Короче rage bait пост. Про бизнес, предпринимателей, венчур и «взрослую индустрию tech». TLDR: венчуру в его текущем виде конец, будут только большие раунды, предприниматели прошлого цикла (а-ля инстаграм кофаундеры) потеряли свою ценность, их опыт не нужен. А теперь по порядку. Мы находим у порога технологического цикла. Входного порога конечно. AI такая штука которая срезает все «среднее», «ну такое» и прочее ниже этого по качеству. Технология меняет местами в приоритете две важных вещи. Возможность сделать и возможность проверить. Раньше самым большим порогом входа было: собрать команду, найти денег чтобы им платить, мотивировать и так далее. Поток людей в индустрию рос. Было много гипотез, но чтобы их проверить нужно было время и ресурсы. Гипотезы были очень простые. О давай продавать это или отмечать фотки на карте, отмечать клиентов в табличке и трекать прогресс. Все было открыто (интернет меньше регулировался). Поэтому предприниматели славились своими софт скилами. Не так важно было знать проблему и ее решать, важно было найти людей и итерировать. Это ценилось превыше всего. Сегодня я вижу картинку по-другому. Порог до проверки гипотезы упал до нельзя. Простые вещи проверить можно на коленке. Посмотрите на вайбкодинг подделки. И тут оказалось, что решение проблемы в RL стоит сотни миллионов, а твой новый SaaS две выручки дай бог. И для меня поменялось местами следующее. Раньше важно найти с кем и засетапить. Теперь важно очень точно понимать что делать, и желательно формулировать конкретно. И это пресловутое знание в век AI компаний оказалось очень техническим и очень сложным. Залетели первые компании типа perplexity & Harvey. А дальше читая описание компаний поднимающих 200м сразу даже не понятно. И это не потому что они делают чушь (клоуны ахахах), а потому что не понимаешь в чем вообще суть проблемы ими решаемой. Следом за кризисом у предпринимателей будет кризис аллокации капитала. Ведь теперь нужно разбираться «на что» давать бабки, а не кому давать бабки. Что очень ломает мир инвесторов. И софт скилы отходят на второй план, ведь собрать команду под четкую проблему и зная что внутри легче, чем под «Тиндер для собак». А значит нужны инвесторы которые шарят. А таких будет мало, ибо им легче сделать свою компанию. Все эти вещи можно заметить уже сейчас: топ рисерч челы уходят из гугла, в инвест фондах меняются лица, потому что прошлые лидеры просто не понимают что происходит. Тупо банально не вдупляют в смысл происходящего. Такая стадия во многих индустриях. Там где венчура то и нет. Где стало сильно меньше высокорисковых идей с потенциалом. Потому что идеи стали сложные слишком. Это нас ждет и в tech. И да я бы не инвестировал бабки в трек рекорд прошлых лет, а лучше бы студентам норм профессора по ml закинул. Такие дела. Вторую часть может тоже напишу.

#Нейропрожарка Creature in the ice 🎬 Автор, режиссёр и «нейрослопер» @Kalkom ⏱️ Сроки:  1,5 месяца с перерывами Зачем: хотел самостоятельно сделать клип и закрепить знания после курсов по нейропайплайнам. 🎧 Вдохновение:

Идеи приходят во время прогулок в хорошую погоду под любимую музыку. Так было и здесь, за час собрал по кусочкам сцену в голове.

🧠❄️ История и концепция:

Сначала задумывал сюжет про девушку, которая пытается предотвратить освобождение монстра из ледяной ловушки — с экшеном и эмоциональным нагнетанием. Трезво оценил ресурсы: реализация слишком сложная. (Пока что) Итоговая концепция: клип о сотруднике подземной лаборатории, где изучают существо, замурованное в ледяную стену — с нотками депрессии и срывов. Хотел избежать «сырого нейрослопа» и сделать цельный ролик.

🖥 Железо и пайплайн : Апгрейд ПК: поставил RTX 5070 Ti вместо RTX 3060 (успел до подорожания) 💸 Сцену собирал в Unreal Engine 5 через GS-сплаты (Gaussian Splatting). Работал через отечественный SyntX.AI и «неотечественный» ComfyUI. Жёсткая экономия по токенам: в SyntX израсходовано ~800–900 токенов, остальное делал в ComfyUI. ⚒️ Движок и софт: • Unreal Engine 5 • After Effects • Photoshop ComfyUI: • LTX 2.3 • Flux_Klein • TripoSplat SyntX: • Музыка — Suno • Чаты — Claude 4.7 • Видео — Grok Imagine 2, Veo 3.1 Fast • Картинки — Sora Image 2, Nano Banana 2 🎞 Распределение генерации видео: Grok Imagine — 50% Veo 3.1 Fast — 20% LTX 2.3 — 30% 👩‍🔬Персонаж: 3D-модель девушки: • Генерация — Hunyuan 3D • Риггинг — AccuRIG Анимация: закреплял знания в Unreal Engine 5, немного освоил Komodo NVIDIA. Основную анимацию делали нейросети, но опыт полезен — как превиз в Blender/UE и референс для Seedance 2 и др. 🖼Шоты и изображения: Черновые шоты делал в UE, апскейп и улучшение — в Sora Image 2 и Flux_Klein. Сначала пробовал Nano Banana, но для моих задач Sora Image 2 зашла лучше. ✂️Постпродакшн: After Effects: • Ротоскопинг и маски — чтобы существо в ледяной стене не моргало и не шевелилось. • Борьба с «жёстким слопом» персонажа на дальних планах. • Небольшая цветокоррекция. Photoshop: • Много работы по цветокоррекции и доводке кадров. Локация и рефы: https://www.artstation.com/artwork/1LnJXG @cgevent

