Основатель Cerebras: Хватит пугать концом света  На TechCrunch Disrupt глава Cerebras Эндрю Фелдман выступил против привычного для ИИ-индустрии разговора о катастрофе. Его мысль простая: может, уже хватит постоянно пугать человечество концом света? Системы уже работают, решают задачи и меняют отрасли — почему мы так много говорим о том, как всё может закончиться, и так мало о том, что происходит прямо сейчас? Я понимаю это раздражение. Иногда кажется, что обсуждение ИИ застряло между двумя крайностями: одни обещают, что нейросети вот-вот решат все проблемы человечества, другие предупреждают, что мы строим машину собственного уничтожения. И эти качели раскачиваются всё сильнее в преддверии IPO лидеров рынка. Я понимаю, почему это происходит. Страх хорошо продает. Чем страшнее сценарий, тем больше он получает внимания. Я не присоединяюсь ни к одной из двух крайностей. Мне хочется чтобы дискурс об ИИ сместился от апокалиптического  в более практичную область: что мы уже можем сделать с ИИ, чего не могли год назад? Какие решения стали возможны? Где технология действительно работает, а где возникают реальные риски безопасности? Я хочу, чтобы возможности ИИ обсуждались не в контексте сильных эмоций, а в разрезе прагматичного отношения. Ведь человек не может вечно жить на эмоциях. Привыкает. И вот тогда то и наступает долина разочарования. И чем выше было эмоциональное состояние, тем глубже будет спад. Оригинал новости тут:  https://techcrunch.com/2026/10/13/cerebras-ceo-pushes-back-on-ai-doomsday-warnings/

Мы играли в Доту до пол шестого Проснулся сегодня как обычно в 7:30, пошёл на дейлик - и вспомнил, что когда-то мой рабочий день начинался в 12:00. И успевал я тогда, кажется, не меньше :) Это был EPAM, Минск. День начинался с обеда в «Лидо» на площади Якуба Коласа: приезжали туда из дома, ели не спеша, выходили покурить, брали кофе. С 13:30 до 15:00 шла работа. Та самая actually work: мы писали свой фронтенд-фреймворк и собирали PoC для клиентов, иногда ездили его кому-нибудь показывать. А дальше, с 15:00 до 17:30, играли в Dota 2. Пару каток успевали. Знаете эти ролики "один день инженера Google", где человек полдня ест и гуляет по парку? Вот примерно так это и выглядело 😁 При этом проект мы сдали вовремя. За тот PoC я получил $500 бонуса при зарплате около $2000 - четверть зарплаты за, в общем-то, несложную работу. Делали мы его вдвоём, и джун на том проекте был на мне. Бонус он получил дважды + грейд-ап. И вот на грейд-апе он рассказывает, что за проект был и чему он научился, а потом пожаловался о том, что его заставляли играть в Доту по 1.5 часа в день. 5 дней в неделю.

Хорошо, что к тому моменту я уже уволился и переехал в Амстердам 🙃

Никто, конечно, его не заставлял. И он ни разу не сказал "давайте я лучше поработаю, а вы играйте". Тот PoC был моим последним проектом в EPAM. И я до сих пор говорю, что EPAM - моя любимая и лучшая работа в IT. Дота тут ни при чём. Там тебе верили. Мы вдвоём пришли в ивент-отдел с идеей своих митапов - нам дали помещение, съёмку и бюджет. Я проводил внутренние мини-доклады для фронтендеров. Появлялся у кого-то похожий проект - из той команды прибегали ко мне. Свободный график работает там, где за него отвечают результатом. Мы отвечали. Сейчас мой рабочий день начинается раньше, и работы в нём заметно больше, но справедливости ради зарплата у меня поднялась в 5-6 раз. — Давайте 🔥 с каждого, кто играл во время работы :D #личное · yt · tg · ig

