А что, если внутри чёрной дыры сидит целая звезда? Учебник отвечает на вопрос «что внутри чёрной дыры» одним словом: сингулярность. Пересёк горизонт событий — и падаешь к точке бесконечной плотности, где уравнения превращаются в бессмыслицу. Строго говоря, это не ответ, а эдакое признание, что физика на этом месте закончилась. Чэнь Тан и Юн-Цян Ван из Ланьчжоуского университета предложили альтернативу и назвали её: нейтронная звезда внутри чёрной дыры. Отправная точка — идея прошлого года. Некоторые экзотические формы тёмной материи, собранные в гало с определённым соотношением давления и плотности, способны породить чёрную дыру без сингулярности в центре. Такие объекты называют регулярными: уравнения там остаются осмысленными до самой середины. Тан и Ван задались вопросом: а что будет, если положить в центр такого гало обычную нейтронную звезду? Прогнали через стандартные уравнения звёздной структуры и получили три сценария. При низкой плотности гало ничего интересного: нейтронная звезда с облаком тёмной материи вокруг, слегка приплюснутая. При высокой — всё коллапсирует, устойчивого решения нет. А вот между этими режимами начинается странное. В пространстве сразу за звездой формируется оболочка. В одной из моделей она тянется примерно от 10 до 12 километров, при том что поверхность самой звезды находится на 8,5 километра. Внутри этой оболочки геометрия выворачивается наизнанку и становится геометрией внутренности чёрной дыры. То есть горизонт событий возникает — но он смыкается над звездой, а не порождён её коллапсом. А звезда преспокойно продолжает существовать: целая, структурированная, никакой сингулярности. Ключевой момент: ничего не схлопнулось. Гравитацию, создающую горизонт, дают звезда и гало вместе, причём тёмная материя вносит примерно столько же массы, сколько сама звезда. Тот же результат авторы получают на двух разных уравнениях состояния вещества — значит, это не артефакт одного удачного допущения. Это мысленный эксперимент с проработанной математикой, а не заявление о реальных объектах на небе. Но смысл в другом. Внутренность чёрной дыры не обязана быть концом физики: есть по крайней мере одно возможное решение, где это место, и в нём что-то есть. @vselennayaplus

“Нейросеть захотела жить и начала шантажировать создателей” – заголовки такого сорта в последнее время выходят с завидной регулярностью. Мой новый гость в подкасте “Визионеры” реагирует на них пожатием плеч. Сергей Марков – директор по развитию технологий ИИ Сбербанка, архитектор GigaChat и автор главной русскоязычной монографии об ИИ “Охота на электроовец”. Пожалуй, самый невозмутимый технооптимист из всех, с кем я обсуждал эту тему. Из разговора вы узнаете: – почему бунт машин – неудачный кандидат на роль главного страха и в чём настоящая угроза – что значит фраза “апокалипсис дешевеет” и при чём здесь обезьяна с красной кнопкой – почему в Китае двадцать языковых моделей, а в России – полторы …и многое другое. Запись уже доступна на YouTube-канале “Визионеров”. Смотрите и решайте, на чьей вы стороне – алармистов или технооптимистов.

Привлечение студентов к работе Привлечение студентов может стать разумным решением для бизнеса — они полны энтузиазма, быстро обучаются и готовы развиваться вместе с компанией, а их труд обходится дешевле по сравнению с опытными специалистами. Чтобы такие сотрудники действительно принесли пользу, важно грамотно организовать процесс их вовлечения: предусмотреть время на ввод в должность, помощь и сопровождение на старте. Опишите требования к кандидатам максимально понятно и предложите гибкий рабочий график, позволяющий совмещать работу с учебой. Организуйте системное обучение и поддержите новых сотрудников наставничеством, чтобы они быстрее вошли в курс дела и стали полезными для команды. Не забывайте поощрять студентов за успехи — это помогает сохранить мотивацию. Пропишите четкие задачи и ожидания от работы, чтобы избежать недоразумений. При этом важно учитывать, что студенты могут покинуть рабочее место по мере изменения учебной нагрузки, и к этому стоит быть готовыми заранее Фаундер | Бизнес и Стартапы

