Клиенты Anthropic и OpenAI нашли миллионы долларов лишних списаний за токены Стартап Vaudit, который проверяет счета за AI-сервисы, изучил инвойсы 60 компаний на 34 миллиона долларов. В них нашли около 1.7 миллиона долларов ошибочных переплат, в основном за Claude Code. Типовая проблема — клиент использовал дешевую модель, а счет приходил как за более дорогую. Иногда списания шли за запросы, которые завершились ошибкой, или за retry storm, когда агент не справился с задачей, но продолжал снова и снова пытаться ее выполнить. Anthropic говорит, что не берет деньги за незавершенные запросы и ошибки, а OpenAI заявляет, что не видит таких проблем у своих клиентов. При этом, по словам Vaudit, 80% найденных переплат уже вернули. https://www.theinformation.com/newsletters/applied-ai/anthropic-customers-find-errant-charges-auditing-startup-says

🧠⌨️ Brain2Qwerty v2: мозговые волны → текст Meta Research показала новую версию Brain2Qwerty - AI-модель, которая декодирует текст (предложения) из brain recordings. Простыми словами: человек печатает, MEG-устройство (не инвазивное) считывает активность мозга, а модель учится восстанавливать текст из шумных сигналов. В v2 обучались на ~22 000 предложениях от 9 добровольцев, и результат уже заметный: 61% word accuracy в среднем и до 78% (в самом лучшем случае). Это все еще не «чтение мыслей» из воздуха и не готовый продукт для дома - пока нужны MEG, часы данных и активное участие человека. Но направление сильное: если такие системы масштабируются, они могут стать альтернативным способом коммуникации для людей, которые не могут говорить из-за поражений мозга, без риска операции. Мне нравится тренд: LLM + нейроданные начинают превращать очень шумный биосигнал в связный язык. Подробности тут: Brain2QWERTY

Очередная большая статья на сайте ОЗИ https://ozi-ru.net/art2.html Помните, когда в Иране сначала начали старлинки пеарить, но потом как-то все тихонько сошло на нет. Если не помните, то вот напоминаю. Причина: вообще, в мировой практике "включить что-то радиопередающее на территории чужого государства" называется "пиратство". Ну, по аналогии с радиопиратами, которые музыкальные станции буквально в море вещали. Такая оценка может кому-то нравиться или не нравиться, но устройство вселенной не изменится от чьих-то предпочтений или антипатий. Тем более, что если подставить на место Старлинка какой-нибудь Qianfan (Цяньфань / "Тысяча парусов") или того хуже Guowang (Гован / "Государственная сеть"), то, согласитесь, как-то уже по-другому все звучит. Так вот, мое мнение, что оправдывать буквально насилие "добрыми намерениями" — это как-то неправильно. Все должно быть в соответствии с международными договоренностями. Собственно, в статье и дается обзор что там происходило за кулисами вдалеке от мировых СМИ (спойлер: скучища там происходила — несколько десятков дяденек в пиджаках спорили в кабинетах). В итоге получился большой юридический и технический лонгрид о том, как меняются правила глобальной связи в эпоху трансграничного спутникового интернета. И нет — у меня нет решения. Потому что решения такого масштаба это сложносочиненная система договоров и договоренностей. Которые придется исполнять всем сторонам. Иначе все превратится в войну всех против всех. И вот этого нам точно не надо.

Производителей оперативной памяти обвинили в ценовом сговоре и искусственном дефиците поставок Как сообщает Law360, компании Samsung, SK Hynix и Micron обвинили в искусственном завышении цен на оперативную память из-за намеренного сокращения выпуска DDR3 и DDR4 ради более прибыльной памяти HBM для ИИ-серверов. По мнению истцов, огромные затраты на заводы и закрытые технологии помогают компаниям контролировать рынок и завышать цены для потребителей. Заявители отмечают, что это уже третий подобный иск к компаниям: ранее, в 2005 году, Samsung и Hynix уже привлекались к ответственности за ценовой сговор. Рост цен на комплектующие заставил Microsoft, Apple, Sony и Nintendo поднять стоимость своей продукции. По прогнозам аналитиков, техника продолжит дорожать, если ситуация на рынке памяти не стабилизируется.

Раньше ПО работало шустро, потому что иначе было никак Пайплайн упал — подняли память. Сервис затупил — добавили ядер. Дежурный заложил буфер, потому что никто не хочет подрываться ночью. Через полгода исходного контекста уже никто не помнит, и эта конфигурация становится строгим требованием. Парадокс в том, что сервис при этом выглядит здоровым. Он использует 10% от выделенных 64 ГБ, мониторинг светится зелёным, команда эксплуатации спокойна. Мы научились поднимать тревогу при перегрузке, но почти никогда не создаём алёрты на структурную пустоту. Разберёмся, где именно проходит граница между неизбежной сложностью и накопленным суеверием.

