производить эти потоки и их срезать, сами оказываются чётко очерченными, заданными в качестве частичных объектов, распределённых и прикреплённых к социусу. Маска является подобной институцией органов. Общества с инициацией слагают вместе обрывки тела — одновременно органы чувств, анатомические детали и связки. Запреты (не видеть, не говорить) применяются к тем, которые, находясь в том или ином положении или в тех или иных обстоятельствах, не располагают коллективно инвестированным органом. Мифологии воспевают органы — частичные объекты и их отношение к полному телу, которое отталкивает их или притягивает, — влагалища, прибитые гвоздями к телу женщин, огромный пенис, разделяемый мужчинами, независимый анус, который приписывается телу без ануса. Одна сказка народа гурманче начинается так: «Когда рот умер, у других частей тела спросили, которая из них возьмётся за погребение...» Единства никогда не заключены в лица — в их собственном или «частном» смысле, — они всегда в сериях, которые определяют коннекции, дизъюнкции и конъюнкции органов. Вот почему фантазмы являются фантазмами группы. Именно коллективное инвестирование органов подключает желание к социусу и объединяет на земле в единое целое общественное производство и желающее производство

Возможный посткиберпанк, выростающий из этой критики, должен быть не про неоновые улицы, а про тёмные, изолированные суб-сети, протоколы молчания и зашифрованные слепые зоны, где даже малейшие флуктуации сигнала, видимые со стороны невидимых когнитивных систем, скрываются. Киберпанк застрял в плоскости социологии и уличной политики, где аполитичные одиночки воюют с корпорациями, что замечал ещё, конечно, Марк Фишер. Ксенопоэтика и теория тёмного леса вскрывают внутренние границы жанра: киберпанк либо уже здесь, либо это ретрофутуристическая иллюзия. Среда его обитания — код, сеть и инфраструктура — это закодированные паттерны нечеловеческого, где говорить о сопротивлении и индивидуальном бунте означает романтизировать ностальгию. Только в Экспериментах Лэйн получилось показать единство сети и мира, расшифровку потоков грядущего более-менее актуально цифровому аффекту и движения технологического прогресса.

Meituan выпустила ИИ-модель с 1,6 трлн параметров, обученную только на китайских чипах Китайская технологическая компания Meituan, известная прежде всего сервисами доставки и городских услуг, представила новую языковую модель LongCat-2.0, открыв её для разработчиков через GitHub, Hugging Face и собственную платформу. По заявлению компании, это первая в мире ИИ-система с 1,6 трлн параметров, созданная и работающая на кластере из 50 тыс. китайских процессоров. LongCat-2.0 сравнялась или превзошла несколько ведущих проприетарных моделей, включая Gemini от Google, GPT-5.5 от OpenAI и Claude Opus от Anthropic, по некоторым показателям производительности. https://hightech.plus/2026/07/01/meituan-vipustila-ii-model-s-16-trln-parametrov-obuchennuyu-tolko-na-kitaiskih-chipah

🤖 Разработчик человекоподобных роботов Apptronic показал свою школу для роботов Официально это называется Robot Park. А располагается парк в бывшем здании Dell, где та производила серверы. И в этом парке компания Apptronic, которая не так давно привлекла $1 млрд инвестиций, тренирует своих человекоподобных роботов. Сейчас разработчиков роботов-гуманоидов как грязи, особенно в Китае. И даже есть проекты от наших предпринимателей — например, Humanoid Артема Соколова. Но Apptronic запомнился лично мне тем, что инвесторы им напихали почти $1 млрд, хотя те даже не собирали. Еще в начале 2025-го Apptronik собрал $350 млн. Потом этот раунд расширили до $415 млн, а в феврале этого года добавили туда еще $520 млн. И источник Techcrunch тогда писал, что Apptronik на ранней стадии и инвестиций не искал. Но был входящий поток желающих дать денег — они и брали. Но оказывается, это довольно старая компания — она основана в 2016-м году. Зародилась она в одной из лабораторий Университета Техаса, а заправляет в ней Джефф Карденас. Сначала они занимались компонентами для чужих роботов, потом делали экзоскелеты для NASA, а затем занялись собственными роботами. С Google Deepmind еще сотрудничают. Так что интерес инвесторов не на пустом месте. У Bloomberg вышел репортаж из этого Robot Park. Там моделируются разные задачи для роботов — переносить коробки на складе, сортировать что-то, выкладывать на конвейер и так далее. А управляют роботами люди в костюмах с кучей датчиков. По сути, роботы повторяют движения этих людей, так и обучаются. Когда люди уходят, то роботы встают на колени и ждут, пишет Bloomberg. Интересно, почему они не могут стоя ждать? Но, кстати, Джефф Карденас, похоже, не из тех, кто кричит о том, что роботы сейчас всех заменят. В репортаже он говорит, что их роботы иногда работают автономно — не только в парке, но и на объектах. Но чисто ради того, чтобы оценить их производительность, а не заменить человека. При этом, рассказывает Карденас, есть объект, где роботы действуют автономно. Но все равно для поддержания автономности вокруг робота должны работать несколько человек. Так что неясно, когда роботы-гуманоиды смогут самостоятельно выполнять реальную работу. Так что если вы переживали, что роботы скоро захватят мир, то можете пока не переживать. Вместо этого переживайте из-за AI 🤣 @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

