Миссия, которую можно носить на футболке Настоящая миссия — это не длинный текст с корпоративным жаргоном, а короткая и ясная идея, которая объясняет, зачем вы делаете свою работу. Она должна быть настолько простой, чтобы её можно было написать на футболке и каждый сотрудник сразу понял, в чём смысл. Миссия мотивирует и направляет команду, помогает каждому почувствовать свою роль в общем деле. Она отражает не только цели компании, но и потенциал каждого человека. Как создать такую миссию? Сначала оцените реальность: что меняется вокруг, какие появляются вызовы и возможности. Лидерам важно смотреть вперёд, учитывая запросы рынка и общества. Ваши ресурсы — люди, знания, финансы — должны работать на то, чтобы менять мир и задавать новые стандарты. Это путь к настоящему успеху и устойчивому развитию. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Проблеск зрения В начале октября Нобелевку по физиологии и медицине дали Карлу Дейссероту, Петеру Хегеманну и Георгу Нагелю за оптогенетику. Хегеманн и Нагель нашли у водоросли белок, реагирующий на свет, а Дейссерот с коллегами встроил его ген в нейроны грызунов — и те стали срабатывать по световому сигналу. По сути, клеткам приделали выключатель, который нажимают светом. Совсем недавно, вышла работа, где этот принцип помогает незрячим. Речь о пигментном ретините — наследственной болезни, при которой постепенно отказывают фоторецепторы, улавливающие свет клетки сетчатки. Виной могут быть мутации более чем в 100 генах, поэтому создать лечение под каждую поломку для всех сложно. Учёные пошли в обход: в сетчатке есть ганглиозные клетки, которые могут уцелеть, даже когда фоторецепторы отказали. Их и сделали светочувствительными. В международном клиническом исследовании каждый участник получил одну инъекцию в хуже видящий глаз — генетическую инструкцию для белка ChrimsonR, чувствительного к янтарному свету. Дальше вступают очки с камерой: они переводят изменения вокруг во вспышки янтарного света, вспышки возбуждают «перепрошитые» клетки, и сигнал уходит по зрительной системе в мозг. Участников было 10, у всех поздняя стадия болезни. У семерых выросла чувствительность к свету, у шестерых — клинически значимо. Из восьми, кто прошёл поведенческие тесты, четверо стали лучше обнаруживать и находить предметы. В очках пациенты распознавали дверной проём и шли вдоль линии, а запись активности мозга указывает, что зрительная информация доходит до зрительных отделов. Нормальное зрение не вернулось: читать и узнавать лица участники не смогли. Зато кто больше тренировался с очками, тот обычно лучше находил предметы в тестах — похоже, мозгу нужно время, чтобы освоить новый «язык» вспышек. @vselennayaplus

Software is dead Питер Левелс написал в Твиттере что софт сдох и он избавляется от подписок. Оставил себе Hetzner, AI-инференс и контент типа YouTube Premium, Spotify Premium. Все остальное вайбкодит под себя. И куча народу в комментах соглашается. Я понимаю откуда эта логика. Общий лейтмотив — AI стал настолько умный и доступный, что каждый может накодить себе что угодно. Каждый может, да. Короче сижу в кофейне. Кофе стоит €3.80. Каждый может купить себе кофейную установку домой и варить сам. Но большинство из нас не покупает кофейную установку домой, все равно ходит в кофейню и тратит дохуя денег. Потому что впадлу этим заниматься. Мне по приколу что это сервис, кто-то для меня это сделал, я ничего не делал. Наша проекция в том, что мы можем - и мы предполагаем что все могут. А большинство людей так же как с кофейней: делать свое впадлу, у них других дел полно, своя работа, свои дела. Кофейни не закроются от того что кофемашины подешевели. Софт тоже никуда не денется. Б2Б клиенты в конце дня хотят не вайбкодить, а прийти домой поужинать с семьей или с пацанами на пивко сходить

