Ключ к памяти нашли... в кишечнике Забывчивость с возрастом привыкли считать проблемой мозга. Но исследование Стэнфорда намекает: часть беды начинается гораздо ниже, в животе, где живут триллионы бактерий. И, что удивительно, у мышей этот процесс удалось повернуть вспять. Как это работает? Кишечник и мозг связаны блуждающим нервом — своего рода «телефонной линией» между животом и головой. С возрастом состав кишечных бактерий меняется: одних становится больше, других меньше. Иммунные клетки кишечника замечают сдвиг и запускают воспаление, а оно приглушает сигнал по блуждающему нерву к гиппокампу. А это участок мозга, отвечающий за память и ориентацию в пространстве. Учёные проверили это любопытно. Молодых мышей подселили к старым — и через общий «микробиом» память молодых испортилась: они теряли интерес к новым предметам и путались в лабиринте, будто пожилые. А вот стерильные мыши, выросшие вообще без бактерий, с возрастом память не теряли. Дали им микрофлору стариков и результаты снова просели. Нашли и конкретного виновника — бактерию Parabacteroides goldsteinii. Расплодившись, она поднимает уровень определённых жирных кислот, те раздражают иммунные клетки, дальше воспаление глушит нерв и память тускнеет. Самое эффектное: когда старым мышам стимулировали блуждающий нерв, они запоминали предметы и проходили лабиринт не хуже молодых. Двухнедельный курс антибиотиков молодым мышам с «чужой» микрофлорой тоже вернул сообразительность. До людей ещё далеко, но стимуляция блуждающего нерва уже одобрена при депрессии и эпилепсии — так что направление многообещающее. По сути, учёные нащупали «пульт» к мозгу снаружи. @vselennayaplus

«Как будто пьешь воду из пожарного брандспойта» В интервью Дудю Ашурков сказал такую фразу — когда я учился в 90-х на MBA в Пенсильванском университете, у меня было ощущение, что я пью воду из пожарного брандспойта. Мне запомнилась эта фраза, хотя многие другие слова этого спорного персонажа из интервью мне не очень понравились. У меня сейчас такой период. Недавно начался 3 месяц в Salmon. В финтехе я никогда напрямую не работал. Были партнерские проекты с Kaspi, но всю кредитную экспертизу давал партнер, а мы с командой фокусировались на опыте покупки авто, тот который до оформления кредита. В Salmon всё иначе. Кредит — основной продукт компании на данный момент. Поэтому любые новые инициативы отталкиваются от этой базы, что даёт и свои преимущества, и свои недостатки. Например, пользователь становится действительно важным после прохождения определенного скоринга. Пользоваться без оценки от модели не так важен, что отражается на логике продуктов и на том, как думают люди в компании. Мне, как человеку с большим опытом из ecom, эту концепцию пока сложно принять. Мы привыкли, что ключевой путь в продукте должен быть максимально простым и удобным. Но это когда клиент платит тебе. А вот когда ты платишь за клиента — большая часть наших продуктов помогает купить товары в кредит, правила игры меняются. К этому нужно привыкнуть. Воды в потоке информации добавляет совершенно другой рынок. По объёму рынка авто Филиппины уже больше похожи на зрелые автомобильные страны, чем кажется. Здесь ежегодно продаётся около 500 тыс новых автомобилей и около 1.2 млн автомобилей с пробегом — то есть вторичный рынок примерно в 2,4 раза больше нового. Это почти такое же соотношение, как в США (≈16 млн новых и ≈40 млн с пробегом, 2.5×) и Германии (≈2.8 млн и ≈7.2 млн, 2.6×). Но по зрелости инфраструктуры Филиппины пока гораздо ближе к России и Казахстану, где вторичный рынок намного больше (около 6 млн против 1.3 млн в России — в 4.6 больше, и 1.2 млн против 230 тыс. в Казахстане — в 5 раз больше). Здесь дилеры по-прежнему чувствуют себя королями рынка, рынок сильно фрагментирован, и сервисы не делают ставку на уровень доверия между продавцом и покупателем. Веселья добавляет размах мото рынка. Новых мотоциклов продается около 2 млн в год. Рынок мото с пробегом вообще невозможно оценить, но даже если брать только новые — это в 4–5 раз больше автомобильного. По этой структуре Филиппины ближе к Индии, Индонезии и Вьетнаму. В развитых авторынках мотоцикл — это чаще хобби или дополнительный транспорт. На Филиппинах мотоцикл — это базовая потребность: способ ездить на работу, зарабатывать, обслуживать семью и обходить городские пробки. И, конечно, сегменты покупателей авто с пробегом и нового мото могут очень сильно пересекаться. Представляете, как это влияет на потребности дилеров? А на поведение покупателей? Мы пока тоже не очень 😉 Но планируем выяснить в ближайшее время! #producteye #мысливслух

ZeroDrift — AI цензура для AI Все, кто когда-либо работал с compliance, знают это особое ощущение: ты просто хочешь отправить письмо клиенту, текст для сайта или скрипт для звонка, а дальше начинается бюрократический квест. Показать legal, потом compliance, потом кто-то занят, кто-то просит уточнить формулировку, потом появляется новый комментарий, и всё уезжает ещё на пару дней. С людьми это напрягает, но как-то работает. Человек не генерирует тысячи сообщений в день. С AI-агентами так уже не получится. Если AI сам отвечает клиентам, пишет письма, ведёт звонки или генерирует маркетинговые тексты, то нельзя каждый раз отправлять это на ручное согласование. Иначе пропадает весь смысл автоматизации. Но и просто выпускать агента наружу в банке, страховой или медицине тоже страшно: он может пообещать лишнее, забыть дисклеймер, нарушить внутреннюю политику или сказать что-то, за что потом прилетит от регулятора. Здесь и появляется сегодняшний стартап ZeroDrift. Они ставят слой между AI-системой компании и внешним миром. Агент что-то написал, сказал или сгенерировал, ZeroDrift проверяет это до отправки. Если всё нормально, сообщение уходит. Если нет, система останавливает его, объясняет проблему и предлагает исправление. Своего рода корпоративная цензура, но в regulated industries это, возможно, единственный способ вообще дать AI право говорить от имени компании. ZeroDrift недавно подняли $10 млн seed round. Среди инвесторов a16z speedrun и ещё несколько фондов. Пишут, что с начала 2026 года у них уже есть интерес со стороны крупных банков, asset managers и страховых компаний, а traction растёт в два раза месяц к месяцу. Старые compliance-системы в основном работали постфактум: архивировали, мониторили, помогали разбираться, кто что отправил и почему это плохо. ZeroDrift хочет быть не камерой наблюдения, а турникетом. Это перекликается с тем, о чём я уже писал в другом посте: AI в бизнесе выходит из режима “ну ошибся, бывает” и попадает в мир, где за ошибку кто-то платит. Только там история была скорее про ответственность за последствия, а здесь про попытку не допустить косяк до того, как он случился. SEC с 2021 года оштрафовала больше 100 компаний на сумму более $2.2 млрд за нарушения в коммуникациях и recordkeeping. И каждый такой штраф случился уже после того, как сообщение было отправлено. Чем автономнее становится AI, тем больше вокруг него нужно скучной инфраструктуры: guardrails, audit logs, insurance, compliance firewalls, policy engines. Всё то, что не очень красиво выглядит на демо, но без чего enterprise просто не выпустит AI к реальным клиентам.