Argus: Новый нормальный робат Наконец-то кто-то запилил нормального терминатора. Это вам не робопсина или чахлые антропоморфные твари, которые валятся навзничь от каждого толчка в грудь или окрика "есть чо?". Да, он не разбирает посудомойку, за то он может уничтожать кожаных, видеть почти на 360 градусов, двигаться в любом направлении без разворота, карабкаться между стенами, проходить песок, лес и неровные поверхности, а также продолжать работу даже при частичных отказах. За основу взят морской еж (который сам по себе привык с кожаными скорее воевать, чем дружить). 20(!) телескопических ног, на каждой камера(!). Нет переда, или зада, или правой части. Главная идея здесь не в том, чтобы скопировать чью-то форму, а в том, чтобы переосмыслить саму архитектуру движения. Разрабы называют это dynamic symmetry: робот должен уметь создавать усилие и ускорение почти одинаково во всех направлениях. В мире, где большинство роботов всё ещё проектируются вокруг “лица”, “спины” и основной оси движения, Argus предлагает другой подход: тело как распределённая система сенсоров и приводов. Мне нравится этот ежара. Для чорного зеркала идеальный персонаж. https://www.linkedin.com/posts/theermann_researchers-at-duke-university-have-developed-activity-7476265598906466304-EECu @cgevent

Argus: Новый нормальный робат Наконец-то кто-то запилил нормального терминатора. Это вам не робопсина или чахлые антропоморфные твари, которые валятся навзничь от каждого толчка в грудь или окрика "есть чо?". Да, он не разбирает посудомойку, за то он может уничтожать кожаных, видеть почти на 360 градусов, двигаться в любом направлении без разворота, карабкаться между стенами, проходить песок, лес и неровные поверхности, а также продолжать работу даже при частичных отказах. За основу взят морской еж (который сам по себе привык с кожаными скорее воевать, чем дружить). 20(!) телескопических ног, на каждой камера(!). Нет переда, или зада, или правой части. Главная идея здесь не в том, чтобы скопировать чью-то форму, а в том, чтобы переосмыслить саму архитектуру движения. Разрабы называют это dynamic symmetry: робот должен уметь создавать усилие и ускорение почти одинаково во всех направлениях. В мире, где большинство роботов всё ещё проектируются вокруг “лица”, “спины” и основной оси движения, Argus предлагает другой подход: тело как распределённая система сенсоров и приводов. Мне нравится этот ежара. Для чорного зеркала идеальный персонаж. https://www.linkedin.com/posts/theermann_researchers-at-duke-university-have-developed-activity-7476265598906466304-EECu @cgevent

💰 Инвестиционные принципы Филиппа Фишера Филипп Фишер — одна из знаковых фигур в мире инвестиций и один из первых, кто популяризовал долгосрочный подход к фондовому рынку. Его идеи остаются актуальными и сегодня. Ориентация на будущее. Фишер выбирал компании с потенциалом роста на годы вперёд, а не стремился к быстрой прибыли. Комплексный анализ. Он глубоко погружался в изучение бизнеса: оценивал не только цифры в отчетах, но и управленческую команду, корпоративные ценности и перспективы развития. Фокус на качестве. Вместо множества активов он предпочитал владеть ограниченным количеством тщательно выбранных акций. Ставка на инновации. Фишер верил в компании, которые меняют рынок с помощью новых технологий и свежих идей. Фаундер | Бизнес и Стартапы