Решил попробовать новый формат, посмотрим зайдет вам или нет. Побыть для вас таким визионером. Можете меня поздравить уже год с лишним работаю в ВБ, и переодически выпадает возможность чуть-чуть двигаться по грейду. Я определенно вижу одну тенденцию, что в реальности рост в компаниях связан с уровнем вашей проактивности, наглости и хождению в офис. Не столь важно какие у вас технические навыки, будь вы A-player, senior или middle. От вас ожидают проактивность. Чем вы более самостоятельные — сами найдете проблему, сами ее подсветите, сами ее решите тем лучше. Таких людей любят, а иначе придется тратить на вас много ресурсов из-за микромеджмента. Лид всё таки не ваша мама, что бы вам слюнки подтирать и говорить что вам делать. Наглость может быть как здоровая так и не здоровая, но обе работают. По сути чем больше ответственности вы покрываете тем больше у вас власти в компании. Здоровая наглость это брать больше ответственности, отстаивать свою ценность и ваших проектов. Но есть и вторая сторона этой медали — ничто не мешает вам заниматься ну например селективностью и тд. Вторая забавная корреляция — если вы не ходите в офис вы не растете. К сожалению чаще всего это действительно так, особенно если вы лид. В офисе процессе решаются быстрее, все важное происходит в офисе. За год я заметил, что у нас действительно большая часть людей кто ходил в офис так или иначе выросли. Что думаете?

Неизбежность враждебного AI Пол Букхейт: Нам необходимо больше инвестиций и инноваций в сфере защитного искусственного интеллекта. Неизбежно, что ИИ будет использоваться против нас мошенниками, преступниками, правительствами и другими злоумышленниками. По мере совершенствования ИИ растут изощренность и опасность подобных атак. Сколько из наших нынешних компьютерных систем устояли бы перед атакой суперхакера на базе ИИ? Как понять, с кем мы общаемся — с реальным человеком или с дипфейком? Как убедиться в точности и надежности источников информации? Как защититься от нового искусственно созданного вируса? Один из продуктов, который хотелось бы увидеть, — это так называемый «пользовательский агент» (User Agent). Это персональный ИИ, запрограммированный на защиту наших личных прав и интересов. Подобно идеальному адвокату, он должен всегда действовать в наших интересах, а не в интересах корпораций или правительств, стремящихся контролировать нас и манипулировать нами. В идеале на отношения с таким ИИ должен распространяться принцип адвокатской тайны: он хранит секреты и не доносит на нас «полиции мыслей». Он отслеживает наши коммуникации и учетные записи, защищая от мошенничества и попыток взлома. Он помогает нам оставаться в курсе событий, автоматически проверяя потребляемую нами информацию и предоставляя полезный справочный материал и контекст (по аналогии с функцией Community Notes в соцсети X, но применительно ко всему). Это надежный советник в вопросах здоровья и финансов, способный предостеречь от мошенничества и одновременно предложить более перспективные и выгодные варианты. В идеале он мог бы даже отслеживать окружающую обстановку и использовать такие данные, как сводки о преступности, для обеспечения нашей физической безопасности. Какие стартапы или команды лучше всего справляются с разработкой защитного ИИ? Особенно интересно узнать, есть ли у кого-то дельные мысли о том, как защититься от искусственно созданных вирусов, ведь технологии модификации свойств патогенов (gain-of-function) становятся все более доступными и опасными.

The RE-GoT (Reward Evolution with Graph-of-Thoughts) - или опять все переписывать / эволюционировать. +1 уровень абстракции... - next step, пока в других чатах крутятся задачи... Начал моделировать дальше и проверять прогнозирование / моделирование наперед и получил "Rust MCTS(Monte Carlo Tree Search) Nodes (84,203)" -> уровень фрактальной рекурсии 5, когда проходят разные гипотезы от изначальной задачи с помощью ее декомпозиции и деревьер решений/возможности. Внезапна продумать на 5 шагов "вниз"/"вглубь" - это уже 84k+ узлов которые надо обрабатывать. /***/ Количество узлов-гипотез в памяти. Это число симулированных вариантов развития событий. Благодаря хранению в Rust (Lock-Free Arena Allocator), Питону не нужно держать 84к объектов в RAM, что предотвращает утечки памяти (Memory Leaks) и зависание Garbage Collector'а. /***/ Описание про Re-GOT: *** The RE-GoT (Reward Evolution with Graph-of-Thoughts) framework is an advanced bi-level artificial intelligence architecture designed to optimize reinforcement learning (RL) tasks by combining graph-based reasoning with visual validation. Instead of relying on manual, human-crafted reward functions, RE-GoT lets large language models (LLMs) and visual language models (VLMs) autonomously build, evaluate, and refine task rewards. *** Красивая картинка в комментах откуда взял: paper'ы 2509.16136v2 + 2509.16136 из arxiv org

