В России разработали новую технологию переработки отработавшего ядерного топлива — так называемую плазменную сепарацию. Суть плазменной сепарации состоит в разделении компонентов топлива, основываясь не на химических свойствах элементов, а на разнице их масс с использованием плазмы и электромагнитных полей. Это позволяет отделить актиниды от продуктов радиоактивного распада и использовать целевые элементы (уран, плутоний) для рефабрикации топлива и замыкания ядерного топливного цикла. Эксперименты уже подтвердили состоятельность метода. Были продемонстрированы разделение смесей веществ, моделирующих ОЯТ, найдены уникальные решения для перевода вещества в плазменное состояние с требуемыми параметрами и для инжекции его в область разделения компонентов, показана возможность обеспечения длительного непрерывного рабочего процесса.

🔍 Физиогномика и графология в оценке кандидатов Физиогномика и графология представляют собой альтернативные методы оценки личности. Физиогномика сосредотачивается на анализе внешности и мимики, предполагая, что черты лица могут свидетельствовать о внутренних качествах человека. Графология же изучает почерк, считая его отражением психологических особенностей. Во Франции графология традиционно применяется в процессе найма сотрудников, тогда как в России подобные методы часто вызывают недоверие и воспринимаются скорее как малозначимые или даже несерьезные инструменты подбора персонала. Несмотря на определенный интерес к этим подходам, важно понимать: для объективной оценки кандидатов предпочтение стоит отдавать более надежным методам — профессиональным интервью и тестированию практических навыков. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Предсказательный гадалкослоп Скотт Александр написал пост о том, что AI-суперпредсказатели (современные LLM со специальной обвязкой, заточенной под эту задачу) дескать уже сейчас соревнуются в корректной оценке вероятностей разных событий плюс-минус на равных с топовыми человечьими суперфоркастерами. Он там приводит в пример FutureSearch – один из таких специализированных ИИ-инструментов, который находится в более-менее открытом доступе. Естественно, я не мог упустить возможность потестировать его!

Смотрите, я на той неделе писал о возможности сделать на Полимаркете ставку на то, что Путин останется у власти как минимум до конца текущего года, по «цене» 86% (что эквивалентно «доходности к погашению» в размере 37,5% годовых в долларах). Сейчас уже вероятность поднялась до 89% (прибыль 3,5% за неделю, noice!), но всё равно остается на глаз довольно низкой.

Так вот, я попросил этот самый FutureSearch оценить вероятность ухода Путина с поста президента до конца года по любым причинам – результат можно наблюдать на приложенном скриншоте. Три «нейроисследователя» прошерстили 146 источников и пришли к выводу, что вероятность составляет около 5%: 1,5% по базовым медицинским причинам и 3,5% на прочие силовые методы. С первым компонентом всё понятно, а вот как конкретно эти ребята вышли на 3,5% – я, к сожалению, так и не понял. Но концептуально это не сильно далеко от моей собственной «прикидочной» оценки. Для сравнения, что ответили другие современные модели (без какой-либо специальной обвязки, просто ответы на тот же самый вопрос): 🐌 Claude Fable 5 – самая мощная на текущий момент базовая модель (на этой неделе платные юзеры Клода как раз еще имеют к ней доступ без доплаты): 3–5%, короче около 4%. По сути, почти тот же результат, что у FutureSearch выше. 🐌 Claude Opus 4.8: 4–8% – тут уже вероятность заметно выше. Вся вариация здесь и ниже идет в основном за счет того, как разные модели оценивают вероятность переворота в том или ином виде. 🐌 ChatGPT 5.5: 9% – этот сразу первым делом полез на Polymarket проверять вероятности и, видимо, заякорился на них. Написал, что «текущие 11% на Полимаркете могут быть завышены действиями не самых умных китов, но…» 🐌 Gemini 3.1 Pro: этот, по сути, вообще отказался оценивать вероятность самостоятельно. Сразу написал «бро, там на Полимаркете дают около 12% – я хз, чем тут тебе еще помочь можно». 🐌 Grok Expert: 11–13%. Этот тоже, кажется, на Полимаркет заякорился. Вывод: кажется, проверять вероятности на Fable / FutureSearch выглядит не самой глупой идеей. [Дежурная оговорка про рынки предсказаний]

Мне запретили пользоваться ChatGPT на собеседовании. Считаю это дискриминацией.

