Открыт метод массового производства высокоэффективных перовскитовых солнечных элементов Перовскитовые фотоэлементы обещают стать дешевле и эффективнее кремниевых, но их массовое производство упирается в проблему нанесения сверхтонких самособирающихся монослоев на большие площади. Китайские ученые нашли решение: они добавили специальную молекулу PMP, которая подавляет дефекты слоев и позволяет наносить их методом, пригодным для рулонного производства. В результате небольшие элементы достигли КПД 26,60%, сохранив при этом отличную долговечность. https://hightech.plus/2026/08/12/otkrit-metod-massovogo-proizvodstva-visokoeffektivnih-perovskitovih-solnechnih-elementov

Нас в стартапе двое. И с кем-то, кажется, пора расставаться. Мы вместе с 2022 года. Когда начинали, он был в отличной форме. Он тогда вообще считался одним из лучших на рынке. Поэтому я был уверен, что ближайшие несколько лет вопрос с ним закрыт. Первые годы так и было. Я мог навалить на него работы с утра до вечера, он справлялся. Новые задачи подхватывал быстро, работал практически без остановки. В общем, никаких вопросов. Но постепенно возраст начал давать о себе знать. Сначала заметил, что без постоянного питания он уже долго не выдерживает. Раньше мог спокойно работать почти весь день. Потом начал уставать. Если дать одну задачу - всё хорошо. Две-три одновременно уже заметно тяжелее. А если я в течение дня несколько раз меняю приоритеты, может вообще отказаться что-либо делать. Последнее время стало совсем плохо. Вчера я в очередной раз навалил на него работы, и он просто остановился. Сказал, что больше не может, не хватает памяти. Хотя справедливости ради, вопросы есть и ко второму... Постоянно придумывает новые проекты. Берётся за несколько одновременно, не умеет нормально расставлять приоритеты. Может сегодня попросить сделать одно, завтра всё переделать, а послезавтра решить, что теперь вообще делаем другой продукт. Возможно, первый просто стал жертвой плохого менеджмента. Но бизнес есть бизнес. Компания растёт, задачи становятся сложнее, а он явно перестал вывозить. При этом нанять кого-то нового дорого. Мы всё-таки стартап, денег нет, но задач становится только больше, и выбора нет. Да и с другой стороны, сколько можно работать из одной только сентиментальности? Мы многое прошли вместе, но в какой-то момент надо признать очевидное. Мой сооснователь с 2022 года MacBook M1 Pro. И, похоже, пришло время менять состав команды. Правда не факт, что с новым сотрудником будет лучше, учитывая непостоянство первого.

Для Минимакс и ComfyUI гиков. Kijai оптимизировал MiniMax H3 VAE прямо в core ComfyUI, PR уже смержен. До этого VAE при encode/decode держал в памяти слишком много полных копий видео, из-за чего пик VRAM и RAM рос почти линейно с длительностью ролика. Теперь encode/decode идут чанками, а готовые куски сразу стримятся в выходной буфер. Для длинных видео это особенно важно. На тесте 175 кадров, 1344×768 цифры такие: VAE encode: VRAM peak 5.71 → 2.40 ГБ VAE decode: VRAM peak 3.49 → 0.61 ГБ reserved VRAM на decode: 4.15 → 0.94 ГБ RAM peak на decode: +7.09 → +2.32 ГБ скорость почти не изменилась: encode 40.5 → 40.9 с, decode 14.6 → 13.9 с выход заявлен bitwise identical исходной реализации. Ключевой момент: после этого патча decode VRAM становится практически независимым от длины ролика, потому что ComfyUI больше не собирает целиком весь decoded video в GPU memory. Для 12-16 ГБ карт это может быть разницей между нормальным завершением генерации и OOM именно на финальной стадии VAE. На r/StableDiffusion уже появился отдельный свежий тред с теми же измерениями. Пользователи подтверждают, что это обычное обновление ComfyUI, отдельный VAE или новый workflow не требуется. При этом в комментариях есть предупреждения, что предыдущие обновления H3 ломали некоторые custom nodes, так что Spectrum/прочие патчи лучше тоже держать свежими. https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/s/5X5CKZMrii @cgevent