Я считаю этот твит идеальным последнем гвоздем в крышку гроба ИИ-скептиков, которые уже 4 года в комментариях доказывают что ИИ не сможет делать никакую работу (программиста или кого-либо другого). За год мы прошли путь от «полезно в некоторых задачах» до «большой класс задач должен выполняться автономно агентами». Кроме уж совсем эзотерики, никто не пишет в здравом уме код руками. Ни одна «бумажная» или бюрократическая задача не выполняется без ИИ. При этом, пишет Андрей, доступ к реально топовым моделям имеет от силы 5,000 человек в мире. Это тысячи агентов, которые в параллели решают топовые задачи математики и кибербеза. Что дальше? 1. Диффузия. Каждый рынок/вертикаль на планете должен сломаться, отстающие должны оттуда исчезнуть, им на замену прийти новые, по больше части автономные. (об этом след пост) 2. Переосмысление бизнеса. Ни у одной компании больше нет защиты в виде технологии. Любая технология повторима, даже без понимания как она работает. Все декомпилируется. Решает только физика или связи или блат. 3. FFA PvP. Никто не знает что будет следующим шагом, включая Андрея или Илью или Трампа. Каждый сам за себя. Чем быстрее ты откалываешь priors «все будет как раньше», тем более ты готов. Для фаундеров и экзеков из бизнеса — это не про замену Васи на скрипт, а про переизобретение оргдизайна и бизнес-модели.

Появился инструмент для отслеживания багов в драйверах NVIDIA Разработчик под ником Brian (independent-arg) выпустил бесплатный сервис NvidiaWatch с открытым исходным кодом, который каталогизирует все исправленные и нерешенные проблемы из официальных релизов драйверов NVIDIA. Сервис охватывает выпуски Game Ready и Studio начиная с версии 526.47 (октябрь 2022 года). База содержит историю по 507 задокументированным багам, около 90% из которых уже исправлены. Инструмент отслеживает жизненный цикл каждого бага: в каком выпуске проблема появилась, в скольких повторилась и каким драйвером была исправлена. Поиск работает по версии ПО, названию игры, приложению или ID ошибки. База сформирована на основе официальных патчноутов, поэтому сервис фиксирует только официально признанные NVIDIA проблемы.

Накопилось по #minimaxH3 - часть 32 #LoRA huggingface.co/sandpies/ComfyUI-H3-Video-Upsampler github.com/dntpi/ComfyUI-H3-Video-Upsampler - H3 Video Upsampler + LoRA апскейла ×2: 2Mpx результат в слепом сравнении выиграл у нативной генерации #upscale huggingface.co/akatz-ai/MiniMax-H3-Person-Remover-LoRA - Person Remover: оригинальное видео + чистый первый кадр, SAM 3.1 отслеживает и вырезает человека. Чистый кадр делается через Flux Klein («убери X и покажи, что за ним») github.com/dotaku22/MosaicDiff -находит и отслеживает мозаику цензуры в клипе и восстанавливает поврежденный участок через H3 + кастомную LoRA #uncensored huggingface.co/Jacob121294/h3-restore-enhance-improve-lora и huggingface.co/kirk86413/upscale-h3 - LoRA реставрации старого видео/апскейла, без ридми #restoration #upscale huggingface.co/B0rghese/Minimax_Stereoptical_Process - Stereoptical Process: 2D-целл-анимация поверх 3D-фона. Триггеры Stereoptical Process, 2D Cel Animation over 3D Background #workflow civitai.com/articles/36281/comfyui-tutorial-character-swap-with-minimax-h3-using-lora-no-masking - #characterswap без маскирования: меньше VRAM. 0.4Mp за 8 шагов, апскейл до 1.2Mp латентным апскейлером. 3060 6GB: 20 мин генерация + 21 мин апскейл youtube.com/watch?v=4L4lTf_NCSg - прозрачные видео на H3 в ComfyUI по шагам github.com/aowind/sprite-action-forge - Sprite Action Forge: одна иллюстрация → полный набор игровых спрайтов движений. Локально, 8GB VRAM. Работает с четвероногими и монстрами github.com/kubakubkub/ComfyUI_KubaNodes - проекция клипов на фасад здания: разделение на части, свои промпты, анимация слоёв на таймлайне. Вид проекции с точки зрителя github.com/alaintural/synctile-h3 - SyncTile: 4K-клип — апскейл в латенте + 9 тайлов с блендингом на каждом шаге, декод один раз. Без швов и рассинхрона глаз. ~11 мин на 5-сек 4K на 4090 #upscale huggingface.co/diffusers-modular/minimax-h3-inpainting - обновление: добавлен mask_drop_step для однопроходного хармониза #inpainting github.com/wang410922/ComfyUI-H3ReferencePrep/blob/main/ComfyUI-H3ReferencePrep/README.md - H3ReferencePrep: Face Tracker по кадрам, с запасным трекингом головы/человека, ремонтом маски лица и Temporal Sanity Gate github.com/entert-ai/ComfyUI-H3-RefMods-Lab - RefMod Lab: создание #RefMods из картинок/аудио/видео, выбор источников на лету, токены каждого источника, слияние RefMods. Перетащил RefMod в канвас — подгрузился воркфлоу его создания #optimization github.com/Speach1sdef178/ComfyUI-VELA-H3 - VELA 1.0: ускорение вычислений H3 без правок ядра — быстрый путь там, где безопасно, точный там, где важно. VDN 1.1 → VDN+VELA: 2:53 → 2:13 на 0.8Mp/5 сек. На 10 сек выигрыша нет (опубликовано честно). 8 шагов VDN+VELA против 20 шагов сырой H3: 3:03 против 8:07. RTX 3090 Ti youtube.com/watch?v=DvTl-QbDzdQ - групповой тест H3 PDMD-ускорений

