Три открытия последних дней: Paseo Среда для управления агентами на удалённой машине. Из ближайших аналогов – Orca, но у Paseo полноценное моб приложение. Перевёз работу по нескольким проектам на удалённый сервер, сделал агента-оркестратора, который может сам запускать сессии внутри Paseo, к которым я тоже могу подключаться при необходимости. При работе с сервера не грузишь локальный комп, а с агентами, которые ещё остались на нём, теперь могу оставлять его открытым и продолжать с телефона. В итоге получилось примерно то, что сделали для широкой публики сначала в Grok Bot, а потом в Dots – только с большей гибкостью и управляемостью, заточеное именно под мои задачи. Cloudcone Американский хостер. Собственно, там взял VPS-ку в дата-центре в Калифорнии по супер-ценам. При работе с него не нужны vpn, рисков блокировок меньше. Пинг прекрасный. Devin После блокировки аккаунта Claude (особенно обидно, что это произошло буквально через пару дней после списания очередной месячной подписки) решил больше с ним не париться и не регать новый. Остаётся верный Codex, Grok Heavy тоже взял в сентябре, но ещё искал запасные варианты. Сначала потыкался в китайцев – Minimax и GLM в целом неплохи для простых задач, но что-то серьёзное им не доверить, конечно. И тут наткнулся на Devin, разработчик которого в прошлом году купил давно забытый мной Windsurf, которым я пользовался на заре вайб-кодинга. У Devin тоже есть подписка с лимитами и внутри вообще все возможные модели, в том числе Anthropic, и собственная swe-2, которая по бенчам на равне с frontier моделями, но при этом полностью (!) бесплатная, по крайней мере пока. Собственный CLI агент тоже прекрасно встраивается в Paseo.

Немного про тестирование уровней Словил забавный баг во время боя на крыше. Враг спокойно ходит по воздуху (проём в крыше), а при приближении к краю падает. Скорее всего, навмеш (область, которая обозначает возможность передвижения для врагов) как-то неправильно здесь наложился и не обработал, что тут есть проём. А для краев у врагов в игре есть разные взаимодействия, так как они могут подтягиваться и забираться на балконы, например. Здесь сработала логика, что враг будто падает с небольшой возвышенности, что забавно. Так он до меня и не добрался. Баг не страшный конечно, просто занятный. Почему написал про тестирование? Потому что такие штуки лучше всего системно проверять, не именно в одном месте, а как враги работают с разной геометрией в принципе. Позволяет лучше понять, где что можно использовать и чаще избегать проблем. #ControlResonant #Control #leveldesing #анализ

Компания — это живое сообщество, а не бездушный механизм Настоящие лидеры понимают, что организация — это прежде всего люди, а не просто набор процессов и правил. В отличие от обычных менеджеров, которые строят жесткие структуры и рассматривают сотрудников как бесцветные детали в системе, выдающиеся руководители видят в каждом человеке уникальную личность с собственными целями и стремлениями. Их стиль управления основан на вдохновении и поддержке: они помогают сотрудникам осознать важность своей работы и почувствовать причастность к общей миссии. Так формируется культура доверия и взаимопомощи, где каждый готов поддержать коллегу ради успеха всей команды. Именно эта человеческая сила делает компанию гибкой, сильной и способной успешно справляться с любыми вызовами. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Gigabyte подтвердила, что Intel выпустит новые процессоры для LGA 1700 Gigabyte подтвердила: Intel выпустит новые процессоры для LGA 1700 в начале 2027 года. Для материнских плат компании на чипсетах B760 и H610 уже вышли обновления BIOS — они поддерживают версии с DDR4 и DDR5. Точные названия чипов пока не раскрыты, но, по слухам, серия может получить обозначение Core 2000 и продолжить линейку Raptor Lake. Предполагается выпуск моделей на 16 и 20 ядер с разным энергопотреблением. Другие платы LGA 1700, включая Z690, Z790 и B660, пока официально не упоминались. #gigabyte #intel #bios #lga1700 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