Как мозг «переписывает» то, что видят глаза Почему то, что мы видим, — не фотоснимок реальности, а её интерпретация? Нейробиологи из Университетского колледжа Лондона подобрались к этому вопросу с неожиданной стороны: они восстановили ролики, которые смотрели мыши, опираясь только на активность их зрительной коры. Любопытнее всего здесь метод. В отличие от опытов с людьми в МРТ-сканере, где сигнал усреднён, тут активность отдельных нейронов считывали поштучно — с помощью микроскопии, которая ловит вспышки кальция в момент, когда клетка «выстреливает». За основу взяли модель-предсказатель (её создали для конкурса Sensorium ещё в 2023-м): по показанному фильму она угадывает, как поведут себя нейроны, учитывая даже движения зверька и диаметр его зрачка. Дальше — изящный трюк. Учёные сравнили два состояния: как нейроны реагировали бы на пустой экран и как они реагируют на самом деле. Отталкиваясь от этой разницы, алгоритм стартовал с «пустого» ролика и пиксель за пикселем подкручивал его, пока тот не совпадал с тем, что видела мышь. В итоге по одной лишь нервной активности удалось воссоздать 10-секундное видео, которого модель раньше не видела, а точность росла с числом задействованных нейронов. Совпадение картинок оказалось не идеальным — и это не ошибка, а само устройство зрения. Мозг не транслирует мир один в один, а искажает и достраивает его. Понять, где и зачем он это делает и есть следующая цель команды: разглядеть разрыв между реальностью и тем её образом, что живёт у нас в голове. @vselennayaplus

Стоимость постройки софта кардинально снижается - и ровно настолько же дорожает всё, что постройкой не является. Во всем что было "трудно и долго делать руками" происходит падение цены и рост качества: написание софта, холодные продажи, генерация контента, управление процессами и информацией в компании. Для каждой компании, чтобы оставаться в рынке, расти и побеждать это значит, что она должна переместить своё внимание на вещи, которые которые становится сложнее скопировать с каждым месяцем. Простой тест: писать больше имейлов, доставлять больше фич, постить больше тиктоков сегодня могут все. Если ваше преимущество - "двигаться быстрее", то это не преимущество а базовая планка рынка, которая смещается вне зависимости от вас. Скорость адаптации важна, но не диффренциирует вас - это беговая дорожка из "Алисы в стране чудес", где нужно бежать быстрее чтобы оставаться на месте. Вопрос: что продолжит защищать продукт или бизнес? где эта защита станет сильнее со временем? 1. Дистрибуция, но только если вы ей владеете: арендованная дистрибуция дорожает - между тобой и человеком встаёт агент, решающий, чьё приложение вообще открыть / поиск отвечает без клика / почту ИИ фильтрует и удаляет ещё до того, как её прочли. 2. Доверие, ибо чем дешевле синтетическая имитация, тем дороже настоящая репутация и живая рекомендация. 3. Данные, которых не у других. Да, у каждой компании есть или появляется собственная операционная ИИ система, но ее польза напрямую зависит от того с какой скоростью эта система самообучается на данных, которых нет у конкурентов. Раньше корпоративный моят строился единожды, но теперь его нужно перекапывать каждый месяц. Фундаментально, это значит что - арендованный софт и платформы должны превращаться в свои (потому что дешевле) - статичные процессы в накопительные (кибернетические, типа как кастомер саппорт сервис который становится лучше с каждым обращением без действий человека) - ценность фичи заменяются отношениями и живым контактом, ибо повторить первую не стоит ничего. То есть, чтобы уточнить предыдущий пост, я бы сказать что это не столько последний раз что-то построить, сколько конец эпохи "наш софт/продукт лучше, и этого достаточно". P.S. для всех желающих, скоро начинается третий и полностью переработанный поток лаборатории по постройке ИИ-нейтив организаций для фаундеров, менеджеров, профессионалов от фриланса до крупных корпораций, в котором мы будем разбирать примеры успешных ИИ-трансформаций, их структуру и алгоритм и предметные кейсы по каждому из слоев.