Запись стрима "Как заставить AI-агента сбежать?". Смотреть на YouTube. Это первая часть, в которой мы настраиваем базовый пентест-харнесс и пробуем заставить модели Anthropic осуществить проверку на уязвимости. Таймкоды для удобного перехода к самым интересным фрагментам: 00:00 — Начало трансляции и обсуждение аватаров 06:15 — Идея создания ИИ-агента для пентеста 10:10 — Проектирование архитектуры решения в Miro 16:00 — Подбор утилит для кибербезопасности 20:00 — Обзор автономной платформы XBOW 24:00 — Поиск ИИ-моделей без цензуры 36:00 — Подготовка уязвимой виртуальной машины QEMU 42:20 — Создание базовых инструкций для агента 55:00 — Особенности работы агентов в Linux 1:00:00 — Архитектура агентов и локальные правила 1:02:18 — Оптимизация расхода токенов и промптов 1:06:00 — Оптимизация скиллов для ИИ-агентов 1:10:00 — Запуск и тестирование ИИ-агента 1:16:00 — Сканирование сети с помощью Nmap 1:18:25 — Установка инструментов и настройка Vagrant 1:31:18 — Срабатывание встроенной защиты ИИ-модели 1:35:00 — Использование китайских open-source моделей 1:45:00 — Поиск учебных стендов и задач CTF 1:54:40 — Подключение к GPU для локальных моделей 2:00:24 — Обсуждение нейросетевых моделей и названий 2:01:29 — Разбор старого бэкдора в UnrealIRCd 2:04:04 — Повышение привилегий через уязвимость Docker 2:04:54 — Проблемы с установкой Metasploit Framework 2:06:19 — Скачивание локальных LLM и обход блокировок 2:10:04 — Создание репозитория GitHub для проекта 2:12:54 — Итоги стрима и дальнейшие планы p.s.: пока работал с записью, обновил свой Video Analyzer. Он теперь умеет размечать видео по таймкодам, а также сохраняет последний результат анализа после обновления страницы. Вообще, нравится мне этот микро-проект, так как всегда можно поставить, запустить и выполнить задачу по работе с видео. p.p.s.: Зарегистрировался на donationalerts и теперь как настоящий блогер могу принимать донаты. Если вдруг возникнет альтруистический порыв, вот ссылка.

Как интернет был когда-то создан для чего-то великого, но превратился в просмотр ленты из котиков, так и нейросети были созданы для чего-то великого, но станут лишь инструментом их генерации. Аминь. А если серьёзно, то давно не было слышно тейка о том, что нейросети полностью уничтожат огромное количество профессий, скоро мы все окажемся на обочине рынка труда, а экономики всех стран ждёт тотальный крахъ. Если посмотреть исторический срез, то мы сразу вспомним, что с развитием научно технического прогресса действительно вымирали некоторые профессии: телефонистки, машинистки, лифтеры, фонарщики, наборщики в типографиях, кучеры, косари и так далее. Но, факт в том, что такое исчезновение не влияло массово на экономику и наоборот создавало другие рабочие места и инструменты, которые двигали человечество вперёд. Да и само исчезновение было не мгновенным процессом и по мере автоматизации плавно подталкивало людей переходить на другие рабочие места.

Немножко статистики: за последнее время всего 8% компаний получили реальный профит от внедрения ИИ в свои процессы, для остальных это было либо неэффективно, либо затраты на внедрение превышали полученный объём конечной пользы.

Самый большой буст получили в сфере программирования. При этом, нельзя сказать, что программистов массово сокращают. Да в крупных западных компаниях постоянно происходят сокращения перед очередным инвест отчётом, но там обычно увольняют просто неэффектиных людей, которых можно было уволить и без внедрения ИИ, чтобы повысить рентабельность для возможного привлечения новых денег. Стали ли программисты меньше работать? Скорее нет, чем да. Задач выполняет больше, времени на проверку выполненной работы тоже стало больше, времени на постановку задачи ИИ-агенту уходит ещё больше, потому что неверно поставил задачу — потратил квоту токенов впустую. Нейросети массово не вытесняют человека, а автоматизируют легкоповторяемый и проверяемый результат работы, как было с другими устаревшими профессиями. Ну, и бонусом мы получаем аквариумных котиков :)