Маск люто бьётся за сиськи. И снова про Грок, видео его. Штат Миннесота принял закон, запрещающий ИИ-сервисам автоматически раздевать реальных людей на фотографиях. Штраф для разработчиков - до $500 000 за нарушение. Законники подошли к вопросу обстоятельно и составили перечень стратегически важных частей тела: сиськи, ягодицы, пах, половые органы и, внимание, внутренняя поверхность бедра. Именно их реалистичное дорисовывание на фотографиях узнаваемых людей подпадает под запрет. То есть дорисовать кожаному локоть - апажалста. А вот внутренняя поверхность бедра - уже приставы у двери. Но Маск обнаружил в законе покушение на Первую поправку к Конституции США и выдвинул несколько (адекватных, имхо) аргументов: - Закон не учитывает, согласен ли человек на создание изображения. - Не содержит специальных исключений для искусства, сатиры, журналистики и образования. - Запрещает определённые возможности ИИ, даже если они могут использоваться законно. - и вот тут хорошо: закон делает исключение для инструментов, требующих существенного ручного мастерства! То есть старательно раздевать человека в фоташопе можно, а попросить Grok сделать то же самое одной фразой - в наручники. Апелляционный суд уже временно запретил применять закон к xAI. Правда, окончательно вопрос конституционности сисек пока не решён. Что-то мне подсказывает, что Маск выиграет и сиськи в безопасности. @cgevent

📌Baseten выпустила бесплатный учебник по инженерии инференса Платформа, которая хостит модели Cursor, Notion и Harvey, выложила в открытый доступ книгу Inference Engineering за авторством Филипа Кайли. который четыре года работает в Baseten и написал её по интервью с инженерами компании и собственным докладам.

Среди рецензентов - автор FlashAttention Три Дао.

Книга собирает в одном месте путь от выбора модели и GPU до мониторинга работающего сервиса.

Baseten основана в 2019 году тремя выходцами из Gumroad, четвёртым сооснователем стал Панкадж Гупта из Uber. Компания продаёт выделенные развёртывания открытых и собственных моделей клиентов, готовые Model APIs и инфраструктуру для дообучения, а также развивает открытый фреймворк упаковки моделей Truss.

Восемь глав объясняют, как сформулировать требования к продукту, как устроены модели и где они тормозят, прежде всего в механизме внимания, разбирают GPU NVIDIA поколений Hopper и Blackwell и программный уровень, от CUDA и PyTorch до движков vLLM, SGLang, TensorRT-LLM и Dynamo. Отдельные главы посвящены методам ускорения, моделям для речи, изображений и видео, а также эксплуатации - от автомасштабирования и батчинга до постепенной выкатки новых версий. Новичку книга даёт карту области и порядок действий - как определить задачу, бюджет задержки, стоимости и подобрать модель, а в последующем заняться оптимизацией. Базовые понятия вроде предзаполнения, декодирования и KV-кэша объяснены с нуля, а незнакомые термины можно найти в глоссарии. Опытным инженерам будут интересны пороги и практические правила. Для каждой техники ускорения автор объясняет, как она устроена, при каком трафике и размере модели окупается и чем рискует качество ответов. Отдельно сравниваются движки инференса и разобраны задачи эксплуатации, которые обычно приходится решать методом проб и ошибок. Последний раздел посвящён продуктам компании, а оборудование рассматривается почти целиком на примере NVIDIA, другим ускорителям отведено около двух страниц. 🔜 Запросить книгу бесплатно в форматах PDF, EPUB или аудиоверсию @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Inference #Book #Baseten

Про фаундерские продажи, в дополнение к моему выступлению хочу предложить к прочтению эпичный текст Леши @mister_sosister, тоже YC фаундера. Думаю это самое важное, о чем стоит задуматься перед стартом бизнеса или стартапа: На пятый год у меня сошелся пазл, и я наконец понял формулу, как достичь успеха в бизнесе Поговорим про хардкор Это тема которая меня близко задела, и заставила за полностью пересмотреть каждую функцию в компании. Дело в том, что ваши результаты (в любой сфере), напрямую зависят от вашего подхода, как вы взаимодействуйте с системой, и вашей продуктивности—какой аутпут вы получаете при равном инпуте

Нельзя получить выдающийся результат выполняя рядовые действия

Сейчас объясню: Представьте, такого, наивного ферст тайм фаундера, который решил сделать свою дейтинг аппу, туду-лист, маркетплейс, что угодно классическое, о чем прикольно фантазировать, но очень сложно запускать; как этот фаундер пол года обдумывает механики, хвастается идеей, вылизывает экраны, представляет как сейчас разбогатеет, а потом ничего не происходит. Для большинства из вас, умных, такой человек кажется наивным, и вы понимаете что это не будет работать, и то что он делает скорее контр-продуктивно А теперь представьте что на этой шкале вы посредине, а дальше есть более осмысленные люди, которые лучше понимают систему, и для которых то что вы делаете кажется ковырянием в песочнице. И вот я пообщался с таким человеком, он мне говорит: "мы постим 10 постов в день с 10 аккаунтов, а то что вы делаете, один пост в день, это и не может работать" Поймите эту разницу в масштабе: • кто то использует систему линейно, берет свой имейл и пишет лидам ручками, по 5 писем в день, а кто то покупает 10 доменов, 50 ящиков, и отправляет 500 писем в день • кто то целый день переснимает видос, редактирует, и потом получает пару тысяч просмотров в месяц, а кто то строит контент ферму, льет видосы со 100 акаунтов, и генерит миллиард просмотров • кто то сидит месяц ждет лендос от агенства, и потом не может к нему прикоснуться, а кто то генерит 10 лендосов за вечер под каждый ICP • в разработке так же: кто то неделями меняет цвет кнопки обсуждая это на звонках, а кто то за день строит целый продукт; кто то пишет обертки для api, а кто то за то же время строит свои модели; кто то делает аналитику, а кто то находит проблемы и сразу их решает • кто то неделю пишет одну статью в блог, а кто то публикует десять статей в день, и тд Чувствуете вкус? Те, кто получает топ 1% результата системы (денег, просмотров, юзеров, етц) используют систему с топ 1% эффективностью. Соответственно, если вы прикладываете 1х усилия, и используете систему линейно, то стоит ли удивляться, что вы получаете 1х результат, как любой другой человек? Что я наблюдаю, что работает для успешных компаний, и что выводит игроков в лидеры, это не простой наивный подход "как все", а хардкор: как сделать больше усилий, или найти хаки, чтобы один человек мог приумножить свои усилия 100х, и делать, то что другим потребует 100х людей или 100х времени. ________ Для этого, конечно, приходится чем то жертвовать. Когда ты автоматизируешь/делегируешь что угодно, уходит контроль над деталями, внимание к мелочам, проседает качество, но повышается объем. Конечно, нанятые инфлюенсеры рассказывают о проекте хуже чем это сделал бы фаундер, кринжовые посты продают лучше чем умные, агент пишет текст хуже чем человек, а делегирование личных акаунтов вообще убивает в них личность... ...но в капитализме побеждает продуктивность, а не перфекционизм Это еще можно назвать агрессивностью, на сколько ты готов выходить за рамки, жертвовать качеством, чувствовать кринж, ради результата—тк это все обычно работает на грани, в серой зоне (см. airbnb, uber, higgsfield), часто через нарушения правил пользования, ботоводство, спам, копирование, регуляции, общественные нормы, которые направлены защитить линейных пользователей. Продолжение в первом комменте или у Леши в посте.

