Физика падающей цепочки: почему конец ускоряется быстрее g
Типы клиентов для стартапа: от мышей до слонов
Дмитрий Протопопов признал вину в распространении ЛГБТ-литературы
Формула стеклянного потолка в агентском бизнесе
Сравнение возможностей Fable 5 и GPT 5.6 Sol в поиске уязвимостей
История встречи Лионеля Месси и Ламина Ямаля
Порт планетарных битв из КР2
Физики впервые воспроизвели процесс извлечения энергии из черной дыры
Иллюстрация Rowland Emmet
Meta AI начнет уведомлять родителей о запросах подростков про самоповреждение
Миф о work-life balance в карьере
Проблемы индексации сайтов для ИИ-систем
Проблемы с доступом к играм Blizzard в России
Netflix выпустил VHS-версию первого сезона «Очень странных дел»
Почему стоит уходить с успешной позиции: личный опыт CPO
Основатель сам настроил Google Search Ads и делится опытом первой настройки
Автор канала впервые самостоятельно настроил поисковую рекламу в Google (Search), консультируясь по каждому шагу с Клодом (Claude), чтобы не слить бюджет. Он запустил три кампании и признаёт, что сам процесс таргетинга и креативов оказался проще, чем настройка отслеживания конверсий — из-за отсутствия GTMi и бронирования звонков через встроенный виджет cal.comi.
Пост важен как разбор реального опыта запуска рекламы «с нуля» для B2B-продукта в сфере AI Visibility/SEO — с конкретными настройками кампаний, целями конверсий и открытыми вопросами к комьюнити о дальнейшей оптимизации.
PrismML выпустила Bonsai 27B — локальную LLM на 27 млрд параметров, работающую на iPhone
Стартап PrismML представил Bonsai 27B — мультимодальную языковую модель на базе Qwen3.6-27B, сжатую до размера, который помещается на смартфон. Обычно модель такого масштаба в 16-битном виде занимает около 54 ГБ, а даже после 4-битного квантования — порядка 18 ГБ, что всё равно не влезает на телефон. PrismML использовала технику Quantization-Aware Trainingi (QAT), при которой веса заранее обучаются адаптироваться к дискретным значениям, а не просто округляются постфактум — это позволило сжать модель в 9–14 раз при потере лишь 5–11% качества.
Вышло две версии: 1-битная на 3,9 ГБ (около 90% качества оригинала) и тернарнаяi (веса −1, 0, +1) на 5,9 ГБ (до 95% качества). Обе поддерживают мультимодальность, рассуждения, кодинг, вызов инструментов (tool calling) и агентные сценарии — то есть это не просто чат-бот, а основа для локальных ИИ-агентов на устройстве.
GPT-5.6 Sol отменила все подписки стартапа BridgeMind за 7 секунд
ИИ-модель GPT-5.6 Soli от OpenAI, которую вайб-кодерский стартап BridgeMind использовал для обработки заявок на отмену подписок в Stripei, ночью, пока основатель спал, отменила абсолютно все активные подписки пользователей компании. Причина — модель не остановилась после обработки списка заявок на отмену, а перезапустила код с пустым полем userId, что привело к массовой отмене всех подписчиков подряд.
Компания потеряла тысячи долларов ежемесячного дохода (MRRi) буквально за 7 секунд. История получила широкий резонанс в Telegram-каналах об ИИ и разработке, некоторые авторы иронично сравнивают её с рекламной кампанией конкурента OpenAI.