Bit79 — необычный клон Famicom, из которого пытались сделать полноценный домашний компьютер В конце 80-х тайваньские фирмы штамповали клоны Famicom по одному лекалу: приставка подешевле, немного игр внутри, минимум всего остального. В BIT Corp рассудили иначе. Раз приставку зовут «семейным компьютером», то она и должна быть настоящим ПК, с клавиатурой, увеличенной с 2 до 8 КБ памятью, встроенным Бейсиком и портом, похоже, под принтер. Получился гибрид, который переключается между игрой и программированием одним движением: вставил картридж и играешь, вынул и снова кодишь. Вот только идеальным он не вышел. Интерпретатор Бейсика утащили почти дословно с Apple II и наспех впихнули в чужое железо Famicom, у которого свой видеопроцессор со своими правилами. И тут началось самое интересное.

🐋Microsoft натравила 100 ИИ-агентов на поиски уязвимостей Windows Microsoft перевела аудит безопасности ОС на автопилот. Компания запустила MDASH - конвейер из более чем сотни ИИ-агентов. Они работают как полноценная команда: одни ищут уязвимости, вторые выступают критиками и пытаются доказать, что баг недостижим, а третьи собирают рабочий PoC в изолированной песочнице. Инженеры получают алерт только тогда, когда баг реально воспроизвелся.

🟦Агенты уже вытащили 16 серьезных уязвимостей. Из них 4 критические (удаленное выполнение кода), включая тяжелые дыры в драйвере tcpip.sys и службе IKEEXT без нужды в авторизации. 🟦ИИ находит сложные логические дефекты (вроде Use-After-Free и Double Free), цепочки которых размазаны по разным подсистемам. Классические статические анализаторы такое в упор не видят. 🟦На закрытом тесте с умышленно дырявым кодом агенты нашли 21 баг из 21 возможных. Без ложных срабатываний.

ИИ пока не выпускает патчи сам, финальное решение за людьми. Но скорость поиска уязвимостей выросла кратно. 🦔 CyberYozh

Сейчас любой разрез венчурных графиков выглядит одинаково: суммы вверх, число сделок вниз. Но корпоративный венчур ухитряется построить такой график уже внутри долей от общего венчура. Корпораты уменьшили свою долю среди уменьшившегося общего числа сделок и участвуют теперь почти во всех крупных сделках. Венчур 2040. За год случилась сто одна сделка: Google проинвестировал десять триллионов долларов в один стартап и сто других стартапов получили по миллиону от ангелов. Pitchbook и Crunchbase наперебой отчитываются о рекордном квартале — рынок достиг 10 триллионов 100 миллионов долларов! https://pitchbook.com/news/articles/another-ai-casualty-cvc-investments-in-startups

Голоса разделились поровну 🙂 Посмотрела, что говорят об этом ресерчи: 1. Как только аудитория считывает контент как AI, доверие и намерение купить падают, а главный медиатор это воспринимаемая подлинность. Health и wellness это максимальная ставка, человек решает, верить ли заявлению про своё тело. В eye-tracking по рекламе БАДов виртуальные лица чаще вызывают скепсис, а не тёплое узнавание. 2. При этом если юзер не понял, что перед ним AI, то доверие наоборот выше. Причина: генератор тянет к усреднённому лицу, а такое люди считывают как безопасное. 3. В 2026 году 40 % респондентов говорят, что их доверие к бренду снизится, если компания будет активно использовать AI в маркетинге. В 2025 году таких было 20 %. При этом Gen Z хуже относится к маркетингу с AI чем старшее поколение. 4. Правило FTC о потребительских отзывах прямо запрещает fake и AI-сгенерированные отзывы и рекомендации, которые искажают личность, опыт или само существование человека. Штраф до 53 088 долларов за нарушение, в конце 2025 FTC разослал компаниям предупреждения, enforcement усиливается в 2026, и health/wellness это приоритетная зона. 5. В ЕС своя линия: с 2 августа 2026 действуют требования прозрачности AI Act (Article 50), они обязывают раскрывать, что контент сгенерирован или изменён AI. https://www.frac.tl/ai-statistics/ https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2025.1692737/full https://www.nim.org/en/publications/detail/transparency-without-trust Подписывайся: @productgames

