Препарат по предотвращению болезни Альцгеймера до первых симптомов показывает высокую эффективность Компания Roche показала результаты первой фазы клинических исследований препарата тронтинемаб, который предназначен для удаления амилоидных бляшек из головного мозга. Новые данные подтверждают эффективность и долгосрочную безопасность терапии. Пока компания продолжает третью фазу исследований и одновременно готовит новое исследование препарата у людей без когнитивных нарушений, но с высоким риском развития болезни Альцгеймера. https://hightech.plus/2026/07/19/preparat-po-predotvrasheniyu-bolezni-alcgeimera-do-pervih-simptomov-pokazivaet-visokyu-effektivnost

если хочешь развить какой-то навык в короткие сроки, утрируй его х10. чаще же как говорят — недобор, а тут хоп и перебор. так за 45 часов стриминга за месяц я нащупала направление формата, затестила 4 площадки и нашла 1, заработав с нуля первые 100 баксов. 2 буду исследовать в августе. вне отрыва от основной деятельности, даже на музыку не забила. удивительно, на что способно тело, если не давать ему размазываться, а подтягивать ресурсы и отсекать лишнее. жесткости не добавилось, скорее, больше разборчивости , управления результатом и творчества в совершенно новом формате, которое я выбираю осознать. фишка в том, что в любой момент перебор можно сократить до понятной нормы. главное — не слиться при нагрузке и нащупать свой ритм. результаты удивят. я полетела дальше

Сможете ли вы найти пять ошибок в Python-коде, который вызывает LLM Вызов языковой модели давно стал обычной строчкой. Импортировали клиент, отдали промпт, забрали ответ. С обычными ненадёжными зависимостями питонист управляется отлично, ставит таймаут, вешает retry, помнит про идемпотентность. А вызов модели попадает в код так, будто это локальная функция, без оглядки на то, что она платная, медленная и недетерминированная. Дальше всё вылезает по очереди. asyncio.gather запускает десять тысяч корутин разом, провайдер отвечает лавиной отказов, и неудачные запросы тоже съедают лимит. Таймаут срабатывает на клиенте, а модель дописывает ответ до конца, и токены считают все, так что за одну использованную генерацию можно заплатить как за четыре. А тест на равенство строк зеленеет ровно до дня, когда один и тот же промпт с нулевой температурой вдруг отдаёт разные ответы. Разберём пять мест, где поход по сети мстит за отношение к нему как к локальному вызову.

Дорогой дизайн локаций Сейчас объясню, чем тут дорого) Это небольшой отрезок на исследование и платформинг из Still Wakes the Deep. Прямоугольная большая комната, мы появляемся на втором этаже на мостике, нужно пробежать вперёд и попасть в следующее помещение. При этом, можно прыгнуть через провал в мосте и оттуда уже попасть на другую сторону (скрин 1). А можно просто упасть и пройти прямо (скрин 2). Почему это проблема? Потому что от того, какой маршрут мы выбираем, абсолютно ничего не меняется. Более того, трудный маршрут (через прыжок), точно такой же по времени, если не медленнее, чем первый, где мы просто падаем в воду (там нет глубины) и идём вперёд. Во-первых, когда игрок это понимает, он чувствует себя в дураках. Так точно не надо делать. Во-вторых, почему это дорого: вся остальная часть комнаты вообще никак не используется. Там есть какие-то элементы левел дизайна, трубы, коридоры, художникам по окружению надо было это отдрессить красиво, но зачем? Левел дизайн здесь всячески поощряет игрока пробежать эту комнату за 10 секунд, и ведёт наиболее простым маршрутом. Вся остальная работа для 2% игроков, и то они не поймут, зачем им дали возможность побродить по пустой комнате и ничего не дали взамен. Ну может для 10%, но мысль ясна, думаю. Максимально дорогой подход, который при этом никак не улучшает игровой опыт, а скорее подсвечивает его недостатки. Решить можно было десятком разных способов: проработать оба маршрута, чтобы был короткий и сложный, и длинный, но попроще. Буквально в несколько действий делается, навалить какого-то хлама можно было в самой комнате, благо там и так узкие проходы за счёт цистерн. Ну или просто сделать хазард в виде кислоты на поверхности (или любой угрозы), чтобы прыжок был единственным вариантом. Или убрать мост, чтобы прыжка не было, мы бы просто упали и прошли дальше, это и то было бы намного лучше. В Still Wakes the Deep есть хорошие моменты, но есть такие, которые выглядят странно по ЛД, при этом их можно было бы исправить очень легко. Забавно, что нечто подобное встречалось и в Bloodlines 2 от этой же студии. #StillWakesTheDeep #leveldesign #анализ

Меня уже месяц не отпускает от этого эссе одного из партнеров Sequoia Эссе по нашим меркам уже «старое», выпущено в марте, в июне я его увидела и начала внедрять сама. Вот пару инсайтов: 1. $1 к $6. На каждый доллар на софт шесть уходит на услуги и труд. Сейчас мы в AIcelerate берём деньги не за сиденья, а за выполненные действия. Когда биллинг привязан к работе, а не к лицензии, ты физически чувствуешь, что зашёл в другой бюджет. 2. Copilot vs autopilot. Бек формулирует то, что я объясняю на каждой встрече: мы берём ответственность за результат и доставляем его, мы независимая система. 3. Чего в эссе нет, но что я лично ощущаю каждый день: автопилот это принципиально новая другого уровня система. Как авто пилотные машины, клиенту не важно как она едет, она как-то там это делает. Здесь также, то есть система настолько должна закрывать от и до весь запрос, и не включать в себя адаптацию, сложный онбординг, долгое обучение, ведь в этот момент ты не зарабатываешь. Тебя наняли, чтобы найти больше сделок, а не тратить время на адаптацию. И главное, с чем я согласна на сто процентов: moat в этом поколении не технология. Когда клиент отдаёт тебе работу, а не покупает тул, он не сравнивает фичи. Он решает, верит ли, что ты доставишь результат. Доверие зарабатывается пилотами и цифрами, и оно не копируется релизом чужой модели. Увлекательное эссе, подходящее на методичку.

