Про ИИ и его принятие график. График демонстрирует прямую корреляцию между долей разработчиков в штате и уровнем внедрения искусственного интеллекта в компаниях США по секторам экономики. Основные оси и параметры * Ось X (горизонтальная): Доля разработчиков ПО от общего числа сотрудников в секторе (Software developers as % of employees), от 0% до 12%. * Ось Y (вертикальная): Процент компаний в отрасли, внедривших ИИ (AI adoption, % of companies), от 0% до 50%. * Красный пунктир: Линия тренда, показывающая сильную положительную связь — чем выше концентрация технических специалистов, тем активнее отрасль берет на вооружение технологии ИИ. Ключевые выводы по секторам * Лидеры внедрения (правый верхний квадрант): Сектор информационных технологий (Information) лидирует с большим отрывом: разработчики составляют почти 11% штата, а уровень внедрения ИИ превышает 40%. За ним следуют профессиональные услуги (Professional services) — около 6,5% программистов и более 40% внедрения. * Специфика финансовых услуг (Finance): Финансовый сектор внедряет ИИ заметно активнее (около 37%), чем предполагает общая линия тренда при его относительно скромной доле разработчиков (~3%). Это объясняется ранними инвестициями в алгоритмический трейдинг, скоринг и анализ рисков. * Традиционные отрасли (левый нижний кластер): Производство (Manufacturing), транспорт (Transportation), здравоохранение (Health care) и смежные секторы имеют низкую долю программистов (менее 1–1,5%) и, как следствие, относительно невысокий уровень внедрения ИИ (в диапазоне 10–25%). --- * В секторах вроде финансов внедрение ИИ часто идет через покупку готовых корпоративных платформ и API, что снижает потребность в собственной огромной армии программистов для базовой автоматизации. * Разрыв между ИТ-сектором и тяжелой индустрией в графике отражает так называемое "бутылочное горлышко данных": на производстве или в логистике критически сложнее оцифровать физические процессы, чем программный код или тексты. * В 2026 году появление автономных кодинг-агентов начало менять эту пропорцию: малые команды инженеров получают возможность разворачивать решения масштаба прежних ИТ-отделов.

Мобилка в корпорате vs своя мобилка Я долго работала с мобильными приложениями в корпоратах. Исходя из этого выглядело так, что сфитчнуться в свою мобилку - это будет полшага для меня. В чем-то это действительно было так, но фактически мне очень много пришлось учиться (и все еще в процессе). Ниже собрала, что будет полезно из корпоративного опыта в своей мобилки, а что придется добирать. Переносимые навыки: 1. Мобильный UX/UI: вы чувствуете паттерны, гайдлайны платформ и понимаете, чем поведение юзера на смартфоне принципиально отличается от десктопного веба. 2. Аналитика: умение строить воронки, работать с событиями, смотреть продуктовые метрики и понимать, где отваливаются пользователи. 3. Исследования: навыки продуктовых интервью, A/B-тестов, работы с гипотезами и сбора фидбека. Непереносимые навыки: 1. Продвижение и закупка трафика: платные и бесплатные каналы, оптимизация креативов, работа с перформанс-маркетингом и ASO. В корпорате трафик наливает отдельный департамент, а в своём продукте это главный и самый критичный навык. Без него продукт просто не увидят. Вот честно, имхо, мобильный бизнес - это чисто бизнес, кором которого является маркетинг. И это очень сложный бизнес, кстати говоря, но об этом в отдельном посте. 2. Ценообразование и монетизация: какие пейволлы ставить, какие тарифные планы тестировать, какую цену указывать под разные типы стран, чтобы не уйти в минус на комиссиях сторов. Итого: В корпорате вы учитесь делать классный продукт. В собственном мобильном приложении продукт - это только 20% успеха. Остальные 80% - умение задешево привлекать юзеров и эффективно монетизировать их на этапе первой сессии. #PG_education @productgames