Перевод статьи с hacker news

Недавно я проходила собеседование на позицию профессора в одном очень известном университете. Всё шло отлично: доклад, встречи с преподавателями, обсуждение исследований. А потом начался chalk talk — нужно было у доски без слайдов рассказать о своих будущих исследованиях. Я спокойно открыла ноутбук, зашла в ChatGPT и приготовилась работать так, как работаю каждый день. В комнате повисла тишина. — Что вы делаете? — Готовлюсь отвечать на ваши вопросы. — С ChatGPT? — Ну да. А как ещё? Оказалось, правильный ответ — «из головы». Как будто я какой-то средневековый крестьянин. Я хороший учёный. У меня статьи, гранты, студенты, публикации. Просто процентов 85% всего этого я сделала, печатая промпты в большие языковые модели и потом слегка редактируя результат. Так сейчас и работает наука. Статья? «Напиши введение про такую-то тему». Грант? «Предложи сильные specific aims». Эксперимент? «Какие нужны контроли?» Это мой научный процесс. Быстро, современно и эффективно. Но на собеседовании почему-то ожидалось, что я… просто знаю всё сама. Меня попросили объяснить мой научный подход. Я начала печатать: «Объясни мой научный подход к исследованию…» — Без ноутбука. Я не поняла вопрос. — Просто своими словами. Своими словами? Я не пользовалась своими словами примерно с 2022 года. Когда передо мной нет окна с промптом, в голове только туман и мигающий курсор. Моя работа — писать запросы, а не думать абзацами. Я попыталась объяснить комиссии, что оценивать учёного без ИИ — всё равно что оценивать плотника без молотка. В реальной работе у меня всегда будет доступ к этим инструментам. Искусство сегодня — не помнить всё наизусть, а уметь задать правильный вопрос. Их это почему-то не убедило. Потом меня попросили нарисовать исследуемый биологический путь. Нарисовать? Руками? Я отлично знала, что этот путь существует. ChatGPT много раз прекрасно про него писал, а я полностью соглашалась с написанным. Но где именно стрелочки, какие узлы и связи… это хранилось не в моей голове. Это хранилось в облаке. Я нарисовала два кружочка. Первый подписала «Транскрипция». Второй — «Фазовое разделение». Соединила их стрелкой. Посмотрела на комиссию с надеждой. — Это всё? — Остальное есть в research statement… на ноутбуке. Работу мне не предложили. В письме написали, что у комиссии возникли сомнения в моём «самостоятельном мышлении» и «фундаментальных знаниях». Самостоятельном мышлении? Да буквально на прошлой неделе я самостоятельно попросила ChatGPT сравнить два экспериментальных подхода, самостоятельно прочитала ответ и самостоятельно выбрала тот, который понравился больше. Чем не научное мышление? Мне кажется, академия просто не успела за временем. Она всё ещё хочет видеть человека, который стоит у доски и с ходу рассуждает о своей области знаний, словно натуралист XIX века. А современная наука устроена иначе: сначала промпт, потом итерации, потом результат. Теперь я ищу работу в индустрии. Говорят, там гораздо спокойнее относятся к людям, которые быстро генерируют идеи с помощью ИИ. Видимо, это корпоративный способ сказать «умеет очень быстро печатать промпты». Но за chalk talk мне всё ещё обидно. Не за себя. Я переживу. За тех кандидатов, которые придут после меня с открытым ноутбуком и уже набранным промптом — и услышат, что здесь так не принято. Хотя именно так сегодня и делается почти всё. А если кто-то из комиссий всё ещё читает это — я по-прежнему открыта к предложениям. Моя научная программа отлично продумана. Она просто сохранена в Google Docs. Мы с ChatGPT очень старались. Оригинал: https://inpreparation.substack.com/p/opinion-i-was-not-allowed-to-type Комментарии: https://news.ycombinator.com/item?id=48777728

До-ре-ми-фа-соль-ля-си-до В музыке все знают ноты

до, ре, ми, фа, соль, ля, си Однако так как я учился по американским ютюбам и табам, у меня в голове все запомнено через: C, D, E, F, G, A, B