Что пилить, когда запилить можно что угодно? .... или размышления после просмотра выступления Теренса Тао про математику 2.0 И, правда, что тогда пилить? Или делать? Куда направить свое внимание? Теренс в своем докладе использует интересный подход: он принимает рабочую гипотезу, что

AI тулы достаточно скоро смогут выполнять существенный набор сложных математических задач с приемлемым уровнем успеха, качества, супервизии и затрат

и дальше предлагает порассуждать, что будет с математикой, если гипотеза окажется верной. В итоге приходит к тому, что он назвал Математикой 2.0 В этом же стиле давайте сформулируем нашу гипотезу:

AI тулы достаточно скоро смогут выполнять значительную часть задач по разработке software продуктов с приемлемым уровнем скорости, качества, супервизии и стоимости

Тогда как изменится мир software продуктов? Мои мысли на этот счет ниже + еще 2 поста в ближайшую неделю Что такое успех? Я думаю, что первый вопрос, на который надо ответить: что такое успех в разработке продукта? Продукт работает как надо? Или продукт зарабатывает деньги? Или продуктом пользуется много людей? Тао в докладе говорит, что в математике доказательства были способом достигать множество коррелирующих целей - решение проблем как таковых, прикладное применение, развитие коммьюнити и тп (лучше посмотрите доклад) Есть ли такое же в software индустрии? Мне кажется, что да: когда разработка была сложной и дорогой, это создавало стимул заранее разобраться, кому нужен продукт, какую пользу он принесет и за что люди будут платить. Это не гарантировало успеха, но высокая стоимость реализации заставляла серьезнее относиться к вопросу: а зачем мы вообще это делаем? Проблема vs полезная функция 😉 Но если запилить можно что угодно, не вкладывая достаточного количества ресурсов, то работающий продукт может появиться раньше, чем мы выясним, кому и насколько он полезен. Сам факт его создания все меньше говорит о достижении остальных целей... Тут в тему мой любимый вопрос про разницу между verification и validation: - verification - продукт работает в соответствии с требованиями - validation - продукт выполняет ту цель и в тех условиях, которые ставились перед ним Попробую пояснить: для меня успех продукта определяется тем, скольким людям он улучшил жизнь и насколько сильно. Финансовый результат тоже важен, и он, по-моему, обычно следует из предыдущего определения. AI все лучше и лучше делает софт, который работает как надо (читай verification) - ну, или точнее, как сформулировал (или оставил на усмотрение AI) этот софт его создатель. НО работающая программа сама по себе еще не гарантирует, что пользователь достигнет нужного результата (validation). Тогда как же меняется бизнес software продуктов? Очевидно, что: 1) Мы можем делать временный софт - как одноразовые фотоаппараты - под 1 конкретную задачу 1го конкретного юзера. Например, игра для открытого вебинара 😉 И это будет целесообразно. То есть мы должны ожидают длинный хвост продуктов, которых никогда не существовало, как поисковых запросов. И скорее всего в ближайшие годы эти продукты будут скорее писаться на лету (см пост про нейрософт) 2) Мы можем делать больше вариаций одного продукта под разные условия: другой сегмент пользователей, неполнота данных, немного другой процесс. Например, CRM-ку, которую можно подстроить под специфику бизнеса и менять вместо с его [бизнеса] развитием. А не загонять нас и наши сейлз процессы в стандартные рамки и/или заставлять нанимать дорогих консультантов для этой адаптации, при этом повышая нашу зависимость от оных. Получается, мы можем искать пользу там, где раньше разработка просто не оправдывала затрат - вплоть до одной задачи одного человека. А как выбирать, какие из этих возможностей стоит пробовать? Как проверять пользу и чему учиться в процессе? Что изменится в самой разработке, какие навыки понадобятся, какие исчезнут, и куда направлять свое внимание? Останется и нужно ли понимание того, что написано? Как изменятся стандарты качества? И чем мы и продукты будем "болеть" в эпоху изобилия кода? Об этом - в следующих постах.