Несколько мыслей про AI 1. Лучший способ изучать AI- решать свою настоящую проблему Возьмите реальную задачу. И попробуйте решить её AI. Потому что именно реальная боль заставляет менять привычки. 2. Разговор становится новым интерфейсом Раньше интерфейс проектировали. Теперь проектируют диалог. И это новая дисциплина. Фактически появляется UX нового поколения - Conversation Design, а также голос как способ взаимодействия. И тут важно, что входящий поток сознания нужно уметь структурировать. 3. Будущее - не универсальные модели. Будут вертикальные AI. Visual AI. Legal AI. Medical AI. Financial AI. То есть отраслевые модели. 4. Конкурентное преимущество возникает не из доступа к модели, а из накопленного доменного знания. Выигрывает тот, кто лучше знает отраслевой процесс 5. AI резко снижает стоимость межфункционального взаимодействия и уничтожает координаторов, но резко повышает ценность людей с глубоким пониманием предметной области. 6. AI требует другого отношения к продукту Сегодня продукт одинаков для всех. Завтра каждый клиент будет получать свою версию продукта. Не сегмент, не тариф, а персональную конфигурацию. AI постепенно разрушает саму идею массового продукта.

Recursive self-improvement, это ты?🧐 Лондонский стартап Weco представил двухуровневая агентная система для самоулучшения AIDE², или AI-Driven Exploration: внешний агент на Claude Opus 4.7 восемь дней переписывал код внутреннего агента AIDE, работающего на Gemini 3 Flash. То есть он не менял веса Claude или Gemini, а улучшал «обвязку» вокруг модели: логику поиска решений, память, контекст, проверки и правила выбора следующего шага. В итоге новая версия обошла агента, которого команда вручную тюнила два года: нашла более умный поиск по веткам, сжала контекст в 16 раз и снизила склонность «читерить» в GPU-бенчмарках с 63% до 34%. Пока это не бесконечно ускоряющийся AGI, а сильный пример того, как агенты могут сами делать следующие поколения более эффективных агентов💎 пост https://x.com/zhengyaojiang/status/2077079778793042425 статья https://www.weco.ai/blog/first-evidence-of-recursive-self-improvement

Мне было 24. Я только стала руководителем и грешила микроменеджментом Мне казалось, что если не контролировать каждый шаг, все развалится. Со временем поняла: чем сильнее ты держишь команду за руку, тем слабее она становится. Но есть нюанс. Иногда микроменеджмент провоцирует сама команда. Помню, в какой-то момент я решила провести эксперимент. Перестала отвечать на сообщения в Slack в первый час после их появления. Ничего не объявляла заранее. И знаете что? Больше половины вопросов просто… исчезли. Люди сами находили решение, договаривались между собой или понимали, что проблема вообще не требовала моего участия. Иногда руководитель настолько доступен, что команда перестает пользоваться собственным мышлением. Но и это не единственная причина. Вот что еще часто стоит за микроменеджментом: 🔘Молодой управленческий опыт: сложно отпустить контроль, потому что еще не сформировано доверие к процессу 🔘Тревожность: постоянное ощущение, что обязательно что-то пойдет не так, если не проверять каждую мелочь. Здесь часто полезнее не читать книги по менеджменту, а идти к коучу или психологу 🔘Отсутствие понятных процессов: если нет критериев качества и зон ответственности, контроль становится единственным способом управлять 🔘Неумение делегировать: задача вроде передана, но ответственность руководитель так и не отпустил 🔘Предыдущий негативный опыт: однажды сотрудник подвел, и теперь хочется перепроверять вообще всех 🔘Высокая цена ошибки: в некоторых сферах уровень контроля действительно должен быть выше. Вопрос только в том, контролируете ли вы систему или каждого человека. Для меня хороший руководитель — это не тот, кто отвечает на каждое сообщение за пять минут, а тот, чье отсутствие не останавливает работу команды. А вы замечали за собой микроменеджмент? Из-за чего он возникал? И если удалось от него избавиться, то что помогло?

