Google не стала переводить чипы Tensor G6 на 2-нм техпроцесс Процессор Tensor G6 для смартфонов Pixel 11 производится по техпроцессу N3P от TSMC. Эту информацию официально подтвердил вице-президент Google по аппаратному обеспечению Пэн Ю-Чун, поставив точку в слухах о возможном переходе компании на 2-нм нормы. Полноценная закупка передовой литографии пока экономически невыгодна для Google из-за скромных объемов продаж линейки. Вместо гонки за нанометрами разработчики сосредоточились на энергоэффективности и ИИ-возможностях. Производительность нейросетевого модуля TPU выросла на 50%, а сам чипсет стал на 20% экономичнее предшественника.

YC в поисках стартапов, которые помогут «снизить стоимость 1 убийства». А что ищут ещё? На скриншоте — коллаба Y Combinator и U.S. Army, где они зовут в акселератор тех, кто пилит технологии для обороны. Вот другие: • Self-Maintaining APIs (самообслуживающиеся API). API-коммуникация сломана: изменения в документации часто остаются незамеченными и ломают код. Решение — AI-агент, который отслеживает изменения API, находит затронутый ими код на стороне клиента и сам создаёт пул-реквест с исправлениями. • AI-Native Compliance Infrastructure (инфраструктура c AI под капотом для организации комплаенса). Комплаенс до сих пор держится на таблицах, разрозненных сервисах и дорогих специалистах. AI может взять на себя мониторинг изменений в законах, поиск аномалий, отчётность и аудит. • Proving You're Human (способы доказать, что ты человек). Из-за дипфейков мы больше не можем быть уверены, что по ту сторону коммуникации действительно человек. Нужен новый слой доверия в интернете — система, подтверждающая, что собеседник реальный человек. Сохраняя его приватность. • Data for the Real World (данные о физическом мире). AI уже отлично работает с цифровыми данными, но данных о физическом мире всё ещё катастрофически мало. Возможность — создавать новые способы массового сбора данных с помощью роботов, сенсоров и устройств, чтобы точнее моделировать и управлять «физикой» — справляться с ураганами, бороться с опустыниванием, охлаждать планету. • В крипте — лучшее время. YC считает текущий спад рынка лучшим временем для создания криптостартапов. YC особенно интересуют стартапы из этих ниш — привлечение капитала, новые стейблкоины и их применение, торговля с AI-агентами, трейдинг, институциональные продукты и масштабируемые приватные блокчейны. • New Operating Systems for the Physical World (новые операционные системы для физической работы). 80% мировой рабочей силы не сидит за компьютером, но софт для такого труда почти не изменился за 20 лет. С AI возникнет новый класс OS, которые одновременно управляют людьми, AI-агентами и роботами. • AI for the Aging Population (AI для пожилых). К 2030 каждый 5-й американец будет старше 65, а людей для ухода уже не хватает. AI даёт возможность создавать продукты для пожилых — от голосовых помощников и мониторинга безопасности до роботов, помогающих организовывать работу по дому. • AI-Powered Consumer Products for 1 Billion People (AI-продукты для миллиарда потребителей). Каждый технологический сдвиг создаёт новых техгигантов, но за 3 года AI дал лишь ChatGPT. Самое время создавать массовые AI-продукты. YC ищет продукты, которые меняют то, как мы работаем, передвигаемся, учимся, заботимся о здоровье, управляем деньгами, развлекаемся и общаемся. • Compute at Sea (вычисления в море). AI упирается в нехватку вычислительных мощностей, а дата-центры — в дефицит земли и электричества. Возможное решение — перенести вычисления в море: модульные плавучие дата-центры могут использовать огромное пространство океана и его естественное охлаждение. • Multiplayer AI (многопользовательский AI). AI-агенты пока остаются одиночным инструментом, хотя многие задачи уже требуют командной работы. Возможность — сделать AI мультиплеерным: чтобы несколько сотрудников могли одновременно подключаться к агенту. • A Cloud for Small Software (облако для небольшого софта). AI-агенты позволяют легко создавать «маленький софт» — кастомные инструменты для себя/команды. Но его всё ещё сложно безопасно разворачивать и делиться им. Возможность — создать облако под такой софт, где запуск, доступы и совместная работа будут такими же простыми, как у Google Docs. • AI-репетитор. Он будет годами адаптироваться под конкретного ребёнка, обучая не только чтению, письму и математике, но и мышлению и рассуждению. Идея — сделать качество персонального репетитора доступным каждому ребёнку, а не только тем, кто может себе его позволить. Подаёмся? @y_everyday 💀