Облачные сессии Claude Code: как запустить и что туда отдавать В блоге Claude Code вышел полевой гайд по облачным сессиям. Каждая задача получает свежую виртуалку с клоном репозитория в отдельной ветке. Можно запустить несколько сразу, и они работают дальше, когда вы закрыли ноутбук. За машину отдельно не платят, сессии тратят обычные лимиты Pro, Max, Team или Enterprise. Из терминала одна команда на задачу: claude --cloud "Найди флакающий тест, почини причину в коде и прогони тесты 30 раз подряд" Виртуалка клонирует ветку с GitHub, так что сначала пушим. Ещё сессию можно стартовать из claude.ai/code, приложения на телефоне, Desktop и Slack. Семь сценариев из гайда: разгрести бэклог параллельно, дать Claude доказать фикс сотнями прогонов тестов, спланировать локально и собрать в облаке (готовое забирается в терминал через claude --teleport), проверять сессии с телефона, отдать Claude упавший CI и комментарии ревью, запускать работу по расписанию или событию GitHub, гонять код, которому вы не доверяете. Если первая сессия не заводится, чаще всего виноват GitHub: доступов там два. Вход через GitHub открывает только публичные репозитории. Для приватных нужно поставить Claude GitHub App на аккаунт или организацию, где лежит репо. Если пользуетесь gh, внутри Claude Code хватит команды /web-setup. Auto-fix PR и триггеры GitHub всё равно работают только через App. Ваш ~/.claude в облако не едет, поэтому команды для тестов пропишите в CLAUDE.md репозитория. Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

Ну и как такое можно слопать? Соцсети по всему миру заполонили снимки из заведений общепита, владельцы которых решили сэкономить на профессиональной съёмке и слепили вывески и меню с помощью ИИ. Полюбуйтесь сами на этот гастрономический хоррор: креветки смахивают на резиновые спасательные круги, а куриные крылышки – на что-то вытащенное из ядерного реактора. В общем, выглядит это максимально неестественно и несъедобно. Люди пишут, что от такого нейрослопа их реально мутит и в подобные забегаловки они ни ногой. По мнению психологов, срабатывает заложенный эволюцией защитный механизм: мы подсознательно отвергаем странную еду. Мозг видит вроде бы знакомое, но неестественное блюдо и бьёт тревогу: осторожно, вдруг отрава! К тому же, у покупателей включается простая логика: если заведение фальшивит на афише, то и на кухне вряд ли порядок. Написать промпт – ума много не надо. А вот отличить вменяемый результат от шлака, когда машина выдаёт десяток вариантов за минуту, – это уже задачка со звёздочкой. ИИ работает как усилитель: у человека со вкусом он умножает вкус, у человека без него – безвкусицу. Раньше визуальную безграмотность руководителя бизнеса выдавали Comic Sans, тени под буквами и пять цветов на одной вывеске, теперь – такие вот картинки. Так что нейросети осваивать надо. Но параллельно стоит тренировать насмотренность: разглядывать работы хороших фотографов, анализировать меню сильных ресторанов и даже, боюсь сказать, смотреть живописные полотна великих мастеров. Иначе машина просто будет быстрее делать то же самое.

Старость не в радость или? Мы живем намного быстрее и в тоже самое время намного дольше, то есть родители моих родителей дожили до 60-70 и это уже считалось большим достижением, сейчас же - мои родители планируют жить очень долго. Благо и медицина, и возможности для этого имеются. Я много размышлял об этом, и недавно наткнулся на новость:

Людей старше 65 лет в мире впервые стало больше, чем детей до 5 лет. К 2060 году их будет 2 млрд из 10 млрд населения Земли.

Иными словами - мы получаем один из самых быстро растущих сегментов в мире. возрастном распределении он находится справа от пика человеческих возможностей, но при этом, средний пожилой человек обладает временем, имеет постоянный доход (пенсия), имеет определенные постоянные привычки не склонен принимать резкие решения - чем вам не золотой сегмент? Долгое время этот сегмент считался «неперспективным»: нет цифровых навыков, низкая конверсия, сложно с UX. А значит отличная задача для решения. Пока мы делали продукты для миллениалов и зумеров, на глобальном рынке уже выросли целые экосистемы для старшего поколения. • США - Papa (компаньон + бытовая помощь через страховые планы), • США ElliQ (ИИ-робот против одиночества), • GrandPad (упрощённый планшет 4G), • США Best Buy Health (мониторинг здоровья на дому с retail-дистрибуцией). Я поискал информацию про сервисы в РФ, есть несколько фондов и платформ. Мне кажется вопрос в том, как скоро появятся решения во всех сферах для людей пожилого возраста и кто этот рынок возглавит. Что думаете вы, мои дорогие? Какие сервисы для пожилых вы знаете? пишите в комментах, ну и ставьте реакции за наших мам и пап! @blackproduct