Пхах, оказывается, у немецкого лоукостера Eurowings есть "Слепые бронирования", Blind Booking. Выбираете даты, платите ~90€ за туда-обратно, а куда летите - узнаёте только после оплаты. Работает это так. Нужно выбрать аэропорт вылета (доступны несколько немецких городов и ещё парочка в соседних странах), даты и некую тематическую категорию из доступных - например, "Зов дикой природы", "Пицца, паста и любовь" (куда же такой самолёт полетит? Даже не знаю. Наверно в Исландию 🤔) и т.д. При этом можно указать города, куда точно не хочется, но платно - около 5€ за штуку. И должны остаться минимум три, а лучше больше, иначе в чём сюрприз? Из багажа - только ручная кладь. Пока гуглил, натыкался на форумах, что город узнаёте только в аэропорту после регистрации. Но нет, в реальности секрет раскрывается сразу после оплаты. Но это тоже довольно смело, потому что тариф без обмена и возврата. Фича, кстати, довольно древняя - Eurowings получила её в наследство ещё от Germanwings из 2010-х. В ковид её сворачивали (тогда границы открывались-закрывались рандомно, и "сюрприз" мог стать слишком буквальным), а после пандемии вернули. Самое интересное - зачем это авиакомпании. Думаю, таким макаром забивают пустые кресла на непопулярных рейсах. По сути, обычный yield management (управление потоками выручки в авиации), который решили завернуть в забавную геймификацию. Вместо распродажи неликвида по бросовым ценам тут пытаются продавать "приключения". Пассажир же рад, что улетел дёшево - ну, при условии, что ему пофиг, куда сгонять на выходные. Фичизм

Накопилось по #minimaxH3 - часть 15 github.com/Comfy-Org/ComfyUI/pull/15975 - поддержка Fun #ControlNet Union вмержена в Comfy. Понадобится Nightly + конверсия Kijai github.com/irenerachel/fight-prompt-director - #skill для Codex/Claude Code: текст, кадры, раскадровки → промпты для боевых сцен H3 #prompting huggingface.co/vpakarinen/better-human-motion-h3-lora - #LoRA на улучшение движений человека huggingface.co/vpakarinen/insta-tiktok-aesthetics-h3-lora - LoRA под эстетику Instagram и TikTok github.com/ethanfel/ComfyUI-H3-Prompt-IDE - редактор промптов в духе VS Code. Секции H3, автодополнение токенов, превью референсов, интеграция с H3 Edit huggingface.co/lightx2v/Minimax-h3-Turbo/blob/main/minimax_h3_ref2v_turbo_8step_v1.0_768p_comfyui_bf16.safetensors - наконец вышла #r2v 8-шаговая турболора #optimization Спасибо @DracoLockhard VK | MAX

AfterQuery стал самым быстрорастущим единорогом в истории Y Combinator Стартап зарабатывает на данных для обучения AI. AfterQuery нанимает программистов, юристов, финансистов, врачей и других специалистов и превращает их работу и ход рассуждений в обучающие данные. Идея в том, чтобы научить модели выполнять реальные профессиональные задачи так, как это делают сильные специалисты. Среди клиентов уже были Nvidia и Thinking Machines Lab. Полтора года назад основатели AfterQuery пришли в YC без готового продукта, а сегодня стартап оценили в 3.2 миллиарда. Пять месяцев назад оценка была 300 миллионов долларов. По словам партнёра YC Густафа Альстрёмера, ни один стартап акселератора раньше не доходил до оценки выше миллиарда так быстро. https://techcrunch.com/2026/09/01/afterquery-reportedly-becomes-y-combinators-fastest-ever-unicorn-now-valued-at-3-2b/

