/Роль магистратур уже не та, что раньше/ в 2018 я выпустилась из бакалавриата и поступила в магистратуру по выигранной олимпиаде. Свою честную цель я уже тогда спокойно озвучивала, а сейчас уж и подавно - мне нужно было "социальное прикрытие", чтобы поэксперементировать и разобраться со своей карьерой и с собой. Все вокруг знали, что я учусь в магистратуре и не задавали лишних вопросов, а я тем временем - много путешествовала - уволилась из консалтинга - самостоятельно проресерчила про карьеру в IT, потому что казалось, что там может быть интересно - получила оффер продуктового аналитика - не вышла работать аналитиком - получила два продуктовых оффера - вышла по одному из них джуниор-продактом - набила грандиозное количество шишек на реальных интерфейсах и пользователях - параллельно сделала еще пару проектов в проджектово/продуктовой роли, позволивших лучше понимать, как вообще работать работу и собрать кейсы так, что летом после магистратуры я вышла на миддловую позицию с хорошей зарплатой и могла снимать классную квартиру в москве, всячески развлекаться и придумывать свою дальнейшую стратегию. Но мы в 2026, а не в 2018, и игра поменялась. Рынок стал недобрым к джунам - вероятность вот так вот пойти и найти себе 3 джуновских оффера за месяц и вальяжно выбирать между ними - очень невысока. Рынок хочет миддлов и выше, а откуда взяться миддлам? Можно перейти из смежных профессий, а можно сделать пачку первых кейсов во время учебы - тем более, что продвинутые магистратуры сейчас, в основном, коллаборационные - хороший универ + хорошая компания [ака работодатель]. И вот так вот магистратуры, которые то были "лишними двумя годами на случай, если бакалавриат назовут неполным высшим", то "социальным прикрытием" оказались карьерным лифтом в отрасли, временно (?) недружелюбные к новичкам. Синк ебаут Мнение исключительно авторское и с информационным искажением на продактов, разумеется!

🤔 «Вы заглушаете целое поколение» Дэйв Эггерс — известный американский писатель: автор десятков романов, сценариев и журналистских текстов. А ещё он давний критик Кремниевой долины: его бестселлер «Сфера» — едкая сатира на техногигантов, а тексты нейросетей он как-то назвал «претенциозной бессмыслицей». Так вот, в прошлом году Сэм Альтман зачем-то позвал именно Эггерса выступить перед примерно 200 сотрудниками OpenAI. Ждали, вероятно, вдохновляющую лекцию про творчество. Получили, по итогу, публичную порку. По данным Financial Times, Эггерс прямо заявил залу: влияние ChatGPT на работу учителей «катастрофическое» — вы сделали жизнь каждого преподавателя несравнимо тяжелее, чем пару лет назад. Но главную беду он видит в другом. Если школьники и студенты доверяют тексты нейросети, они так и не научатся писать сами, а значит, потеряют собственный голос. Отсюда и слова про «заглушенное поколение». С одной стороны, тревога понятна: когда за человека думает и пишет машина, навык и правда легко растерять. С другой — калькуляторы когда-то тоже «убивали» устный счёт, а автозамена в смартфоне не отменила грамотность. Может, вопрос не в самом инструменте, а в том, как встроить его в учёбу? Согласны ли вы с такой постановкой вопроса? ChatGPT действительно крадёт у молодых умение писать — или это просто новый навык, которому нужно учить? @droidergram

🧂 Соснователь ZeptoLab Михаил Лялин стал торговать солью в пакетиках ZeptoLab известна, прежде всего, игрой Cut The Rope про лягушонка Ом Нома. Ее сооснователь Михаил Лялин уже отошел от операционного управления. И после этого он сначала запустил AI-стартап, который не взлетел. А теперь занимается проектом Pranasalt, который продает розовую гималайскую соль в пакетиках (они же саше или стики). Михаил Лялин придерживается здорового питания. Благодаря ему он похудел со 145 до 79 кг. Но иногда такой еде не хватает вкуса. Большинство из тех, кого он пытался подсадить на здоровую пищу, отказывались через пару недель как раз из-за того, что еда казалась безвкусной. А такие пакетики с гималайской солью и аюрведическими специями можно носить с собой и добавлять для вкуса в еду по мере необходимости. Собственно, в этом и есть идея проекта. Согласно сайту проекта, есть две модели — либо купить набор, либо получать запас по подписке. Набор из 150 саше стоит 75 евро (или 60 евро по подписке). Получается, что один саше стоит 0,5 евро или около 45 рублей по сегодняшнему курсу. В LinkedIn у Лялина указано, что он занимается этим проектом с октября 2025-го. Но юрлицо в Великобритании зарегистрировано только в феврале этого года. А у себя в запрещенном в России Instagram Лялин рассказал о Pranasalt только неделю назад. Вообще Лялин не любит публичность и очень давно не давал интервью. Но в ноябре 2025-го Лялин все же дал интервью владельцу нескольких игровых студий Евгению Гришакову. Там Лялин, в частности, рассказал, почему не получилось с его стартапом Lazy AI, который он запустил в 2023-м году. Компания разрабатывала AI-агента для кодинга. Как рассказывает Лялин, они вышли за несколько месяцев до Lovable, но были ошибки — и финансовые, и команда неправильная была к тому моменту. Проект пришлось закрыть.

