Вулкан на пару лет, холод на пару веков Голоцен, эпоха, начавшаяся около 11 700 лет назад, — считается образцом климатической стабильности. Только ломалась она раз за разом: учёные насчитали примерно 22 эпизода, когда температура падала, осадки перераспределялись, экосистемы трещали, а ледники ползли вниз. Убедительной причины не было. «Всё время казалось, что чего-то не хватает», — говорит Элис Пейн из Базельского университета. Её команда предположила, что спусковым крючком были извержения, и проверила догадку статистически. Собрали данные о 51 крупном извержении голоцена севернее 20° южной широты. Календарь собирали из четырёх источников: вулканических отложений, сульфата в гренландских и антарктических ледяных кернах, радиометрических датировок пород и органики из слоёв пепла. Потом наложили его на 22 периода роста ледников в 17 регионах, восстановленных по моренам. Совпало больше 80%: не совпали, с учётом погрешностей датировок, лишь четыре продвижения ледников из двадцати двух. А у самых мощных извержений, магнитудой 7 и выше, совпадение стопроцентное, причём в 72% случаев ледники росли сразу в обоих полушариях. Чтобы исключить случайность, прогнали десять миллионов случайных наборов дат: связь устояла с достоверностью 99%. Механизм оказался не про пепел, он банально оседает слишком быстро. Работает сера, заброшенная взрывом в верхние слои атмосферы: там она становится аэрозолем, расползается по планете и отражает часть солнечного света в космос. Дальше запускается цепочка. Похолодание наращивает арктический лёд, лёд отражает свет лучше тёмной воды и усиливает похолодание. Он же перекрывает обмен теплом и влагой между океаном и атмосферой, ослабляет перенос тепла в Северной Атлантике и смещает тропический пояс дождей к югу. Частицы вымываются за годы, а раскачанные ими океан и лёд держат новое состояние веками. Ледникам этого хватает. @vselennayaplus

Помогает ли claude.md файл? Интересный рисерч. Взяли три реальных Python-репозитория с хорошими AGENTS.md – pdm, firebase-admin-python и opshin. Из смерженных PR сделали 17 задач: описание PR = промпт агенту, тесты из этого же PR = скрытая проверка. Агент тестов не видит. Дальше три режима подачи контекста: – none – файл вообще убран из воркспейса – always_on – весь AGENTS.md вставляется в системный промпт каждый ход – selective – вместо файла лежит вики по темам, агент читает нужное сам Прогнали на Claude Code (Sonnet 4.6) и Codex CLI (GPT-5.5), по 3 повтора. Всего 288 засчитанных прогонов. Результат - все тлен. Claude: 53,3% / 55,6% / 55,6%. Codex: 58,8% / 56,9% / 52,9%. В пределах шума. Автор вручную разобрал «почти прошедшие» падения – те, где до зачёта не хватило пары тестов. И там ни одного случая, где агенту не хватило знания о репозитории. Не хватало интеллекта и инженерии, и такое AGENTS.md не лечит. Отдельно проверял улучшение правил, чтобы падения починить. Не получилось. А вот что реально сработало: у репозитория opshin в AGENTS.md есть строчка: полный прогон тестов занимает больше 20 минут. Без контекста Claude вслепую гонял весь сьют 3,67 раза за прогон. С always_on – 2,44. С selective – 1,67. Время выполнения упало с 2689 до ~2030 секунд, примерно на четверть. Корректность при этом не сдвинулась ни на пункт. То есть контекст-файл работает как операционная инструкция, а не как учебник. «Не запускай полный сьют, он медленный», «сборка вот этой командой», «линтер такой» – экономит время и деньги. А вот всякие там "ты синьор разработчик", "мы придерживаемся чистой архитектуры и SOLID" – не делает ничего измеримого. До этого были две работы с противоположными выводами – одна на Codex-агентах нашла пользу у файла, другая на Claude-агентах не нашла. Оказалось, сложность задач у агентов не совпадает: примерно у 40% задач агенты по-разному упираются в потолок. Задача, на которой можно было бы увидеть эффект у одного агента, у другого либо решается всегда, либо не решается никогда. Короче, писать AGENTS.md стоит, но как список правил, не как описание проекта. Команды, тайминги, грабли, что не трогать. Всё, что агент может вывести из кода сам, туда класть бессмысленно: он и выведет. А качество реализации вытягивается не файлом, а декомпозицией задачи и примерами. https://arxiv.org/abs/2607.27250