HNSW: как устроен графовый индекс для векторного поиска One million years later, я наконец добралась до прикручивания в проект семантического поиска. Тащить ради этого отдельную векторную бд максимально не хотелось, поэтому решила пойти классическим путем - попробовать встроить индекс HNSW прямо в движок наравне с остальными индексами. Если кратко, HNSW - это графовый индекс для approximate nearest neighbor поиска по векторам. Вместо того чтобы сравнивать запрос со всеми векторами в индексе, он заранее связывает близкие векторы в многоуровневый граф, а во время поиска двигается по этим связям в сторону все более похожих кандидатов. Как обычно, решила разобраться, как HNSW вообще работает: 1. зачем графу несколько уровней; 2. как выбирается entry point; 3. почему сверху greedy поиск, который расширяется на ниженем уровне; 4. что делают параметры M, efSearch и efConstruction; 5. почему при построении нельзя просто соединить ноду с M ближайшими; 6. и как работают reverse links и pruning. В итоге текста получилось на статью :") Пока без реализации и бенчмарков, а просто разбор внутрянки индекса. Читать тут: https://gist.github.com/dariasmyr/d492c3388feaf0f779571a635a3b493e

при этом сама идея делать доступный рабочий транспорт в африке никуда не ушла и она расширилась на два колеса. мото это рынок дешевле и объёмнее такси, курьеров просто больше. ездят в Африке в основном на дешёвой индийской и японской технике. Bajaj, TVS и Hero это индийские мотогиганты (Bajaj заодно крупнейший в мире производитель трёхколёсных рикш). в индии у этих OEM есть свои кредитные конторы. в кредит там уходит ~75% мотоциклов, в том числе через них. но финансовый слой в Африку они переносить не стали. этот слой сейчас достраивают стартапы. есть прям похожая на Moove модель, например Gigmile и MAX: финансируют водителям те же мотоциклы. Gigmile берёт долг напрямую у Yamaha, TVS, Bajaj и Hero. схема тот же sub-lease, что у Kovi: стартап лизингует байки у OEM и раздаёт водителям. для OEM это по сути новый канал дистрибуции: вместо дилера тут финтех с датой по водителям. а у MAX сегодня 50,000+ прокредитованных водителей, свой скоринг с нуля, разный IoT на каждом байке. параллельно появилась идея делать под гиг-воркеров собственные электробайки. Ampersand в Руанде, Zembo в Уганде, Roam и ARC Ride в Кении собирают их локально, под местные дороги и режим «весь день в движении». экономика тут считается легко. бензиновый бода-водитель в Кении зарабатывает около $19 в день и $6 из них сжигает на топливо. электробайк режет операционные косты примерно на 30%, а Ampersand посчитал, что take-home доход водителя растёт на 45%. проблема одна: электробайк стоит примерно вдвое дороже бензинового, а для водителя с доходом $200 в месяц это неподъёмно. поэтому модель собирают из трёх частей. 1/ батарею выносят из цены байка. ARC Ride продаёт свою Bidii Boda за ~$1,300, на уровне бензиновых аналогов, а батарею водитель не покупает вообще: подписка на свап-сеть, 250+ шкафов на солнечных панелях по найроби и накуру, замена за минуту. это battery-as-a-service: дешёвый вход для водителя, рекуррентная выручка и lock-in для компании. по сути купил машину, которую можно заправлять только на Shell. 2/ кредит чаще выносят к специалистам: кредит на своём балансе означает свой долг и свои дефолты, поэтому доминирует всё-таки связка производитель плюс внешний лендер. 3/ сам байк проектируют под гиг-режим: двойная батарея у Roam Air, геозоны и удалённое отключение при неплатеже у ARC Ride. телеметрия делает байк одновременно и продуктом, и залогом. госполитика тоже помогает немного: эфиопия первой в мире запретила импорт бензиновых и дизельных машин, теперь 60% новых продаж там электрические, выше доля только в норвегии и непале. кения обнулила VAT на электробайки. дошло до того, что кенийский учитель собрал электробайк из бэушных ноутбучных батарей. много кто рассуждает про будущее венчура и технологий. но есть вещи, куда легковесный AI не залезет: выстраивание инфраструктуры где ее нет, кредитование, операционка всё ещё требуют людей и капитала и свежих мозгов. особенно в таких местах как африке. а в слеюущем посте поговорим про то, кто такие инициативы готов поддерживать.