Мне порой тяжело понять тех, с кем играю музыку, если он говорят играть в "ля". Я сразу секунд 10 начинаю считать в голове это он оказывается "А" имеет ввиду - ну ок! Короче мой поинт в том, что кто как привык так и называет ОДНИ И ТЕ ЖЕ КОНЦЕПЦИИ. И конечно когда такие люди которые прекрасно шарят в теме, но у них разные дефолтные настройки - им надо за адаптер договориться. Так вот мои адаптеры: 1/ В sales я использую термины Sales Development Representative and Account Manager. При этом и те, и те - "сейлзы". Но в русской терминологии они называются "Охотники" и "Собиратели". Смысл тот же. 2/ "Связка" (в маркетинге) - "Customer Activation Funnel" 3/ "Траф" = "User Acquisition Channel" 4/ "SBP на дропов" = Оформить бизнес мобильных приложений как Блиновская (дробить) 5/ "Прокинь траф через мамку" = "Присоединить агентский кабинет к Meta Business Manager" 6/ "Радужный заебал" = AppStoreConnect зареджектил твой билд

Китайский UBTech представил вот таких гуманоидных роботов для... ну, наверно, для помощи по дому. Посуду мыть, шмотки гладить, с собакой гулять. Думаю, для этого. Ведь зачем ещё делать ультра-детальную имитацию мимики, реакции на прикосновения, продвинутую память, 88 степеней свободы и возможность зафигачить любую внешность на заказ, вплоть до копирования реальных людей и знаменитостей, если они дадут разрешение (у онлифанщиц, инста-див и прочих инфлюэнсеров появится новая жирная статья монетизации своих талантов). В общем, капец тебе, демография несчастная. С другой стороны, пока дороговато - один такой робот стоит от $17К за "голую" базу до десятков или даже сотен тысяч долларов за продвинутые модификации. Это пока не для всех, лакшери. Обычный секс (а вместе с ним и дейтинг) ещё поживёт. Но конкретно в этом кейсе есть аргумент и в обратную сторону: Гуманоидные секс/шипперные роботы разной степени продвинутости - это уже не прям новость-новость. Многие стартапы их уже продают, а ещё больше - анонсируют. Но прикол в том, что UBTech - это здоровенный ЗАВОД, нацеленный на массовый выпуск под эффект масштаба. Собственно, их основной продукт - это промышленные роборуки для автомобильных (и не только заводов), которых они штампуют по 100500 в сутки. Эти ребята намерены наклепать тысячи и миллионы железно-латексных кошкожён. Иначе им просто смысла нет. Тем более, проблема реально есть. Помните, в Китае из-за невероятно мудрой и дальновидной политики с одним ребёнком на семью случился крен в мужской пол? Так вот, многие китайские мужчины просто математически не имеют шансов найти себе девушку. Для таких даже специальное слово придумали. То есть, массовый спрос потенциально есть, а значит и конвейер имеет смысл. UBTech могут сделать с секс-ботами примерно тот же китайский фокус, который DJI провернул с личными дронами, а BYD - с электромобилями. А заодно смогут отстроиться от Unitree и AGIBot, которые уже неплохо подмяли основной робо-рынок в Китае. И вот тогда ценник на "роботов-партнёров" (назовём это так) может упасть, доступность вырасти, а демография - окончательно приуныть. Хотя, если человечество всё-таки научится делать яйцеклетки из всего, что под руку попадётся, и доведёт до ума искусственное вынашивание внутри других роботов (тоже норм ниша), то может всё не так уж и печально. Дизраптор

Худший язык программирования всех времён /s Инициализировать переменную можно десятком способов, и в одном из них скобки решают, лежит там ноль или мусор с прошлого вызова функции. static делает четыре несвязанные вещи. Целочисленных типов около пятидесяти, а vector — вовсе не вектор, что признавал и сам автор STL. Жанр «почему C++ ужасен» на Хабре выжжен дотла, и всё это читано по двадцать раз. Полгода назад разработчик пробежал 50-минутное видео о худшем языке по диагонали, а теперь пересмотрел целиком и обнаружил неприятное. Если убрать интонацию обиженного джуна и оставить аргументы, процентов 70 там — правда. И все эти боли, от кривых имён до медленных контейнеров, оказываются следствием одного решения из прошлого языка.