Немного про пайплайн На скрине локация из Still Wakes the Deep. Этот же скриншот — наглядная иллюстрация того, почему при разработке игры, левел дизайнерам очень желательно самим тестировать уровень после работы арт отдела. Понятно, что это ещё делают тестировщики, само собой, но есть более тонкие моменты, чем на скриншоте, где нам очевидно, что персонаж должен был бы провалиться в отверстие в полу. Как такие ситуации чаще всего происходят: есть пол от левел дизайнеров, но он визуально неинтересный. Художник по окружению добавляет сценку, где есть отверстие в полу, дающее доступ к трубам, разные инструменты разбросаны вокруг. У игрока впечатление, что кто-то здесь ремонтировал трубу или сам пол, не так важно. Всё вроде бы хорошо, но есть нюанс. Левел артист скорее всего либо забыл подправить коллайдеры пола, либо не мог подправить самостоятельно (такое бывает, если этим занимаются в отделе левел-дизайна, например технический ЛД). Может, левел артист даже передал эту информацию тому левел дизайнеру, который должен был разбить коллайдер на мелкие части или добавить меш коллайдер. А ЛД об этом забыл. А может, какой-то начинающий специалист делал эту сценку, и просто забыл о коллайдере или упустил этот момент, и такое тоже бывает. Или не успевали. Причин может быть очень много. И QA даже могли этот уровень тестировать, но не перепроверить конкретно момент с коллайдером, потому что не подумали о нём, или не обратили внимание, что появилась эта дыра в полу. Или QA тоже не успевали подробно всё протестировать. Но так или иначе, где-то оно затерялось и не было сделано. Именно поэтому дизайнеру уровней очень желательно (если не обязательно) всегда перепроходить уровень после финального прохода арта. Нельзя сказать, что это на 100% убережет от всех подобных багов, но поможет существенно их минимизировать. А ещё это важно потому, что ощущения от уровня в графике финального качества (это ведь не только материалы, текстуры и пропсы, ещё и звуки, освещение и эффекты) могут быть совершенно другие. Но это, пожалуй, тема для отдельного поста) #StillWakesTheDeep #leveldesign #анализ

Наша привычная рубрика #будущности. Это такие "новости", но которые еще не произошли, а только запланированы. Всегда в будущем времени со словами "могут", "хотят", "думают", "планируют". Но по сети ходят еще цифры, которые описывают строительство этих самых ЦОДов в деньгах. Например: * Строительство здания и инженерной инфраструктуры ЦОДа уровня Tier III обходится в 0,9-1,4 млрд рублей за 1 МВт IT-мощности. . Для хабов с повышенными требованиями к охлаждению показатель превышает 1,5 млрд рублей за 1 МВт. * По оценке Минэнерго, текущая мощность российских ЦОДов без майнинга составляет 1,7 ГВт, а потребность для задач искусственного интеллекта вырастет до 2-2,5 ГВт к 2030 году. * Вычислительное оборудование в эту сумму не входит. Берем в руки калькулятор и выясняем, что для реализации будущности нужно от 270 до 420 млрд рублей минимум (+300 МВт) и от 720 млрд до 1,2 трлн на "взрывной рост ИИ". Это только на инфраструктуру, напомню. Но собственно оборудование ИИ - там есть эмпирический коэффициент - х10. То есть, сумму инфраструктуры умножаем на десять. И получаем, что * Минимальная оценка необходимых инвестиций: 270 + 2700 =2.970 млрд рублей (35 млрд долларов) * Верхняя планка: 1,2 + 12 =13,2 триллионов рублей - 150 млрд долларов. Это, напомню, до 2030 года. Кажется, что это далекое будущее, но нет — 2027, 2028, 2029 и сам тридцатый год. Четыре года. Меньше, чем уже идет сама война. По минимуму 8-9 млрд долларов в год. Так вот, я очень сомневаюсь, что в ИИ РФ сможет вложить больше пары миллиардов долларов в год. А уж на "взрывной рост ИИ" я б не рассчитывал вовсе. Давайте просто признаем, что ИИ-гонку РФ проиграла. И это навсегда.

Британский стартап All3 Вячеслава Бочарова и Родиона Шишкова привлек инвестиции от фонда WaVe-X, входящего в австрийскую группу WALTER GROUP. Сумма сделки не сообщается.  All3 в 2023 году запустили бывшие топ-менеджеры “Магнита” и “Почты России”, основатели “Самоката” Вячеслав Бочаров и Родион Шишков. Стартап разрабатывает решения, позволяющие автоматизировать проектирование и строительство жилых домов с помощью искусственного интеллекта и робототехники. В качестве основного материала All3 использует древесно-полимерные композиты. ИИ платформа адаптирует чертежи объектов к определенным территориям и требованиям местных регуляторов. All3 собирает дома из стандартных модулей, заранее произведенных на заводе. На стройке работают робоманипуляторы, управляемые проприетарным ПО All3.  В апреле этого года стало известно, что All3 привлек $25 млн от RTP Global, Begin Capital, s16vc, британского фонда SuperSeed и шведского инвестфонда VNV Global. До этого стартап получил $30 млн.  @rusven