Китайская продуктивность на вложенный доллар На мастермайнде, который у меня проходит каждую неделю с опытными предпринимателями, один поделился опытом работы с китайской командой. Как пример, есть сотрудница с зарплатой 9000 юань в мес (около 1200 евро / 114 тр в мес). Она по утрам готовим команде в офисе разные вкусняшки типа блинов. А после этого настраивает перформанс маркетинг кампании на много денег. У нее образование бакалавр+магистр. Работает 6 дней в неделю с 10 утра до 10 вечера. Хочет работать все 7 дней, но руководство посчитало, что это понизит продуктивность. В целом найти работника относительно легко в Китае - много откликов и там все как на подбор - с образованием и конкуренцией. На их рабочее место претендует 100 других с таким же высоким уровнем образования и мотивацией. Единственное, положено оплачивать жилье, это вопрос 200 евро в мес за койко-место. Как пример, я еще услышал опыт Pinduoduo где программисты тоже примерно по 12ч в сутки работают 6 дней в неделю, за опоздание на час штрафы, 3 опоздания - увольнение. Я не говорю о том, что надо так работать, но это пример того, чтобы весь остальной мир был вообще в курсе с чем конкурирует. Вот это все поэтому и круто дистиллирует AI модели, производит Лисяны и мы сидим с вами в очереди на подписку Kimi K3. Поражает продуктивность на вложенный доллар. Wheels of capitalism

По мере ускорения развития ИИ в командах, которые занимаются продуктом, разработкой и дизайном, останутся только две роли. 1. «Слоп‑генератор» Чел, который умеет вайбкодить и экспериментировать с невероятной скоростью. Самостоятельно проверяет множество смелых гипотез и находит среди них что-то ценное. Пусть срабатывает лишь одна идея из ста - это норм, если за неделю ты успеваешь проверить десять идей. В стартапах и при запуске новых направлений такие люди станут особенно ценными. 2. «Повзрослевшие» Они берут идеи и первые признаки успеха, которые обнаружили «слоп‑генераторы», и превращают их в качественный продукт. Продумывают архитектуру и безопасность, выстраивают рост и следят, чтобы продукт помогал достигать бизнес-целей. Их задача - превратить перспективную находку в масштабируемый успех. При этом доля успешных запусков у них - 50% и выше. Стратег и сильный межфункциональный специалист. Глубоко понимает продукт, бизнес, пользователей, конкурентов и устройство рынка. Умеет работать со всеми командами — от разработки и финансов до продаж и поддержки. Мастерски находит общий язык с людьми и добивается согласия. Хорошо принимает стратегические решения, в том числе о распределении бюджета и ресурсов, и понимает, как растить бизнес. Если ты работаешь в продуктовой, инженерной или дизайн-команде, развивайся в одном из двух направлений: стань лучшей «слоп‑пушкой» или одним из тех, кто превращает удачные находки в сильные продукты. Быть просто средним специалистом в узкой области и рассчитывать на отличную карьеру уже не получится.