⚡️ Создатель XLNet, который вернулся в Китай и построил Moonshot AI На GTC 2026 выступил Ян Чжилинь, 34-летний основатель и CEO Moonshot AI, компании, стоящей за моделями Kimi. Его путь начинался в Университете Цинхуа. Затем Ян получил PhD в Carnegie Mellon, стажировался в Google Brain и Meta AI, работал с Куоком Ле и Джейсоном Уэстоном. Его исследования пересекались с работами Йошуа Бенжио и Яна Лекуна. Широкую известность ему принесли Transformer-XL и XLNet. Обе работы пытались решить одну из ключевых проблем языковых моделей: потерю информации из далёкого контекста. Статью про XLNet впоследствии процитировали более 10 000 раз. После учёбы Ян мог продолжить карьеру в американском Big Tech, но вернулся в Китай. Он участвовал в развитии крупных китайских ИИ-проектов, основал Recurrent AI, а в 2023 году запустил Moonshot AI в Пекине. Исследования длинного контекста стали основой продуктов компании: - Kimi K2 получила MoE-архитектуру на 1 трлн параметров - Kimi K3 добавила нативное зрение, контекст на 1 млн токенов и 16 активных экспертов - компания сделала ставку на программирование, агентов и работу с большими объёмами информации Moonshot AI привлекла инвестиции Alibaba, Tencent и других крупных компаний. За несколько лет стартап превратился в одного из заметных участников китайской гонки frontier-моделей. Ян объяснял возвращение просто: он боялся всю жизнь сожалеть, если не попробует создать собственную компанию. Опыт, полученный в глобальной исследовательской среде, может быстро превратиться в технологическое преимущество целой страны. Его полное интервью можно посмотреть здесь: https://www.youtube.com/watch?v=CwePo4847ho @ai_machinelearning_big_data #Moonshot #kimi

Бобры спасли лондонское метро — инженеры не могли решить проблему с 1970-х💪 Во время сильных ливней в Лондоне регулярно затапливало дома, улицы и ближайшую станцию метро. Решение требовало многомиллионных вложений, но неожиданно его нашли… бобры. После того как животных впервые за 400 лет вернули в парк Парадайз-Филдс, они построили сеть плотин и превратили местный пруд в естественный резервуар, который удерживает дождевую воду и снижает риск наводнений. В итоге район перестало регулярно затапливать, а вместе с бобрами в парк вернулись рыба, птицы, летучие мыши и другие животные. Иногда природа оказывается лучшим инженером😳😳😳

Valve предупреждает, что цены на память могут вырасти еще больше Инженеры Valve в интервью Bloomberg заявили: текущие розничные цены на память не отражают реальной ситуации на оптовом рынке. «То, что люди видят на полках, отстает от того, что мы видим на оптовом рынке, по крайней мере на три-шесть месяцев», — пояснил инженер Язан Альдехайят. Это значит, что удорожание памяти, которое уже произошло в оптовом сегменте, в полной мере даст эффект на прилавках магазинов только через несколько месяцев. Valve распродала все произведенные Steam Machine, но выпуск жестко ограничен доступностью памяти. Контрактов с производителями нет — цены и объемы назначаются в одностороннем порядке. Снижения цен в ближайшее время не будет. Кризис вызван переориентацией производства на серверный сегмент для ИИ.

И как же я узнал, что это нейробот?

Интересно, как разработчики выбирают страны и локации - есть ли шанс попасть в менее известные регионы или акцент всё же на туристические страны? И как часто обновляются задания? Интересно, насколько преследования "нежелательных" идей реально заденут обычных людей, а не только активистов? Когда начинают гореть книги - кто решает, что будет следующим в списке? Интересно, где грань между метафорой безупречного воина и романтизацией насилия? Хагакурэ прославляет дисциплину, но не превращается ли она у нас в культивирование жестокости под маской долга? Интересно, как вы переносите критику кадрового резерва философии на современный контекст - не повторяется ли сегодня та же динамика в digital-гуманитариях или стримерах-мыслителях? Или форма изменилась, а суть - "пересказ без ссылок" - осталась? Интересно, насколько разделение на платные и бесплатные фичи внутри платного контейнера оправдано с точки зрения UX? Не превращается ли это в абсурд - платить за доступ, а потом сталкиваться с новыми барьерами? Это мотивирует к оплате или раздражает?

А очень просто: ни одной ошибки в ТСЯ и ТЬСЯ

Излишнее внимание может навредить Когда публичность становится двойным мечом Попасть в СМИ — кажется победой. Но с ростом публичности приходит и давление. Вас начинают пристально изучать: конкуренты — чтобы скопировать или подорвать, инвесторы — чтобы найти слабые места, критики — чтобы поймать на ошибке. Если бизнес ещё сырой, а процессы не выстроены, такая видимость может сыграть против вас. То, что у незаметной компании сойдёт за мелочь, у вас станет поводом для шума. Один неверный шаг — и внимание превращается в антирекламу. Поэтому пиар — не цель, а инструмент. Он работает только тогда, когда за фасадом есть реальная устойчивость. Прежде чем стремиться к вспышкам камер — убедитесь, что вы готовы выдержать свет. Фаундер | Бизнес и Стартапы