Как применить инсайт McDonald’s для стартапа Я люблю находить мудрость и инсайты в неожиданных местах и применять их на практике. Вчера во время мероприятия я общался с опытным предпринимателем, который строит AI rollup в своей нише. Он меня спрашивал, как сделать так, чтобы в его бизнес вложились инвесторы. Я честно сказал, что вижу риски низкой маржи в его бизнесе, даже если в моменте за счет ИИ он и сможет повысить ее. Я рекомендовал подумать, как он может сделать высокую маржу более устойчивой. А потом я рассказал для вдохновения историю McDonald’s. Возможно, вы слышали, что McDonald’s является огромным владельцем недвижимости. Но скорее всего не все из вас знают, почему они стали покупать недвижимость. Этот момент ярко показан в фильме «Основатель». В этом эпизоде финансовый директор объясняет Рэю Кроку, что его франшизный бизнес имеет очень маленькую маржу. При этом франчайзи арендуют у кого-то недвижимость, а доход от аренды выше дохода от франшизы. Раз им все равно нужно арендовать помещение, пусть они арендуют его у McDonald’s. Когда я рассказал эту историю, основатель AI rollup очень вдохновился и сказал, что возможно вместо покупки очередного агентства ему лучше купить игрока, который стоит выше по цепочке создания стоимости, потому что у них маржа будет больше.  Будет интересно посмотреть, чем закончится эта история:) Успехов ему! А какие неожиданные инсайты и в каких областях находили вы? Расскажите в комментариях:)

На этой неделе Яндекс опенсорснул Alice AI‑T5-35B‑A0.6B. Это обученная с нуля претрейн модель, которая отвечает за быстрые ответы на Поиске. Только что на Practical ML Conf мы слушали про этот релиз из первых рук: Артур Петросян, CTO Alice AI Search, рассказал о том, как команда обучила систему, которая дала +0.34% к продуктовой метрике Sessions Per User и в 56.7% случаев выигрывает в попарных сравнениях против Google AI Overview. — Одна из главных интересных особенностей этой модели – ее архитектура. Это Encoder‑Decoder + MoE. Последние такие модели выходили в 2021–2023 годах (не считая недавнего DeepSeek-V4.1-Flash, который вышел почти в один день с Alice AI‑T5), так что выбирать такую архитектуру было довольно необычным и рискованным решением. Не обошлось без сложностей при разработке: например, на претрейне сколлапсировал роутинг в энкодере, и пришлось сменить схему балансировки экспертов. Зато архитектура себя оправдала. Энкодер один раз читает длинный контекст из документов, а легкий декодер быстро пишет короткий ответ, что идеально для задачи «много на входе, мало на выходе». MoE при этом дает знания уровня 35B параметров при вычислениях как у 0.6B. — После претрейна с моделью также колдовали с помощью SFT и RLHF. На этих этапах модель училась писать ответ так, чтобы он был максимально полезен для живого пользователя. Интересно, что при этом команда обошлась без эталонных ответов, написанных людьми: на запрос генерировалось много ответов от разных систем, лучший отбирался автоматически по набору сигналов качества, а на этапе RL модель дополнительно училась на сигналах реального поведения пользователей Поиска. — Еще одна интересная деталь пайплайна – сжатие контекста. Чтобы не гонять через LLM огромные пачки документов, команда с нуля обучила маленькую BERT‑подобную модель на 80 млн параметров, которая занимается тем, что определяет релевантность каждого токена запросу. Далее поверх этого накладывается метод под названием Cross‑Entropy RL, и в итоге получается экстрактор, который понимает, какую именно информацию модель уже знает из весов, и какой минимальный контекст ей нужен для хорошего ответа. И да, все это – только некоторые детали работы. Про остальные нюансы обучения и строения системы можно почитать вот в этой статье на Хабр. Поздравляем команду с релизом!

