Недавно YC Startup School выпустил видео со своей бесплатной образовательной программы для основателей стартапов. Всегда очень вдохновляюсь, когда супергерои, построившие классный бизнес, приходят с живыми выступлениями и рассказывают про свои уроки. Вот кто был крашем из выступающих у меня в этот раз. Jensen Huang — «The Mindset That Built NVIDIA» Хуанг рассказывает, как NVIDIA начинала не с той технологии, освоила нужную по трём учебникам из Fry's и в итоге совершила ключевые прорывы в современных вычислениях. [YC Library: Jensen Huang](https://www.ycombinator.com/library/Tq-jensen-huang-the-mindset-that-built-nvidia) Boris Cherny — «Building Claude Code» Интервью с Дианой Ху сразу после запуска Opus 5. Черни рассказывает о том, как создавался Claude Code, на что способны новые модели и как строить продукты, когда возможности ИИ так быстро растут. [YC Library: Boris Cherny](https://www.ycombinator.com/library/UN-boris-cherny-building-claude-code) Dmitri Dolgov — «The Demo Is Only 1% Of The Work» Со-CEO Waymo про то, что демо — это лишь 1% работы: показать, что беспилотная машина умеет ездить, заняло 18 месяцев, а довести это до полноценного продукта — 15 лет. Долгов говорит про world models и closed-loop симуляцию, которые Waymo использует в разработке, и подчёркивает ключевое отличие физических систем от софта: в реальном мире ошибка стоит куда дороже, чем токен, поэтому автономный транспорт требует несравнимо более строгого тестирования, чем обычные продукты. [YC Library: Dmitri Dolgov](https://www.ycombinator.com/library/WV-waymo-co-ceo-dmitri-dolgov-the-demo-is-only-1-of-the-work) Все выступления можно посмотреть здесь: [YC Startup Library](https://www.ycombinator.com/library)

ИИ – метаинтерфейс между человеком и реальностью Он становится полупрозрачной живой линзой – второй сетчаткой между человеком и миром В недавнем эссе NYT Элис Лассман назвала ИИ «социальным герметиком»: он заполняет щели человеческих отношений. Некому написать, не хочется беспокоить друга, страшно спросить напрямую – обратись к ChatGPT. Но метафора «герметика» описывает лишь часть происходящего.   ИИ одновременно становится «социальным лубрикатором», снижающим трение между людьми: он объясняет чужие сообщения, подбирает правильные слова, помогает репетировать трудные разговоры и избегать конфликтов.   А еще он работает «социальным амортизатором» – принимает на себя первый удар раздражения, тревоги, ревности или обиды и возвращает человеку уже переработанную версию его эмоций.   Получается, что ИИ выполняет как минимум три новые социальные функции: заполняет пустоты, снижает трение и поглощает удары при коммуникации людей.   Но самое важное начинается за пределами коммуникации.

ИИ превращается в новый интерфейсный слой среды существования разума.

Он все чаще оказывается не только между человеком и человеком, а также и между человеком и текстом, событием, знанием, проблемой, собственной мыслью.   Т. е. меняется сама среда, внутри которой мы понимаем, интерпретируем и познаем мир, а коммуникация – лишь один из ее процессов. Культура единственного носителя интеллекта постепенно превращается в гибридную культуру двух типов носителей – биологического и алгоритмического, то есть в алгокогнитивную культуру. И одним из ее ключевых отличий становится трансформация культурной медиасреды. ИИ постепенно превращается в метаинтерфейс между человеком и миром. Для математика, исследователя, дизайнера, поэта, студента или школьника это будут разные специализированные ИИ-интерфейсы. Но общий принцип один: мы всё чаще обращаемся к миру через другой интеллект. Прежде главным интерфейсом человека с информационной реальностью были экран, меню, поисковая строка. Теперь им становится другой носитель интеллекта.   В 1970–1980-е графический интерфейс изменил способ взаимодействия человека с компьютером – и помог превратить компьютер в массовый цивилизационный инструмент. Сейчас происходит смена куда более высокого уровня.

Меняется интерфейс не между человеком и машиной, а между человеком и реальностью.

