Всплыл Intel Core Ultra 9 4950K для десктопов — возможно, это Nova Lake-S В базе SiSoftware появилась запись по инженернику чипа Core Ultra 9 4950K Nova Lake-S. Согласно утечкам, Nova Lake получит новые ядра Coyote Cove (P-cores) и Arctic Wolf (E-cores), до 52 ядер (16+32+4 LPE) и поддержку DDR5-8000. Топовая модель 4950K, по слухам, будет с TDP 150 Ватт, а в турбо в пике до 253 Ватт. Для апгрейда потребуется новая материнская плата на сокете LGA1954. Выход Nova Lake-S ожидают в 2027 году. Наименование соотносится со слухами о переходе Intel на четырехзначные обозначения чипов. В однопотоке около 1000 баллов, в многопотоке около 20 000. Это много! Для сравнения, у 14900KS 948 и 16141. А у EPYC 4585PX 17708

Бесплатная Caravan SandWitch (ссылка EGS) В Эпик Стор сейчас раздают неплохую экшен адвенчуру от третьего лица с упором на платформинг и исследование Caravan SandWitch. Визуал мультяшная стилизация, контроллер приятный, исследование тоже сделано неплохо. В своё время писал об игре, пробежал демку, она была бодрая для игры своего типа и жанра. Такое ненапряжное исследование, выполнение квестов на поиск каких-то предметов, простые задачки, чтобы открыть дверь или обнаружить проход. В итоге, демка оставила приятное впечатление, можно побегать, если любите простые и медитативные платформеры. Забрал себе, может, доберусь до полной игры как раз) Игру можно забрать с РУ региона до 20 августа, 17:00 по Москве. #games #халява #CaravanSandWitch

Фрейм как инструмент мышления в бизнесе Фрейм — это ментальная структура, через которую мы воспринимаем информацию и принимаем решения. В бизнесе он выполняет роль фильтра: помогает упорядочить данные и увидеть общую картину. Известный управленец Горан Карштедт отмечал: без фрейма невозможно эффективно осмыслить происходящее и действовать. Хороший фрейм позволяет быстро реагировать в неопределённых ситуациях и понимать, какие шаги нужно предпринять. Примеры: Шахматист, думающий на несколько ходов вперёд. Врач, мгновенно распознающий симптомы. Оба опираются на внутренние фреймы. Но как любая карта, фрейм может быть неточным. Ключ: умение менять фрейм в зависимости от ситуации. Например, в кризис важно не только видеть проблему, но и оценить риски, найти ресурсы и наметить пути выхода. Фаундер | Бизнес и Стартапы

В России сейчас в разгаре дивидендный сезон, Сбер по итогам года объявил рекордные выплаты - и на мой счёт как раз прилетела приятная сумма. Акции Сбера держу давно и не как спекулятивную историю, а как долгосрочную инвестицию. Крупнейший банк страны, понятная бизнес-модель, стабильные дивиденды, понемногу растёт в цене. Скучно, надёжно и предсказуемо - как раз то, что мне нужно в базовой части портфеля. Каждый раз, когда прилетают выплаты, встаёт вопрос: реинвестировать или потратить на что-то конкретное. Обычно я за реинвест - чтобы через год дивидендов пришло ещё больше, магия сложного процента, все дела. Так и в этот раз большую часть снова заведу обратно в бумаги. Но небольшой кусочек всё-таки уйдёт на мечту, которую я откладываю уже года два. Хочу наконец обновить гитару. А то та, что на фото, уже совсем старенькая. Вот, кажется, и есть настоящее назначение дивидендов - не случайные деньги на кофе, а осознанный вклад либо в будущее, либо в то, что делает жизнь круче интереснее 😎 💭 А вы как распоряжаетесь дивидендами - какой процент обычно реинвестируете? #ИНВЕСТИЦИИ #ФИНАНСЫ #БИЗНЕС

https://artificialanalysis.ai/agents/search-api Нас (Keenable) сравнили в бенчмарке Artificial Analysis. Во-первых, я очень рад, что мы туда вообще попали. За это ребятам огромное спасибо. Во-вторых, с методологией бенча есть некоторые проблемы: 1. Fetch инструмент использовался один на все движки, и это был просто HTTP GET. То есть часть силы нашего индекса была помножена на ноль, потому что часть документов, которые мы возращаем обычным HTTP GET тупо не качается. 2. Две трети оценки складывается из старых публичных бенчмарков (BrowseComp и DeepSearchQA). Все наши конкуренты уже успели их забенчмаксить. Это очень хорошо видно на Parallel Turbo на приватном AA-Omniscience. Это мы поправим, добенчмаксим тоже.

https://artificialanalysis.ai/agents/search-api Нас (Keenable) сравнили в бенчмарке Artificial Analysis. Во-первых, я очень рад, что мы туда вообще попали. За это ребятам огромное спасибо. Во-вторых, с методологией бенча есть некоторые проблемы: 1. Fetch инструмент использовался один на все движки, и это был просто HTTP GET. То есть часть силы нашего индекса была помножена на ноль, потому что часть документов, которые мы возращаем обычным HTTP GET тупо не качается. 2. Две трети оценки складывается из старых публичных бенчмарков (BrowseComp и DeepSearchQA). Все наши конкуренты уже успели их забенчмаксить. Это очень хорошо видно на Parallel Turbo на приватном AA-Omniscience. Это мы поправим, добенчмаксим тоже.