☕️ Чай вверх тормашками! У чая в термосе есть известная беда: заварка остаётся в воде, и напиток перестаивается. Xiaomi решила проблему самым простым способом, с помощью гравитации! Новый Mijia Titanium Thermos Cup Tea-Water Separation Edition устроен как двухэтажный дом. На первом этаже — титановая колба на 500 мл с горячей водой. На втором находится прозрачная камера для заварки из тритана, пластика без BPA. Между этажами стоит титановый фильтр. Дальше всё просто. Переворачиваете закрытый термос и вода через фильтр перетекает к листьям. Камера прозрачная, поэтому крепость легко оценить по цвету. Как только оттенок устроил, ставите термос обратно: готовый чай стекает вниз, а мокрые листья остаются наверху. Перестоять ему уже не грозит. Кроме зелёного, чёрного и улуна, в камеру можно отправить дольки лимона, мяту, сушёную мандариновую корку или женьшень. Кстати, титан тут не для понтов. Из него сделаны корпус, съёмный фильтр и внутренняя сторона крышки, чистота металла — больше 99%. Он легче обычной нержавейки, не боится коррозии и не даёт металлического привкуса. Расцветок две: тёмно-серая Deep Space Gray и серебристая Moonlight Silver. Стоит новинка 199 юаней (~2500 рублей), краудфандинг на Xiaomi Youpin стартует 14 октября. @droidergram

Антитело глушит «сломанную» боль Обычная боль, на самом деле, полезная сигнализация: коснулись горячего — отдёрнули руку. Но если нерв повреждён, эту сигнализацию может «заклинить». Нерв продолжает слать болевые сигналы, хотя тканям уже ничего не угрожает. Так устроена невропатическая боль, и тянуться она может очень долго. Исследователи из Университета Тоямы попробовали заглушить именно этот ложный сигнал с помощью антител. Важно: пока это доклиническая работа на крысах, хотя один из кандидатов уже добрался до клинических испытаний. Мишень — Nav1.7, натриевый канал в чувствительных нейронах. Упрощённо это одна из «дверей» нервной клетки: через такие каналы проходят ионы натрия, и так рождается и бежит дальше электрический сигнал боли. У Nav1.7 есть «родственники», другие подтипы натриевых каналов, поэтому бить нужно точно в цель. С точностью у новинки порядок. Команда создала гуманизированные, то есть приспособленные для человека, антитела и сначала проверила их на клетках. Два кандидата, Clone1 и S-151128, прочно связывались с Nav1.7 и снижали электрическую активность, связанную с болью. Clone1 предпочитал Nav1.7 другим проверенным подтипам как минимум в 650 раз, S-151128 — как минимум в 1300 раз. Затем антитела ввели внутривенно крысам с частичной перевязкой седалищного нерва — это модель невропатической боли после травмы нерва. Чувствительность к механическому раздражению падала тем сильнее, чем выше доза. На некоторых дозах эффект был сопоставим с прегабалином, распространённым лекарством от такой боли. А через 96 часов облегчение от антител оставалось сильнее, чем от прегабалина. Нейроны спинного мозга и спинномозговых ганглиев при этом заметно «успокоились». Ещё два важных результата. У здоровых крыс антитела не меняли нормальную реакцию на механическое воздействие, то есть защитная боль осталась на месте. А в тесте на координацию, где животные удерживаются на вращающемся стержне, прегабалин в испытанной дозе ухудшал результат, тогда как антитела на моторику значимо не влияли. @vselennayaplus

Приключения в экосистеме ТОН В то время как Ачиватор уже выдает баллы за мемы на @git_rebase пока на тестовой сети поэтому все понарошку, я продолжаю раскапывать стюардессу Тон. У тона есть Ton DNS. Это когда ваш домен является NFT на блокчейне, вместо ip адреса такой домен привязывается к внешнему шлюзу в интернете или к так называемому Ton Site который хранится прямо там же на блокчейне в Ton Storage. Звучит здорово, что же может пойти не так? Все эти ништяки - сезонные. Когда Паше хотчется сделать очередной раг пул раунд инвестиций Паша начинает пампить тон и экосистему вокруг него. Потом о ней забывают на пару лет до следующего раунда. Забытой она продолжает как то работать. Как-то- в том плане что даже сайт foundation.ton открывается через раз потому что внутренний шлюз телеграмма от олимпиадников чаще отдает 502 чем проксирует к вебсерверу. А вот если поднять свой Ton Proxy то сайты открываются стабильно. Но я долбоеб упрямый поэтому achivator.ton приобретен и настроен. Если вам повезет то вы даже увидите там сайт.