в прошлом я рисерчил такое направление, как vehicle financing. это когда ты даёшь машину в лизинг гиг-работникам, но за счёт умного андеррайтинга делаешь это лучше, чем банк, мфо-шка или кэптив OEM-а. недавно один из лидер этого рынка, Moove поднял seriec C раунд и повод написать подробнее. потребность в таком лежит преимущественно на развивающихся рынках. в штатах Uber-водитель отбивает подержанный седан примерно за полгода-восемь месяцев чистого дохода. в бразилии, где-то за два-три года. и это ещё без процентов по кредиту. а с кредитом в банках у таких гиг-водителей всё плохо. занятость неформальная, у водителя нет ни залога, ни кредитной истории, часто нет даже банковского счёта. мфо закладывает риск в ставку, которая заходит в разных странах до 31%. для ride-hailing кто выигрывает supply, тот выигрывает рынок, и поэтому нужно задумываться, как подключить водителя к платформе без машины. держать машины у себя на балансе никому не хочется. в рф яндекс придумал, как работать с таксопарками, но в других странах убер модель маленьких таксопарков либо уничтожил, либо её вообще не существовало. классический лизинг с высокорисковыми гиг-драйверами связываться тоже не хотел. но в итоге работать с флит-партнёрами оказалось надёжнее, чем с водителями-одиночками: ещё на конец 2023-го Uber репортил, что 18% supply-часов убера шло через флит-партнёров. этот разрыв и закрыл нео-лизинг. идея простая: можно андеррайтить не по кредитной истории, а по заработку на платформе, списывать платежи как процент от недельного дохода. и рейзить под это по мультипликаторам tech-компаний. ride-hailing с интересом запрыгнуть в такое партнерство, дадут дешевый долг / мезанинный капитал. модели очень разнятся. в индии есть Everest Fleet: контора сама владеет 18,500+ машинами в семи городах, а водителям даёт планы от аренды до drive-to-own. риск-менеджмент, обслуживание, страховку берёт на себя. Uber дважды в них вложился и это крупнейший флит-партнёр убера в индии. правда, за индию контора так и не вышла. в нигерии появился Moove. он встраивает кредитный скоринг прямо в ride-hailing и доставку. модель asset-heavy: на долг выкупает машины себе на баланс и отдаёт водителям в drive-to-own. по такой же модели в перу появился Leasy, а в бразилии в то же время появился Kovi, его сделали выходцы из 99, местного конкурента Uber. эти наоборот играли в asset-light: машины не покупали, а лизинговали у OEM и лизинговых контор и пересдавали водителям в подписку. без кредитной проверки, с выкупом с 13-го месяца. правда, имо, asset-light тут только на бумаге: лизинговые обязательства это тот же долг. Kovi поднял ~$145m, но дальше series B (2021, $104m от Valor и Prosus) не ушёл. ARR в 2021 был $45m. в 2023 убыток R$285m, в 2024 ещё R$195m при отрицательном капитале. в январе 2025 Moove забрал их целиком за стоки, сумму не раскрыли (ARR к сделке почти цифры 2021). Moove же ещё в 2024 получил series B на $100m при оценке $750m. раунд лидировал Uber. и в конце того же года нигерийский стартап вдруг понял, что у его бизнес-модели две составляющие: управление флитом и кредитование. и решил разъединить эти продукты. так компания стала партнёром Waymo в штатах: кредиты робо-такси давать не нужно, а вот управлять флитом и давать сами машины это интересно. по сути это разделение бизнес-модели по типам рынков. на развивающихся дефицит это кредит: водитель живой, машина дешёвая, деньги дорогие. там Moove финтех, зарабатывает на кредитном спреде и риск-менеджменте водителей. на развитых всё наоборот. кредитная пенетрация и так 70–80%, а с приходом робо-такси заёмщик вообще исчезает, кредитовать некого. дефицитом становятся операции: депо, зарядка, клининг, диспетчеризация тысяч машин. там Moove оператор инфраструктуры, зарабатывает сервисной выручкой с Waymo. показательно, что своё кредитование водителей Moove в штаты даже не привёз: вход в США случился сразу B2B-контрактом. риски тоже меняются: вместо дефолтов водителей резидуальная стоимость флота и зависимость от одного клиента. Waymo упёрся в ту же проблему, что ride-hailing десятью годами раньше: машины. при этом поездки выросли со 100 тысяч в неделю до полумиллиона меньше чем за два года, четыре города запускали за один день. понятно, что в такой момент выгоднее открывать новые города, чем возиться с менеджментом машин. и вэймо сделал то же, что платформы до него: отдал машины партнёрам. Moove оперирует их флот в финиксе, майами и лас-вегасе: fleet operations, депо, зарядная инфраструктура, диспетчеризация. под эту историю Moove в августе 2026 анонсировал series C: $250m при оценке $2.1b, лид Mubadala, в ко-лидах Woven Capital, венчурный фонд тойоты. параллельно компания активно набирает долг под заявленный план до $1.2b под автономный флот. сами машины Waymo, кстати, пока не у Moove на балансе: компания оперирует чужой флот, а выкуп роботакси это заявленная цель этого долга. рост в этой модели всегда означает финансировать больше физических ассетов. скептики тут вспоминают про классическую ловушку флит-менеджмента, которая переезжает и в AV: слой низкомаржинальный, выигрывается только глобальным масштабом. отсюда вопросы к оценке: $2.1b при $420m ARR (это вся компания, EM и DM вместе) это 5x выручки для бизнеса, который по сути флит-менеджер с финансированием. плюс резидуальный риск: следующее поколение робо-машин будет дешевле и лучше, а на балансе останется флот вчерашних, купленных в долг. и в очередь за тем же куском встают рентал-конторы: Avis уже управляет парком Waymo в далласе, Hertz зашёл в AV через программу .