🔎 Ленивый анализ аномалий в CS: как найти причину ухудшения метрики без data science 📌 Дата и время: 9 июля (четверг), 17:00 (МСК). Онлайн, бесплатно. Вы смотрите на дашборд, а там внезапное изменение важной метрики: упал трафик, просела конверсия, клиенты реже возвращаются или активнее идут в поддержку. Что будем делать? На эфире разберут простой фреймворк, который поможет: 🔸 чётко определить, что именно изменилось в метриках; 🔸 выяснить, где и когда проявилась аномалия; 🔸 учесть внутренние и внешние факторы; 🔸 сформулировать проверяемые гипотезы вместо догадок; 🔸 донести до команды понятную версию с опорой на факты и решить реальную проблему. Что будет на эфире: • пошаговый алгоритм расследования аномалий; • разбор практический кейсов (18+) и кейс на основе метрик Customer Success; • подсказки, как превратить аномалии в данных в ранние сигналы; * готовые формулировки для обсуждения гипотез с командами продукта, маркетинга и поддержки. Кому будет полезно: * специалистам Customer Success; * маркетологам; * продуктовым менеджерам; * аналитикам начального и среднего уровня; * всем, кто работает с метриками и хочет быстро находить причины просадок без сложных инструментов. Спикеры: Александр Игнатенко - маркетинговый и продуктовый аналитик, Data Driven‑евангелист. Марина Вострикова - эксперт по Customer Success, ментор, соосновательница проекта nochurn. Автор книги "Марина Вострикова про бизнес и сервис" и одноименного телеграм канала. 20+ лет опыта в клиентском сервисе и продажах. 💬 Задавайте вопросы заранее в комментариях, самые интересные разберут на эфире! https://t.me/+LSE4N95xX4lhYjg6 - вступайте в чат мероприятия, там же будет ссылка на эфир

Meccha Chameleon: инди-хит на 10 миллионов копий, который невозможно повторить по рецепту Вы уже наверняка слышали про ту самую игру в прятки с рисованием от двух японских инди-разработчиков. С релиза на Steam 9 июня они продали больше 10 миллионов копий и заработали свыше $50 миллионов. Давайте разберемся, что разработчики сделали правильно объективно, и почему это всё равно не формула успеха, которую можно скопировать. Большой материал у Саймона тут, а здесь читаем выжимку, как всегда. Пример сильного решения - готовый мультиплеерный фреймворк: у студии уже были отдельные тайтлы на Unreal Engine, что позволило быстро собрать новую игру - игра использует бесплатный Epic Online Services для матчмейкинга и не имеет выделенных серверов — это дало бесплатное и лёгкое масштабирование под миллионы игроков - опыт через предыдущие релизы: с конца 2024 года у студии вышло шесть игр в Steam, включая кооперативную Link Penguins, которая продалась тиражом около 5000 копий - по данным Epic, создатели по никам lemorion_1224 и Haganeiro годами прототипировали механику камуфляжа и социального обмана внутри Fortnite Creative (сама Epic при этом получает с игры $2,5 миллиона роялти за движок) - цена в $6 и мгновенная понятность происходящего на экране — не нужно объяснять, что делать При этом дизайн игры намеренно рыхлый и минималистичный — многие издатели, скорее всего, отказались бы подписывать такой проект, если бы его показали на питче. Успех держится не на строгих правилах, а на ситуациях, которые игра порождает: игроки прячутся, рисуя себя под окружение, и находят друг друга, наблюдая за движением моделей в 3D. Это по сути идеальный материал для стримеров: игра держится в топ-3 Twitch с 10,4 миллиона часов просмотра за последнюю неделю. Среди источников вдохновения называют японские телешоу, где знаменитости прячутся и раскрашивают себя в декорациях, и Prop Hunt. Чо по выводам: - готовый технический фундамент и дешёвая инфраструктура серьёзно ускоряют выход на рынок - предыдущие «проходные» релизы — это не провал, а разведка боем перед реальным попаданием - низкий порог входа по цене и правилам критичен для вирусного распространения - такие хиты сложно спланировать заранее — вместо копирования механик стоит спрашивать себя, какой именно совместный опыт заставит людей захотеть его создавать

Завтра делаем открытый эфир о том как крупнейшие компании проходят процесс ИИ-трансформации. Роман Бунин из Nebius и Антон Граборов из Альфа-Капитал: как крупные компании внедряют AI Это выпускники лаборатории AI-native, с ними разберём, как внедряют AI-native подход внутри больших организаций: с регуляторикой, наследием процессов, продуктовой сложностью и ценой ошибки. ​Подсмотрим в процессы: 📝 Романа Бунина – AI Adoption Lead в Nebius (ex-Яндекс), автор @revealthedata, Амстердам. До этого 4 года в Яндексе в ролях вокруг аналитики и продукта; раньше – консультант по Kaizen для заводов, к.т.н. 📝 Антона Граборова – руководитель Цифрового бизнеса Альфа-Капитал, член правления. С 2023 года ведёт AI-трансформацию в компании: 23 ИИ-проекта от AI-консультанта в мобильном приложении до помощников для операторов колл-центра и инвест-консультантов. ⏱️ 2 июля · 18:00 CET / 19:00 MSK / бесплатно! ➦ регистрация: https://luma.com/ai-11vs