AgentGarten Платформа от MirroS для обучения ИИ-агентов. Агент играет в виртуальные сценарии, каждый раз записывает, чему научился, и к следующей попытке играет лучше — заметно уже за 4-10 раундов. Вместо человеческих инструкций — опыт. Агент учится, играя сам. Код и рендерер открыты • Сценарий живет в виде кода, нейро-рендерер рисует его агенту в реальном времени • Агент видит только кадры «своими глазами», как будто смотрит игру • После каждой попытки пишет выводы, следующий заход стартует с них • Разные задачи: построить укрытие, провести собаку, загнать овец, перевезти груз github.com/MirroS-Lab/AgentGarten huggingface.co/MirroS-Lab/AgentGarten-renderer #agent MAX

/А будут ли вообще грейды и зарплатные вилки на рынке труда будущего?/ Раз уж мы всю неделю обсуждаем, как ИИ будет менять рынок труда, у меня появилась ещё одна интересная мысль. А что, если через несколько лет привычная система зарплатных вилок и грейдов начнёт терять смысл? Представьте рынок труда, на котором ИИ умеет практически в реальном времени сопоставлять стоимость навыков, опыт, результативность и спрос на конкретных специалистов. И вместо условных 200 тысяч для миддл-аналитика у каждого появляется своя, гораздо более точная рыночная стоимость. Почти совершенная конкуренция на рынке труда, о которой нам рассказывали на экономике! И тут мне попалась интересная статья о том, как в Сбере уже сейчас пересматривают зарплаты с помощью ИИ - занятный первый шаг в эту сторону. Логика довольно понятная: одинаковая индексация всем на 10% плохо работает, когда один сотрудник уже получает выше рынка, другой отстаёт от него на 20%, а третий за последний год сильно вырос профессионально. Поэтому в Сбере используют ИИ-модель, которая учитывает ситуацию на рынке труда, стоимость конкретной профессии в конкретном городе, результативность и траекторию развития сотрудника. На основе этих данных формируется персональная рекомендация по повышению зарплаты, при этом окончательное решение остаётся за руководителем. Мы привыкли думать о росте зарплаты через повышение, переход на следующий грейд или смену работодателя. Но два человека с одинаковой должностью и стажем могут получать совершенно разную зарплату. И технологии позволяют работодателям гораздо точнее учитывать эту разницу, даже если формально оба сотрудника остаются на прежних позициях. Мне кажется, это интересный сдвиг для карьерных стратегий. Если так, то всё большее значение будет иметь то, как меняется рыночная стоимость наших навыков внутри текущей роли, а не только то, насколько успешно мы двигаемся по корпоративной лестнице. Но есть ещё один нюанс: если работодатели, благодаря ИИ, научатся гораздо точнее оценивать рыночную стоимость сотрудников, а сами сотрудники по-прежнему будут ориентироваться на средние зарплаты с джоббордов, получится довольно существенная асимметрия информации. И тогда вместо обещанной совершенной конкуренции мы рискуем получить рынок, на котором одна сторона знает о стоимости труда гораздо больше другой. Поэтому кажется логичным, что следующий интересный этап развития карьерных ИИ-инструментов - научить самих людей так же хорошо оценивать собственную стоимость на рынке, как это постепенно учатся делать работодатели.

😶 Фото и запросы, которые люди отправляют в ИИ-помощник Microsoft Copilot, просматривают живые подрядчики.

Лица на снимках не скрыты

⚡️Об этом рассказали 404 Media сами проверяющие. Microsoft нанимает людей со стороны оценивать, насколько хорошо Copilot редактирует картинки. Как минимум часть из них набирают через платформу подработок Prolific. 🟦Проверяющий видит всё сразу: текст запроса, загруженное фото и два варианта, которые выдала нейросеть. Его задача - выбрать лучший. Проблема в том, что именно люди просят. По словам подрядчиков, им постоянно попадаются запросы укоротить женщине юбку, увеличить грудь или поставить человека с фото в откровенную позу. Встречаются снимки, сделанные тайком под юбкой: в одном случае их было минимум восемь подряд. 💬 Один из проверяющих описал это так:

"Лица никогда не скрыты, многие запросы сексуальные, и согласие людей на фото под большим вопросом"

💬 Другой спросил:

"Кто вообще решил, что Copilot теперь занимается генерацией порно"

🐋Microsoft ответила одной фразой:

"компания использует данные клиентов так, как описано в пользовательском соглашении, в том числе чтобы улучшать продукты"

🦔 CyberYozh

«Я всё ещё боюсь работать с ИИ» Агент написал фичу, тесты зелёные, на демо всё работает. Можно брать следующую задачу. Только код ещё надо понять, проверить и потом суметь объяснить тому, кто придёт после тебя. Особенно весело, если агент заодно помог залезть в область, в которой ты сам пока разбираешься примерно на уровне «ну вроде работает». Потом появляется второй агент, потому что первый что-то упустил. Коллега приносит PR и превращается в meat proxy между тобой и своей нейросеткой. Спеки генерируются быстрее, но их тоже нужно читать. А спустя несколько месяцев git blame показывает на коллегу, коллега — на Claude, и ты проходишь онбординг в проект, который сам же полгода разрабатывал. От агентов автор отказываться не собирается, но быстро написанный код — только одна часть работы. И чем сильнее становится ускорение, тем интереснее вопрос, на что на самом деле уходит выигранное время.