Sonos планирует выпустить новые наушники Sonos Ace Ultra По данным Dealabs, компания Sonos готовит Sonos Ace Ultra — обновлённую версию первых наушников бренда с привычным дизайном и чуть более массивными чашками. Новинка получила динамические драйверы с глубоким басом, пространственное аудио и вдвое более эффективное шумоподавление с режимом прозрачности. Автономность составляет до 35 часов с ANC, быстрая зарядка даёт 3 часа работы за 3 минуты, а комфорт и практичность обеспечивают сменные элементы, поворотные чашки и мягкое оголовье. Наушники оснащены сенсорами с автоопределением, быстрым переключением в одно касание с системой Sonos и поддержкой Dolby Atmos с технологией TrueCinema и отслеживанием движений головы. Устройство будет доступно в трёх цветах: чёрном, белом и новом сине-зелёном. Официальный анонс новинки состоится 1 сентября 2026 года, а старт продаж намечен на 29 сентября 2026 года по цене $449 ( ~37 761 ₽).

Возвращаем разборы стартапов? Вчера на конференции рассказывал, как AI помогает собрать питч-дек. Если сжать все до одного тезиса, то нейросеть красиво упакует то, что вы уже продумали, но не продумает это за вас. Раньше у нас был формат живых разборов: приглашаю фаундера в эфир, слушаю питч, задаю вопросы как инвестор, разбираем дек вместе. По сути моя обычная работа на первой встрече со стартапом, только в открытую. Вот пример такого разбора: https://t.me/startup_venture/355 Появилась идея вернуть формат. Вы бы смотрели такой контент? 🗣Поставьте лайк, если считаете, что разборам стартапов быть. Наберем 50 ❤️ - буду делать. Андрей Резинкин | Money For Startup

🔥Распадская докопалась до EBITDA Крупнейший в РФ производитель угля отчитался по МСФО за полугодие Распадская (RASP) ➡️Инфо и показатели Результаты • выручка: ₽57,9 млрд (-4%); • EBITDA: ₽610 млн (против убытка в ₽7,8 млрд за 1п25г); • чистый убыток: ₽8,3 млрд (против убытка в ₽16,6 млрд за 1п25г); • капвложения: ₽7,8 млрд (-21%); • долг: ₽2,7 млрд (-23%); • чистая денежная позиция: ₽2,9 млрд (-61%) Совет директоров компании рекомендовал не выплачивать дивиденды за полугодие. Бумаги Распадской (RASP) падают на 1,3%.

🚀Мнение аналитиков МР Результаты в рамках ожиданий. Улучшение ценовой конъюнктуры и снижение затрат помогли компании сократить убыток, а EBITDA вернулась в положительную зону. При этом ситуация на рынке угля остается сложной. Добыча в 1 полугодии снизилась на 12% — до 7,9 млн тонн — на фоне слабого спроса. В 2 полугодии результаты могут немного улучшиться благодаря ослаблению рубля, однако по итогам года компания, скорее всего, останется в убытке. В долгосрочной перспективе давление сохраняется из-за снижения мирового производства стали и, соответственно, спроса на уголь. На акции смотрим нейтрально.

📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

Когда я начинал карьеру, а также на первых руководящих ролях, мне казалось, что если сотрудник несет какую-то фигню, с этим надо что-то делать. Со временем я принял, что не всегда. Например, если 50% генерируемого потока информации полезны, а 50% какая-то чушь, то бывает так, что использовать первую половину и игнорировать вторую выгоднее в моменте, чем что-то менять. Со временем я принял и то, что иногда чушь может оказаться не чушью и бывает полезно разобраться, может что-то я сам не понимаю. В общем, толерантность к тому, что кто-то может сказать какую-то глупость выросла, а категоричность суждений снизилась. Правильно это или нет, я не знаю и не хочу судить, во всем есть свои плюсы и минусы, но для меня это стало частью управленческой профдеформации. Сейчас при использовании нейросеток заметно как фидбек на их полезность зависит от того, на чем концентрируется пользователь - на ошибках и глупостях или на том, что получилось. Еще на Yet Another Insight одна из дискуссий была про то, можно ли использовать агента, который успешно решает задачу в 50% случаев. Дискуссия быстро сошлась к тезису, что если работает быстро, а проверка недорогая, то ведь отличная штука. Но часто мы судим, что 50% это «как монетку подбросить» и очень плохо, а не видим реальную полезность. Тут конечно помог бы не только менеджерский бэкграунд, но и просто знание, что такое метрики и бейзлайны или банальная способность считать сэкономленное время. Но вот вам еще пример. Обучение использованию LLMок топ-менеджеров солидной компании, один из топов восклицает: «Так это что, теперь придется четко и понятно задачи формулировать?». Это конечно было шуткой, но в любом случае примеры показывают, что появление любых помощников, что живых, что ИИшных, это всегда вызов для наших управленческих навыков и в постановке задач, и в валидации, и в принятии решений. Если раньше про какие-нибудь лидерско-менеджерские образовательные программы все шутили «зачем нам столько? все не могут быть руководителями», то теперь внезапно всем и правда понадобились менеджерские навыки, чтобы использовать в своей жизни ИИ достаточно продуктивно.