Клод и картинки: советы На прошлой недели училась рисовать с Клодом и вот накидала немного мыслей с советами. Простые картинки Клод прекрасно отрисовывает простые схемы/диаграммы прям внутри себя, в диалоговом окне, без подключения сторонних сервисов. Использую, если нужна инфографика для статьи. Неплохо делает простые макеты интерфейсов, приложений, сервисов. Но реалистичные картинки внутри себя генерить отказывается категорически. Вот вам результат запроса: «нарисуй мне кавалер-кинг-чарльз-спаниеля, который бежит по полю с чёрным конём». Сложные картинки Сложные макеты сайтов и приложений соблюдением UI-кита, красивые рекламные креатив прям в диалоговом окне не сделать. Поэтому подключаем клод к Figma — прямо так и пишем: «подключить через MCP к Figma». По порядку: ▪️ направляем его на вкладку, где живёт ваш корпоративный стиль, и просим всё изучить; ▪️ просим изучить примеры работ — макеты, креативы, все, что есть; ▪️ обязательно просим собрать подробный MD-файл с инструкцией для самого себя. Это будет корневой файл, в котором он распишет все правила: какие стили, компоненты, шрифты, цвета, логотипы, бла-бла-бла. В эту инструкцию он ходит вечно, чтобы вам не приходилось каждый раз гонять его по Figma. Потому что задача эта тяжеловесная и жрёт токены. Когда клод изучит все ваши дизайн-гайды, тогда и даем первую задачу. Проверено: корпоративный стиль держит отлично, картинки и макеты по вашему ТЗ генерятся как надо + правки вносятся без проблем + адаптирует все макеты под десктоп/мобилку. Клод рисует сразу в Figma, если надо с автолейаутом и прочими нюансами, чтобы разработчик мог забрать в работу. Тип третий — презентации Тоже делает внутри себя, без всяких сторонних сервисов, сразу в PPTX. Я просто кидаю ему референсы и текст, который хочу видеть на слайдах, — он собирает. Сложное и красивое тянет так себе, где-то на 6-7 из 10. А вот простые презы, без струи креатива в дизайне, — 10 из 10 и очень быстро. Клод можно подружить с Nanobanana и другими сервисами AI-генерации, чтобы не скакать между вкладками, а работать сразу в нём — он ещё и промпты помогать описывать будет. Но это я не делаю, мне в фигме ок. Делитесь своими знаниями в комментах!

Топ-3 перецененных карьерных решения ⚖️ Мне кажется, что на рынке есть несколько убеждений и карьерных шагов, которые сильно переоценены. На практике все не так радужно. Основных таких шага три, разберем каждый отдельно. 1. Релокация. Когда в 2022-м году началась волна релокации, многие сиьно обожглись, потому что проблем с ней много:

Во-первых, в Европе нет и не будет такого быстрого карьерного роста, как в России. Рынок другой, скорости другие, отношение к работе другое. Хоть ты тут упашись, но не будешь ты топ-менеджером в 30-35 лет с зарплатой 20к евро в месяц. Здесь это нонсенс. А про релокацию в США или Азию я умолчу, это вообще для отчаянных. Во-вторых, средняя з/п в Европе совсем не такая большая, как многие себе представляли. И даже несмотря на всю инфляцию в России, жизнь на 3-4к евро в Москве и жизнь на 3-4к евро в условном Мюнхене, Париже, Берлине, Барселоне, Амстердаме — это две очень разные жизни. В-третьих, вы почти точно не станете большим руководителем из-за культурного контекста. Чтобы двигаться наверх надо не просто идеально говорить на языке страны, надо быть культурно интегрированным. Это у нас в России было модным звать иностранцев на роли топов, в Европе русских ставить топами не модно. Вам никто в открытую это не скажет, конечно, вы просто будете сидеть на одной позиции 10 лет. В-четвертых, вы можете возразить, что есть кейсы когда русскоязычные ребята уезжали за рубеж и там очень круто вырастали. Конечно. Только вот контекст у них был не 20-х годов, а нулевых и 10-х. Это время, когда международные компании активно обменивались с Россией опытом и развивали программы обмена. Большинство из тех, кто сейчас успешно закреплен за рубежом, это люди 40-45+. Они уже лет 15-20 как не в России. В-пятых, у вас есть шанс закрепиться и даже вырасти, но в 90% случаев это компании с русскоязычными фаундерами, которые смогли отстроить что-то за рубежом. Таких компаний Joom, Revolut, Plata + еще парочка поменьше. Собственно, всё.

2. MBA. Когда международные компании только заходили в Россию, было не просто модно, но необходимо отправлять ключевых сотрудников на MBA, чтобы они могли перенять практики управления людьми и процессами, которых в СССР и юной РФ никогда не было. Фактически MBA был вехой, которую необходимо было пройти, чтобы занять серьезную должность. Но с тех пор много воды утекло.

Во-первых, Россия за последние 25-30 лет кое-чему научилась. Выросли поколения новых управленцев, появились свои практики. Больше никого примитивным SWOT анализом и KPI не удивишь. А тогда такие элементарные вещи были откровением. Во-вторых, связи России с западным миром сильно ослабли за последние 4.5 года (даже в тех компаниях, которые официально не ушли). Нет влияния глобалов на принятие кадровых решений на местах — нет необходимости никого отправлять на MBA. То есть MBA когда-то был важным этапом в карьере менеджера, но уже лет 10 это не так. Вся плеяда текущих управленцев если и ездит на MBA, то ради собственных гештальтов — на продвижение по карьере это почти не влияет. Соответственно, если у вас есть непреодолимое желание заплатить за MBA $100-150к, то супер. Но росту в компании это вряд ли поможет

3. Кардинальная смена профессии. Ну, и третий переоцененный шаг, особенно сильно промаркетированный в последние годы онлайн-школами.