Есть тема: вход рубль, выход два Если бы вам сегодня предложили с нуля начать еще раз проект с тем же исходом, которым вы уже несколько лет занимаетесь, вы бы согласились? Это один из лучших вопросов, который предприниматель может себе периодически задавать. Мы часто продолжаем заниматься тем, во что уже вложили много денег, времени и сил. Даже когда понимаем, что перспективы сомнительные. Просто жалко бросить, а с каждой новой ставкой или годом выйти из игры становится всё сложнее. Но как же больно признаться в этом… Есть отличная иллюстрация этой ловушки, которую Стивен Пинкер описывает в книге «Рациональность». Представьте аукцион, на котором продают один доллар. Правило простое: победитель получает доллар, но свои последние ставки заплатят оба участника, и победитель, и проигравший. Торги начинаются с 5 центов. В какой-то момент один ставит 90, другой 95. Теперь первому выгоднее предложить доллар, чем выйти и потерять 90 центов. Второй поднимает до $1,05, потому что потерять 5 центов лучше, чем 95. И так далее. В какой-то момент оба уже готовы платить за доллар гораздо больше его стоимости. Не потому, что он стал дороже, а потому, что каждому жалко потерять уже поставленное. Парадокс в том, что каждый следующий шаг кажется в моменте рациональным, хотя вся игра давно стала убыточной рулеткой! В бизнесе часто ровно то же самое. Мы годами тянем продукты, направления, а иногда и целые компании, единственным аргументом в пользу которых остаётся «Ну, мы ведь уже столько сюда вложили». Но прошлые инвестиции не вернуть только потому, что вы продолжаете инвестировать. Иногда это просто покупка времени ещё немного не признавать ошибку. Поэтому у любой ставки должен быть свой стоп-лосс. Причём не только финансовый, но и по времени, вниманию и собственным силам. И главный вопрос не в том, сколько вы уже вложили. А в том, готовы ли вы вложить ещё, если забыть обо всём, что было потрачено до этого. Иначе легко провести годы на аукционе, где пытаешься купить доллар за два.

В понедельник 5-го октября на архив выложили препринт «Truly Subquadratic 3SUM and Truly Subcubic APSP via Triangles in Sparse Lopsided Graphs». В нём опровергают две гипотезы о сложности алгоритмов решения двух задач. Одна из них формулируется очень просто, и вы наверняка на неё натыкались, если готовились к собеседованиям на LeetCode — 3 sum. Вам дан массив из n чисел (включая отрицательные), и нужно определить, есть ли в нём 3 таких, что их сумма равна нулю. В теоретической информатике долгое время существовало предположение, что для этой задачи невозможно найти алгоритм, который работал бы существенно быстрее квадратичного от размера массива. 3 sum — одна из центральных гипотез раздела fine-grained complexity. Многие другие задачи можно свести к 3 sum. Поэтому на предположении строилось множество других результатов: исследователи показывали, что если 3 sum невозможно существенно ускорить, то нельзя существенно ускорить и целый ряд других задач. И вот оказалось, что существует общий алгоритм, который вместо n^2 работает за n^(1.9992). Само по себе ускорение не особо интересно (в практике оно может работать даже медленнее, так как из нотации выкидывают константы) — и ключевым является именно опровержение гипотезы, которыми многими считалось «логичной» и «красивой». Один из двух авторов — Virginia Vassilevska Williams, одно из ведущих имён в области fine-grained complexity. И казалось бы можно порадоваться за прорыв, но если открыть конец статьи, то увидим: Как результат был первоначально получен и передан авторам: сотрудник Anthropic использовал внутреннюю исследовательскую модель для изучения открытых проблем в теории криптографии. <...> В сентябре 2026 года Anthropic передала алгоритм авторам на условиях соглашения о конфиденциальности, предложила вознаграждение и предоставила доступ к публичной версии Claude. <...> После того как статья была полностью написана, Anthropic использовала внутреннюю исследовательскую модель для формальной проверки основных результатов статьи с помощью Lean. <...> Авторы работали над этой публикацией в личное время, вне рамок своих служебных обязанностей в Колумбийском университете и MIT. Так что получился немного странный для науки подход «найти и проспонсировать подставное лицо, не участвовавшее в составлении доказательства, и указать его в качестве автора, и при этом указать, что работает он без своей основной аффилиации». Я против такого подхода ничего не имею, но многие в научном сообществе видят здесь несоответствие... духу? морали? науки и тому, как вещи «принято» делать.