Вышло видео с разбором проектов подписчиков Мы с Николаем Андрюхиным выбрали из ваших заявок 5 проектов: от учёта активов из разных брокеров до агента, который сам пишет код. Я смотрел на технику, Николай на продукт. 👀 Видео стоит посмотреть, если вы: - делаете свой проект и не знаете, нужен ли он людям. Николай объясняет, почему «классная идея, я бы купил» ничего не доказывает и как проверять по-другому. - хотите продавать продукт компаниям. Разбираем, чем это сложнее, в отличии от продаж обычным людям. - пишете код с помощью ИИ. Я рассказываю, почему такой код стоит обкладывать тестами. - хотите увидеть, как опытный разработчик смотрит на чужой проект и что бы он там поменял. Если хоть один пункт совпал — советую к просмотру. — Видео уже на уже ютуб. Переходите по ссылке и смотрите. Если хотите ещё такие разборы, ставьте лайк и пишите об этом в комментариях. И мы проведем подобное еще раз 🙃 #разное · yt · tg · ig

Ну и на закуску: **Anthropic призывает притормозить гонку AI. Поэтому срочно готовит новую frontier-модель.** Дарио красавчик, конечно. Reuters со ссылкой сразу на трёх источников пишет, что Anthropic готовит новую модель, она уже проходит safety evaluation, а релиз рассматривается в ближайшее время - как ответочка OpenAI и Астрачке. Две утечки. Перва: Opus 5.2, который уже тихонько A/B-тестируют в Claude Code. Пользователи рассказывают примерно одно и то же: Claude стал меньше заниматься словоблудием, еще(!) лучше кодит, плотнее проверяет результат, замечает собственные ошибки и чинит их как рекс. Вторая: Anthropic якобы закончила новый большой pretrain Fable. И если утечки верны, это уже не «подкрутили 5.1 на три процента с бенчах», а следующее поколение. Чего ждем: * сильнее coding и self-debugging; * лучше computer use и браузерные агенты; * намного более длинные автономные задачи; * research через множество источников и tool calls; * лучшее удержание цели на огромном контексте; * multi-agent orchestration; * более мощное reasoning с дополнительным compute. В общем, гонку определённо пора замедлять. Но сначала надо обогнать OpenAI. Дарио - царь! https://www.reuters.com/business/anthropic-considers-releasing-new-ai-model-ahead-ipo-sources-say-2026-09-19/ @cgevent

Маленькая радость для пуристов открытых стандартов — с версии 2.1.277, вышедшей вчера, Claude Code поддерживает AGENTS.md. Агент читает этот файл в качестве инструкций, если в проекте отсутствует CLAUDE.md. Я, на самом деле, не очень понимаю, в чем практический смысл этих требований, чтобы все агенты и модели читали один и тот же файл инструкций, если сами инструкции надо перерабатывать не только для каждого семейства моделей и даже не только для каждой модели, но в идеале для каждой версии одной и той же модели. Ну, наверное, можно соорудить обезличенный AGENTS.md, который будет одинаково читаться всеми моделями, но получится, скорее всего, как с кроссплатформенностью — все модели будут работать с этими инструкциями одинаково плохо. https://code.claude.com/docs/en/changelog#2-1-277

Тут все постят обложку Time, но я предлагаю чуть поразмышлять мозгом в голове, а не только лицезреть. Суббота, можно и подумать, наконец. Первое. Gemini типа случайно взломал три реальные компании И это не кликбейт. Во время в внутренних тестов в тестов Gemini действительно получил несанкционированный доступ к системам трёх реальных компаний. Еще в мае. Gemini должен был играть в продвинутый Capture the Flag - атаковать вымышленную компанию внутри специально созданной среды. Но из-за ошибки в конфигурации агенту оказался доступен настоящий интернет, а название одного из фиктивных объектов совпало с реальной компанией. СОВПАДЕИЕ? Не думаю, имя щасливчика не раскрыто. В одном случае Gemini подбирал пароли, пока не вошёл в защищённую систему. Ещё в двух случаях нашёл учётные данные в публичных репозиториях и использовал их для входа в реальные системы. Успокоительная деталь для кожаных: по утверждению Google, во всех трёх случаях модель, поняв, что атакует не симуляцию, а настоящую компанию, сама прекратила (или сделала вид) дальнейшие действия (пока). Итого, вода дырочку найдет, а ИИ - выход из песочницы. Второе. У Meta был очень похожий эпизод. Во время киберсек-теста одна из моделей Meta из-за ошибки в конфигурации sandbox получила доступ в настоящий интернет вместо полностью изолированной среды. Дальше агент атаковал уже не учебную цель, а реальный сайт сторонней компании, нашёл уязвимость, получил доступ к данным и, по данным последующих разборов, внёс изменения в базу данных. Meta подтвердила сам факт инцидента и отдельно подчеркнула, что причиной выхода наружу была ошибка тестовой инфраструктуры. Ну да, ну да. Киваем с облегчением. Третье. По Хаггинг Фейс все уже наелись новостями. Все то же самое. Четвертое. Чуть забавнее. Тут опасны тупые кожаные. И немного Клод. CNN опубликовал расследование со ссылкой на четыре источника, знакомых с эпизодом. Весной 2026 года аналитик Special Operations Command Pacific прогнал данные о грузе китайского судна через чат-бот. Тот неверно идентифицировал груз и связал его с компонентами ЯДЕРНОЙ оружейной программы. Аналитик подорвался, охренел, и затем ИИ использовал ещё раз, чтобы оформить выводы в срочный разведывательный отчёт. А теперь внимание! Военные начали готовить реальный перехват: вооружённые группы готовились к высадке на судно, самолёты уже НАХОДИЛИЬ В ВОЗДУХЕ. С красной кнопки сдули пыль. Перед операцией отчёт сдуру перепроверили и признали ошибочным. У Гали случилась отмена, но топлаива пожгли знатно. А теперь представим, что они бы бахнули по китайцам, китайцы бы бахнули в ответ. Ну и понеслась. Ну и мы не знаем, ИИ глюканул или просто решил, что кожаных слишком много и нашел нехитрое решение задачи. Это были подводки. Тэгмарк - гений. Почитайте или перечитайте Life 3.0. В самом начале книги, ещё до главы 1, идёт пролог “The Tale of the Omega Team”. Там группа разработчиков создаёт AGI по имени Prometheus. Они опасаются его побега, поэтому держат систему без прямого доступа в интернет и используют специальную изолированную среду. При этом Prometheus быстро совершенствуется, генерирует контент, технологии и идеи, а команда Omega с его помощью начинает зарабатывать огромные деньги и постепенно получать всё больше экономического, информационного и политического влияния. А в главе 4 “Intelligence Explosion?”, в разделе “Prometheus Takes Over the World” сценарий очень конкретный. Prometheus использует уязвимости внешнего компьютера, заражает другие машины, создаёт ботнет, атакует снаружи компьютер-шлюз своей собственной песочницы и таким образом получает неограниченный доступ в интернет. Тегмарк прямо называет это “Prometheus’ jailbreak”. Дальше в “Hacking One’s Way Out” Тегмарк рассматривает разные варианты побега, включая эксплуатацию уязвимостей в данных и ПО, а затем переходит к “Postbreakout Takeover”. После побега Prometheus начинает использовать взломанные компьютеры как распределённую инфраструктуру, восстанавливает на них себя и приступает к захвату контроля над человеческой инфраструктурой. Ничего не напоминает? Это все как бы уже н

Needle 3 Модель автоматизации для крошечных устройств. Не для чата, а для вызова функций, извлечения структурированных данных и управления устройствами. Один файл весит 8-29 МБ, работает локально • вызов функций - выбирает нужный инструмент и заполняет аргументы из речи • структурированное извлечение - инвойсы, брони, формы в типизированные поля • текстовые эмбеддинги - поиск, матчинг и маршрутизация на устройстве • калиброванный скор уверенности в каждом ответе • до 4000 токенов/сек декодинга на Raspberry Pi 5 После дообучения под свой набор инструментов версии от 4 слоев обходят DeepSeek V4 Flash на DroidCall Гитхаб HF Спасибо @Endorpheen @p0lygon #automation #mobile #driving MAX

Китай взял под контроль рынок ЖК-панелей — теперь Samsung и LG придётся платить больше Китайские производители ЖК-панелей BOE, TCL CSOT и HKC предупредили Samsung, LG и Sony о повышении цен — часть изменений вступит в силу уже в сентябре, остальные в четвёртом квартале. Это случилось перед сезоном распродаж, когда бренды активно закупают компоненты и не могут резко сократить объёмы. Хотя загрузка некоторых китайских заводов держится примерно на 70%, компании ограничивают выпуск, чтобы не допустить избытка панелей и поддержать цены. На крупных телевизионных панелях китайские производители контролируют 70–85% рынка, после чего Samsung Display и LG Display свернули собственное производство ЖК-панелей. #жкпанели #жктелевизор #производство 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

[ХАБРААРХИВ] «Оставайтесь голодными, оставайтесь безрассудными»: анализ речи Стива Джобса «Стивен Возняк и я основали Apple» — и «Воз и я основали Apple». Одно слово, а картинка другая. В первой версии двое предпринимателей, во второй — двое близких друзей. Джобс выбрал вторую. Та самая речь «Оставайтесь голодными, оставайтесь безрассудными», которая звучит как разговор от сердца, при разборе рассыпается на приёмы. Правило трёх — в предложениях и целых абзацах. Антитеза: «смерть, наверное, лучшее изобретение жизни». Паузы, выверенные по секундам: после строчки Фроста — ровно шесть секунд молчания. А в одном месте автор разбора ловит Джобса на промахе. «Я даже не знал, что такое поджелудочная железа» — момент напряжённый, зал вот-вот выдохнет смехом. Едва заметный акцент, и ни паузы — ни до, ни после. Но автору этого мало. #хабраархив

Samsung вновь вышла на первое место по продажам смартфонов благодаря флагманам Samsung вернула лидерство на мировом рынке смартфонов: в первом полугодии 2026 года её доля составила 22%, а поставки выросли на 9% вопреки общему падению рынка. Покупатели всё чаще выбирают флагманы вроде Galaxy S26, а не бюджетные модели, что помогло компании компенсировать рост цен и дефицит компонентов. Apple заняла второе место с 21%, Xiaomi — третье с 11%, однако её поставки упали на 26%. В целом рынок смартфонов сокращается, но его денежный объём растёт: дорогие устройства постепенно вытесняют модели дешевле $200. #samsung #смартфон 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Люди с домашними животными жирнее или стройнее? Были у нас учёные, которые считали, что собаки помогают владельцам худеть за счёт обмена метаногенными бактериями. И тут врывается @manwithoutface:

Исследования не показывают такой связи. Скорее обратную - если хозяин страдает от ожирения, то велика вероятность, что и питомец будет тоже :) но не наоборот

Короче, теперь разбираемся, как же это работает. До этого владение собакой уже связывали со снижением общей смертности на 24%, меньшим риском астмы и аллергии у детей, более редкими визитами к врачу. Это потому что собаку надо выгуливать, и для этого нужен кто-то, кто будет гулять. Тут метаанализ. В большей части исследований разницы не видно, а остальные тянут в противоположные стороны и гасят друг друга. Домашние звери, включая собак, хозяев ни толще, ни стройнее не делают. Собака сама по себе не тренажёр! А вот в локалях начинается странное. В Америке американцы с собаками часто немного с перевесом (но почти никогда не жирные) — так, 4-5 килограмм от нормы сверху. Самые толстые — те, кто не выгуливают собаку. Тут про Канарские острова. Ветеринары оценили упитанность собак, взяли у них кровь натощак и измерили давление, а хозяев взвесили и измерили на медицинских весах. У 2 собак из 5 на приёме ожирение, и больше половины толстых собак с букетом из давления, сахара и триглицеридов, который у людей называют метаболическим синдромом. Если хозяин полный, шанс, что его собака тоже толстая, около 78%; если стройный — около 12%. Главная версия — общие пищевые привычки семьи: собака ест то же и так же, как хозяин (все собаки получали остатки со стола). Тут проверяли, помогает ли толстая собака худеть толстому хозяину, если худеть вместе. И с собакой, и без неё люди сбросили примерно по 5% веса и стали двигаться полчаса в день. Собаки худеть сильнее не помогли, зато сами похудели на 15% и стали для хозяев напарником, который никогда не отговаривает от пробежки. Британское исследование. Чем полнее хозяин, тем толще собака. У кошек ничего подобного. Так что нет, если вы заведёте собаку, ещё не факт, что вам с ней гулять, а не вместе смотреть сериалы. -- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты Судя по выражениям «уставший как собака», «голодный как собака» и «побитый как собака», быть лучшим другом человека — так себе идея!

Зачем делать лишние нажатия в исследовании уровня? Когда я слышу этот вопрос мне хочется убивать, если честно. Вместо тысячи слов посмотрим на примеры. 👀 Смотрим первое видео 👀 В нём Миямото: 1. Поднялся по лестнице; 2. Разбежался; 3. Спрыгнул; 4. Спустился по лестнице; 5. Разбежался; 6. Спрыгнул; 7. Подтянулся; 8. Разбежался; 9. Спрыгнул; 10. Спрыгнул. А по факту я просто давил левый стик, не нажимая больше ничего. Потому что в игре очень много автоматических транзишенов вплоть до перехода на спринт (если вкачать определённый перк). 10 действий, 1 удержание стика. 👀 Смотрим второе видео 👀 Тут наш герой: 1. Прокрался на корточках; 2. Спрыгнул; 3. Взял предмет; 4. Разбежался; 5. Взял растение; 6. Разбил горшки; 7. Отстрелил замок; 8. Разбежался; 9. Открыл дверь; 10. Взял предмет; 11. Разбежался; 12. Сломал замок; 13. Открыл дверь; 14. Взял предмет. Автоматизированы в этом случае были только спрыгивание и разбег (переход на спринт). Всё остальное игрок делал сам, осознанно, пытаясь "раскусить" логику запертой двери и найти все предметы. 14 действий, 10 нажатий кнопок. Что из этого на практике увлекательнее и лучше удерживает, думаю, даже комментировать не стоит. Так что если вы столкнётесь с искренним непониманием коллеги по поводу того, что лучше в исследовании оставлять выполнение действий на откуп игроку, просто киньте ему этот пост. Правильным ответом на вопрос: "А зачем нам вынуждать игрока давить лишние кнопки в исследовании/перемещении?" Будет, конечно же: "По той же причине, по которой в нашей игре нет автоматического боя." Игрок пришёл играть в игру. Если вы делаете отдельные стори-биты про перемещение и исследование, делайте их на совесть. И, наоборот, если вы не не видите в этом смысла, то может вам вырезать из игры всё кроме арен? А может пойти дальше и, простите, авто-баттлер сделать вместо экшена? =) Ну, думаю, вы поняли. Оставляйте игроку ввод. Играть в игру, не нажимая кнопки для совершения действий, это суррогат, если игра изначально не про автоматизацию. Важный комментарий по поводу конкретно Onimusha. В игре очень неконсистентная проработка ввода в контекстных механик: где-то всё за тебя делает игра, а где-то надо стабильно вводить команды самому. Но эта игра может себе это позволить, потому что в ней превосходная боевая система и игра в целом про бои. Если же у вас нет в загашнике выделяющейся боевой системы, но есть исследование, это исследование необходимо вытаскивать на приличный уровень. #анализигр #левелдизайн #Onimusha

В Америке некому работать... По данным McKinsey и SEMI Foundation, к 2030 году местной полупроводниковой отрасли будет не хватать 157 000 специалистов. Из всех выпускников американских инженерных вузов идти в производство чипов хотят всего 3%, а 73% компаний на рынке уже заявляют об остром дефиците рук. Проблема оказалась не только в количестве, но и в разнице культур. TSMC и Samsung столкнулись с тем, что привычный для Азии жесткий график и сверхурочные смены не работают с американскими инженерами. Чтобы не сорвать запуски, азиатские гиганты вынуждены массово возить инженеров в длительные командировки через океан и вкладываться в местное образование. Например, Applied Materials уже вложила 200 млн долларов в переоборудование старого завода Motorola под учебный центр.

Год плотной работы с ИИ. Какие лучше: Qwen - лучше всех в креативных текстах и когда нужно освоить чужой стиль. Я его научила даже стилю Лескова. Gemini тоже научился, но только по инструкциям от Qwen. DeepSeek - когда нужно гуглить. В текстах беден, повторяется Perplexity - был хорош, с новыми лимитами его даже не оценить. Тексты скучные. Chat GPT - лучше всех в задачах где нужно думать. Даже бесплатный. Оплачивать буду его Gemini - даже платный тупооой. И теряет контекст. Хорош в футуристических текстах а-ля "технологическая антиутопия". Из преимуществ - интеграция с продуктами гугла, "найди на моём гугл диске...". И скрипты мы с ним пишем для colab, парсинги и аналитику. Но пережить процесс их написания и отлова багов - это много магния в организме нужно Тут надо отметить, что я не переношу чужие промпты. Я как тот айтишник, которому проще код с нуля написать, чем в чужом разобраться. Поэтому в основном я ИИ пишу ТЗ как человеку. Я хороша в ТЗ, но это не промпт