#новыйфонд ФРИИ и разработчик сканера уязвимостей Metascan создали совместный инвестиционный фонд с фокусом на российские стартапы в сфере информационной безопасности. Metascan выступает не только как эксперт, но и как соинвестор. Объем фонда может достигнуть 300 млн рублей. На инвестиции смогут рассчитывать стартапы с продуктами в сфере ИБ, ориентированные на B2B. Продукт должен быть готов либо находиться в коммерческой эксплуатации. Также указываются следующие условия - наличие первых клиентов, пилотов или подтвержденного спроса, команда должна быть нацелена на масштабирование. На один проект планируется выделять от 5 до 100 млн рублей в обмен на долю в 10% компании. Приоритетные для инвестиций сферы - управление уязвимостями, защита веб-приложений и API, автоматизация ИБ-процессов, новые технологии в кибербезопасности, импортозамещение в ИБ, а также безопасность данных и облачная безопасность. В рамках экспертной поддержки проекты получат доступ к методологиям по B2B-продажам [SolutionSales, PPVVC, MEDDIC, построение UVP], маркетингу [анализ рынка, HADI-циклы, Customer Development], а также фреймворкам по управлению процессами на основе LEAN. Помимо этого, стартапы смогут использовать корпоративную клиентскую базу Metascan, в которую входят более 100 организаций, включая “Сбербанк”, ВТБ, “Ростелеком”, “Альфа-банк”, РСХБ, Wildberries, “Ланит” и “СПБ Биржа”. Для самых перспективных команд ФРИИ и Metascan предлагают индивидуальные условия более тесного сотрудничества. В качестве примеров организаторы фонда приводят два кейса: в январе 2026 года Metascan вошел в число учредителей тренировочной платформы специалистов по информационной безопасности defbox.io и помогает команде с доступом к корпоративным клиентам. Согласно данным Rusprofile, ООО “Метскан” получило 24,5% в ООО “Дефбокс”. 51% владеет гендиректор компании Михаил Аксенов. Еще 24,5% принадлежит Максиму Чивелеву. Также Metascan приобрела сервис 152.metascan.ru по проверке сайтов на соответствие требованиям законодательства о персональных данных. @rusven

У Эрика Риса (того самого автора Lean Startup) вышла новая книга — Incorruptible. Читаю, оч нравится и сильно резонирует, впечатлениями поделюсь отдельно, а пока разберу, что про неё написал Марти Каган. Всю карьеру Каган повторял: сильный продукт — вот что делает компанию сильной. Теперь поправка: продукт необходимое условие, но не достаточное, а иногда именно он компанию и губит. Звучит вывернуто, но логика простая: как только ты доказал, что умеешь делать хорошие продукты, компания становится лакомой добычей для опуртунистов. Приходят люди с другим интересом: быстро снять кэш и выйти. Заходят в борд, меняют основателя, вычищают миссионеров, за пару лет выжигают культуру, и то, что собиралось годами, схлопывается. Каган бывало умолял советы директоров не выкидывать лидеров из-за одного слитого квартала: просадки бывают у всех, смотрите на длинный горизонт, вы и себе роете яму. По факту, редко работало, и Каган отмечает это, как свой слабый скил. Убедить инвестора, который в продукте не шарит, почти никогда не получалось. Как правило, это не болячка хрупких стартапов, так же перемалывает и зрелые компании. Годами он считал это просто платой за живую экосистему. Неизбежное зло, забей, занимайся тем, что в твоей власти. Книга Риса заставила его в этом усомниться. Если Lean Startup была про то, как построить сильный продукт, то Incorruptible — про то, как построить компанию, которую у тебя не отнимут. И защита тут не продуктовая и не культурная, а скучная — корпоративное управление. Структуры, которые Рис зовёт mission-locked: миссию юридически зашивают в устав так, что перехватить контроль и перекрутить бизнес на короткие деньги технически невозможно. Каган же governance всю жизнь держал за тему для юристов, сам туда не лез, спихивал на аутсорс, но книга его натолкнула на осознание ошибки. И книгу читает почти как приговор юристам, бизнес-школам и консультантам, которые должны были компании защищать, а в итоге просрали все полимеры. И почему это вообще про продакта, а не только про основателя. От того, как устроено владение компанией, тихо зависит, дадут тебе делать нормальный продукт или ты каждый спринт/квартал/ревью будешь отбиваться от секвестра. Неочевидно, если ты привык мерить компанию продуктом, а не тем, кто ей рулит и на каких условиях. https://www.svpg.com/great-products-bad-companies/

Яндекс обновил модель прогнозирования конверсий в рекламе — теперь она анализирует в три раза больше сигналов до совершения пользователем покупки.  В основе новой модели «многоголовая» архитектура: сразу несколько нейросетей оценивают разные обезличенные сигналы. Это позволяет точнее спрогнозировать конверсию: одновременно извлекать полезные данные даже из посещений сайтов и приложений, которые в моменте не завершились целевым действием.  В начале 2026 года компания уже объявила о внедрении в рекомендательную систему генеративной модели, которая моделирует поведение пользователя. В связке эти две модели позволят рекламной системе в режиме реального времени точнее оценивать ценность пользователя для рекламодателя.