🚀 Yozh Scraper v0.1.9 уже на базе! Небольшое, но важное обновление - меньше ложных блокировок, пустых результатов и ненужного ожидания:

— Bing теперь возвращает реальные URL вместо click-tracking ссылок — заблокированные/CAPTCHA-страницы определяются сразу - экономим до ~45 секунд на запрос — browser-check Яндекса больше не считается блокировкой и не вызывает лишнюю ротацию прокси — throttle-страницы Amazon теперь корректно распознаются как блок и отправляются на повторную попытку — ошибки warmup-навигации теперь видны в meta.applied_warmup

И да! Это бесплатно и opensource с максимально свободной лицензией 👉 https://data.cyberyozh.pro/ru/ Ваши репосты, упоминания и ссылки на нас всегда 🫶

Зумеры изобрели МакАвто Starbucks десятилетиями приучал мир к тому, что кофейня – это "третье место": диваны, розетки, сиди хоть весь день. Американский #стартапдня 7 Brew довёл до предела противоположную идею – в его кофейни нельзя войти. Дверей для посетителей там просто нет. Точка сети – модульная будка площадью около пятидесяти квадратных метров. Её целиком привозят с завода и ставят на готовый фундамент за несколько недель. Вокруг – две полосы для машин, внутри – бариста. Сотрудники с планшетами ходят вдоль автомобилей и собирают заказы, за счёт этого очередь не стоит, а едет. Весь визит занимает минуты три-четыре. Ни зала, ни стульев – только окно выдачи. Ставят эти будки в основном франчайзи. Заведение приносит порядка двух миллионов долларов выручки в год – уровень приличного ресторана, только без ресторана: ни кухни, ни официантов, ни больших площадей. Сеть растет невероятно быстро. В 2021 году продажи были 26 миллионов долларов, по итогам 2025-го – 1.2 миллиарда, точек сейчас под восемьсот, на этот год заявлено ещё четыреста с лишним открытий. Мобильное приложение при этом запустили буквально на днях – до миллиардных оборотов сеть дожила без него. Радость аудитории была такая, что на какое-то время 7 Brew оказался первым по скачиваниям среди всех приложений американского App Store, выше ChatGPT и Temu с TikTok. https://7brew.com #roundb #офлайн #еда #сша

Better MoE model inference with Warp Decode 🔗 Блогпост Ребята из Cursor не остановились на Mixture-of-Kittens и реализовали ещё одну примечательную оптимизацию MoE для low-batch-инференса под названием Warp Decode. Традиционные пайплайны инференса MoE expert-centric: они собирают токены для каждого эксперта, прогоняют вычисления и переставляют их обратно в исходном порядке. Операции перестановок занимают нетривиальное время и существенно замедляют инференс. Курсоровцы же предлагают параллелизовать не по экспертам, а по выходам. Каждый варп отвечает за одно выходное значение. Инференс реализован через два fused-кернела — gate+up и down. Варп достаёт в потоковом режиме нужную строчку из матрицы весов и проводит операции. ⚡ Так как варпы работают независимо, то всё выходит embarrassingly parallel: вообще не нужно париться по поводу банковских конфликтов, барьеров и синхронизаций. Все редукции выполняются через warp-level-инструкции вида __shfl_xor_sync. 🛠️ Ещё из полезных плюшек стоит отметить следующее: - 📐 Не нужно паддить до какой-то степени двойки (типа 128). - 🗂️ Можно избавиться от scatter и combine: токены последовательности раздаются экспертам, а потом всё собирается. Также исчезает необходимость в промежуточных буферах. 🚀 В итоге оно даёт ускорение порядка 1,8× на B200. 💡 А ещё они избавляются от MXFP8-квантизации, ибо и так всё работает достаточно быстро) 📈 На батче из 32 удаётся достичь до 58% максимально достижимой пропускной способности. Однако авторы утверждают, что их подход не полностью вытесняет expert-centric-исполнение, особенно в сценарии низкой загрузки. На больших батчах оверхеды от перестановок/перегруппировок токенов не так сильно болят.

🇫🇷Mistral запускает китайские модели и строит европейскую GPU-империю Французская Mistral AI резко меняет правила игры. Компания перестает быть просто создателем проприетарных и открытых моделей и превращается в полноценного инфраструктурного гиганта. 🔍Стартап открыл свою облачную платформу для сторонних ИИ - и первой ласточкой стала китайская GLM-5.2 с контекстом в 1 миллион токенов. ⚡️Для корпоративного сектора это тектонический сдвиг:

🟦Инфраструктура под ключ: Бизнесу больше не нужно метаться между серверами и настраивать стек с нуля. Mistral берет на себя хостинг, GPU-мощности, SLA 99,9% и корпоративную безопасность, отдавая открытую китайскую модель через собственный API без правок в весах.

🟦Региональная изоляция: Появились Regional Endpoints (ЕС и США) для жесткого контроля за тем, где физически крутятся вычисления, что критично под европейские регуляторные нормы.

🟦Амбиции на 1 ГВт: Mistral Compute метит в статус главного европейского суверенного облака.

Французы вовремя поняли: разработка языковых моделей - это бесконечная и дорогая гонка, где лидеры меняются каждый месяц. А вот контроль над железом, дата-центрами и трубами, по которым течет ИИ-трафик, гарантирует выживание и власть при любом исходе нейросетевой битвы. 🦔 CyberYozh