Подписчик в комментариях указал на важную проблему популярных алгоритмов оценки внутренней размерности облака точек, за что ему большое спасибо! Выяснилось, что при большой истинной размерности облака они дают систематически заниженную оценку этой размерности. При чем чем больше настоящая размерность, тем сильнее занижается оценка. Я решила проверить это и навайбкодила ноутбук, в котором генерируются облака точек, равномерно заполняющие n-мерные шары: https://colab.research.google.com/drive/1kIRin8sBBNQDFvruXWITU3i5kL7x7Zww?usp=sharing Краткие результаты: - При размерности такого шара 10 и количестве точек 2000, три алгоритма оценки размерности (PHD, TwoNN и MLE) дают что-то между 8.5 и 9, то есть занижают незначительно. А вот при размерности 100, PHD уже даёт оценку в 64, а TwoNN и MLE и вовсе около 50, то есть оценка занижена в целых два раза (см. рис. 1). - Увеличение количества точек в шаре может помочь подтянуть оценку к истинной, но, похоже, что для этого увеличивать их количество нужно экспоненциально с ростом размерности. Интересные выводы, и вообще даже странно, что раньше я не знала о таком явлении. Или знала, но забыла? 😅 Честно говоря, мозг от вайбкодинга уже совсем потек, так что ничего не могу сказать с уверенностью 😅 В любом случае, надеюсь, что эта инфа будет полезна всем, кто интересуется внутренней размерностью и т.д. P S В случае любых ошибок в ноутбуке - все претензии к Клоду 😍 #эксперимент #наука

Источник Как и ожидалось, РФ выбрал путь по "укрупнению рынка". Ну, потому что так Проще "управлять" в том числе и блокировками — гораздо проще отдать приказ нескольким десяткам операторов, где буквально сидит "прикомандированный сотрудник" от "второй службы", чем пытаться навязать поведение паре тысяч мелких живопырок. И для этого все и делается. Я знаю, что канал читают собственники мелких операторов. Я не знаю какой вам еще сигнал надо — речь идет только о том, что у вас отожмут бизнес бесплатно или продать его за копейки. Увы, но окно, когда можно что-то было сделать — закрылось. Тем более, что там уже:

Сейчас в России на топ-5 провайдеров приходится 70% абонентской базы ШПД в B2C-сегменте.

Оставшиеся 30% будут рассованы по карманам в течение пары последующих лет. Мне очень жаль, но коллеги (бывшие, чтоб не было там кривотолков и причин кого-то репрессировать в РФ по моим словам) из АМОР, Ростелесети и других региональных ассоциаций, но... когда приходили за мной — вы молчали. Когда приходили за свободными медиа — вы молчали. Когда придут за вами, то заступиться уже некому.

Speko – OpenRouter для голосового AI Вчера попался интересный проект, который как-то хотел сделать сам :) Ребята из стартапа YCombinator сделали один API, за которым 60+ голосовых моделей, и роутер, который сам выбирает лучшую под язык и задачу. Что внутри: – 61 модель и 10 языков в бенчмарке; на платформе 16 STT, 16 LLM и 17 TTS. Русского в бенчмарках нет, есть европейские и индийские (сразу видно, откуда фаундеры), но можно самому потестить все модели (в списках есть все сотня языков) – говорите «оптимизируй под точность / задержку / цену», указываете язык и регион – роутер сам подбирает модель и в ответе честно пишет, кого позвал – 1 ключ, API совместим с OpenAI, из коробки заводится в LiveKit и Pipecat, есть TS, Python и MCP – тарифы: +5% к прайсу провайдера за роутинг либо $0.09/мин all-in за весь стек STT+LLM+TTS. На старте дают $100 кредитов, то есть можно обпробоваться по полной и потом если что уйти к исходным провайдерам – сам шлюз выложен в опенсорс под MIT – можно поднять у себя Но самое конечно интересное - поковыряться в бенчмарках :) https://benchmarks.speko.ai/ Пишут, что на 9 языках чтобы быть в топе надо использовать 4 разные модели (согласен с этим, аналогично было для перевода текстов у intento). Надергал вам скриншотов оттуда, куча данных для сравнения. Практически везде лучшие результаты не у популярных моделей, а у например qwen ASR или inworld, так что сравнивайте обязательно. Ещё пара фактов оттуда же: 95% продовых голосовых систем до сих пор каскадные (STT → LLM → TTS), а не end-to-end. Ну собственно поэтому они и делают сравнение 3 разных подсистем, а не end2end (за что им прилетело кстати на hackernews). Еще из прикольного - сравнение в реальном времени или на файлах. Вот например можете проверить всех провайдеров, которые заявляют русский - https://benchmarks.speko.ai/compare/stt?lang=ru&scenario=ru-support Советую! Будут крайне неожиданные результаты чаще всего :) Короче, очень понравился сайт. Прям кладезь инфы и тестов про голосовые модели. https://speko.ai

Сева Устинов построил продукт с $1 млн ARR — и остановил его продажи. Теперь он делает AI-агента, который может заменить целую команду маркетологов Со стороны это можно назвать смелым пивотом. Изнутри это был один из самых тяжёлых кризисов в жизни фаундера. Сева жил в Bay Area — одном из самых дорогих мест на планете — и чувствовал, что оказался практически на дне. Неудачный пивот в e-commerce отнял девять месяцев и стоил компании около полумиллиона долларов. Следующее решение было ещё сложнее: признать, что даже работающий продукт с клиентами и выручкой, возможно, придётся перестать продавать. Обычно $1 млн годовой выручки — точка, после которой стартап масштабирует найденную модель. У Севы всё произошло наоборот. У Elly Analytics были клиенты, понятная экономика и выстроенные продажи. Но аналитика переставала быть приоритетом для бизнеса: внимание рынка стремительно уходило к AI-агентам. Сева три месяца изучал новую технологию, собирал прототипы и тестировал гипотезы. А затем решил остановить активный маркетинг и продажи работающего продукта и практически заново собрать компанию. Так появилась Plurio — AI-агент, который анализирует тысячи рекламных кампаний и берёт на себя до 90% ежедневной работы performance-маркетолога. Сегодня Plurio работает с компаниями, которые суммарно тратят на рекламу $500 млн в год, и уже привлекла $4,5 млн инвестиций. Ставка Севы — построить user acquisition factory, которая сможет управлять привлечением клиентов эффективнее агентств и in-house-команд. Компании тратят на управление рекламой порядка $30 млрд в год. Если Plurio займёт хотя бы 10% этого рынка, это бизнес с выручкой $3 млрд. Сева Устинов — предприниматель с 20-летним опытом в performance-маркетинге. Он построил ITA Digital с командой более 100 человек, затем запустил Elly Analytics, а сейчас развивает Plurio в Кремниевой долине. В новом выпуске подкаста «Катя собирает Real Founders» Сева рассказал, как решился остановить продажи продукта с $1 млн ARR, почему большой бизнес в США строится семь лет и зачем фаундеру быть готовым к сотрудникам за $200 тысяч и конференциям за $100 тысяч. А ещё — почему массовые увольнения из-за AI могут оказаться хорошей новостью, как устроена жизнь в Bay Area и почему стартап — это «жизнь на hard mode»: перманентный кризис с редкими проблесками невероятного успеха. Если вам нравится то, что мы делаем, пожалуйста, поддержите выпуск лайком, подпишитесь на канал и оставьте комментарий. Для нас это действительно важно: так мы понимаем, что такой контент вам нужен и стоит продолжать❤️ 🖤 Смотреть выпуск 🎧Слушайте на любимых подкаст-площадках R-Founders Go Global Channel

Marionette Игровая модель мира от Alaya Lab. Учится предсказывать что будет дальше в сцене но не рисует все подряд нейросетью - геометрию считает формулой, а ИИ доверяет только внешний вид. Поэтому персонажи не рассыпаются на долгих роликах. • Основа внешности - Wan2.2-Fun-5B-Control, VideoX-Fun • Генерация игрового мира по одному референс-кадру и паре стартовых поз • Управление действиями персонажа • Прямое задание траектории - развороты, направление и скорость ходьбы • Качество кадра на уровне пиксельных моделей, но с реальной управляемостью • Пока косячит на долгих прогонах - персонажи уходят за край карты, внешность плывёт Гитхаб HF Демо #world #interactive VK | MAX

Гайд по увольнениям для руководителей среднего звена Полтора года человеку платили зарплату, а потом вызвали и объявили, что всё это время платили лишнее. Девушка на расчёте якобы ошибалась — 18 месяцев подряд. Расчётные листки на руках, деньги приходили честно, но начальство держится за свою версию. Расчёт простой, срезать зарплату на треть или вынудить уйти самому. За такие сцены платит не абстрактная «компания», а конкретный руководитель, которому спустили приказ сверху. Автор с 16 годами в отрасли и 5 пережитыми увольнениями разбирает, что происходит с тем, кого поставили увольнять команду и не научили этому вообще. Как готовить собственную психику, что говорить в первом разговоре и почему топ со словами «вот месяц выплаты каждому, решай как знаешь» на самом деле тебя подставляет. Обсудим, как пройти через это, не превратившись в того самого менеджера, который потом не может смотреть на себя в зеркало.

Экономные способы погрузить игрока The Sinking City 2 делает ставку на более стремительное погружение в лавкрафтианский сеттинг и постоянно подкидывает красочные гиммики. Один из таких можно найти в первой же локации, квартире глав героя. Если игрок зайдёт в уборную, то увидит на дне ванной обугленную дымящуюся книгу. При нажатии кнопки взаимодействия перспектива переключится на специальную камеру, которая берёт книгу крупным планом, а герой отмочит ванлайнер. Точно его содержание не помню, но смысл такой: Эта сволочь горит уже три месяца к ряду. И это прекрасно погружает! Перед нами явно эзотерический предмет, напрямую связанный со странными законами мира игры, а реплика персонажа не только информативная, но и с юмором, причём вполне уместным. А с точки зрения производства это буквально джентельменский набор из меша книги, эффекта дыма, декали пепла и аудио-реплики. Сам интеракт я даже не считаю, потому простенькое переключение камеры с отбором управления по кнопке в Unreal Engine сделать очень просто. #анализигр #нарративныйдизайн #TheSinkingCity