Конкурент поднял $11 млн — и инвестор потерял интерес. Почему это ошибка интерпретации На разборе после питч-сессии один из фаундеров рассказал:

Назвал конкурента, упомянул, что те привлекли $11M — и почувствовал, как у инвестора буквально погас взгляд. Разговор как-то сам собой сдулся.

Понимаю, что за этим стоит. Кажется: если там уже $11M, значит место занято. Что ещё там делать? Но логика ровно противоположная. Сейчас расскажу. Если конкурент поднял деньги — это значит, что рынок живой. Фонды и ангелы туда зашли. Это сигнал, что в нише можно строить бизнес. Слайд с конкурентами — это не список стартапов, которые что-то придумали раньше вас. Это ответ на вопрос: Рынок вообще существует? Как можно упаковывать питч про конкурентов:

Смотрите, наш конкурент Next Unicorn основан в 2022 году, сейчас у них выручка $10М и они подняли $11М по оценке $150М. Им на это потребовалось 3 года. Мы основаны в 2026-м. Через 3 года мы дорастем до $10М выручки и тоже будем стоить $150М. Сейчас поднимаем раунд по оценке $5М, залетайте чтобы сделать 30Х за 3 года.

И дальше — коротко, где вы другие: регион, сегмент, тип клиентов. Не потому что конкурент плохой, а потому что рынок настолько большой, что места хватит нескольким игрокам. Часто first-time фаундеры рассказывают про конкурентов с позиции защиты:

Да, конкуренты есть, но у нас есть фичи А, Б, В, а они — дураки — не додумались.

Смарт-позиция:

Конкуренты уже подтвердили рынок. Теперь мы берём свой кусок.

Успех конкурента на большом и растущем рынке — это не угроза. Это возможно самый сильный аргумент в вашем питче. А у вас было такое — упоминали конкурента с деньгами и видели, как инвестор уходит в себя? Что отвечали? Андрей Резинкин | Money For Startup

Первый официальный State of PHP опрос открыт: https://jb.gg/php-survey-2026 В сообществе уже было много опросов, но официального охватывающего весь PHP-мир, до этого не было. И вот PHP Foundation запартнерился с JetBrains, чтоб провести такой и сделать его ежегодным. Мы взяли за основу вопросы из PHP-секции JetBrains DevEco. Обновили немного. Потом запустили сбор идей вот тут. После этого еще раз обновили на основе ответов в этой форме и комментариев. Не обошлось и без косяков. Сначала добавили секцию про AI, но фидбек был не очень, поэтому приняли решение сделать секцию полностью опциональной в опросе. В общем учтем недоработки обязательно в следующем году. А пока предлагаем пройти текущий опрос! Занимает около 15 мин. И конечно же, результаты будут полностью публичными, включая сырой датасет. Пожалуйста, помогите распространить среди коллег и сообщества – чем больше ответит, тем лучше будут данные. А если большинство проголосует за true async в вопросе про желаемые фичи, то это будет хорошим аргументом в пользу соответствующего RFC. Ну или против, если мало проголосует 😈

You and Your Research. Я уже упоминал "An Opinionated Guide to ML Research" Джона Шульмана (тык), а сегодня хочу рассказать про другое эссе, на которое ссылается сам Шульман. А именно — про "You and Your Research" Ричарда Хэмминга (того самого, который hamming distance). Оказалось, он на протяжении своей карьеры целенаправленно изучал, что делает других ресерчеров успешными. Почти инфоцыганством занимался =) Собственно, в рамках эссе делится своими выводами по теме. Например: * если не стараться работать именно над важными задачами, то и крутых результатов не достигнешь. Очень легко скатиться в более простые и понятные задачи, которыми заниматься комфортно, но к каким-то значимым результатам они не приведут * по вечерам пятницы он выделил себе время, чтобы размышлять над тем, что вообще в его области сейчас происходит важного, какие есть самые важные вопросы, проблемы, задачи. Буквально 10% своего времени на такое философствование * когда получаешь новую информацию, нужно стараться связать её со всем, что уже знаешь; чтобы её потом было проще найти и использовать Прямо пересказывать эссе не хочется, когда оно у вас есть в прямой доступности. Там еще много разных мыслей, а воды почти нет. Прочитайте / посмотрите сами! Есть транскрибация оригинального выступления 1986 года — https://www.cs.virginia.edu/~robins/YouAndYourResearch.pdf, как раз на неё ссылается Шульман. Есть запись выступления 1995-го года на YouTube — https://www.youtube.com/watch?v=a1zDuOPkMSw.

Про музыку! А песни как-то странно запоминаются.