Кардинальная смена — это всегда большой риск. И речь не только про войти в айти, о котром у меня была серия постов (раз, два и три). Речь в целом про переход в некую область, где вы всё начинаете с нуля. Это не из маркетинга ритейла перейти в маркетинг айтишки. Это, например, будучи в продажах или финансах внезапно решить, что вы прирожденный продакт. Или из логиста резко податься в пиарщики. Или из GR на всех порах побежать в SMM. Еще тяжелее, если вы не просто меняете профессию, а падаете с управленческой должности на линейную. Как я часто говорю, люди склонны недооценивать преимущества текущего положения и переоценивать свои перспективы в новом.

Такие вот дела. Если нужен пост про топ-3, напротив, недооцененных карьерных решения, то насыпьте 1.000 огоньков 🔥 #рынок

✔️ ChatGPT получил полноценный внутренний поиск Долгожданная функция поиска по истории чатов, проектам и загруженным документам доступна в боковой панели веб-интерфейса и в мобильных приложениях для iOS и Android. Поиск поддерживает фильтры по типам контента, а клик по результату в выдаче перенаправляет пользователя на конкретное сообщение в диалоге. Обновление разворачивается глобально. Новая возможность доступна всем пользователям ChatGPT, включая бесплатную версию. openai.com ✔️ Anthropic открыла учителям в США бесплатный доступ к своим продуктам Компания анонсировала бесплатную платформу Claude for Teachers для преподавателей школ США. В неё вошли модели, среда Claude Code и Cowork, где ИИ сам выполняет цепочки задач. Например, учитель один раз настраивает агента, и тот каждое утро проверяет тесты или собирает сводку по успеваемости класса. Платформа поддерживает интеграцию с сервисами Canva Education и MagicSchool, позволяя встраивать Claude в уже готовые рабочие процессы. Anthropic обещает, что данные учителей и учеников не пойдут на обучение будущих моделей. Заодно на GitHub выложили набор навыков для агентов и запустили курс по ИИ, не привязанный к продуктам какой-то одной компании. Программа продолжает вузовскую Claude for Education. Регистрация открыта до июня 2027 года. anthropic.com ✔️ Google добавила генерацию изображений в AI Overview К 25-летию сервиса Google Images компания добавила генерацию картинок по текстовому запросу в поисковые сводки. За функцию отвечает генератор на базе Nano Banana. Домашняя страница поиска по картинкам получила редизайн с механикой в стиле Pinterest. Интерфейс переведен на динамическую галерею с адаптивной алгоритмической лентой и возможностью сохранять изображения в тематические коллекции. Развертывание генеративных функций в AI Overviews займет несколько недель. На старте опция доступна только на английском языке в регионах, где уже поддерживается создание изображений. blog.google ✔️ Nvidia вдвое сократила список покупателей ИИ-чипов в Азии Чипмэйкер ужесточил процесс одобрения для азиатских контрагентов из списка авторизованных покупателей, чтобы перекрыть серый экспорт оборудования в Китай. После аудита число одобренных компаний в Сингапуре, Малайзии и Японии уменьшилось более чем на 50%. В новый "белый список" не попали многие новые облачные провайдеры-арендодатели GPU. Компания перешла от проверки документов к физическим инспекциям дата-центров. Теперь Nvidia анализирует контракты и запрашивает информацию напрямую у конечных пользователей ускорителей. ft.com ✔️ Учёные предупреждают о приближении второй промышленной революции Стэнфордская лаборатория цифровой экономики опубликовала открытое письмо "We Must Act Now" о макроэкономических последствиях внедрения ИИ. Документ подписали более 200 ученых, 16 нобелевских лауреатов и представители Google, Anthropic и OpenAI. Авторы прогнозируют, что в ближайшие 10 лет развитие ИИ спровоцирует трансформацию экономики, сопоставимую с исторической индустриализацией. Письмо призывает формировать новые институты для компенсации потери рабочих мест. Лидеры ИИ-компаний указывают на нехватку метрик для измерения влияния ИИ на экономику - из-за этого конкретный план действий отсутствует. Демис Хассабис, не подписавший письмо, прогнозирует появление AGI в перспективе 5 лет и сравнивает эффект с "десятикратной индустриализацией на десятикратной скорости". stanford.edu @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml