Салют!! 🖖 Хочу рассказать про диагностику продукта. Я отсматриваю 5–6 кейсов в неделю — отвечаю за методологию. А до этого прошло через меня около 6500 команд: акселераторы, фонды, вот это всё добро. Первое, что надо понять: есть установки в голове у фаундера, как он думает, что бизнес работает. И есть реальность. Они всегда расходятся. Одно дело мы написали процесс продаж в CRM, другое дело как сейлзы реально по нему работают. На диагностике я открываю продажи, саппорт, аналитику по событиям. Юнит-экономику собираю сам, глазками. Открываю пользователей, которые дошли до покупки и не дошли, и смотрю, где они заблокировались. Команда думает, что у них всё просто с регистрацией. Это и у крупных так, про известные компании сейчас говорю. Три больные темы, которые все знают: 1️⃣ Онбординг: что новый пользователь видит, что понимает, что делает. 2️⃣ Регистрация и авторизация. Проклятое место, очень плохо делается. 3️⃣ Заявки и CRM. Своя или не своя, всё очень плохо сделано. Почти всегда. Я ищу там дырки и гэпы. Любой гэп — потеря конверсии и продаж. И ищу их именно на стыке зон ответственности команд: маркетинг переделал лендинг, а офферы в онбординге старые, потому что за него отвечает другая команда. Закон Конвея: продукт повторяет структуру коммуникации в организации. Отдельный разработчик пилит биллинг, отдельный продакт — онбординг. Конечно, на стыках будет куча проблем. Попробуйте пройти свой продукт как новый пользователь. Или дайте другу: пусть регистрируется и покупает, а вы не помогайте, просто смотрите, где застрянет. Расскажите, что нашли. Интересные случаи разберу в следующих постах.

Не «привереда»: как помочь детям с ARFID Есть расстройство пищевого поведения, которое легко спутать с обычной детской привередливостью, — ARFID (избегающее/ограничительное расстройство приёма пищи). Но это не каприз: ребёнок ест слишком мало не из-за недовольства своим телом, как при анорексии, а по иным причинам. Например, нет интереса к еде, страх подавиться или что стошнит, либо сенсорное отторжение вкусов и текстур. Затрагивает это, по оценкам, от 2% до 6% детей и подростков. Загвоздка в том, что диагноз часто ставят с опозданием: ребёнка записывают в «привереды» и уверяют родителей, что «перерастёт». Многие и правда перерастают обычную избирательность в еде — но не те, у кого ARFID. Учёные из Stanford Medicine провели первое рандомизированное исследование лечения этого расстройства. Участвовали 98 детей 6–12 лет, все с недостатком веса. Их разделили на две группы с разными подходами. 🔹Семейная терапия (FBT). Штурвал у родителей: они перестраивают поведение за столом и поддерживают ребёнка, а тот постепенно берёт часть ответственности на себя. 🔹Мотивационная терапия (PMT). Здесь ведущий — сам ребёнок: через игру, любопытство и мотивацию его мягко подводят к более разнообразному рациону. Симптомы уменьшились в обеих группах и это уже прорыв, ведь раньше методов с доказанной эффективностью у ARFID попросту не было. Но значимо набрали вес только дети на семейной терапии. При мотивационной пищевые привычки менялись, а вес — нет. И чем тяжелее форма, тем заметнее выигрывала FBT. Почему это важно: без лечения ARFID грозит дефицитом витаминов (особенно A и C), задержкой роста и полового созревания. @vselennayaplus

Что делает фонд, если стартап не полетел? Обычно этот вопрос задают так: «А если компании все, конец, вы как-то выбиваете деньги из фаундеров обратно? Они вам что-то должны?» Но ответ: нет, ничего. Мы ничего не делаем, и основатели не остаются ничего должны. Если у фаундера не получилось, значит не получилось. Что происходит на самом деле, когда портфельная компания умирает? Фонд будет до последнего пытаться вернуть хоть что-то – продать технологии, код или команду. Но часто бывает так, что обратно приходит ноль, и это нормально. Коллекторством венчурные фонды не занимаются: инвестор разделяет риск с основателем. Более того, если фаундер на протяжении развития проекта боролся до конца, делал все что мог, ничего не скрывал и говорил все как есть – это хороший сигнал. Когда такой человек пойдет делать новую компанию, велика вероятность, что его поддержат прежние инвесторы. В венчуре репутация фаундера очень важна. За три года мы проинвестировали в 29 компаний, и пока не списали ни одной. Но рано или поздно это может случиться: так устроен любой венчурный портфель. В консервативном сценарии мы полагаем что половина компаний спишется. Списания – не то, чего стоит бояться в венчуре. Лучше опасаться обещаний, что их не будет.

📌 Anthropic описали способ отключать потенциально опасные знания в моделях Компания опубликовала результаты исследования о том, как управлять доступом к знаниям двойного назначения в больших языковых моделях. Работу выполнена в сотрудничестве с AE Studio.

Речь идёт об информации, применимой и во благо, и во вред. Например, знания по кибербезопасности помогают закрывать уязвимости, но и находить их для атак, а сведения из вирусологии нужны как разработчикам вакцин, так и тем, кто захотел бы создать опасный патоген.

🟡 Предложенный метод назвали GRAM К каждому слою нейросети добавляются дополнительные нейроны, сгруппированные в отдельные модули - по одному на каждую чувствительную тему. Во время обучения тексты из такой темы, скажем вирусологии, обновляют только соответствующий модуль, тогда как общие знания модель использует, но заново не переучивает. После обучения модуль можно удалить и вместе с ним исчезает и сама способность. Либо оставить для узкого круга пользователей, которым эти знания нужны по работе. 🟡 Метод актуален, потому что нынешние средства защиты несовершенны Обучение отказам и классификаторы, отсеивающие опасные запросы, не меняют того, что модель знает, и их можно обойти через джейлбрейк. Другой подход, фильтрация обучающих данных, убирает знания, но требует обучать отдельную модель под каждый набор ограничений, что для топовых моделей слишком дорого. GRAM, по замыслу, должен давать эффект множества по-разному отфильтрованных моделей ценой одного цикла обучения - в экспериментах с 4 категориями одна модель настраивалась 16 способами. 🟡Тесты Метод проверили в трёх условиях: синтетическом наборе детских рассказов, на модели с 800 млн параметров, обученной на смеси веб-текстов, кода и научных статей, и на 7 моделях размером от 50 млн до 5 млрд параметров. По результатам, удаление модуля убирало соответствующую способность почти так же полно, как если бы модель на этих данных вообще не обучалась, и при этом не ухудшало общие показатели. При этом защита устояла перед попыткой восстановить знания дообучением на токсичных данных, тогда как отдельный метод разучивания знания лишь подавлял, и их удавалось вернуть. 🟡Дисклеймер

GRAM не применялся ни к одной из рабочих моделей Claude, и в Anthropic не уверены, что это вообще произойдёт. Есть нерешённая проблема - некоторые полезные знания могут быть настолько переплетены с опасными, что чётко разделить их не удастся ни этим методом, ни фильтрацией.

Код, скрипты анализа и метрики выложили на GitHub. Обучающие данные (токенизированные наборы и корпус научных статей по двойным темам) доступны на Hugging Face. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Alignment #Research #Anthropic

GPT 5.6 Sol Ultra - ну, за трехмещегов! Открываем новый chatGPT, берем Sol Ultra и пишем: "Попробуй построить городской пейзаж, сочетающий архитектуру эпохи Эдо, киберпанк и псевдозападную архитектуру. Пусть в городе будут как одноэтажные здания, так и высотные небоскрёбы. Удели внимание даже мелким деталям, например торговым автоматам. Времени можно потратить сколько угодно. Создайте командой городской пейзаж максимально высокого качества. Перед началом моделирования найдите в интернете чертежи и информацию об устройстве синтоистских храмов и современных зданий, а также изучите способы их строительства и подходящие текстуры. Не беспокойтесь о расходе кредитов - главное создать городской пейзаж высочайшего уровня. На объектах должны быть заметны следы старения и повреждения, а вся сцена должна быть выдержана в единой цветовой тональности. Нужен максимально реалистичный и готовый к немедленному использованию городской набор. Не создавайте всё сразу одним блоком - делайте каждый ассет отдельно, один за другим. Пожалуйста, создайте работу мирового уровня, как профессиональный 3D-художник." Уходите на три часа. chatGPT + MCP пишет код на Python для Blender, самостоятельно делает снимки в Blender, проверяет результат и продолжает работу. Если написать "generate the texture with image generation too" будет дольше, но тоже работает. Возвращаетесь и видите: «Работал 2 часа 51 минуту.» «Я закончил. В открытом сейчас Blender уже загружена финальная версия мастер-сцены города.» Ну ладно, давайте пока за архвиз. С персонажкой надо еще разобраться. Сорс - там про токены есть скрины. @cgevent

Вчера был мой звездный час в Zalando. Я не испытывал такого счастья последние 2-3 года. Меня похвалил CTO! Самый главный главный чел в Tech, который пришёл из Amazon. Он прям на встрече (Steering Committee) повернулся ко мне, пожал руку и сказал при всех директорах и вице-президентах, что… Абсолютно в восторге от моего стиля ведения программы, лидершип, оунершим, глубина погружения в вопросы, четкость и ясность мыслей и хотел бы, чтобы все Program и Project managers делали также. Для меня это был момент наивысшего счастья, но что происходило до этого, пару лет назад… ух ребята, лучше вам этого не знать… или знать? Ну давайте расскажу, пятница же) Для тех, кто не знает - я работаю в Zalando. Оборот 15 ярдов евро. Крупнейший Fashion E-com в Европе. В 2024-ом году я вёл один большой проект по Data. Я начал его в феврале и завершил в январе 2025 года. Проект был образцовым, идеальным, я показал лучший тайминг execution, просто 9 из 10. Параллельно мне вручили другой проект по возвратам, где была достаточно сильная команда, я больше его координировал, команда просрочила сроки, потом сменился продакт и я оказался в январе 2025 года на встрече со Спонсором проекта, который разнёс меня в щепки. Он эскалировал на нашего директора, что Лепёшкин хуёвый Проджект и дал мне плохой фидбек. Так идеальный проект и образцовая репутация разбилась об один фидбек Вице-президента. Я ушёл на саббатикал в апреле в полном шоке и разочаровании. Вернулся в июле 2025го и мне дают группу проектов по Social media и Inspiration. Я запускал в Zalando Feed, Boards, Profiles, Video, понимание контента и алгоритмов. Было до 10 проектов в параллель, справлялся, всё было ок и в один день меня снимают со всех! И говорят тебе назначение новую программу. Апрель 2026. Новое назначение - это приоритетный проект на уровне Zalando, который находится в RED статусе, где 130 команд, hard deadline, в целом полная жопа. Гигантская техническая миграция, которая затрагивает всю компанию. Тогда у меня состоялся разговор с моим боссом из Индии. Вот в чём была суть… Я говорю - слушай, ну зачем вы дали мне этот проект, это же просто расстрел, мне жить на нём. К тому же ты знаешь, что у меня свой бизнес параллельно, я не могу оставаться вечерами, я просто не успею. Тогда он мне рассказывает про одного индийского актёра, чей девиз - быть во всём лучшим. Я подумал - ну а правда, почему я не могу и бизнес хорошо делать и быть лучшим в своём деле в компании. Я убрал убеждения и начал фигачать. А, ещё важный момент - я попросился в менторинг к тому VP, который дал мне негативный фидбек, встретился с ним, понял почему он дал такую оценку. Когда начал работать над новым проектом, всё это учёл и исправил. С апреля по конец июня я фигачил. Жил на этом проект (точнее программе) и вытаскивал её из Ж. Вчера была судьбоносная встреча, где я лидировал группу из 30+ хедов и директоров, готовил с нуля документ и в целом отвечал за большую программу стоимостью в миллионы евро. Саша красавчик. Всё получилось, не без проблем, не без эскалаций. Но я получилось желаемое признание, репутацию иииии ещё один новый АХУЕННЕЙШИЙ AI проект! Конечно NDA. Я очень надеюсь, что это откроет мне возможность получить новые навыки и перестроиться под новую технологическую революцию, закрепив стабильную роль в компании и развивая необходимые навыки в будущем. Так что вот такие события происходили со мной последние месяцы, поэтому я совсем мало писал про карьеру и LinkedIn. Работал)) А уже на следующей неделе я расскажу, что произойдёт с PUMP и будем ли мы дальше делать наши буткемпы. Так что stay tuned. А пока расскажите в комментариях про свои достижения последних месяцев. Чем вы особенно гордитесь? Мне правда будет очень интересно почитать.

В подготовке к презентации книги Раймона Рюйера «Кибернетика и происхождение информации» (1954) я выявил ряд интересных для себя наблюдений. Во-первых, Рюйер критикует механистическое понимание информации англо-американского кибернетического мейнстрима (Винер, Шеннон). Главный вопрос, который Рюйер ставит перед кибернетиками таков: откуда берется новая информация? В классической теории информации Шеннона информация математически тождественна отрицательной энтропии и привязана к вероятности выбора сигнала. Рюйер утверждает, что здесь происходит подмена понятий: кибернетика описывает лишь циркуляцию и обработку знаков, но игнорирует само происхождение смысла (sens).Техническое устройство лишь транслирует физический сигнал, но не понимает его. Смысл возникает только там, где есть сознающий субъект (т.н. информер). Кибернетические машины кажутся живыми и автономными только потому, что человек изначально «капитализировал» в них собственные ментальные схемы, антропоморфизировал. Сама по себе машина — это, по выражению Рюйера, «организм без головы», осуществляющий слепой процессинг. Чтобы объяснить, чем живое сознание и органический морфогенез отличаются от работы вычислительного автомата, Рюйер вводит понятие абсолютного обзора. Любая техническая система развернута в обычном физическом пространстве. Чтобы одна ее часть «узнала» о состоянии другой, сигналу нужно пройти из точки А в точку Б во времени и пространстве. Живая форма (или ментальное «Я») обладает свойством мгновенного самообладания. Сознание схватывает себя целиком без внешнего наблюдателя и без перемещения сигнала по внутренним инстанциям. Это не-пространственное, смысловое поле, где форма обладает «абсолютным обзором» над самой собой. Истинная форма (Forme vraie) по Рюйеру — это активное единство, которое конструирует само себя изнутри (как эмбрион в процессе морфогенеза), в то время как машина — это всегда механический агрегат наружных элементов (сумма частей). Рюйер возвращает понятию информации его этимологический корень — in-formatio (т.е. придание формы). Информация как не статистическая мера хаоса, а как активная, психобиологическая сила, управляющая развитием живой материи. В биологических системах это проявляется через эквипотенциальность (способность эмбриональных клеток перестраиваться и развивать целый орган вопреки повреждениям). Машина на такое не способна, говорит Рюйер: повреждение транзистора или строки кода ломает весь алгоритм, так как у нее нет идеального контура «истинной формы», которая могла бы перезапустить сборку изнутри. Во-вторых, насколько я понял, Делёз и Гваттари в «Что такое философия?» заимствуют концепт survol, чтобы описать авто-конституирование философского концепта на плоскости имманентности. Но интересно, что многие пишут о связи Рюйера и Симондона, хотя Симондон детально разбирает американцев (тех же Винера и Шеннона), ссылается на квантовую физику и биологию своего времени, Аристотеля, Платона, физиков, биологов, гештальт-психологов, математиков, но своих прямых французских конкурентов по дебатам о кибернетике часто оставляет за скобками, ведя с ними невидимый спор. Современные исследователи часто рассматривают философию Симондона в сопоставлении с философией Рюйера и говорят об их концептуальной близости. Однако прямые ссылки Симондона на Рюйера, если они вообще существуют, чрезвычайно редки и, по всей видимости, отсутствуют в его основных опубликованных трудах (например в Individuation in Light of Notions of Form and Information). Поиск по библиографии Симондона (как вручную, так и с помощью ллм, которые сперва нагаллюцинировали ссылки на Рюйера) не дал результатов о наличии прямого цитирования.Так что я полагаю, что этот «диалог» может быть концептуальным, а не текстуально выраженным в виде цитат. О связи Симондона и Рюйера можно почитаь, например, специальный выпуск Deleuze Studies Ontologies of Difference: The Philosophies of Gilbert Simondon and Raymond Ruyer (2017).

📉 Серебряный исход За первое полугодие инвесторы вывели рекордные объемы средств из биржевых фондов (ETF) на серебро. Эксперты говорят, что масштабные оттоки нередко происходили вблизи завершения крупных распродаж и последующего разворота рынка. Тем временем Market Power уже давно предупреждал о возможно перегреве рынка. Если вы забыли — освежить память можно по ссылке.

🚀 Чего ждать дальше? Высокие оттоки из ETF сами по себе еще не означают, что рынок готов развернуться. Ранее в серебре действительно были сильные притоки спекулятивного капитала, а затем, после снижения цен, инвесторы начали фиксировать убытки и выходить из фондов. Если цены на серебро останутся под давлением, отток средств может продолжиться. Со временем, по мере стабилизации рынка, потоки в ETF, вероятно, вернутся к более нейтральным значениям. Поэтому рекордные оттоки пока не стоит воспринимать как однозначный сигнал к скорому росту цен.

📍 Подписаться на канал | Мы в MAX