Когда поведение покупателей можно предсказать Современные магазины отлично научились анализировать поведение клиентов и использовать его в своих интересах. Например, исследования показывают, что большинство людей инстинктивно двигается по торговому пространству против часовой стрелки. Это знание позволяет эффективно планировать выкладку товаров, чтобы усилить продажи. Маркетологи размещают самые яркие и визуально привлекательные товары в начале маршрута, чтобы сразу привлечь внимание и задать нужное эмоциональное настроение. Это нередко побуждает к спонтанным покупкам — даже тех вещей, которые изначально не входили в планы. Такая тактика работает не только в офлайн-ритейле, но и в любой сфере, где важно предугадывать поведение клиента. Понимание психологии потребителя позволяет выстраивать более точные стратегии взаимодействия и повышать эффективность продаж. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Тридцать пять тысяч одних котиков Иногда камера телефона случайно снимает что-то редкое или смешное и ролик разлетается по интернету. 13 лет назад мы все видели одну и ту же запись челябинского метеорита – я помню её до сих пор. Автор неожиданного хита получает миллионы просмотров и абсолютно ничего материального – превратить свои авторские права в деньги для обычного человека задача нерешаемая. А вот специальный стартап её решить может. Американский #стартапдня ViralHog связывается с владельцем ролика, покупает у него авторские права за долю будущих отчислений и начинает агрессивную монетизацию. Большой бренд использовал нас в рекламе или соцсети – вот вам счет. Кто-то вставил нас в свое видео на YouTube – вот и вся монетизация его выпуска идет в наш карман, видеохостинг такое умеет для правообладателей. С 2014 года ViralHog купил почти 80 тысяч хитов и заплатил за них авторам 24 миллиона долларов – по 300 баксов за ролик получается. Это как раз та сумма, которую приятно получить за одну подпись, но которая точно не стоит самостоятельной возни в незнакомой теме. Доля самого стартапа – видимо, примерно в тех же масштабах, единицы миллионов долларов в год, точно не единорог. Зато, понятно, ненависть к нему совершенно непропорциональна успехам. Это ж тот самый гад, который забирает вашу монетизацию, когда вы всего лишь популярный мем в видео поставили. Я, собственно, и узнал о проекте именно в таком контексте. Автор популярного канала его закрыл, якобы, из-за проблем со стартапом. Жалобщик, кстати, обвинял ViralHog, что он покупает права не у реальных авторов, а у случайных людей, у мертвых бомжей, условно, – бумажка какая-то есть, YouTube её показали, дальше разбираться никто не будет, не судиться же ради 300 долларов. Не проверял, но интересный поворот, если правда. Многое говорит о нынешней системе авторских прав. https://viralhog.com/ #сша #контент #юристы #насвои

Кому в Требло? Приведу вот такой такой пост из коментов от Александра. Обозначает довольно интересные плюсы Treblo и минусы Suno. Очень любопытно, особенно про датасеты. На днях стало интересно проверить, насколько у них (Требло) реально большая база. Спарсил список из 35 000 исполнителей по 6 странам (брал топы из last.fm, строго в порядке убывания популярности). По косвенным признакам понял, что метаданные для обучения они тянули из MusicBrainz. Сопоставил списки, чтобы вытащить все возможные варианты написания. Написал скрипт и аккуратно прогнал всю эту базу через их валидатор. По цифрам: из 35 000 артистов валидацию успешно прошли около 15 000. База действительно огромная. Даже когда скрипт дошел до самого конца списка и проверял глубокий андеграунд, процент узнавания держался в районе 40%. Судя по наличию одних артистов и отсутствию других, сам датасет они собирали где-то в 2022–2023 годах. Из обидного. Русскоговорящих исполнителей там сильно меньше, чем западных. Если из топа США пробивается около 90% имен, то из нашего сегмента от силы 30%. Но у такого гигантского датасета есть крутое преимущество. В отличие от Suno, у которого большинство треков страдает от одинакового мастеринга и шаблонных тембров, Treblo выдает сумасшедшее разнообразие в звучании. Этим платформа очень напоминает ранние версии Udio. Если правильно подобрать теги, можно вытащить всё что угодно: хоть хор балканских бабушек, хоть ритуальные богослужения (в Suno такое получить практически нереально). Правда, из-за такой всеядности и огромной базы нейронка гораздо чаще ловит звуковые артефакты и галлюцинации. Но за пределами моего списка лежат еще десятки тысяч рок-групп, финских метал-бэндов, блюзменов из 30-х годов и аниме-композиторов, чьи альбомы когда-то были выгружены в сеть и размечены в MusicBrainz. Так что, не удивлюсь, если количество артистов в их базе переваливает за 50 000. P.S. Вообще, учитывая, как бескомпромиссно они сожрали гигантские объемы защищенного копирайтом контента, ребята ходят по очень тонкой грани. P.P.S. Я не говорил, что Suno в принципе не может сгенерировать хор как таковой или какой-нибудь специфический жанр. Речь о том, что он очень скуден тембрально и текстурно. Suno выдает дистиллированный, прилизанный звук. У него всё звучит так, будто это записано в 2010/20-х на одной и той же аппаратуре. Грубо говоря, если попросить Suno написать гранж в стиле Nirvana, это будет звучать так, словно Курта Кобейна загнали в современную студию, дали новенькие блестящие инструменты из магазина, а сводил всё это дело модный поп-продюсер из 2010-х. А сразу за Нирваной в очереди в эту же студию стоят те самые балканские бабушки, чтобы записаться в тот же микрофон. Звучать они в итоге будут так же стерильно, как бэк-вокалистки Дуа Липы. Нет грязи, нет аутентичности пространства и времени. Примеры (текст просто эхолалия под языки тех регионов, смысла в нём нет): 1.mp3 Балканский хор. У Treblo слышна аутентичность региона, специфическое звукоизвлечение и народное пространство. Suno, возможно, взял бы специфичные для региона гармонии и узкое звукоизвлечение, но на этом всё. 2.mp3 Биг-бэнд в стиле 50-х. Звук похож на запись 50-х, с нужной сатурацией и артефактами, которая записана на оборудовании 50-х и снята с оригинальных носителей. В Suno такого винтажа не добиться, модель всё равно попытается сделать звук чистым и современным, максимум, искусственно добавит треск пластинки. Она возьмёт структуру, инструменты и аранжировки из 50-х, но звучать это будет как современный Big Band. 3.mp3 Африканский хор. Очень крутая детализация, там слышно характерное пощелкивание языков и артикуляцию. Suno бы свёл африканский хор к американскому госпелу. В общем, в Suno хор получится масштабным, но это будет скорее универсальный хор из голливудского трейлера с щепоткой каких-то вариативных характеристик. При этом я ни в коем случае не хочу сказать, что Suno плохой, а Treblo хороший. Они оба крутые. Просто Suno больше заточен под современный коммерческий продакшен и аранжировки, а Treblo лучше справляется с аутентичной фактурой @cgevent

Ближайшие научные мероприятия, которые могут вас заинтересовать: Завтра • Как собрать космический корабль • Экскурсия в РКК «Энергия» • Русская культура XVIII–XX вв. в архивных документах • «Орлиный глаз» и другие органы чувств у птиц • Записки разносчика сверчков, или почему у хамелеона зеленая тоска 16 августа • Альтернария и фитофтора: опасные враги растений • Гостинцы из будущего 17 августа • Путешествия по экотропам – в России и в мире 18 августа • Великий космологический кризис: почему старая модель Вселенной больше не работает • Мир глазами руконожки 19 августа • Что такое геном человека и что такое человек? Подробнее о датах и местах: naked-science.ru/events/

SMIC наращивает выпуск кремниевых пластин и поднимает цены из-за дефицита Китайский чипмейкер SMIC фиксирует рекордные объемы производства на фоне высокого спроса на полупроводники. Во втором квартале компания отгрузила 2,9 млн пластин в 8-дюймовом эквиваленте, увеличив отгрузки на 14%. Загрузка производственных линий достигла 93,7%, из-за чего SMIC начала поднимать цены на обработку кремния. Основной объем заказов формируют внутренние клиенты, на которых приходится 90% выручки компании. Чтобы справиться с нехваткой мощностей в сегменте сопутствующих чипов для ИИ-инфраструктуры, SMIC расширяет выпуск на новых 12-дюймовых линиях и наращивает капитальные затраты для поддержания темпов поставок.