Обнаружено более 700 поддельных VPN-расширений для Chrome, нацеленных на русскоязычных пользователей По данным исследования компании Socket, почти треть из этих расширений копировали известные VPN-бренды, такие как Proton VPN, NordVPN, Surfshark, AdGuard VPN, Browsec, ExpressVPN, CyberGhost, Windscribe, TunnelBear, 1.1.1.1, Outline и другие. Два случая примечательны тем, что это инструменты, которым российские пользователи доверяют для обхода блокировок: AmneziaVPN и AntiZapret. На деле большинство этих расширений-имитаторов пропускало трафик через один прокси, и в результате владелец приложений видел IP-адреса пользователей, посещённые ими сайты и незашифрованные HTTP-запросы. Обман также кроется в платных тарифах. Пользователям обещали серверы в Японии, Сингапуре, Австралии и Турции, однако ни один из 200 проверенных адресов на деле не существует. По данным Socket, за кампанией, продвигающей эти расширения, стоит российский бизнес-проект "Муха VPN" (в написании латиницей — Myxa VPN). Все поддельные расширения оказались частью его воронки продаж, через которую пользователей подталкивают к покупке платной подписки того же сервиса. Судя по всему, Google отреагировал лишь частично — из 737 расширений кампании удалены только 221, то есть больше двух третей по-прежнему доступны в Chrome Web Store.

Маркетинг продукта, которого мы не ждали... Пекарня в Таиланде продает волосатые круассаны. Начинка сделана из белого крема, а сами волосы из чёрных морских съедобных водорослей. Идея пришла владельцу заведения после того, как он сделал подобный торт и тот тоже получил небольшой вирусный охват. После этого в ход пошли круассаны. В запрещённых соцсетях ролики с этим кондитерским изделием набирают миллионы просмотров. Вирусный эффект супер высокий: идея необычная, плюс мнение противоречивое — кто-то считает, что это прикольно и хотел бы попробовать, а кто-то проклинает создателя за издевательство над французской выпечкой. Вопрос: будет ли профит?

