Как понять, что компания начинает стареть? Когда слишком часто звучит фраза: «Мы это уже пробовали. Это не работает». Я, наверное, каждую неделю ловлю на этом своих коллег и сразу останавливаю. Говорю: ребята, подождите, а вы уверены, что мы сейчас говорим про одно и то же? Потому что тогда мог быть другой рынок, другой исполнитель, другой бюджет, другие клиенты и вообще другая ситуация. Мир сейчас меняется настолько быстро, что решение, которые когда-то не сработали, сегодня вполне могут оказаться очень удачными. Когда для решения простого вопроса нужно пройти три круга согласований. Вместо того чтобы просто позвонить и решить вопрос за пять минут, начинают писать письма, ждать ответа, потом еще что-то согласовывать. И в какой-то момент понимаешь, что скорость, которая всегда была преимуществом небольшого бизнеса, начинает исчезать. Мне вообще кажется, что чем быстрее компания принимает решения, тем дольше она остается молодой. Когда исчезают эксперименты. Все начинает идти по накатанной. Новых гипотез становится все меньше, люди перестают что-то предлагать, потому что заранее уверены, что ничего не получится. Когда люди начинают защищать свои прошлые решения вместо того, чтобы искать новые. Мы все ошибаемся, это абсолютно нормально. Ненормально, когда в компании становится страшно сказать: «Кажется, это не работает. Давайте попробуем по-другому». Когда на любое новое предложение сначала начинают искать причины, почему оно не получится. Мне кажется, это вообще одна из самых опасных вещей в компании. Потому что в какой-то момент люди начинают тратить больше энергии на объяснение, почему идея не сработает, чем на поиск способа, как сделать, чтобы она заработала. Мне кажется, что молодость компании определяется тем, сколько новых идей команда готова проверить в этом месяце. Пока есть у компании силы и возможность пробовать, ошибаться, признавать ошибки и менять мнение — компания остается молодой. Интересно, что бы вы добавили в этот список?

Один мегабайт это сколько? 1 000 000 байт? Или 1 048 576? Как любой настоящий программист, я всю жизнь принципиально считал, что второе. Что в килобайте 1024 байта, в мегабайте 1024 килобайта и так далее. Степени двойки, да? Мы же инженеры, больше понимаем, о чем говорим, знаем историю, бла-бла-бла. 1000 в компьютере не значит ничего, ни на что не делится, и так далее. А как тогда обозначить 1000 байт? Есть ли отдельное обозначение? Или там до сих пор разброд и шатания? И как правильно писать сокращения? MB, MiB, Mb, mb, mB? В какой-то момент мне надоело гадать, и я решил один раз погуглить. Разобраться, но, конечно, не менять мнения. И знаете что? Неожиданно для себя, я его поменял. Статья в Википедии обращает внимание на очень простой факт. Приставки «кило», «мега», «гига» существуют с нами с 19-го, блин, века! Причем существуют очень недвусмысленно и обозначают вполне конкретную вещь (степени десятки). Более того, их и ввели, чтобы все упростить, убрать разброд и шатания от «удобных» единиц типа пинт, унций и галлонов. И тут въезжают программисты на белом коне спустя сто с лишним лет стандартизации и такие: мы сейчас придумаем новые «удобные» единицы измерения и сделаем ровно ту же ошибку, которую система СИ была призвана устранить: используем существующие стандартные единицы, чтобы обозначить нестандартные «удобные», которые мы только что придумали. Мы же инженеры, больше вас понимаем, знаем историю. Ну и в общем-то все. Этого мне было достаточно. Хочу ли я, чтобы «кило» в километрах значило одно, а в килобайтах другое? Не хочу. 1024 удобнее? Ну придумайте новый суффикс. И придумали — киби, кибибайт, кило + бинарный. Пользуется ли им кто-нибудь? Не особо. Но это меня меньше волнует. Меня волнует путаница. А способ разрешить путаницу только один — стандартизация. И там двух вариантов нет, логичный (не стандартный, а именно логичный) выход только один — кило- и мега- должны ВЕЗДЕ означать одно и то же. На практике, конечно, киби- и меби- никто не говорит. А если говорит, то звучит как дебил. Тут я согласен. Но выход не в том, чтобы переопределить значение приставок, которые существуют уже двести лет! Выход в том, чтобы использовать кило- и мега- как весь остальной мир. Но пусть они значат то, что значат! И люди, которые используют мегабайт как миллион байт, не движимы тупой жаждой наживы в попытках выдать меньше за больше. Они пытаются ситуацию починить, а не ломать ее еще дальше. К счастью, тупая жажда наживы тоже на нашей стороне — жесткий диск на 1 099 511 627 776 байт можно продавать как 1 тебибайт, а можно как 1,1 терабайт! Так что надежда есть. А если вам нужен общий враг, то давайте лучше против мегабитов и гигабитов объединимся. Вот уж на редкость тупая и бесполезная фигня.

После нашей трехчасовой практики вчера последней в группе высказалась одна девушка — сказала, что хотя ей привычно анализировать и рефлексировать свой опыт, сейчас она чувствует, что может этого и не делать. Созерцательные практики и в том числе подход Теории U cловно дают возможность человеку просто быть со своим опытом — без необходимости его контролировать, шейпить или что-то из него забирать. Я давно уже не смотрю на процессы, которые веду из позиции эксперта или сверху — мы создаем их вместе. И вчера в совместном присутствим с 70 людьми в безмолвном движении нами была создана выйти из столь укорененного сегодня паттерна экстрагировать как жизнь. Искать в любом контакте пользу для своего социального продвижения. Сексуальное удовольствие или принятие в очередной нео-тантре. Новый инсайт о себе на випассане или возможность сгрузить неудобные эмоции психотерапевту. Так даже то, что изначально создано для исцеления от невротического дифицита становится лишь продолжением этого самого невроза — глубинного ощущения недостаточности. Того, что Будда назвал не страданием, как его неверно перевели в ранних версиях, а фундаментальным и часто весьма тихой неудовлетворенностью. В зачастую неприятной и некомфортной тишине, медлительности и полной противоположоности какой-то интенсивности, которой богаты сегодняшние форматы саморазвития, оказывается можно в какой-то момент оказаться в опыте присутствия, где момент уже полон и его не надо исправлять. Это присутствие — не идея, не инсайт и не наслаждение, которого не было и оно вдруг возникло. Присутствие всегда составляет основу, ключевой фундамент нашего существования, про который мы часто забываем, ведь наше внимание теряется в страхах и надеждах, вместо того, чтобы быть с тем, что реально есть. Меня спросили много раз что я увидел в этой группе. Чем она отличается от прошлогодней. Как через этот процесс чувствуется нынешняя Москва и даже Россия. Но почему-то я полностью разделяю позицию — совершенно не хочется делаь из опыта выводы. Может быть эта "лень" — простое следствие того, что ключевым состоянием в самой группе является уже даже не физическая, а душевная усталость. От войны, абсурда, злоупотребления властью, от невозможности на все это влиять. От того слона в комнате, которого даже уже слоном называть неохота. А может быть все проще — что находя возможность снова чуть больше присутствовать, отпадает желание возвращаться в невротический поиск ответов. В это бесконечное и по своей природе тоже абсолютно неудовлетворительное экстрагирование жизни в необходимости чего-то, что сделает момент полезным, безопасным и приятным. Знаете, к черту выводы. Есть лишь одно желание — не создавая лишних умственных конструкций, радоваться вкладу, который уже сделан. Той доминошке, которая уже упала, и столкнули мы ее вместе — все те, люди, которые собрались в июле 2026 года, чтобы в Москве, куда прилетают дроны, где надо стоять на заправках за бензином, поделиться своим вниманием и присутствием с незнакомыми людьми. И знаете, это факт, о котором предупреждала Ароана, о котором говорят созерцательные традиции и который тем не менее всегда меня удивляет и поражает. Наполняя вниманием и присутствием любую систему, мы естественным образом порождаем в ней заботу, доброту и любовь. И это не идеология и не романтика, а природа вещей — физика нашей реальности. В Теории U это называется переходом от эго к экосистемному восприятию, иная структура внимания, которая возникает когда мы перестаем видеть мир из зацикленного на своих удовольствиях и страданиях взгляда. И вместо этого видим себя частью целого — которое влияет на нас, и которое мы же сами и создаем. Это абсолютно реальный опыт, который раз пережив, уже не развидишь. И который, я знаю, многие из нас унесли в свои деревни — команды, семьи и сообщества. В многомилионно Москве и такой же России 70 человек — это словно капля в море. И тем не менее, эта капля теперь есть в этом море и как-то на него влияет.

Закрыли 2 квартал — и честно, случилось много вещей, которых я сама не ожидала😁 Делюсь: 306 встреч за квартал, 200% от плана, около 50 демо и 23 запущенных пилота. Для команды из десяти человек — это много. Из продуктового: выпустили первый полноценный модуль — Account Intelligence. Запустили Voice-to-CRM, теперь сейлзы обновляют сделки и отправляют письма голосом. У первого enterprise-клиента заработала автоматизация зависших сделок, для второго завершили интеграцию с Microsoft 365. В июне онбордили OESV и сразу запустили первые кампании. Параллельно идут переговоры с Fuel Cycle и Palo Alto Networks. Есть ещё одно партнёрство — пока не называю, но уже совсем близко. За квартал к нам подали заявки 474 человека. Сейчас финальные раунды для backend и ML. Каждый раз когда вижу что люди хотят быть частью этого — не воспринимаю это как данность. В Q3 три приоритета: закрыть пилоты, выпустить следующие три модуля и найти нужных людей в команду. Я часто слышу от фаундеров: вот разберусь с этим — и тогда начну двигаться быстрее. Но время идёт независимо от того, готов ты или нет. Всё что сдвинулось за эти 90 дней случилось потому что мы просто делали — без откладывания, с пониманием куда идём. Q3, поехали🚀 Делитесь в комментариях вашими успехами по прошедшему кварталу👇🏼

Смотрите, какую штуку нашёл: Пока Claude Code выполняет запрос, он крутит вот эту оранжевую звёздочку/снежинку/кляксу (спиннер, в общем), пишет что-то типа "Thinking", "Computing", "Processing" и т.д, и ещё может выводить более подробный статус. В общем, всячески показывает, что он в процессе. И сегодня львиная доля внимания многих клодеров-кодеров уходит на медитацию на всю эту красоту 👍 Так вот, стартап Kickback ai допёр, что туда можно отлично вкорячить РЕКЛАМУ. Механика простая до безобразия. Пока Клод пыхтит, Kickbacks заменяет крутилку на логотип компании, а надпись - на рекламный слоган. И всё. При этом, половину рекламного дохода платят юзеру через Stripe Connect. Какие у стартапа метрики, сколько рекламного бюджета они уже прокрутили и сколько денег реально выплатили пользователям - пока неведомо. Техно-СМИ пишут, что некоторые юзеры в первый день получали по 4-5 баксов, но уже через несколько дней выплаты упали до пол доллара. Что всё равно норм, потому что... ну а почему бы нет, делать ничего не надо. Выплаты делают через Stripe Connect. Главный вопрос: "Что сам Anthropic про это думает?" И вот тут интересно. С одной стороны, у обычного Claude Code (CLI, в терминале) есть официальные настройки, где можно подменить спиннер и строку статуса, это вполне легально. Но версия для VS Code (это которая в Cursor, или где Claude стоит как окошко поверх) работает иначе. Там Kickback приходится вскрывать файл официального расширения Anthropic, находить внутри кода нужный кусок и дописывать туда рекламу. А чтобы эта реклама вообще могла отчитаться о показе - стартапу приходится ослабить встроенную защиту Content Security Policy. То есть, в обычном Клоде они порядочный "квартиросъёмщик", а в VS Code - бесстыжий оккупас. Тем не менее, придумано круто. Люблю такое. Рекламу смотреть не люблю, но если она подключается по желанию и с шерингом бабла - то чуть-чуть даже люблю. P.S. В этом посте я лишь описываю классный хитрецкий стартапчик. Сам я эту штуку не пробовал, и понятия не имею, насколько это надёжно и безопасно. Дизраптор

На что бы потратить корпоративные токены? Может, на игру 14го века в кости? Впервые пользоваться нейронкой было по-настоящему весело. Мы играли в игру Зонк (кто проходил Kingdom Come Deliverance - тот в курсе, что это такое 😎) Там очень запарно считать очки после каждого хода. Поэтому мы сказали клоду считать очки за нас и строить дашборд, а чтоб было веселее - делать это из роли средневекового шута. Он немедленно дал нам клички и начал угарно комментировать каждый ход. Пробовали разные промты, смешнее всего оказалась роль ведущего из передачи "самое слабое звено". Активнейше рекомендую. Опус 4.8 справился так хорошо, что аж хотелось налить ему вискаря и похлопать по спине.

Я недавно завершила очередной курс для ТГУ (Томского государственного университета) Мы занимались проектами, в частности, развитием их через практики трендвотчинга Есть критическая ошибка, которая повторяется в тысячах проектов, вообще вне зависимости от сферы, но я вам приведу конкретный пример - Зачем делать этот проект? - Как зачем? Чтобы сделать из студентов нормальных людей! Просто запомните: любой проект, который звучит как насилие, никогда не полетит (с одним исключением, но все равно лететь будет плохо) Когда я хочу из студентов сделать людей, из команды – нормальных, и вообще когда я что-то хочу в мире переделать, потому что там возмутительное и я не согласен – это значит только одно – я еще нифига не понял про этот мир И если я не хочу, чтобы он меня щелкнул по носу, надо пойти и присмотреться к "студентам", поизучать их, понять, какие задачи они решают, что им интересно, а не что мне интересно заставить их делать

Что делать в век ИИ? Деньги зарабатываются на дефиците и уникальном предложении, а с ИИ он меняется каждые ~2 года. В этом после рассуждаем о том как это происходило и будет происходить в будущем. Buildout. В 2023-2024 самое ценное было построить продукты, которые позволяют людям использовать ИИ типа Lagnchain, Cursor, датацентры, неолабы. Rollout. В 2025 и 2026 это внедрение ИИ в существующие организации и рынки, такие как AI роллапы, FDE консалтинг и ИИ-трансформация, агентские системы которые переизобретают процессы на разных рынках Ни первые, ни вторые компании не перестанут существовать завтра, но новые возможности появляются в новых местах, и чем они более сложные, уникальные и необходимые миру, тем больше там денег. После 2027, все, что можно произвести за токены (софт, контент) претерпит очень сильную дефляцию, маржа схлопнется, а цена упадёт. Дефицит и спрос уйдет туда, что нельзя купить за токены. Наука на ИИ. В отличии от внедрений, тут нет дефляционной спирали (ты делаешь процесс дешевле, и каждая итерация экономит все меньше, следовательно рынок сужается). Наоборот, каждая сгенерированная гипотеза и каждый эксперимент расширяет область применения, а конкуренция с лабами вполне возможна, потому что у OAI/ANT нету возможности проводить эксперименты, собирать данные и строить быструю обратную связь в биологии, физике, химии и т.д. Институты на ИИ. Если пересобрать все в мире отделы продаж или маркетинга на основе ИИ сэкономит условно $1T, то пересборка социальных институтов сэкономит $30T в год. Это файнал босс человечества и последний оплот аналоговой, неэффективной, ручной и подверженной всем известным bias'ам на свете бюрократии. Институт — это доверие, но оно узурпированно брендом, репутацией и теплым местечком, а не экспертизой конкретного человека. Суды это про репутацию, медицина про картель врачей, парламент про умение проводить кампании и рейзить на них деньги. Уже сегодня можно построить институт аналогичный FDA, арбитражу или образованию, который с помощью ИИ даст 2х эффективности за 1/10 или 1/100 от цены, но институты нельзя просто прийти и сломать (если вы не большевики). Стратегия тут строить параллельные и более эффективные и дать возможность мигрировать. Бизнесу будет удобнее проводить арбитражные разбирательства в суде, который 100х дешевле и прозрачнее. Это самые большие рынки на планете: например, здравоохранение это 17% ВВП США, а госуправление это треть мирового ВВП, и их моат не технология а историческая легитимность (которая, конечно, никогда не вечна).

Органоид, робот и проверка переноса. Две свежие работы удобно читать вместе: The Physical Basis of Prediction про нейроорганоиды в виртуальных средах и Accelerated co-design of robots through morphological pretraining про общий контроллер для множества тел роботов. Обе проверяют один вопрос: способность рождается в «мозге», теле, среде или в способе измерения успеха. В первой работе агентом становится человеческий нейроорганоид на матрице микроэлектродов. Проще: маленький живой нервный узел подключают к виртуальной игре. Одни электроды «говорят» ему, что происходит в среде; другие читают ответ по вспышкам активности нейронов. Экран видит компьютер, а органоид получает не картинку, а электрический рельеф. Обучение завязано не на очки, а на предсказуемость. Когда действие удачное, стимуляция становится стабильной и «читаемой». Когда действие ошибочное, сигнал становится шумным. Мозговой фрагмент учится не за «конфету», а потому, что после правильного хода мир перестаёт трещать как радио между станциями. Задачи идут ступенями. В conditional avoidance есть линия из 8 позиций: 1–5 безопасны, 6–8 неприятны, и чем глубже заход, тем сильнее наказание. В predator-prey органоид ведёт хищника к добыче. В Pong положение мяча кодируется сложнее: горизонталь через разные электроды, вертикаль через частоту сигнала; успешный удар подтверждает ожидание траектории, промах маркирует сбой прогноза. Самое интересное здесь — слой проверки. Авторы предлагают смотреть на физический след обучения: fEPSP как признак усиления/ослабления связей, кальциевую съёмку ансамблей, MEA-записи всей сети и молекулярные маркеры AMPA/NMDA, Synapsin-1, PSD-95, MAP2, GFAP, c-Fos. То есть вопрос становится почти судебным: не «сыграло лучше?», а «какие связи и клетки реально перестроились после опыта?» LLM в этой схеме не играет за органоид. Он проектирует следующие протоколы: получает цель, ограничения и историю запусков, затем предлагает новый блок экспериментов. Это необычно: автоматизируется не сам биологический агент, а конвейер миров, в которых он учится. Поэтому нужны проверка параметров, журнал протоколов и раздельная оценка поведения, физиологии и ошибок генерации. Во второй работе та же логика переносится на роботов. Strgar и Kriegman берут мягкие 3D-тела как набор масс и пружин в сетке 6×6×4: до 245 масс и 1648 пружин, сенсоры света на массах, пружины как мышцы. Вместо отдельной «нервной системы» под каждое тело они тренируют один общий контроллер: 250 входов сенсоров, 5 ритмических сигналов и выходы на пружины; лишние входы и выходы зануляются. Хорошая бытовая аналогия: это водитель, который должен без переучивания садиться то в велосипед, то в паука из Lego, то в мягкого червя с фонариком. Тело само ограничивает, какие рычаги у водителя вообще подключены. После тренировки контроллер «замораживают», меняют форму робота и сразу проверяют, стало лучше или хуже. Авторы называют это zero-shot evolution. Технически трюк держится на дифференцируемой симуляции: градиенты усредняются по телам, мирам и целям. За 1400 шагов, около 56 минут на 8 H100, контроллер проходит через более чем 10 млн морфологий; в среднем роботы закрывают около 70% пути к свету. Поломка важна не меньше успеха. Когда общий контроллер и популяцию тел оптимизируют одновременно, возникает diversity collapse: тела становятся похожими, потому что одному контроллеру проще вести однотипные формы. Как если бы автошкола не учила водителя разным машинам, а постепенно переделывала все машины под привычки одного инструктора. Лучший режим: на каждом поколении контроллер возвращают к предобученным весам и дают 60 шагов донастройки. Так разнообразие форм сохраняется и даже растёт. Общий вывод: поведение само по себе легко обманывает. Органоид мог «научиться» только из-за удобной кодировки сигналов; робот мог стать успешным потому, что тела подстроились под слабости общего контроллера. Поэтому проверять надо всю цепочку: среду, сенсорный код, тело, интерфейс, контроллер, перенос и след обучения.

🤖 Технодайджест недели Алиса AI получила большое обновление.

Теперь на Android её можно назначить ассистентом по умолчанию и вызывать поверх любого приложения жестом или удержанием кнопки питания — например, чтобы объяснить незнакомый термин в статье или перевести меню через камеру. Ещё в чате появились ИИ-агенты Такси и Лавки, которые помогут с вызовом машины или сбором корзины. Также добавили голосовой режим «Поговорить» с двумя голосами на выбор и живым синтезом речи, который можно перебивать на полуслове без слова «Алиса».

Sony прекратит выпуск дисков для PlayStation.

С января 2028 года новые игры будут выходить только в цифре — в PlayStation Store и у ритейлеров. Компания объясняет это тем, что покупатели давно перешли на цифровые копии: в прошлом финансовом году на них пришлось 78% продаж. Многие игроки недовольны, потому цифровая копия — это лицензия, а не собственность, и доступ к ней теоретически можно потерять.

Стартап Weave Robotics показал домашнего робота Isaac 1.

Он ездит по дому, складывает бельё, застилает кровати и раскладывает по местам разбросанные вещи. На корпус робота ставятся тканевые чехлы, которые можно менять под интерьер. Робот работает автономно, но при необходимости к управлению подключается удалённый оператор. Стоит Isaac 8000 долларов или около 630 тысяч рублей, а также доступен по подписке. Первые поставки покупателям начнутся осенью в Калифорнии.

Anthropic выпустила Claude Sonnet 5 и вернула Fable 5.

Новый Sonnet стал более агентным: он лучше работает с инструментами, браузером и терминалом. Формально модель дешевле Opus, но тесты показали, что из-за большого расхода токенов в реальности решение одинаковых задач обходится дороже через Sonnet. Помимо него компания снова открыла доступ к самой мощной нейросети на текущий момент — Fable 5. До 7 июля она будет доступна в подписке, а затем — только за отдельную плату.

Google представила лёгкие модели для генерации медиа.

Nano Banana 2 Lite заточена под черновики и потоковую генерацию. Она создаёт изображения за четыре секунды и позволяет сгенерировать около 30 картинок за один доллар. Вместе с ней для разработчиков открыли Gemini Omni Flash для генерации и редактирования видео голосовыми командами. Обе модели можно объединять в цепочку: сгенерировать картинку в Nano Banana, а затем превратить её в видео через Omni Flash.

Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Широкое позиционирование больше не работает 🔵 Часто слышу: ''Как вообще сузиться в позиционировании? Есть же большие агентства, у которых по 20 услуг и всё ок?''. Ну, если мы берём условные Ingate, Realweb и любые топ-5 в рейтингах, то проблема в том, что они создавались, когда рынок был другим - агентств было меньше, конкуренции и гемора в целом тоже меньше. Повторить их путь сейчас практически невозможно, поэтому важно отделить себя от конкурентов. Так и как сужаться? Не обязательно становиться моноагентством типа ''делаем только SEO для вебкам-студий''. Сузиться можно двум вертикалям: 1) Отрасль: клиники, производства, девелоперы, e-commerce, франшизы, короче, любой клиентский рынок. 2) Тип услуги: только сайты, только SEO, только Тильда, только трафик, в общем будьте хоть чем-то блин узнаваемыми. А как выбрать конкретно свою нишу? Вот три критерия: 1) У вас есть сильные кейсы в этой нише, то есть и вы, и клиент объективно понимаете, что результат охеренный. 2) Вас в этой нише регулярно хвалят - клиенты сами говорят ''спасибо, очень круто''. 3) Вам самим это нравится и не противно с этой индустрией работать. Накину пример. Есть клиент - владелец сети стоматологий, ему нужна реклама. Открывает три сайта агентств. Первое: «Комплексный диджитал-маркетинг для вашего бизнеса». Второе: «Маркетинг для медицинских клиник» Третье: «Приводим пациентов в стоматологии. 30+ клиник в портфеле, средний рост выручки 40% за 6 месяцев». Как думаете, кому он напишет? Очевидно третьему. Поэтому если вы всё ещё позиционируете себя как диджитал-агентство, самое время задуматься, сколько потенциальных клиентов вы можете на этом потерять.