"Сложно, сложно, очень сложно, ничего не понятно" — такими словами @IEOTG описал работу.

Вопрос такой: вот пациент с тяжёлой деменцией или амнезией, нифига не понимает, детей не узнаёт, слова говорит с трудом. А песню может нормально напеть. Или, если раньше играл, ещё и слабать. Из-за этого в нейробиологии была мысль, что в мозге есть отдельная музыкальная память, которая работает рядом с основной. Собственно, тут врываются наши герои и говорят, что ничего подобного даже близко. Музыка использует те же нейронные сети, что и язык, обычная память и эмоции, просто она делает это очень эффективно, разбивая информацию на иерархические уровни. Короче, стих запоминать легче, потому что если вы прочитаете его неправильно, вы это сразу поймёте. Он очень предсказуемый, и лёгкая нейросеть может делать опережающую генерацию, а тяжёлой останется только проверить её правильность. Как запоминается структура музыки? Людям проигрывали музыку с неправильными аккордами (нарушающими гармонию) — и фиксировали резкий всплеск мозговой активности через 200 миллисекунд после фальшивой ноты. Активируется слуховая кора и зона Брока — вторая вообще-то отвечает за грамматику речи. Младенцы тоже так делают, так что это не музыкальное образование. Вероятно, музыка легко запоминается, потому что она очень предсказуема. Если человеку сломать гиппокамп, запись в постоянную память прекратится. Но есть случаи, когда пациенты (например, профессиональный виолончелист) с разрушенным гиппокампом всё равно могли разучивать новые мелодии. Из-за этого многие решили, что гиппокамп музыке не нужен. Гипотеза: когда профессиональный музыкант слышит новую песню, для его мозга она для него не новая. Она для него просто реализация уже известного синтаксиса. Но если задача действительно сложная, гиппокамп включается. В одном из описываемых экспериментов 68 участникам давали слушать длинный 8-минутный классический трек со скрытыми повторяющимися мотивами. Сканирование мозга показало, что гиппокамп активно работал. Он действовал типа архиватора (или токенизатора): делил непрерывный поток звуков на понятные музыкальные фразы и склеивал их в единое произведение. Мы редко запоминаем только ноты. Чаще песню целиком, причём туда ещё добавляется где мы её слушали и прочие радости среды. Ну, типа, о, тот клуб, где вам потом вломили. Тексты песен запоминаются легче, чем стихи. Когда человек учит текст отдельно и мелодию отдельно, мозгу приходится задействовать много дополнительных областей, чтобы связать их вместе. Но если песня изначально учится как единое целое, можно тратить сильно меньше ресурсов. И обрабатывать слова прямо внутри музыкальной нейронной сети. Если что, по отдалённо похожему принципу на днях сломали Fable 5, поделив на 10 исходящие токены, заставляя её писать текст в картинки. Эта работа — систематический анализ, своих экспериментов не было. Издание серьёзное. Кое-где сырые данные других исследований были получены фМРТ ещё в эпоху радостного дохлого лосося (но критичные подтверждались ЭЭГ), так что такую музыку следует слушать с особой осторожностью.

Ну а у нас есть ещё три угарных поста про музыку: — Объясняем музыку — И про классическую музыку — Музыка — это взлом эволюционных механизмов.

-- Вступайте в ряды Фурье! | Лучшие посты А вы не боитесь, что послушаете татарский рэп, и вам понравится?

12-летняя предпринимательница основала собственный ИИ-стартап: она создала бота-ассистента, который помогает представителям малого бизнеса выстраивать долгосрочные отношения с клиентами Мана Джампала разработала сервис с помощью Claude. Продукт успешно прошёл начальное тестирование. В ближайшие два года основательница намерена подать заявки в акселераторы Y Combinator и a16z, а затем привлечь финансирование от венчурных фондов. Однако на пути к цели стоит серьёзный барьер — возраст. Онлайн-аудитория воспринимает проект с интересом, тогда как на очных презентациях юную предпринимательницу нередко не воспринимают всерьёз. #интересное Нейросети: Волшебство ИИ

Разработчик DLSS Swapper предупредил о вредоносных DLL в пользовательской библиотеке Создатель популярного инструмента DLSS Swapper, позволяющего менять версии DLSS, FSR и XeSS в играх, бьёт тревогу: в систему пользовательских загрузок Manifest проникли фейковые DLL с малварью. Один из файлов сопровождался комментарием «this fixed it for me», чтобы усыпить бдительность. Разработчик настоятельно рекомендует загружать DLL только из проверенных источников — из установленных игр или официальных репозиториев NVIDIA. Скачивать DLSS Swapper следует исключительно с GitHub — мошенники уже развели фейковые сайты. Злоумышленники охотятся за данными, а также устанавливают на компьютеры пользователей вирусы-майнеры.