И впервые в технологической истории человечества этим интерфейсом становится иной интеллект.   #АлгокогнитивнаяКультура  #ИнойИнтеллект

Context-1 — поисковый агент, который умеет избавляться от лишнего. Часть 2/2 Продолжаем изучать агент Context-1. В первой части мы рассмотрели, что это вообще такое и какие задачи перед собой ставили авторы. А в этой части поговорим о метриках и обучении. Для оценки качества ответа авторы предлагают использовать четыре метрики: Final answer found (смогла ли модель найти документ с правильным ответом в выдаче), Recall (доля релевантных документов, которые выбрала модель, от общего числа релевантных документов), Precision (число релевантных документов, которые модель отвергла) и FB (среднее гармоническое Recall и Precision; идея авторов в том, чтобы штрафовать модель за отбор нерелевантных документов только под конец обучения). Также предлагают рассматривать Trajectory recall, оценивая качество траекторий и поощряя модель за отбор нужных документов и не награждая чрезмерно за случайное нахождение верного ответа.  На SFT авторы генерировали некоторое количество траекторий с помощью Kimi K2.5. Дальше заводили RLVR на модели gpt-oss-20b с LoRA. Вместо GRPO применяют CISPO — модификацию, которая позволяет лучше бороться с энтропийным коллапсом. Что касается реворда, то здесь на модель накладываются два штрафа: за уменьшение контекста несколько раз подряд и за количество шагов (если их больше 64). В результате модель научилась чаще работать с параллельным вызовом инструментов и лучшему прунингу в сравнении с базовой gpt-oss-20b. А число шагов в траекториях сократилось. С результатами по четырём доменам — веб, финансы, юридическая информация и электронная почта — можно ознакомиться в первой таблице.  Обратите внимание, что Context-1(4x) — это конфигурация, на которой запущено сразу четыре агента, а результаты их выдачи объединены с помощью метода Reciprocal Rank Fusion. Авторы отмечают, что даже в таком случае требуется меньше ресурсов, чем на запуск крупных моделей. Что же касается опенсорсных бенчмарков (таблица 2), то тут оценивалось, есть ли финальный ответ в документах, которые выбрала модель.  В финале авторы отмечают, что им не хватает разнообразия задач — все они представляют собой таски вида «найди что-то в ворохе документов». Также в работе говорится, что потенциально к используемым инструментам можно добавить и тулы для написания кода, и оркестратор. Наконец, предлагается поработать над менеджментом контекста: например, сохранять какое-то минимальное количество информации из выкинутых документов или суммаризировать большие страницы.  Разбор подготовил ❣ Владислав Пыж Душный NLP

🔖Заметка из Agile Practice Guide Для распределения ответственности можно использовать RAF! Не в смысле поить всех сладким кофе, а применить модель и определить, кто: 📍Responsible — непосредственно выполняет работу; 📍Accountable — отвечает за результат или принимает решение; 📍Facilitator — поддерживает процесс, снимает блокеры и помогает команде двигаться дальше. Когда это делать: возникает путаница в нюансах выполнения задачи, особенно если в ней участвуют люди из разных подразделений. Ко всем задачам по умолчанию не надо добавлять. 💁‍♀️ Все такие матрицы распределения ответственности плюс-минус похожи, подбирайте под свои нужды. Как по мне, если у вас русскоязычная компания, то лучше подобрать свои, более понятные для всех обозначения. А то Responsible — Accountable это как Output — Outcome. Вроде понятно, но где-то на уровне коллективного бессознательного.

Один из ребят в канале — с благодарностью Андрею Горшкову — разложил по полочкам мысли про важность комьюнити. Выкладываю, почитайте ещё раз, пусть осядет в голове.

Правила комьюнити 1. Команды и люди любят сидеть и думать, что они самые умные в этой комнате. На самом деле, если ты самый умный в комнате – ты находишься не в той комнате. Потому что какой бы ты ни был умным в своей маленькой деревне, ты не будешь самым умным на свете. Просто потому что мир огромный. В соседней маленькой деревне сидит другой человек, и таких миллион, и он тоже что-то делает, что-то изобретает. Невозможно придумать вообще всё. Считать, что ты самый умный в комнате – сильно мешает в развитии, мешает делать крутые вещи и зарабатывать деньги. 2. Окей, я понял, что надо идти в комьюнити, общаться – но куда идти? Многие комьюнити не те, там либо люди слабее, либо вода и лирика, либо ничего интересного. Потому что нет навыков общаться с другими людьми. Из общения с людьми разные люди совершенно разные вещи вытаскивают. Кто-то вытаскивает много пользы, кто-то вытаскивает мало пользы. Проблема в том, что разница здесь в 30-50 раз. Очень часто люди в комьюнити просто не слышат, когда им подсказывают статьи, ссылки, материалы, документы. Не умеют их использовать в своём развитии. Простое правило: тебе что-то подсказали – не спорь, просто попробуй. 3. Большая часть вещей, которые вы попробуете, у вас не получится. И тут люди снова делятся на 2 части: ну, значит, этот метод не работает, или подробно опишу свой путь тому, кто мне это посоветовал, и спрошу, что я сделал не так. Если у тебя что-то не получилось, то скорее всего это означает, что разные люди по-разному пробуют вещи. Обычно хватает одного-двух негативных опытов, чтобы человек забил. Но как здесь работает математика: если ты можешь получить улучшение какого-то навыка в 10 раз, то ты можешь 9 раз попробовать и ошибиться, и это всё равно будет хорошая математика. 4. Главное преимущество обмена опытом – огромный мультипликатор. Потому что когда ты говоришь что-то полезное – от тебя ничего не убывает. И эти люди потом могут вернуться к тебе с чем-то полезным. А мир огромен, мир меняется, самому миллион гипотез не протестировать – а комьюнити может.

📉 Сейчас готовилась к занятию и читала статью Seven Predictions from Microsoft’s Chief Scientist (всем советую!!) и нашла хорошее выражение:

Information-Lossy System

Это когда четкая стратегия или крутая идея превращается в набор странных задач, пройдя через три уровня менеджмента - система с неизбежной потерей информации. Откуда термин? Слово lossy (с потерями) чаще всего встречается в IT, например, в термине lossy compression (сжатие с потерями — как в JPEG). Файл становится легче, но часть данных и качество безвозвратно теряются. В бизнес-среде information-lossy system — это процесс или цепочка коммуникации, где по пути от точки А к точке Б теряются важные детали, контекст или нюансы. Кажется, что это похоже на глухой телефон, когда: Customer → Sales → Product Manager → Developer. Клиент сказал одно. Sales услышал чуть другое. PM сократил до трёх bullet points. До разработчика дошла уже весьма творческая интерпретация оригинала. Пара примеров: Our reporting process is highly information-lossy. Meetings can be an information-lossy way of communicating decisions. 💬 А теперь вопрос: what is the most information-lossy process in your company?👇 _______ 👍 — знаю этот термин 🔥 — новое знание! 🗿 — есть парочка косяков за компанией #tipoftheday #vocabulary

🐦⏳ По словам разработчика, у его приложения нет вообще никакой практической пользы, и тем не менее оно набирает бешеную популярность Carrier Pidge — бесплатный мессенджер для iOS, созданный примерно за 3 недели вайб-кодером Ноа Иарробино. Каждое сообщение доставляется виртуальным голубем со скоростью 110 миль в час (~177 км/ч), а время доставки рассчитывается на основе реального GPS-расстояния между пользователями. Через весь город сообщение долетит за секунды, а вот путь из Лос-Анджелеса в Нью-Йорк займёт около 22 часов. У каждой птицы есть 0,2% шанс погибнуть в полёте, а следить за своим голубем можно в реальном времени на карте. Контакты превращаются в вашу «стаю», а переписки хранятся в «голубятне». После многих лет, потраченных на то, чтобы сделать обмен сообщениями максимально мгновенным, приложения, которые, наоборот, намеренно его замедляют, неожиданно находят свою аудиторию. #интересное

🚀 Динамика рынка Индекс Мосбиржи падает на 1,7% с начала торгов 🔥 Общий фон: Песков остудил рынок Главный драйвер дня — геополитика, и для российского рынка решают именно российские заявления. Пресс-секретарь президента РФ Дмитрий Песков сообщил, что даты визита американских переговорщиков Уиткоффа и Кушнера в Москву еще не зарезервированы, а предпосылок для оптимизма по урегулированию на Украине нет. Это и стало главной причиной распродажи. Среди лидеров снижения — металлурги и золотодобытчик: Полюс, Северсталь и НЛМК. Продажи охватили несколько сырьевых отраслей. Индекс гособлигаций RGBI при этом растет. Внешний фон разнонаправленный: Дональд Трамп объявил о начале "самой сокрушительной" экономической операции против Ирана, и Brent на этом дорожает до $94,2 за баррель. Дорогая нефть поддерживает рублевую выручку экспортеров, но общерыночных продаж не компенсирует. 🤡 Но все мы понимаем, что настоящая причина падения IMOEX — опровержение Дмитрием Песковым возможности встречи Владимира Путина с американским рэпером Канье Уэстом. 📈 Растут • РенСтрах; • Совкомбанк; • ПИК; • Позитив; • Роснефть. 📉 Падают • МКБ; • Северсталь; • Полюс; • НЛМК; • Аэрофлот. 📍 Подписаться на канал | Мы в MAX

найм как вечное бесконечное Уже кстати не первый раз сталкиваюсь с этим вопросом. варианты интерпретации разные, от того, как на скрине и до "уверен, у вас огромная текучка, раз вы постоянно ищете". В каком то смысле, люди имеют право так думать. Отвечаю по пунктам. что вообще происходит Известная цитата - "покупай когда льется кровь"; применима к акциям, недвиге, сеошникам. Когда на рынке все плохо, надо активно хантить, потому что только в такой ситуации можно купить сильные мозги просто за деньги, без всяких хитрых дополнительных танцев с бубном, типа полгода убеждать спеца что ты его достоин, чтоб он перешел к тебе из ООО Рога и копыта. Поэтому я нанимаю постоянно; но когда у нас горит, я провожу 5-10 собесов в неделю, а когда не горит - 2-4. Во-вторых, у нас действительно много проектов, и сейчас 1 сеньор/ сильный мидл с нереализованными амбициями нам бы не помешал. В третьих, сейчас я нахожусь в ситуации, когда прям жесткой необходимости вывести человека "завтра" у нас нет, и найм это как бы часть рутины. В этой ситуации я могу позволить себе делать офферы 2-5% самых сильных спецов, что довольно жестко. Даже если в моменте под спеца нет проекта, через 1-2-3 недели проект, как правило, продается. Даже если представить что проект не нашелся, то всегда можно уволить "самое слабое звено" и передать проекты новенькому, ведь всегда в любой системе есть кто то самый слабый. Это повышает "среднюю по больнице" силу сеошников в компании без изменения их численности и ФОТа. Наличие такой опции, в свою очередь, держит в тонусе команду. Ну и наконец, я вроде бы (как мне кажется), довольно приятный собеседник, у нас строго оплачиваемые стажировки, т.е. у большинства кандидатов вроде бы приятные впечатления от нас, даже если мы не договорились. Так что, кроме всего прочего, это еще решение PR-задачи в долгосрок: суперцелевой брендлифтинг среди ключевой ЦА. Сегодня мы не договорились, а через 5 лет чувак станет Head of SEO в каком то большом проекте - а у него моя личка есть, мы с ним приятно общались и копеечку заплатили за стажировку - вспомнит, хотя бы на тендер позовет. Это доп. аргумент к вопросу "а почему сам". Одна девушка, прежде чем устроиться, писала мне в личные сообщения канала пару кварталов, скидывала свои работы, прежде чем у нас появился запрос на именно те знания и скиллы, которые у нее были. Так что и настойчивость тоже никто не отменял;)

Ошибки — это плохо! В Древней Греции гонцу, принесшему плохую весть, отрубали голову. Поэтому долгое время в Древней Греции вообще все было отлично. Вовремя обнаруживать и исправлять ошибки — простая и прекрасная, в теории, идея. Но на практике такая идея противоречит нашей культуре (большинству культур). Господствующее убеждение — ошибаться плохо. Этому учат в школе: у всех примеров есть только одно правильное решение. Этому учат в институте, дома, на работе: за ошибки ругают. Страх перед ошибками и неприятными известиями прочно въелся в нашу жизнь.  Да и в любом случае — известия об ошибках это не самая приятная вещь. Люди могут чувствовать, что это подрывает их авторитет, уверенность в самом себе. (особенно, если менеджер не уверен в себе). В борьбе за власть любые ошибки могут дорого стоить. Достаточно вспомнить бессмертную фразу из Киплинга: «Акела промахнулся!»  Та что люди хотят избегать ошибок, избегать даже видимости ошибок. То есть, мы скрываем ошибки, маскируем их, заметаем под ковер, в надежде что о них никто не узнает.  От непринятия ошибки и неудачи только увеличиваются. Когда мы скрываем мелкие недочеты, они перерастают в более крупные. Мы можем не получить необходимую помощь, если мы вовремя не скажем об ошибке. Более того, мы начинаем осуждать чужие неудачи, что увеличивает неприятие ошибок со стороны остальных.  Если такая культура есть в компании, то ошибки становятся проблемой. Компания становится «хрупкой» — потому что в любой момент какая-либо ошибка может значительно вырасти и принести значительный ущерб.  #ЧФ #ошибки