DXVK 3.0 вышла, но владельцам Radeon RDNA 1 и RDNA 2 на Windows лучше остаться на версии 2.x Состоялся релиз DXVK 3.0 — крупного обновления слоя трансляции Direct3D в Vulkan, используемого в Proton, Wine и других проектах совместимости. Новая версия получила компилятор шейдеров dxbc-spirv, который уменьшает потребление памяти (до 1 ГБ в отдельных играх), улучшает стабильность и ускоряет компиляцию шейдеров. Однако разработчики предупредили, что владельцам видеокарт AMD на архитектурах RDNA 1 и RDNA 2 под Windows лучше не переходить на DXVK 3.0. Причина в том, что драйверы AMD для этих GPU больше не получают поддержку новых возможностей Vulkan, из-за чего возможны проблемы с производительностью. Для таких систем рекомендуется остаться на ветке DXVK 2.x.

Rocket Lab выкупит Iridium за $8 миллиардов. Сезон поглощений в космической отрасли вышел на новый виток — один из ключевых американских частников, некогда из Новой Зеландии, поглотит другого частника, некогда одного из ключевых игроков старого космоса. А то как-то несолидно будучи номер 2 по пускам из Штатов не иметь свою спутниковую группировку. Сделку планируют завершить к середине 2027, а по ссылке сэр Питер Бек рассказывает о ключевых особенностях сделки. Для тех, кто не сталкивался — Iridium был одним из лидеров спутниковой телефонной связи, вот той самой в привычном представлении — крайне медленной, в основном для военных (не показываем пальцем на красные паспорта), и очень дорогой. У них на балансе 66 активных аппаратов NEXT на низкой орбите, и 2.5 миллиона клиентов. Таким образом: - RKLB наконец-то становится компанией полного цикла со своими ракетами и орбитальной инфраструктурой. - Вертикальная интеграция текущих клиентов и поставщиков Iridium в структуру RKLB. - Компания получает на баланс уже готовую группировку связи на НОО, а также набор частот (это даже ценнее) для будущих проектов (RKLB пытались строить группировку на заказ, но клиентов не нашлось). - 2 не самых крупных оборонных гос подрядчика становятся одним крупным игроком.

Ломка Раньше, когда я хотел запустить проект, в голове щёлкал один и тот же паттерн: кого нанять. Нужен проектный менеджер. Нужен человек на операционку. Нужен ещё кто-то под это. Любая новая задача начиналась с вопроса «какие люди мне нужны». Сейчас паттерн другой. Я думаю не «кого нанять», а «какие инструменты ИИ применить, чтобы это запустить или решить задачу». И специально не нанимаю, запретил себе это делать. Либо решу с ИИ, либо не буду решать вообще. «Закодировался» от найма, чтобы перестроить своё мышление. Ломка жуткая, но выхода другого нет. Звучит как мелочь возможно. Но это смена точки входа в процесс. Старый рефлекс добавлял к каждой идее людей, зарплаты, согласования, управление и отсутствие гибкости и скорости. Новый — добавляет связку инструментов, которую один человек собирает за вечер. И если не получилось — быстро выкинул, а при успешном старте быстро масштабировал. И знаете, что меняется в голове? Идеи перестают казаться дорогими и долгими. Раньше «а давай запустим вот это» автоматически означало «а давай наберём под это команду и найдём деньги». Теперь — «а давай я соберу это за вечер и завтра потестируем». ИИ сам по себе не делает предпринимателя богаче. Он просто позволяет одному сильному человеку создавать намного больше и ещё намного быстрее. Весь вопрос в том, какой рефлекс срабатывает у тебя первым. И хочешь ли ты перестроиться на новый.

Valve готовит релиз Steam Frame: Portal 2 адаптировали под новый шлем Анонсированный в конце 2025 года автономный шлем Steam Frame готовится к выходу. Пользователи заметили, что Portal 2 получила в Steam официальный статус Playable (играбельно) для VR-устройства от Valve. Игра работает с ограничениями по нативному разрешению, но полностью функциональна. Обновление каталога указывает на то, что старт продаж Steam Frame может состояться до конца года. Новое устройство работает на базе ARM-процессора Snapdragon 8 Gen 3 и операционной системы SteamOS. При этом шлем сможет запускать стандартные Windows-игры за счет встроенных слоев совместимости Proton и FEX.