Хорошие ошибки То есть, у нас есть хорошие и плохие ошибки. На мой взгляд, критерием как мы можем отличить «хорошую» ошибку от «плохой» являются два вопроса: 1. получим ли мы новое знание от этой ошибки 2. может ли ошибка принести значительный ущерб Значительный — больше чем мы планируем потерять. По тому как процессы работают с отклонениям их можно расположить между двумя полюсами: 1. процессы, где отклонение приведет к значительной неудаче, катастрофе или аварии. Это обслуживание и управление самолетами, работа атомных электростанций, содержание опасных вирусов, управление машинами, массовое производство и тому подобные процессы. 2. процессы, где вариативность можно и нужно наращивать. Творчество, создание кинофильмов, поиск новых сплавов и/или материалов, разработка новых идей, поиск новых вирусов или молекул лекарства и так далее. Если мы хотим получить что-то новое — то надо начать делать неожиданные вещи. Понятно, что не надо хаотично дергать руль автомобиля, но попробовать новый варианты доехать до работы или с работы или попробовать новую кухню — хороший вариант. То есть, в ряде процессов нам надо наращивать вариативность или количество разнообразных ошибок. Можно запланировать систему, которая будет искать эти «полезные ошибки». Равно как Талеб предложил построить антихрупкую систему, которая за счет ошибок становится прочнее, точно также можно и настроить систему, которая будет искать эти новые возможности, и в том числе за счет ошибок — будет становится лучше. В обучении есть интересный парадокс: самое полезное для нас знание мы узнавали случайно. То есть, благодаря какой-то ошибке и какой-то вариабельности процесса. #ЧФ #ошибки

Многие мужчины 40+ сейчас ищут работу. Это факт. Пост из линкидина. Наконец-то нормальный пост, а не про эти харды и софты и достигаторства на работе 😄 Мужики, дам вам простой и действенный совет: первыми получают работу КРАСИВЫЕ, а не умные. Умные, толковые, смышленые, скилованные мы все, ведь надо быть абсолютным идиотом, чтобы к 35-40 годам ничему не научиться. Но красивые мы не все, давайте скажем правду. В резюме написать можно что угодно, но пройти собеседование вам будет проще, если вы опрятны и привлекательны. Поэтому пару рекомендаций (прислушиваться к ним или нет — ваше личное дело): Не играйте в полумеры. Если не растут волосы, ИЛИ сбрейте их нахер и будьте как Б. Уиллис, В. Дизель, Д. Джонсон или Р. Гандапас, ИЛИ езжайте в Турцию или ОАЭ и воспользуйтесь услугами трансплантологов. Если вы за каким-то хером решили, что вы дровосек и отпустили бороду, ок, некоторым даже очень идет. НО. Она должна быть всегда идеально подстрижена! Нет ничего хуже, чем неухоженный артефакт. Его или не должно быть вовсе, или он должен быть в идеальном состоянии. Прекратите бухать. Особенно вкусные напитки вроде пива. Если есть необходимость в расслаблении, и вы алкоголик, то лучше пусть это будет стакан хорошей водки. Но помните, что ничего так не уродует мужика, как его помятое одутловатое алкоголическое лицо. Прекратите жрать «не в коня корм». Проблема есть не у всех, но у кого есть — остановитесь! Есть масса полезной и вкусной еды, которая сделает из вас красивого человека и не будет вредить здоровью. Да, чуть не забыл, спите по ночам! Все люди разные, кому-то достаточно 6 часов, кому-то 7, кому-то 8-9. Это база, без которой вы просто помрете в 45-50 лет. «Спортсменам», «бодибилдерам» и прочим любителям поднимать тяжести: качаться можно только в натураху, не садитесь на курс (только если вам не далеко за 50), не употребляйте стероиды, все это израсходует ресурсы вашего организма, потом вы в обратку свое здоровье не отмотаете. Никогда не тяните до понедельника, настоящие изменения своей жизни начинать надо здесь и сейчас, в текущий момент времени. Последнее: полюбите себя, если вы всю жизнь ставили себя на последнее место, самое время для объекта «список приоритетов» вызвать метод .reverse Пост зацепил своей практической пользой и позтивным настроем. Поделюсь еще своим мнением: Еще не хватает советов по уходу за лицом (маски делать и умываться 2 раза в день минимум чистилкой). Плюс активность должна быть все таки, чтобы рельеф мышц был виден, а не только пивной живот). Мне еще не 40, но советы актуальный и для 35+ мужиков. 😊 Всем позитива и добра ❤️