✔️ Бигтех заваливает стартапы бесплатными вычислительными кредитами ИИ-вендоры и облачные провайдеры выдают стартапам многомиллионные инфраструктурные кредиты, чтобы привязать их к своей экосистеме на старте и усложнить миграцию к конкурентам. Объем вычислительных бонусов уже сопоставим с посевными инвест-раундами. Главная борьба идет за резидентов Y Combinator. Anthropic предложила каждому проекту акселератора API-кредиты на 500 тыс долларов без передачи доли в компании. OpenAI уравняла предложение, добавив опциональную инвестицию в 1,5 млн в обмен на долю. Google Cloud выделяет до 500 тыс кредитами, дает ранний доступ к моделям Gemini и привлекает инженеров DeepMind для консультаций. Аналогичные программы работают у Microsoft и AWS. По оценкам, только на резидентов YC лидеры рынка готовы тратить до 800 млн долларов вычислительными грантами в год. wsj.com ✔️ DeepSeek собирает команду для создания собственного чипа Вслед за OpenAI и Anthropic, китайский ИИ-разработчик тоже проектирует свое решение для инференса, чтобы снизить зависимость от оборудования Nvidia и Huawei. Проект находится на ранней стадии. Ускоритель будет оптимизирован исключительно под вывод, а не под обучение моделей. Компания ведет закрытые переговоры с разработчиками микросхем и поставщиками памяти, а также уже несколько месяцев хантит инженеров по железу, не публикуя открытых вакансий. reuters.com ✔️ Meta* выпустила генератор изображений и превью видеомодели Подразделение Superintelligence Labs представило модель для генерации изображений Muse Image и видеогенератор Muse Video. Muse Image работает в связке с языковой Muse Spark, что позволяет редактировать, рисовать скетчи, оставлять аннотации поверх сгенерированной картинки, рендерить текст и смешивать референсы с учетом поиска в реальном времени. Интеграция с соцсетями позволяет упомянуть публичный аккаунт через @, чтобы модель скопировала его визуальный стиль. Ранний билд Muse Video построен на той же архитектуре. Модель генерирует видеоряд и аудио единым потоком с точной синхронизацией. Для защиты контента в файлы вшивается водяной знак Content Seal, устойчивый к сжатию и кадрированию. Muse Image доступна бесплатно с суточными лимитами в экосистеме компании. Для профессионального использования есть платный тариф. Релиз видеогенератора ожидается в ближайшие месяцы. ai.meta.com ✔️ Claude Cowork выходит за пределы десктопа Anthropic запускает мобильную и веб-версии Claude Cowork. Подписчики тарифа Max получат бета-доступ в ближайшие недели. Десктопный клиент остается обязательным для локальных операций: чтения и записи системных файлов, работы с коннекторами и использования Computer Use. В веб-версии эти функции недоступны. Классический чат и Cowork объединят на едином экране с синхронизацией проектов и артефактов между всеми устройствами. По статистике Anthropic, более 90% сценариев использования Cowork не связаны с кодингом, а 50% нагрузки приходится на автоматизацию бизнес-операций и генерацию контента. Удвоенные лимиты на использование Cowork продлены до 5 августа. claude.com ✔️ Microsoft переводит Copilot и Office на собственные модели Корпорация начала заменять модели OpenAI и Anthropic в Excel, Outlook и GitHub Copilot на внутренние семейства MAI для сокращения лицензионных расходов. Глава ИИ-подразделения Мустафа Сулейман заявил о планах свести выплаты партнерам к нулю. На конференции Build компания утверждала, что ее новая ризонинг-модель Thinking-1 не уступает Sonnet 4.6 и Opus 4.6 в написании кода. По результатам сторонних бенчмарков производительность новинки находится на уровне DeepSeek V3.2. CEO Сатья Наделла допустил отказ от безлимитных подписок в пользу тарификации оплаты за использование. При таком сценарии базовыми станут модели MAI, а решения OpenAI и Anthropic перейдут в формат платных аддонов. bloomberg.com

*организация признана экстремистской, её деятельность на территории РФ запрещена.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🫧👍🪐 ГРАНИЦУ МЕЖДУ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ И САМОЕДСТВОМ Один вопрос меня занимает и мне подумалось, что он достаточно интересный, чтобы даже написать пост на эту тему. Где проходит граница между здоровой ответственностью за свою жизнь и нездоровой привычкой во всем винить себя? Я часто наблюдаю две крайности. Первая.

«Во всём виноват руководитель» «Компания токсичная» «Меня не ценят» «Мне не дали возможности»

И человек годами ничего не меняет, потому что причина всегда в ком-то, снаружи. Но есть и другая крайность. Когда человек винит себя вообще во всём. Не повысили — значит, недостаточно хорош. Не сложились отношения с руководителем — значит, плохо коммуницировал. Проект провалился — значит, не доработал, плохо старался. И по факту обе крайности одинаково опасны. Потому что в первом случае ты перекладываешь ответственность за свою жизнь в чужие руки. А во втором — начинаешь брать ответственность даже за то, на что объективно повлиять не мог. Потому что все-таки есть вещи, на которые мы повлиять не можем. Не потому что мы плохо старались. А потому что это просто вне зоны нашего влияния. И хорошо, когда человек способен видеть две стороны: Да, мой руководитель действительно мог быть токсичным. И да, даже в этой ситуации я могу спросить себя: что я вынесу из этого опыта? Или наоборот. Да, я действительно допустил ошибку. Но это не означает, что вся ответственность лежит только на мне. Мне вообще кажется, что самый полезный вопрос после любой сложной ситуации звучит не:

«Кто виноват?»

И даже не:

«В чём виноват я?»

А:

«Что в этой ситуации действительно было в зоне моего влияния, а что нет?»

Именно этот вопрос, как мне кажется, помогает не скатиться ни в позицию жертвы, ни в бесконечное самоедство. #карьера #управление #ответственность #корпоративныймир #hr МОЙ КАНАЛ В МАХ

Так стоит ли вообще создавать стратегию? После прошлого поста про эволюцию подходов к стратегии в докладах на конференциях остался главный вопрос: «Если она устаревает быстрее, чем внедряется, — может, не мучиться?» Ответ нашелся там же: создавать стратегию все же стоит, просто предмет создания сместился. Мы видим, что стратегию рекомендуют создавать не только как инфраструктуру дешевых экспериментов, работу со сквозными метриками и культуру права на ошибку, а прежде всего как осознанный набор решений о том, как конкурировать. Просто теперь без пятилетнего документа. Отсутствие стратегии — это тоже выбор. Но этот выбор сопровождается возможностью влиять на события реактивно, только когда оно уже случилось. А выигрывает чаще всего не тот, кто шел по жесткому плану, а тот, у кого было видение плюс понимание возможных исходов события и подготовленные ресурсы для реакции на эти самые события: победитель понимал, куда идет, и умел вовремя воспользоваться появившимися возможностями. А что, если все-таки «работать над стратегией в любом случае дорого и долго»? И тут есть решение: делать это быстрыми итерациями. Это недорого и совсем недолго: асинхронная стратсессия за неделю, пересборка раз в полтора месяца, ИИ собирает выжимку за день. Когда цена пересборки упала на порядок, аргумент «пока напишем — устареет» становится не таким актуальным. Поэтому не стоит создавать документ-предсказание на пять лет — его создание критиковали и семь лет назад. Стоит создавать три вещи: 1. Ответ на вопрос «зачем и куда мы идем?» — к какому следующему шагу хотим дойти на понятном горизонте. 2. План готовности к разным сценариям. 3. Алгоритм пересборки, декомпозированный до уровня ежедневных задач на случай, если мы не попали прогнозом ни в один из сценариев. И чем выше неопределенность, тем это нужнее: в хорошие времена ошибки прощаются, в кризис смысл за каждым решением становится вопросом выживания. @productmindset

Как устроен двигатель внутреннего сгорания Чтобы объяснить двигатель внутреннего сгорания с нуля, автор начинает с пушки. Порох воспламеняется, газ мгновенно расширяется, ядро вылетает из ствола, надёжно и управляемо, но совершенно бесполезно для вращения вала. Ядро толкнёт кривошип один раз и улетит навсегда. Весь фокус в том, чтобы ядро не улетало. Заменяем его поршнем с отверстием, крепим шатун, запираем в цилиндре, и снаряд, который раньше исчезал за горизонтом, теперь возвращается наверх, готовый к следующему взрыву. Дальше та же логика достраивается до реального четырёхцилиндрового мотора, где коленчатый вал под давлением взрывов почти не касается металла, а плавает на тончайшей плёнке масла. Проследим, как одноразовый выстрел превращается в бесконечный цикл.

Продакт луддит/ часть 3 - я теперь сиделка для ботов часть 2 https://t.me/blackproduct/3844 часть 1 https://t.me/blackproduct/3247 Оказывается автоматизация за счет ИИ ботов имеет свое название и имеет целый класс задач - это теперь называется ботситингом. Он занимает 6 часов в неделю (то есть 1/7 всего рабочего времени) источник Исследование показало, что уже почти 90% офисных сотрудников используют ИИ и утверждают, что нейронки экономят им до 11 часов в неделю. Но вот только этой экономии незаметно — свободное время СЖИРАЕТ ботситтинг. То есть работяги ~6,4 часа в неделю объясняют ИИ контекст, перепроверяют ответы, исправляют ошибки и все перезапускают. Вроде и экономия, но вот вопрос, а не легче было сразу сделать правильно и самому решить свою же задачу?) Еще хуже, если накладные расходы на ботситинг не учитываются менеджерами при планировании, то сотрудники резко забивают и применяют тактику ботшиттинга. То есть тупо перестают проверять результаты и сдают то, что не могут полностью объяснить. Некоторые коллеги сразу начинают с ботшиттинга, узнаете? а вы ботситите? если да, то ответьте на опрос ниже Ваш @blackproduct