🤖 О дивный новый мир! В Филадельфии женщина и робот-курьер не поделили дорогу и в наручниках в итоге оказалась женщина. Кэролин Марвин встала на пути у робота доставки Uber и наотрез отказалась уходить. Приехавшая полиция попросила её отойти и пропустить робота, но Марвин не уступила. Теперь ей вменяют нарушение общественного порядка. Протестует Марвин вполне осознанно. Телеканалу ABC13 она объяснила: такие роботы отнимают работу у живых курьеров, поэтому каждый раз, завидев их, она встаёт перед ними и не даёт ехать дальше. Задержание попало на видео, и история привлекла немало внимания прессы. Вообще для центра Филадельфии роботы-доставщики — уже привычная картина. И радуются им далеко не все: для самой Марвин эта стычка с роботами уже не первая. А ранее в этом году одного такого «курьера» в районе Сентер-Сити и вовсе опрокинули пинком. Можно сколько угодно спорить о методах Марвин, но сцена вышла символичной: полиция задерживает человека за то, что он мешал проехать роботу. @droidergram

Рис, рождённый на орбите Вырастить рис из семян, которые сами созрели в невесомости, — такую задачу сейчас решают на китайской станции «Тяньгун». На днях космонавты завершили там «осеннюю жатву» (так они сами назвали этот этап): урожай собран, новая партия посеяна, зерно убрано на хранение. Рис на «Тяньгуне» уже выращивали в 2022 году, но тогда семена отправили на Землю, и следующие три поколения выросли уже там. Новый эксперимент, начатый в 2026-м, по данным Китайской академии наук, должен дважды пройти полный цикл «от семени до семени» — и целиком в космосе. Первое поколение выросло из семян, привезённых с Земли: в микрогравитации растения проросли, развились, зацвели и дали зерно. Из него теперь поднимается второе поколение — растения, которые начинают жизнь с семян, сформировавшихся в невесомости, а не на Земле. Смысл эксперимента — в гравитации, а точнее в её отсутствии. Всё живое на Земле эволюционировало под действием земной силы тяжести, и без неё растения, по крайней мере в теории, могут иначе расти, развиваться и размножаться. Поэтому учёные следят за генетической стабильностью риса, за эпигенетикой — то есть за тем, как проявляются его гены, — и за тем, как он приспосабливается от поколения к поколению. Параллельно идёт ещё одно сравнение: обычные земные семена сопоставляют с потомками риса, побывавшего на орбите в 2022 году. Так можно понять, оставляет ли невесомость долгий «след», который сказывается на следующих поколениях. Конечная цель — научиться производить еду прямо в космосе и меньше зависеть от грузов с Земли. @vselennayaplus

В дополнение к прошлому посту Спасибо за комменты, все видим, все читаем😉 🎯 Что важно пентестеру Сканирование порта — это как стучать в дверь и смотреть, что будет. С TCP всё понятно: — открыли дверь → порт открыт — сказали «тут никого» → порт закрыт — вообще тишина → дверь, скорее всего, закрыта охраной (firewall) С UDP сложнее. UDP-сервис отвечает, только если вы спросили его «на его языке». На просто стук он промолчит. И nmap не понимает: за дверью кто-то есть, но молчит, или дверь просто заблокирована. Поэтому пишет:

161/udp  open|filtered

То есть «может, открыт, а может, фильтруется — не знаю». 📌 Как уточнить Добавьте -sV — nmap заговорит с сервисом на его протоколе, и тот, скорее всего, ответит. 🧱 Firewall тоже бывает разный Один молча игнорирует ваш стук — видим filtered. Другой отвечает «уходи» — и порт выглядит просто закрытым, хотя сервис там может быть. ⏱️ Почему UDP сканируется долго Система отвечает на такие «стуки» неохотно и редко, nmap приходится ждать. Поэтому сканируйте только популярные порты, а не все подряд.