Почему AI в фитнесе питании всё ещё оверхайп - и как настроить его правильно Решил поделиться длительным опытом интеграции LLM в тренировочный процесс и ЗОЖ. За последний год я изучил этот вопрос с разных сторон: от обсуждения тренировок с LLM до разработки AI-приложений. Сегодня делюсь инсайтами. Спойлер: прямо сейчас 90% приложений с AI - тупая выкачка денег за иллюзию пользы. Но если подойти к делу с умом, ваша подписка на LLM их заменит и превзойдет. Разберем два главных направления: питание и планирование нагрузок. 1. Подсчёт калорий по фото Практически каждый современный трекер (MyFitnessPal, FatSecret, Garmin и.т.д.) встроил фичу: «сфоткай тарелку — получи КБЖУ». В чём проблема: - Специализированных моделей почти нет. В большинстве сервисов под капотом сидит обычная LLM, которая чаще занижает каллорийность. В итоге вместо легкого дефицита вы улетаете в жёсткую яму (что чревато срывами), а при работе на профицит - сидите в дефиците. - Проблема с фото. Чтобы специализированная модель хотя бы приблизительно угадала вес и состав, нужен идеальный свет, понятный масштаб и фиксированный размер тарелки. В реальной жизни люди фоткают как придется. - Иллюзия экономии времени. Большая точность достигается там, где вас просят после фото дописать текстом, что вы ели. Но тогда теряется весь смысл: проще взвесить все на весах за те же 2 мин. 2. AI-тренеры внутри приложений С планированием тренировок есть две базовые схемы: - Жесткие формулы (Garmin и др.). В 9 из 10 случаев их рекомендации адекватны, но не знают ваших целей и контекста. - Экспорт данных в стороннее приложение с LLM. Возникают проблемы экономики и управления контекстом. Чтобы модель дала качественный план, ей нужна куча данных: - Цель и фаза текущего тренировочного блока. - Саммари тренировок за прошлую неделю и динамика ключевых метрик (HRV, RHR). - Планируемая нагрузка + телеметрия за последние 3 дня. Легкие модели под капотом приложений тупо не периваривают это и путаются в цифрах,а полновесные GPT или Gemini руинят экономику разработчика. В итоге любой чат с AI в обёртке фитнес-аппы втирает вам дичь, которая совпадает с реальностью только на 60–70%. Как тогда правильно использовать LLM для тренировок? Шаг 0. Изучите базу Перед тем как идти к LLM, изучите метрики, важные для вашего спорта и как они реагируют на стресс/недосып. Вы должны быть подкованы в теме, чтобы: А) Не тратить контекст на лекции от модели. Б) Понимать реальное состояние тела до того, как откроете чат. Вариант 1: Разделение контекста в вашей личной подписке Используйте свою подписку на LLM и разведите задачи по разным чатам: - Чат 1 (Оперативный): Только динамика HRV/RHR за 3 дня + телеметрия конкретной тренировки (лучше цифрами/текстом, а не скринами). - Чат 2 (Стратегический): Таблица HRV/RHR за месяц, сводка типов нагрузки, текущие профильные метрики (например, FTP и VO2Max для вела) + цели прошлого и следующего блоков. Вариант 2: Кодинговый агент + MCP (Garmin / Strava) Самый правильный и продвинутый путь. Вы один раз собираете skill для агента, подключаете нужный MCP, настраиваете локальное сохранение контекста в файлы и дальше общаетесь как с персональным тренером. Контекст контролируется идеально, ручного копипаста - ноль. Но нужен запар на первичную настройку. Два совета для обоих сетапов: - Сообщайте инфу про свое субъективное самочувствие. Обязательно скормите модели информацию о том, как вы себя чувствуете прямо сейчас (тяжесть/стресс/плохой завтрак). ЦНС часто дает более точный сигнал, чем датчики часов, которые ещё не успели отловить сбой. - Не навязывайте модели своё мнение. Если вы напишете: «Я сегодня устал, давай отменим интервалы?» - LLM с вероятностью 99% поддакнет. Дайте ему 2–3 альтернативы, попросив сделать объективный выбор. Так вы снизите риск перетрена и травм практически до нуля и получите действительно рабочий инструмент. Если вам интересна тема сетапа кодингового агента - накидайте огонечков, распишу отдельным постом.