1. Если посмотреть на карту, то можно увидеть, что Пекарня Saiwan Bake House — это небольшое заведение, которое ранее находилось в доме у хозяина (одна точка), а сейчас сделали пристройку и чуток разрослись, но о больших оборотах или сетевом эффекте речи не идёт. 2. Если смотреть по количеству новых отзывов у заведения на различных плащадках за последнее время, то их всего десятки, не даже сотни. Подписчиков у заведения сильно не прибавилось (зачем подписываться — непонятно). 3. Продукт скопировать и повторить в других точках общепита — проще простого.

Получаем отличный вирусный эффект, миллионы просмотров, сотни тысяч репостов и лайков, но их на круассан не намажешь :) В современном мире, конечно, нужно уметь удивлять и выделяться, но умение удержать и извлечь выгоду — это уже отдельный скилл.

KDD’26, день четвертый. Сегодня в основном вел закулисные разговоры, про которые не могу ничего рассказать. А вот про что могу: 1. Доклад от команды YouTube и GDM. Классический формат выступления, когда они рассказывают про свои новые статьи. Судя по всему, у них прям очень жестко цензурируются любые рассказы наружу, ничего лишнего упоминать нельзя, поэтому они придерживаются формата пересказа уже опубликованных статей. Держите еще одно название для кандгена — nomination. А для преранжирования — prescoring. А группировку айтемов в выдачу в докладе нарекли packing. В рамках доклада выступало поочередно четыре человека. Сначала был рассказ про knowledge distillation в ранжировании: * упоминали две свои более старые работы — Bridging the Gap: Unpacking the Hidden Challenges in Knowledge Distillation for Online Ranking Systems и Zero-shot Cross-domain Knowledge Distillation: A Case study on YouTube Music * и как раз на KDD’26 у них вышла новая статья — Addressing Intent Dissonance in Cross-Domain Distillation on YouTube. Кто первый прочитает, напишите в комментариях что там :) Затем был раздел про анализ последовательностей: * упоминали нашу любимую Top-K Off-Policy Correction for a REINFORCE Recommender System, а также оригинальный YoutubeDNN, в котором впервые предложили next watch prediction * затем показали свою новую работу ClockRoPE: Random Fourier Rotations for Temporal Routine Modeling, в которой, как я понял, сделали time-aware RoPE, то есть учли время при анализе последовательности * и еще одну новую работу Tokens are All You Need: Dual-purpose Semantic IDs for Achieving LLM-Level I/O Efficiency in recommendation systems. Заменили в рекомендательной нейросети эмбеддинги на семантические айдишники Потом говорили про LLM x RecSys: * упомянули TIGER, а также статью про semantic IDs для ранжирования в YouTube, PLUM, STATIC * Token Factory: Efficiently Integrating Diverse Signals into Large Recommendation Models. Заменили в LLM семантические айдишники на эмбеддинги :) * LLM-Based User Personas for Recommendations at Scale. Используют LLM для exploration с помощью генерации новых для пользователя интересов * TokenMinds: Pretrained User Tokens and Embeddings for User Understanding in Large Recommender Systems. Делают семантический айдишник пользователя. У меня в этом году студент такую дипломную работу в бакалавриате вышки защитил)) Последняя, четвертая секция называлась Gemini Commercial Intelligence: * это как раз работы команды Derek Cheng, подарившей миру DCN-v2 * как и писал в прошлом посте, делают ИИ-ресерчера, который их заменит (ну и нас тоже, за компанию). Прикладываю статьи ниже * AgenticTagger: Structured Item Representation for Recommendation with LLM Agents * PACEvolve: Enabling Long-Horizon Progress-Aware Consistent Evolution * PACEvolve++: Improving Test-time Learning for Evolutionary Search Agents * также активно занимаются бенчмарками для этого ИИ-ресерчера. Статья Evo-Memory: Benchmarking LLM Agent Test-time Learning with Self-Evolving Memory * еще делают модель, которая по набору товаров будет генерировать рекламу, в которой эти товары присутствуют. Звучит немного рандомно, но в тему коммерциализации укладывается 3. Был доклад от Федора Борисюка про эволюцию ранжирования в Линкедине. Подсвечу лишь статью Semantic Search At LinkedIn; вроде как это их главная работа про ранжирование на текущий момент. Федор, как всегда, первый автор :)