Как проверить идею стартапа за $500 и без рекламы На прошлой неделе на эфире в клубе MFS мы разбирали GTM участников клуба и нашли любопытную механику проверки идей и продуктов. Никаких рекламных бюджетов, никаких кастдевов с людьми, которые согласились созвониться из вежливости. 1/ Начинаем не с продукта, а с вопроса, который клиент уже задаёт поисковику. Участник клуба делает сервис для анализа ДНК. Фразу «анализатор ДНК» почти никто не ищет, а вот конкретную мутацию MTHFR ищут постоянно. Значит, заходить надо с её стороны. 2/ Идем в Semrush, вбиваем запрос в Keyword Overview и смотрим две вещи: сколько людей его ищет и насколько сложно туда пробиться. Если сложность не выше Difficult, у нового сайта есть шанс. Потом открываем выдачу: если на первой странице не больше трёх сайтов, целиком посвящённых этой теме, место для нас есть. 3/ Вместо статьи, каких в выдаче десятки, делаем страницу с ИИ-агентом, которого настраиваем экспертными знаниями. Пользователь пришёл с вопросом «что делать, если у меня эта мутация» и сразу получает ответ под свою ситуацию, без чтения лонгрида. Человек получает крутой опыт и дольше остаётся на странице, а поисковик за это поднимает её выше статей конкурентов. Если людям нужно больше, от агента ведём к основному сервису: например, к загрузке своего анализа ДНК. Это и есть наш основной продукт. 4/ Первые 2000 (условно) человек пользуются продуктом бесплатно, с лимитом на количество вопросов. Так мы быстрее закрепляемся в поиске и видим, о чём люди спрашивают и где спотыкаются. Ограничение одно: на токены для этих первых пользователь тратим не больше $500. Отсюда и считаем, сколько бесплатных запросов давать каждому. 5/ Если люди стабильно доходят до загрузки, ставим пейвол именно на неё. Агент остаётся бесплатным, потому что он приводит трафик из поиска. В этом месте тестируем разные цены и варианты оплаты: месяц, год, премиум и т.д. Чем мне нравится эта механика: она проверяет не то, нравится ли идея друзьям и инвесторам, а то, ищут ли её люди и готовы ли за неё платить. На проверку уходит пара месяцев и несколько сотен долларов, а если гипотеза не взлетела, можно спокойно переходить к следующей. Что скажете? Кто-то уже пробовал проверять идеи подобным образом? Поделитесь в комментариях, что сработало. Андрей Резинкин | Money For Startup

(Это не реклама) Если хочу сделать мощный дипдайв в индустрию или крупную компанию, первым делом проверяю, есть ли по ней эпизод на Acquired. Очень советую взять это в привычку. Я уже делился некоторыми эпизодами - например, про Rolex и Meta, но хочу подсветить подкаст ещё раз. Тк, сейчас закончил погружение в бизнес Alphabet. Чего часто не хватает маркетологам и продактам: не только насмотренности, но и понимания того, как устроен большой бизнес и, о боже, финансы. Acquired копают настолько глубоко, что отдельные эпизоды длятся по 4-5 часов, а серии - в несколько таких эпизодов. И все это бесплатно (хотя, я бы и заплатил за такое)! Но, на мой взгляд, это оправданная инвестиция: вы начинаете фундаментально понимать, как работают крупные компании - от экономики продукта и каналов дистрибуции до капитала, рисков и долгосрочной стратегии. Очень хочется, чтобы вы почаще смотрели голду, а не очередные высеры Ленни и Леночки Верны про гроус лупсы. Из рекомендаций: • Uber CEO Dara Khosrowshahi • The Complete History & Strategy of LVMH • How Google Rebuilt for the AI Era Эджой - https://www.acquired.fm/episodes

🗓️В этот день 16 лет исполнилось неповторимой Fallout: New Vegas. Игра, ставшая легендой не только из-за того, насколько она хороша, но и потому, как сильно её успеху в комьюнити завидовали авторы основной серии Fallout. По крайней мере, по слухам: Тодд Говард после NV никому не хотел давать Fallout, так как это в очередной бы раз показало, что он в серии не шарит. Благо, мы живем во времена, когда Microsoft пришли и сказали Obsidian делать вторую часть. Также сегодня 14 лет исполняется Vanquish — незамеченному проекту от разрабов Bayonetta. Нереально скоростному и самобытному экшену, от которого лично я без ума. 😏Подписаться на IGM

🔌 TCP и UDP: в чём разница и зачем это пентестеру 📌 TCP и UDP — протоколы транспортного уровня. Работают поверх IP и доставляют данные до приложения через порт. 🤝 TCP — сначала договоримся Перед передачей устанавливает соединение:

SYN → SYN/ACK → ACK
   ↓
Соединение установлено

Гарантирует доставку и порядок данных. 📨 UDP — отправил и забыл Без соединения и подтверждений. Быстрее, но без гарантий.