🎵Наушники-трансформер Слушаете музыку в наушниках и вдруг захотели поделиться треком с друзьями? Стартап Tomorrow Doesn't Matter (TDM) предлагает просто перекрутить оголовье. Чашки сойдутся вместе, и наушники Neo превратятся в колонку. Режим переключается автоматически, обратно тоже. Внутри четыре 40-мм динамика. В приложении можно настроить эквалайзер, причём отдельно для наушников и для колонки. Сам жест занимает секунду, и его можно переназначить: менять режим, ставить музыку на паузу, выключать и будить устройство или закрепить режим колонки. По словам TDM, в режиме наушников Neo работают до 200 часов, а колонкой — около 16. Пять минут зарядки по USB-C дают восемь часов музыки. Минусы тоже есть. Весят Neo 340 грамм, что заметно больше большинства полноразмерных наушников (Sony XM6, например, весят 254 грамма). Активного шумоподавления нет, хотя у полноразмерных моделей дороже ста долларов оно уже почти стандарт. Цена — 249 долларов (~21 000 рублей). Взяли бы такой гибрид? @droidergram

Пришла утром мысль:

Почти всегда есть чел, который попытался построить собственный лунапарк 😁 Который можно попробовать и решить, использовать его или построить свой с блэкджеком.

Что имеется ввиду: - вам пришла идея (в этом примере был диалог во флудилке в духе «вот бы MCP прикрутить к Яндекс музыке, чтобы удобнее слушать подкасты и забирать») - вы вместо того, что создавать с нуля, идете искать референсы и примеры реализаций. И это может принести часы экономии и натолкнуть на новое, о чем вы даже не думали. ❓За прошлую неделю, на какую интересную библиотеку/проект вы наткнулись и попробовали использовать и теперь думаете приживется, либо будете делать на основе него свое?

Спор на черничное мороженое помог учёным приблизить отказоустойчивый квантовый компьютер Учёные из Университета Рутгерса, IBM и других организаций показали, как квантовый компьютер может исправлять ошибки прямо во время вычислений. На чипе IBM Quantum Heron они задействовали 100 кубитов: система постоянно создавала беспорядок и тут же проверяла и восстанавливала их состояние. При достаточно частых проверках кубиты синхронно перешли в стабильный режим — это стало первым таким экспериментальным подтверждением. Идея выросла из спора о квантовой физике, где проигравший должен был угостить коллегу черничным мороженым.、】【 #суперкомпьютер #квантовыевычисления 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

🍂🍂🍂 ОШИБКИ, КОТОРЫЕ ПОМНИМ ТОЛЬКО МЫ Однажды со мной приключилась очень неприятная история. Я была во Франции, у нас была отчетная встреча с директорами из головного офиса. И вот, мое выступление. Выступление, конечно же, на английском языке. Я рассказываю. И в какой-то момент я напрочь забываю слово на английском. Сидят все директора из головного офиса, сидят все мои коллеги-директора из России, слушают меня. И я забываю это чертово слово! Это моментально вводит меня в состояние жуткого стресса. Рядом сидящая коллега пытается помочь и спрашивает какое слово я хотела сказать на русском, чтобы подсказать мне перевод. Но стресс уже шарахнул так сильно, что у меня в голове образовался прекрасный зияющий вакуум. Звенящая пустота. И я говорю:

«Я не знаю, я не помню слово и на русском»

При этом все смотрят на меня и ждут. А я только повторяю «sorry»… По ощущениям тогда этот эпизод длился вечность. В реальности это, наверное, заняло несколько секунд. Я поняла, что слово я уже не вспомню, и нужно что-то делать. Я бросила это проклятое предложение незаконченным и просто стала говорить дальше. Закончив свое выступление тогда, я прокручивала этот момент снова и снова еще несколько дней. Мне было стыдно, очень стыдно. С тех пор уже прошло несколько лет. Этот эпизод я помню очень ярко до сих пор. Свои чувства и состояние в тот момент. Но произошло ли тогда на самом деле что-то настолько ужасное? Меня не уволили. Никто не сказал, что я глупая. Никто не рассмеялся. Меня не заклеймили позором на годы. Более того, я сейчас допускаю, что именно в тот момент люди могли испытывать некое сочувствие ко мне. Английский не был родным языком ни для кого в той комнате и на моем месте, по сути, мог оказаться каждый из них. Иногда мы так сильно боимся ошибки, что нас это парализует. Иногда буквально, как в моей истории. Но правда в том, что масштаб происходящего может ощущаться очень по разному. Вот смотрите, я помню это до сих пор и сегодня даже написала об этом целый пост. Но я не уверена, что если спросить об этом случае у тех, кто был его свидетелем тогда, они вообще об этом вспомнят… #личное #факап #опыт МОЙ КАНАЛ В МАХ