В российских нелегальных казиках уже несколько месяцев устраиваются маски-шоу. Казики кладут на безопасность своих сотрудников, хотя на допросы таскают в том числе и работяг С работой сейчас напряжёнка, а нелегальные беттинговые конторы до сих пор нанимают. Помните, что работа там опасна. Вам нужно соблюдать цифровую гигиету. Беттинговая контора == казик, там всегда есть воронка внутри после ставочки с предложением крутануть слоты. Поэтому я буду упоминать именно это название. Когда вы идёте в казик в России, то всегда помните, что это опасно. Гонения на казики случались и раньше, но в этом году они усилились. В марте маски-шоу прошли в офисе Mostbet и в платёжке Payment Center. Дела до сих пор ведутся, и сейчас на допросы таскают уже простых работяг. Некоторых держат по 48 часов в ИВС. Мостбет недавно вывезли из России около 100 ключевых сотрудников. Многие компании, посмотрев на это, либо заканчивают свою деятельность в России, либо закрывают свои офисы и переводят всех на удалёнку. Удивительно, что 1win, например, закрыла свой офис в Питере с пометкой «временно». А что изменится в ближайшем будущем? Бизнес станет законным внезапно? Зачем вообще нужен офис в России с такой деятельностью? Казики, в том числе и легальные, — это колхоз. Казиками владеют в большинстве своём бывшие или нынешние бандосы. Как правило, там низкая культура управления, она просачивается сверху вниз. Казики сплошь и рядом дёргают людей работать в офисе. Ну а как ещё управлять этими расхлябанными соевыми айтишниками? На безопасность плевать, гораздо важнее видеть, что человек находится в офисе, под присмотром менеджера, а значит, пашет эффективнее, это ведь так работает, верно? На безопасность забивают и в других аспектах. В корпоративных мессенджерах и почтах реальные имена сотрудников. Зарплаты выплачивают через российские юрлица либо через те же платёжки, через которые заводят деньги лудоманы. Если устраиваетесь в нелегальный казик, соблюдайте три железных правила: никаких реальных имён, никаких офисов, и выплаты только криптой. Это не тот работодатель, к которому идут из-за ДМС и пенсии. Иначе, пиздец, ваши данные утекут, как список сотрудников (ССЫЛКА) 1win полтора года назад, и к вам придут.

📡 Дайджест статей блога Радара — выпуск июньский В блоге Радара основатели делятся настоящими историями своих продуктов. В июне вышло пять рассказов ⬇️ 1️⃣ Сидел на кухне во Франкфурте, услышал мамину фразу про студентов, которые замирают на выступлениях — и сделал приложение для AirPods. Как студент из Екатеринбурга встретил Тима Кука и набрал 25 тысяч пользователей 2️⃣ Запустились на Радаре — пришло 30 лидов, 15 закрылись в оплату на 250 000 рублей. Пошаговая стратегия Gradius: как сделать из стартап-площадки канал продаж 3️⃣ Покупатель открывает десять карточек, возвращается назад, теряется — и закрывает вкладку. Как из этого наблюдения вырос умный поиск для интернет-магазинов Реком 4️⃣ Зарубежные сервисы для презентаций ушли с рынка — два преподавателя решили не ждать замены и сделали её сами. История DiaClass, гранта и реестра ПО 5️⃣ Пицца за 32 рубля, маржа 75%, один техник на 20 киосков. Как устроена экономика роботизированного киоска ПиццаБот Читайте, задавайте вопросы, знакомьтесь с авторами! Блог Радара — это прежде всего комьюнити. Здесь можно обсуждать и делиться опытом: что сработало, какие были трудности, как их решали. Если хотите рассказать историю своего продукта, присылайте идею в @ProductRadar_blog_bot 🔥

TinyPilot через 4 года KVM — это железка для удаленного подключения к выходам на монитор и клавиатуру другого компьютера. Собственно и сокращение KVM означает всего лишь “Keyboard, Video, Mouse”. Такое оборудование традиционно используется в датацентрах, системный администратор издалека работает с “упавшим” сервером, потерявшим сеть. Продается оно в лучших традициях b2b-продуктов: интерфейсы неудобные, отгружается только большими партиями, стоит дорого. И так рынок работает десятки лет. Основатель #стартапдня TinyPilot решил, что такая штука может быть полезна и дома. Он собрал свой KVM на основе Raspberry Pi (малюсенький "учебный" компьютер) и написал для него Open Source софт. Теперь каждый может купить Raspberry в соседнем магазине и превратить его в домашний KVM. А ленивые покупают у TinyPilot уже настроенное оборудование в красивом корпусе. Гикам продукт понравился. Ежемесячные продажи - порядка 50 тысяч долларов с положительным трендом. На фоне стартапов-единорогов выручка, наверное, не впечатляет, но для фаундера-одиночки достаточно на комфортную жизнь, да и вероятность покупки бизнеса каким-нибудь гигантом - очень хорошая. Морали у проекта две. Во-первых, просто любопытно смотреть. Основатель очень много и открыто пишет о бизнесе, даже динамика продаж выставлена на всеобщее обозрение. Во-вторых, домашняя версия корпоративных продуктов - хорошая версия “свечного заводика”. — Вот такой #субботнийповтор из 2022 года. Пути стартапа и фаундера разошлись через 2 года после поста – основатель продал проект за примерно 2.5 годовые прибыли или полмиллиона долларов. Новый владелец – тоже обычный человек, не Google какой. И, кажется, он купил TinyPilot зря. На рынке появилась куча китайских аналогов в разы дешевле и гики теперь покупают их, а попытка перейти в корпоративный сегмент пока со стороны не выглядит как успех. Мой старый пост: https://t.me/startupoftheday/2382