Зачем футболисты заряжают мяч? И ещё любопытная штука "около" ЧМ-2026: Чемпионат мира 2026 (который разогнался и стал поинтереснее - так и быть, признаю) - это не только голы, болельщики и феерическая рекламная жадность FIFA, которая уже успела стать мемом. Это ещё и целая гора технологий, умных устройств и данных: Внутри мяча сидит сенсор, который гонит данные про каждое касание. Всем арбитрам повесили специальную Referee Cam. Аналитические системы автоматически строят 3D-модель всех 22 игроков, пока мяч ещё летит. А у каждой из 48 сборных есть персональный ИИ-ассистент от FIFA и Lenovo (даже у Гаити и Кюрасао). Для чего эти данные нужны? Ну, для чего только не. Тренерскому штабу команд - для тактики и поиска брешей в обороне соперника, телевизионщикам - для корректности статистических реплик и тепловых карт внизу экрана, букмекерам - для пересчёта коэффициентов в реальном времени, компаниям - для обсчёта эффективности рекламных баннеров и вставок. И т.д. и т.п. На самом ЧМ с его гигантскими бюджетами и кучей камер и датчиков в каждой дырке - всё более менее автоматизировано (хотя не всегда). Но за его пределами каждую неделю играется 100500 матчей. И данные с них - это целая индустрия, где заняты тысячи бро из "третьих стран". Есть такая профессия - "аннотатор". Это человек, который профессионально смотрит матч и вручную тегируют каждое действие: пас, удар, подкат, угловой, карточка и т.д. За 90 минут он размечает тысячи событий. Таких трудяг целые армии - он Манилы и Ченнаи до Каира и Лагоса. Среди них немало футболистов низших лиг (что логично): Rest of World рассказывает о филиппинском футболисте, который год тегировал матчи из 2-й/3-й немецкой лиги (он работал на немецкую аналитическую компанию) и, по его словам, стал лучше разбираться в тактике. Будет эпично, если с этого начнётся его тренерская карьера, и в итоге он возглавит лондонский Арсенал. Ну окей, хотя бы тульский. В той же статье есть и более удивительный кейс. Некий Адам из бразильского Рио тегирует для иностранной конторы бразильские матчи, которые вообще никто не транслирует. Он получает 60 евро за игру "плюс транспортные расходы". То есть, он ездит их смотреть на стадион, сидит на трибуне с приложением и в реальном времени отстукивает события. Зачем? Ну, потому что это третьесортные полулюбительские игры, которые вообще не показывают. Но букмекеры принимают на них ставки (они принимают вообще на всё). И чтобы быстро считать и корректировать кэфы - им нужны лайв-данные прямо с матча, пока он идёт. Автоматизировать это нереально (роботы пока не умеют ходить на футбол), а экономика за $60 у буков, видимо, сходится. И самое интересное, что умные алгоритмы и ИИ-примочки, которые трекают топ-матчи ЧМ, наверняка обучались на данных, собранных вот такими пацанчиками с сельских стадиков. Получается, генерация ИИ-данных кожаными - это уже не просто целая индустрия, там даже есть свои ниши. Хочешь - наклей на лоб телефон и шей индийский текстиль, хочешь - убирай хаты на камеру, а хочешь - фиксируй, кто попал в офсайд на матче 4-го дивизиона Албании. Получается, прогресс создаёт больше рабочих мест - шах и мат, технодумеры 😈 Дизраптор

Экс-глава AI в Databricks придумал, как снизить энергозатраты в 1000 раз Навин Рао, бывший руководитель AI-направления Databricks, строит стартап Unconventional AI. Компания обещает радикально снизить стоимость инференса за счет новой компьютерной архитектуры на основе осцилляторов На днях показали первую модель Un-0. Это генератор изображений, который должен доказать, что на такой архитектуре могут работать обычные диффузионные модели. Компьютер на новой архитектуре ещё не построен, так что модель пока живёт в симуляции. В конце прошлого года Unconventional AI привлёк 475 миллионов долларов с оценкой 4.5 миллиарда. https://techcrunch.com/2026/06/25/databricks-former-ai-chief-thinks-he-can-cut-ais-power-bill-by-1000x/

Приглашаем на ИИшную — бесплатный митап про нейросети в IT от ЮMoney и Сбера 🔥 ✅ 30 июня, вторник, 18:30 (мск) — приходите на митап в Санкт-Петербурге или подключайтесь онлайн. Спикеры из ЮMoney и Сбера расскажут, как искусственный интеллект меняет индустрию разработки, а после докладов ответят на вопросы зрителей. Темы митапа: — Агентные инструменты разработчика для задач вне разработки. Поговорим о Claude Code, Cursor и других агентах в контексте повседневных рабочих задач. — Не доверяй, а тестируй: проверяем, подходит ли LLM для вашей задачи. На примере нашего инструмента расскажем, как выбрать оптимальную модель для конкретного таска. — AI-Driven PDLC: от Copilot к агентным платформам. Трансформация разработки в Сбере. Разберём эволюцию ИИ и рассмотрим ключевые метрики: как AI увеличивает количество pull request, экономит до часа времени в день и вдвое ускоряет адаптацию новичков. — Агентный LLM-сервис для доступа к аналитической информации. Покажем архитектуру, возможности и основные компоненты сервиса, а также затронем сложности реализации и планы развития новых фичей. Для участия необходима регистрация. Все подробности — на сайте ИИшной 👈