Boston Dynamics сменила руководство: новым генеральным директором компании назначен Rohit Prasad, ранее занимавший пост старшего вице-президента и главного научного сотрудника по Alexa и общему искусственному интеллекту в Amazon 🤖 🤍Переход топ-менеджера такого уровня в компанию, известную своими роботами-гуманоидами Atlas и четвероногими Spot, выглядит логичным шагом. 🤍На позиции в Amazon эксперт отвечал за масштабные разработки в сфере разговорного ИИ и AGI. Теперь этот опыт предстоит применить в embodied AI — создании систем, где алгоритмы управления тесно связаны с физическим телом робота. 🤍Подробнее — в источнике. ————————— 🤖Подписывайтесь на лучший канал PRO Роботов 📲Мы в MAX

Новый боевой модуль Slinger сможет автономно поражать БПЛА с 800 метров Для противодействия быстрым и маневренным малым дронам американское подразделение австралийской оборонной компании EOS Defense Systems разрабатывает новую версию боевого модуля Slinger с улучшенными датчиками и регулируемым уровнем автономности. Система «Слингер» объединяет в одном модуле 30-мм пушку, радиолокационную станцию наведения и передовую систему стабилизации, что позволяет вести прицельный огонь в движении. Производство в США планируется начать в 2027 году. https://hightech.plus/2026/10/08/novii-boevoi-modul-slinger-smozhet-avtonomno-porazhat-bpla-s-800-metrov

Не ИИ заменит людей, а люди заменят ИИ. И это уже происходит Klarna сначала рассказывала, что чат-бот делает работу 700 операторов, а потом снова начала набирать людей в поддержку. Commonwealth Bank сократил 45 ставок ради голосового бота — и примерно через месяц предложил уволенным вернуться. В разработке это происходит без пресс-релизов: генерация ускоряет появление кода, но дальше его кто-то должен читать, проверять и разгребать. В геймдеве своя версия той же истории — там цену эксперимента быстро начинают считать уже по реакции игроков. ИИ из компаний при этом никуда не девается. Просто вокруг него снова появляются люди — часто опытнее и дороже тех, кого недавно решили убрать. Экономия выглядит совсем иначе, если посчитать не только генерацию.

Ничто не может так испортить радостное впечатление от новой квартиры, как белый пластиковый плинтус от застройщика, который уже грязный и у которого соединения и уголки стоят криво, а некоторые уже отломаны ещё до вашего получения ключей. Сделано это для того, чтобы было ещё унизительней дефектовать их при приёмке и просить заменить на такие же, грязные, с толщиной пластика 0,15 мм и треснутые уже из коробки. И главное, ответ представителя управляющей обычно такой - "Да чё вы, их всё равно все сразу меняют на нормальные" (смотрит на вас вопросительно и с изумлением, как на нищего, у которого что, нет, что ли денег на нормальный плинтус?). Дак на кой чёрт тогда вы вообще их ставите, если их только менять? Просто, чтобы покупатель заплатил своими деньгами за унизительный вид своего нового жилья? Некоторые застройщики, пользуясь тем, что после ковида у многих пропал вкус, стали сдавать квартиры новым владельцам с таким ремонтом, что принимать квартиру хочется не с тепловизором, а с огнемётом. Как нарочно подобранные самые унылые цвета и дизайны дверей, пола, ручек, плитки. А всё, что не успели подобрать, оставим белым! Все же любят жить в белом? При этом, самые дешёвые белые обои под покраску, структурой и прочностью отвечающие ГОСТ Р 52354-2025 "Изделия из бумаги бытового и санитарно-гигиенического назначения", которые на внешних углах стен поджидают зазевавшегося прохожего, чтобы при малейшем дуновении вырвать из себя кусок бумаги на самом видном месте и, хохоча, убежать считать потраченные на них деньги покупателя и силы строителей. И ещё эти мерзкие кривые и грязные плинтусы с треснутыми и отлетевшими уголками. Белые, конечно! 🥇Ачивка получена: написать пост, ни разу не использовав слово "говно". Министерство Эргономики