ПРОКЛЯТИЕ ПЕРЕИСПОЛЬЗУЕМОСТИ Делюсь болью. Я последние 5 лет на разных уровнях у разработчиков, лидов и техдиректоров, активно встречаю такой паттерн:

Ну давай просто выделим общее и переиспользуем это в другой системе/проекте.

Мы ведь уже написали систему перемещения для ботов, давайте для игрока её тоже переиспользуем. У нас ведь уже есть backend-сервис по обработке match-3 логики, давайте его же тупо используем в другой игре 😵 Может казаться, что нужно просто скопировать/вставить решения из одного места или создать общий класс. И черт, это не работает нормально в большинстве случаев. 🔸 Если вы делаете что-то общее, то сначала нужно понять, какие зависимости это общее в себя принимает и отдаёт Если вы сделаете прямой copy/paste, придётся писать кучу обёрток, чтобы подружить новую систему с текущей. Поэтому чтобы действительно такое было возможно, нужно заранее проектировать не только саму систему абстрактно, но и её зависимости 🤯 А это значит, что нужно изначально планировать проектирование ключевых абстракций проекта. Например: 🔹 Весь cross-cutting context. Логирование, конфиги, аналитика, обработка ошибок. Либо придётся кучу мест рефакторить, либо заранее согласовывать единое API для переиспользования между проектами. 🔹 Коммуникация с сервером — пример посложнее. Но суть простая: вы не хотите при переносе дублировать логику обработки ошибок, контрактов взаимодействия и тянуть лишние транзитивные зависимости (другой HTTP-плагин, например). И это важно тупо потому, что это заставляет поддерживать задублированные решения по проекту 🤢 🔹 Изменился формат логирования или когда логи пишутся, а когда нет 🔹 Добавился новый обработчик исключений, формат контракта или обработка краевого случая Вот иди свищи по проекту 10 копий и вкостыливай фикс и туда. При этом ладно этот фикс в коде, ха, это ещё изи, а если ты решил общий микросервис такой выделить… 🔻Чем больше расстояние между зависимостями — тем сложнее и дороже в них вносить изменения. 🔸 Не всё, что кажется общим, таковым является Избитый троп:

Ну тут сделаем абстрактно, чтобы другие системы, вдруг, взяли и переиспользовали эту логику.

Ну нет, это не работает. Если заранее не понимать, как именно система будет переиспользоваться, и не переиспользовать сразу — оно не будет работать. Это происходит из одного простого факта: 🔹 Скорость изменения требований разная для каждой из систем. То, что вчера виделось как общее, сегодня жёстко заточено под что-то конкретное, т.к. переиспользуемость стоит времени, сил, денег и тщательного планирования. Или по другому: То что вчера казалось легко можно переиспользовать, сегодня требует узкого и конкретного решения. Так что всё, пожалуйста, я снимаю со всех, кто читает этот пост, «проклятие переиспользуемости» 😘 С этого момента вы можете не писать системы так, чтобы вдруг когда-то их кто-то использовал и сократил себе время. 🔻 Наконец-то можно писать системы, которые заточены на выполнение своей задачи и не раздувают сложность проекта на ровном месте. Но если переживаете, вот правило трёх:

Пока система или её часть не переиспользуется как минимум в трёх независимых местах — ничего общего выделять не нужно.

А если есть требование — выровняйте уровень знаний, покажите цену такого решения, сделайте #проектирование@UniArchitect, внедрите и пользуйтесь на здоровье, все только спасибо скажут. Ставь 👍 если тебе заходит такого рода контент! Ты знаешь кому переслать эту статью 💪 #проект_в_разработке@UniArchitect