Пока собирала мануал про поиск подработки, этот рынок меня несколько раз удивил. Если пропустили - сам мануал лежит в предыдущем посте серии про Подработки, забирайте, он бесплатный. Самый популярный пост за последние полгода по числу скачиваний и пересылок. 💚 Думала, дорогую подработку ищут на биржах. Оказалось - нет. На биржах вроде Kwork и Профи живёт рынок потока: заказов много, но выигрывает тот, кто спамит откликами по низкой цене. А всё дорогое и экспертное - стратегия, консалтинг, стратсессии - покупают через нетворк. 💚 Fractional-руководителей в России нет в европейском понимании этого слова. На Западе можно нанять директора «на долю ставки» - финдиректор на 10 часов в месяц за большие деньги. Я поискала такое на российском рынке - нашла только курсы «стань CPO» и обычные вакансии. Живёт такая парт-тайм занятость исключительно на личных связях. 💚 За тексты под чужим именем платят больше, чем за свой блог. Ghostwriting - когда ты пишешь посты за руководителя, а публикуются они под его именем. Вообще не знала, что такое бывает. На Западе это $6–15 тысяч в месяц за ведение одного топ-менеджера. И для этого не нужен собственный раскрученный блог - нужен только навык писать. 💚 Главное на этом рынке - не что ты умеешь, а можешь ли начать без имени. Один и тот же навык может быть услугой с порогом «начни завтра» или «сначала три года строй репутацию». Менторинг, AI-внедрение, исследования - заходишь сразу. Фасилитация, advisory, дорогие тренинги - только через накопленное имя. И сквозная тема через всё: связка «твоя профессия + AI». Спрос на неё обгоняет предложение фатально. Не «AI-специалист вообще», а бухгалтер, который автоматизирует учёт, или аналитик, который собирает дашборд с выводами за час. А теперь то, что удивило меня уже здесь, в комментариях. Вы накидали такую коллекцию умений, что я зачиталась: дизайн пространства, менторинг системных аналитиков, лоскутное шитьё на заказ, разговорный английский, организация семинаров. При этом слово «подработка» у нас звучит как диагноз: «подработка - признак бедности, увы. Я бы избавился от всех, если б это было выгодно». А в Бельгии спокойно существуют flexi-jobs, и вакансия преподавателя на 10% ставки никого не удивляет. И вот на этом все тормозят. Умения есть, а как продавать непонятно. Разобрать себя на услуги вместе с мануалом - вечер. А вот превратить услугу в деньги - отдельная работа. Хотя один механизм я увидела прямо тут, в комментах. После поста про разбор резюме мужа - Ната написала, что у нее есть ценный контакт для него. Просто потому, что я вслух сформулировала про его умения и опубликовала. Важно озвучивать. И звучать. Мануал - в прошлом посте. Забирайте, там вся карта с ценами и площадками. Никто не написал - получилось ли по нему поработать и продвинуться? Мне было б очень интересно почитать про ваши успехи)) Любовь на удаленке | Оля Сохнева #growth_наудаленке #hr_наудаленке

Компания DOBOT представила гуманоидного робота LUMO ростом 1,3 метра, предназначенного для дома, школ и повседневного использования ⚫️Робот способен «считывать» обстановку в комнате и инициативно предлагать помощь. Он распознаёт эмоции по голосу и выражению лица, ориентируется в трёхмерном пространстве, передвигается по траве и песку, помогает в обучении детей и даже выключает свет по ночам. ⚫️Ключевое отличие LUMO - не физические возможности, а социальный интеллект, встроенный в подвижное тело. По мнению разработчиков, домашние гуманоиды войдут в нашу жизнь скорее как компаньоны, чем как бытовые помощники. ————————— ✔️Подписывайтесь на лучший  канал PRO Роботов 🥲Мы в Max

# Блекпилл по поводу агентов Я раз в пару месяцев осциллирую по поводу AI тулов для кодинга. Сегодняшняя итерация: я ошибался, вайбкодинг не работает для разработки чего-либо, чем надо пользоваться больше одного раза. И никогда не работал. Я думаю, что агенты (claude code/codex) производят технический долг быстрее полезного кода. При этом они не умеют его разгребать. Проект с агентами быстро слопизируется, но деслопизировать его агентами невозможно. Для продуктивности получается net negative: в конечном итоге тратишь больше времени на разгребание слопа, чем если бы делал работу руками, и получаешь результат хуже. Это речь про кодинг тулы которые вообще-то предполагают постоянное участие человека (но не работают даже с ним). Самоулучшающиеся харнессы, лупы и автономные агенты не работают совсем кроме как для хаканья бенчей. За лупы получают пользу и деньги только продавцы токенов. Редкие медийные случаи, где самоулучшающийся агент что-то сделал, я списываю на то, что миллион вайбкодеров что-то слопили и у одного что-то на чем-то выстрелило. Но это не обобщается и в целом гораздо сложнее и дороже, чем просто сделать самому. Я делаю такие выводы как лудик со справкой (у меня недавно были $200 подписки на кодекс и на клод) и своим скиллпаком. До недавних пор я думал, что всё неплохо работает, но за последние пару недель: - Дал Opus 5 статью, объяснил зачем она нужна, сказал реализовать и провести эксперимент, провел свой полный spec-driven workflow, тщательно ревьюил спеки и запускал актор критик луп, кросс-чекал план кодексом. Два дня итераций спустя стало понятно, что он реализовал не то, что в статье, а что-то наподобие, но назвал тем же именем. Все эксперименты были впустую. - При рефакторинге генератора синты, где надо было просто разложить файлы по папочкам, Codex выкинул 90% функционала. Но так, чтобы не было заметно. Это при том, что сначала я сделал тщательный план этого рефакторинга, валидировал его и результат свежими прогонами агентов. Потеря была замечена только когда репа уехала далеко вперед, поэтому возвращение функционала потребовало очень много работы Клода. - У меня был PR на который я более 10 раз запускал Fable с запросом "сделай код ревью, найди баги, поправь" и он каждый раз говорил, что все готово, но так же каждый раз находил новые баги. Но больше всего впечатлил другой случай. Архитектура нашей модели позволяет работать с видео с разными fps. Главное подать на вход какой таймстемп у какого фрейма. Так вот я случайно обнаружил, что в коде подготовки одного из видео датасетов настоящие таймстемпы фреймов выкидываются и вместо этого вычисляются из индекса фрейма и fps видео. Человек никогда не напишет такого ужаса. Дойдя до момента, когда надо откуда-то взять таймстемпы, он задумается откуда их взять. Потому что ему будет лень реализовывать целую новую логику, чтобы продвинуться. Агенту же не сложно написать любое количество новой логики. Для меня это доказательство: агенты делают не такие баги, как люди. Техдолг от агентов особый, агентский, и любой агентский код может быть полон очень сложных хаков которые не обнаруживаются тестами. И самое неприятное, что агенты не способны устранять агентский техдолг, потому что их правки содержат такой же слоп. Мне сначала показалось, что в нашем проекте стали происходить такие случаи, потому что мы перешли некую границу, после которой вайбкод не работает. Но потом я обнаружил слоп в нескольких старых местах, в которых я был уверен. Значит вайбкод никогда не работал, просто час расплаты был отложен тем, что агенты хорошо создают видимость работы. И хорошо формируют ошибочную ментальную модель проекта у пользователя. Я думаю поворот не туда произошёл когда мы решили, что в код можно больше не смотреть. Агенты недостаточно хороши, чтобы быть автономными. Они хорошие мультипликаторы усилий инженеров. Но мультипликатор плюс слепой инженер смотрящий только на объяснения самой модели это мультипликация слопа. Причём впервые это не выглядит как проблема слишком глупой модели. Почему-то работать с Sonnet 5 проще, чем с Fable, Opus 5 или GPT 5.6. Теперь чем умнее модели, тем более креативно они тебя обманывают. Парадоксальным образом быстрый Sonnet 5 в режиме ассистента в Zed, как в старые добрые, ощущается гораздо продуктивнее, чем медленный Fable который долго пыхтит и очень умно делает совсем не то. Возможно пик AI тулов для кодинга это всё ещё TAB автокомплит и задачи для агента уровня "напиши тест для этой функции." Попробую пересесть на Zed и такой режим на время.

Ученые нашли способ повысить эффективность литий-кислородных батарей Исследователи из Технологического института Сибаура в Японии разработали недорогой катализатор без использования платины, который может ускорить развитие литий-кислородных батарей, значительно превосходящих литий-ионные элементы по плотности энергии. Новая технология решает одну из главных проблем таких аккумуляторов — медленные реакции с кислородом во время зарядки и разрядки, из-за которых устройства теряют много энергии. В будущем разработка может помочь создать электромобили с большим запасом хода и дроны с увеличенным временем полета. https://hightech.plus/2026/08/06/uchenie-nashli-sposob-povisit-effektivnost-litii-kislorodnih-batarei

Курс по Visual GenAI от Yandex Research и ШАД Авторы CV Time не только пишут обзоры статей о компьютерном зрении, но и создают обучающие курсы. Сегодня делимся курсом ШАДа «Генеративные модели в компьютерном зрении», который ведёт Дмитрий Баранчук, руководитель группы GenAI в Yandex Research, вместе с праймовой командой исследователей в этой области. Будет полезно тем, у кого есть базовые знания по генеративкам и желание разобраться глубже: • в теории диффузионных моделей, эффективных методах их обучения и семплирования; • в новых гибридных моделях на основе диффузии для генерации изображений, видео и 3D. У курса есть открытый GitHub-репозиторий, где можно найти слайды, записи лекций и семинаров, а также домашние задания. CV Time

Подумал, что про ту большую сделку можно и написать. Большой-большой стартап сжигает в месяц X, растет со скоростью Y. Через год выручка планируется K и этого мало, хочется больше. Приходит к стратегическому инвестору, просит дофигаллион денег. Тогда он начнет сжигать 5X, расти 3X и придет к ~3K за тот же год. Инвестор думает-думает, обсуждает-обсуждает и через полгода говорит: — Да, 3K через оставшиеся полгода это хорошо, делаем сделку. — Не 3К уже не получится, полгода прошло, мы ж ваши деньги не жгли, а на своих медленнее было. 3К через год от сейчас. — Ничего не знаю, наш Совет Директоров план уже утвердил, 3К через полгода или сделки не будет. Дальше не очень важно, чем кончилось, любой выход уже плохим был бы. А всё буквально из-за одной строчки в Excel. #совпаденияслучайны

У нас юбилей - 40-й выпуск, и по этому поводу я позвал хорошего друга из НЙ Данила Салюкова, CEO и кофаундера Insense. Мы знакомы ещё с Москвы, а в Нью-Йорк Данил переехал одним из первых из нашей тусовки, сразу после меня и Лёни Шангина. Снимали квартиры у одного лендлорда, вместе прошли через все этапы фаундерской жизни: от встреч у Madison Square Park, где мы молча ели и смотрели в одну точку, до фаундерских тусовок в бане, где бизнес уже можно и не обсуждать. Я смотрю, как Данил растит Insense, и иногда по-доброму завидую. Компании 10+ лет, она прибыльная и стабильная: 100 тысяч креаторов, 17 тысяч брендов, команда из 60 человек по всему миру. На этой стадии можно думать стратегически, а не тушить пожары. Самое интересное началось, когда Даня стал задавать вопросы про найм и KPI. Стало видно, насколько по-разному мы с Данилом думаем. У меня фокус на zero to one: многое строится на чутье и быстрых ошибках. Нанимаю по принципу «либо fuck yeah, либо no», а если запахло ерундой - быстро прощаюсь. А у Данила есть то, чего нет у меня, - статистика. Он знает, что от кого ждать: сколько в среднем закрывают его сейлзы, что probation-период спасает только одну треть людей. Системный, выверенный подход, где уже не обязательно опираться на чутьё и делать quick and dirty. Ещё поговорили про: · что меняется в жизни фаундера, когда бизнес становится profitable (спойлер: сон) · ownership как главный талант сотрудника и почему его не видно на интервью · самое больное расставание Данила - с третьим кофаундером в 2022-м · чайка-менеджмент и почему поставить квартальную цель легко, а отстоять её - профессия · что контринтуитивного мы поняли про управление людьми за все эти годы Смотрите выпуск 👉 https://www.youtube.com/watch?v=8vtuxzf0Ytg