Как меняются founder factories ✍️ Давно не новость, что европейские единороги все чаще становятся фабриками новых стартапов. Про мафию Revolut и Palantir написано уже очень много. Но вот Accel снова взялся изучать кузницы стартапов. Проанализировали 402 единорога из Европы и Израиля. Так вот бывшие сотрудники 322 из них уже создали 2329 технологических стартапов. Лидируют Klarna, из которой вышли основатели 75 новых компаний, Spotify — 67, Revolut — 58, Deliveroo — 57 и King — 55. При этом меняется и профиль самих основателей единорогов. Accel проанализировал опыт фаундеров 290 европейских юникорнов и обнаружил заметный сдвиг в сторону Big Tech, университетов и научных лабораторий. Среди единорогов, которые появились после 2023 года, почти у каждой четвертой компании есть хотя бы один основатель с опытом работы в крупной технологической корпорации. Раньше таких было 11%.

Главными кузницами новых фаундеров стали Microsoft и Alphabet. Опыт работы в каждой из них есть у 8,5% основателей новой волны. До 2023 года лидировали BCG и McKinsey.

Одновременно растет роль академической среды. У 23% новых единорогов есть основатель, который раньше работал в университете или научной организации (до этого было 12%). Доля компаний, где у основателя есть степень PhD тоже выросла вдвое — с 9% до 18%. Авторы исследования связывают этот сдвиг с развитием GenAI. Глубокая техническая и научная экспертиза становится важнее, а путь от идеи до большой компании — короче. С 2023 года в Европе и Израиле появилось 86 новых единорогов. Каждый пятый достиг оценки $1 млрд максимум за два года, а почти каждый третий — за три. Раньше эти показатели составляли 5% и 12%. После изучения этого отчета, подумала о том, что AI не только позволяет быстрее запускать новые продукты, но и начинает менять саму систему предпринимательства. Университеты и бигтехи дают людям знания и опыт, затем единороги учат их строить быстро и эффективно строить компании, а затем выходцы запускают уже собственные стартапы. В России, к сожалению, эта система не очень хорошо работает — слишком мало больших компаний, которые могут быть фабриками фаундеров. @karpovaventures✍️

Как российские хостинги знатно штормило в мае-июне, и почему некоторые теперь не пишут на Хабре Четверг, 11 июня, утро. У хостинга резко пропадает аптайм на части казанского оборудования. Первая мысль про дурацкую неполадку сети, звонок оператору, тот отвечает, что в ЦОДе просто техработы. На самом деле в гермозоне сидела большая опергруппа, запретившая связь с внешним миром до конца выемки данных. Забрали всё подчистую, физически, из-за одного-единственного клиента, который держал VPN-сервер. Дальше начинается то, о чём хостеры предпочитают молчать. Серверы не выключили с кнопки, а выдернули из розеток, а RAID-массив на резком обесточивании теряет структуру дисков. Железо в итоге вернули. Два сервера не запустились. Выясним, как хостинг вытаскивал клиентов, когда физику уже не обмануть.

Как мы дотягиваемся до фаундеров? Найти перспективный стартап – это процентов 20 успеха. Дальше начинается самое сложное: сделать так, чтобы тебе ответили. У фаундеров с сильными проектами давно баннерная слепота на любую рассылку. Они получают десятки писем от инвесторов в неделю, поэтому все шаблонные сообщения летят в корзину. Получить ответ на холодное письмо – одна из непростых задач фонда. Поэтому на аутрич у нас выделен отдельный человек (Ви ты лучшая 🫂), а раз в две недели мы всей командой придумываем новые заходы для писем. Так, вручную, мы пишем в 15-20 стартапов в день. Недавно фаундер поделился, что ответил на 7-ое по счету письмо от нас, потому что только тогда понял, что это не AI 😅. Год назад нам отвечали примерно 30% фаундеров из тех, кому мы писали вхолодную, а сейчас – 65%, и этот показатель растет. Но в этих оставшихся 35% часто самое любопытное. Посчитал ради интереса себестоимость одного нашего письма. С учетом ресерча, брейнштормов и времени команды выходит около 10€ за штуку, это сильно дороже автоматической рассылки. За каждым письмом полчаса живого внимания к конкретному основателю: его путь, его продукт, общий контекст. И фаундеры это чувствуют. А от первого письма до сделки проходит в среднем еще 4 месяца работы. Это долго и дорого. Но именно так мы получаем для наших инвесторов доступ к раундам, которые лидируют Top Tiers (Sequoia, Khosla, a16z и др.)