TCP:  HTTP, SSH, SMB
UDP:  DNS, DHCP, SNMP, TFTP

🎯 Что важно пентестеру TCP-порт отвечает понятно, а UDP часто молчит. Поэтому nmap пишет:

161/udp  open|filtered  snmp

Многие сканируют только TCP и пропускают SNMP, TFTP, DNS — а там бывают интересные находки. 🛠 Команды

sudo nmap -sS 192.168.1.10
sudo nmap -sU --top-ports 20 192.168.1.10

🧠 Главная мысль Сканируете только TCP — видите не всю картину. #network #base #recon

Vanity metrics ("тщеславные метрики"), или почему "дешевый CPM" - это не флекс 🤨 На прошлой неделе опять всплыла эта тема в разговоре с другим фаундером, и я решила, что пора написать пост про то, что я думаю. На мой взгляд есть ряд метрик, которые выглядят как достижение, но сами по себе не показывают примерно ничего. Они конечно сами по себе вполне симптомы, но увы не доказательства 🎧Собрала свой топ 1️⃣У нас дешевый CPM. Окей, а какие пользователи? Дешевый показ почти всегда означает дешевую географию или дешевый плейсмент. По данным ревенюкэт 2026 средний revenue per install на 60-й день в сша $0.55, а в ЮВ Азии $0.11 🥲 2️⃣У нас много просмотров. Но какие конверсии? У меня был ролик с 15к просмотров за ночь, который принес почти 25 покупок и были ролики на сотни тысяч, которые не принесли ничего. Просмотры - это своего рода топливо, а не успех продукта, и если не смотреть на то, что происходит после просмотра, можно месяцами оптимизировать не то 😅 3️⃣У нас хорошие конверсии. Давайте глянем ретеншен и процент рефандов? Самая коварная из всех, потому что выглядит как уже почти сходящаяся экономика (исключение - вы в профите с первой покупки) Но 50% конверсий в оплату происходит в день 0, и 55% отмен коротких триалов тоже в день 0. То есть человек может конвертнуться, отменить и уйти в один день, а в отчете останется красивая конверсия. Отдельный привет тем, кто оптимизирует Meta на trial started (я про это писала), реклама в итоге учится находить халявщиков 4️⃣У нас ARR $X. Как считали, лучший месяц на 12 или реальную выручку? Какой у вас раунд (если был?) Немного математики б2с апок - пусть есть недельные подписки по $4.99, тогда они дают ARR $259 на подписчика, но есть нюанс... 12-месячный ретеншен у недельных в среднем 3.4%. Так что приложение с 1000 недельных подписчиков показывает в 25 раз больше ARR, чем с ~200 годовых, но через год от недельных останется примерно 34 человека. Про это тоже был отдельный пост 🤨 5️⃣У нас аи-фича, и ее все используют. Количество генераций - это, пожалуй, главная vanity-метрика 2026 года. AI-приложения зарабатывают на 41% больше с платящего, но черн у них на 30% выше. Поиграться с генерацией и остаться в продукте - это две разные вещи, и первая вообще не предсказывает вторую и не формирует привычку для возвращения. Поэтому я не позиционирую aesty как примерку, это лишь одна из вспомогательных фичей нашего ai стилиста Как не застрять в болоте vanity-метрик? Я думаю, что нет ничего плохого в том, чтобы флексить своими достижениями (я бы сказала что это даже нужно делать), но в планировании не стоит опираться на них. Глядя на любую метрику, которой хочется похвастаться, я стараюсь задавать себе вопрос про следующий уровень воронки, например сколько было установок с миллиона просмотров и сколько покупок, кто остался через две недели и не отменил, как это повлияло на ревеню? И еще проверяю, приближает ли метрика меня к моей цели (иногда ее называют north star metric). Она, кстати, тоже бывает vanity, если выбрать "регистрации" или "DAU" Как по мне, хорошая north star - это действие, которое сам пользователь считает ценностью и которое повторяется. У эирбнб это скорее всего забронированные ночи, а например у вотсапа/тг отправленные сообщения У нас в aesty north star долго была доля пользователей с 15+ вещами в гардеробе, они в 7 раз чаще начинают платить и остаются. Мы построили вокруг этого онбординг, со временем порог стал проходить почти каждый, дошедший до пейвола, и метрика перестала что-то предсказывать. Так обычно и бывает с activation метриками, как только проблема решена, они превращаются в vanity. А следующая проблема уже другая - гардероб без образов по сути бесполезен. Так что north star у нас теперь люди, которые каждую неделю собирают образы, а 15 вещей остались ранним сигналом, что человек до этого дойдет 🍿 Думаю, что если какая-то метрика растет, а north star нет, значит, вы нашли очередную метрику тщеславия, напишите пост про нее, порадуйтесь, но не опираетесь при планировании 😅 @neural_prosecco

🤖 GPT-6-Astra прошла порог воплощённой компетентности, но не воплощённого интеллекта, - исследование SenseNova Команда SenseNova вместе с ACE Robotics, Ropedia, Nanyang Technological University и University of Tokyo опубликовала исследование, в котором проверила, достигла ли GPT-6-Astra от OpenAI воплощённого интеллекта (embodied intelligence). Воплощённый интеллект - это способность управлять роботами и выполнять задачи в физическом мире без дообучения. Astra управляла манипуляторами, многопалыми кистями, гуманоидом и навигацией на 12 бенчмарках в симуляции и на 8 реальных роботах. Задачи в основном бытовые: включить плиту и поставить на неё кофеварку, навести порядок на кухне, разблокировать iPad, забить гвоздь молотком, сыграть мелодию на пианино, сложить ткань, найти предмет в здании, вставить вилку в розетку. В симуляции Astra обошла всех конкурентов на 9 из 12 бенчмарков, в том числе специализированные VLA-модели, которые учатся на записях решения тех же задач. На DexJoCo у неё 78.2% успешных эпизодов против 40.3% у π0.5. Помогли два приёма. Перед тестом модель изучает обучающие демонстрации и создает пакет знаний с заметками, эталонными траекториями и Python-кодом. Лимит шагов ей увеличили в 10 раз, и она успевала заметить ошибку и исправить её. На RoboDojo это улучшило результат с 27.6% до 81.9%. Но результаты в физическом мире показали, что это ещё не практический воплощённый интеллект. Лишние попытки здесь не бесплатны, время не безгранично, а роботы уходят в защитную остановку и перегреваются. Переставить твёрдый предмет получилось в 17 попытках из 18, а вставить вилку в розетку 0 раз из 11. Неудачный контакт вызывал защитную остановку, так закончились 2 из 3 попыток вставить вилку на роботе PiPER. Долгая работа перегревает приводы, и на гуманоиде Galaxea R1 Pro перегрев корпуса прервал обе попытки собрать цветы. На гуманоиде Unitree G1 модель около 90% времени думает - один запрос к API занимал около 25 секунд, и робот поднимал игрушку с пола более часа. Многопалые кисти Wuji на роботе Tianji M6S по коду захвата, который написала сама модель, не подняли игрушку ни разу из трёх попыток, а с готовыми скриптами захвата, написанных человеком, подняли все три раза. Отсюда вывод: порог воплощённой компетентности GPT-6-Astra прошла, то есть на бенчмарках она уже решает задачи роботов не хуже, а часто лучше специализированных моделей. А порог практического воплощённого интеллекта пока нет, потому что в физическом мире она работает медленно, дорого и ненадёжно. Авторы выложили пакеты знаний, логи 3180 тестовых эпизодов с 5888 видео (81 ГБ, лицензия MIT) для четырёх бенчмарков. Код обвязки SenseNova-RoboRSI заявлен под Apache 2.0, но пока не опубликован. #Stateoftheart