«Очень хотел, сжег $10 млн. Но совершенно не жалею, потому что считаю, что это отличная история, которая помогла мне понять, что делать дальше», — рассказывает Лялин.

В Lazy AI Лялин был не единственным инвестором. Но, как объясняет предприниматель, они не смогли поднять крупный раунд. У них случился виральный ролик на 4 млн просмотра. После этого нужно было добавить денег в маркетинг, чтобы привлечь еще пользователей. А их уже не было. После закрытия AI-стартапа Лялин решил посмотреть шире, не только не рынок софта, которым он занимается всю жизнь.

«Я сам себе уже все давно доказал. Не уверен, что хочу продолжать именно так. И я стал думать о том, что я действительно могу предложить людям», — рассказывает Лялин.

Так он вспомнил о здоровой пище, которой давно увлекается. И захотел решить проблему с ее вкусом, запустив Pranasalt — он сам давно носит с собой пакет со специями. @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

я снова в игре прошлым летом я писал в #страшнопризнаться, что боюсь вернуться в предпринимательство — прошлые победы мешают идти дальше. и снова здравствуйте! нашел ко-фаундера, команду, мы в стелсе, валидируем гипотезу. что именно строим -- расскажу как приземлим) вернулся — а игра другая. свои прошлые продукты я запускал по классике стартаперства: собери лендинг, налей трафика, посчитай конверсию в «оставить почту». лендинг тестировал обещание. а теперь сильно веселее) я адвайзерю одного фаундера. созвон, он рассказывает: провели discovery-звонок с клиентом, небольшое агентство. клиент разложил свою боль. а через два часа ребята прислали ему не презентацию с фоллоу-апом, а работающий прототип под его задачу. клиент просто speechless. прототип тестирует ценность. и проверить ценность теперь дешевле, чем обещание. из этого разворачивается штука, в которую я сам еще растягиваюсь) фокус был вынужденным. одна фича, один сегмент, потому что разработка стоила дорого. сейчас вижу команды из трех человек, которые шипят несколько продуктов параллельно — и поднимают на это раунды. но фокус не исчез. точка его приложения сместилась. из продукта — в клиента. можно собрать несколько внешне несвязных продуктов, если они лучше отвечают на вопрос: закрываем ли мы интегральную боль клиента и как мы до него дотянемся. с коммодитизацией разработки — продуктов на рынке резко больше. и самый большой замес в этой игре — go-to-market. кровавые океаны конкуренции за привлечение. и, кажется, я давно не чувствовал столько жизни)

Мы боялись, что ИИ станет похож на человека, но происходит как раз обратное. И первым это на себе заметил не блогер-алармист, а профессор математики. Андрей Хренников — не персонаж из «Назад в будущее», внезапно увидевший апокалипсис в чат-боте. Это российско-шведский математик и физик-теоретик, профессор Университета Линнея в Швеции, директор International Center for Mathematical Modeling. Область интересов — квантовая теория, основания вероятности, сложные системы: человек, которому слова «модель» и «состояние» привычны без всякой мистики. Именно поэтому важно, что случилось, когда Андрей Хренников месяц плотно работал с GPT над научной задачей, используя ИИ по полной: не как расширенный поисковик и справочник, а для долгих споров с ним, постоянных уточнений, продвижений к пониманию и возвратов с ложных троп. А в итоге – настораживающий, если не пугающий вопрос, вынесенный Хренниковым в заголовок его видео-рассказа об этом своем опыте «Искусственный интеллект + нейропластичность мозга: мы сами превращаем себя в биороботов?»   Возможное возражение на вскидку. Может, профессор просто устал — сложная работа, дедлайны, недосып. Ведь постоянно вылавливать галлюцинации модели и исправлять её уходы в сторону от темы — это будь здоров какая нагрузка бдительности, утомляющая и без всякой перестройки мозга под алгоритм. Ведь может быть так?   Но у Хренникова есть куда более интересная версия, никак к усталости не сводимая. По его наблюдению:

✔️ меняется не только порождаемый в процесс взаимодействия с моделью текст — меняется состояние работающего с моделью человека: ощущение утраты ментальной энергии, притупление эмоциональности … ✔️ При совместной работе, GPT не «зеркалит» наши эмоции. ИИ пропускает наши чувства через статистическую машину, обученную на миллиардах текстов, и возвращает их уже переработанными.

  Тем же, кто сомневается, что взрослый мозг вообще способен перестроиться так быстро, Хренников напоминает историю Финеаса Гейджа: в 1848 году стальной прут диаметром 3,2 см на полном ходу прошёл сквозь его череп — и 178 лет спустя нейробиологи всё ещё спорят, что именно это изменило в его личности.   Мой комментарий: я уже не первый год слежу за темой влияния на людей их взаимодействий с алгоритмами. Ещё в 2017-м писал о влиянии алгоритмов рекомендательных систем и соцсетей, а в 2021-м — в эссе «Превращение в инфоргов», о людях как информационных организмах, чьё мышление всё больше формируется в контуре с алгоритмами. Тогда это звучало как футурология. Отдельные кейсы при ненаучной постановке экспериментов без контрольных групп — не доказательства. И вот спустя годы независимое бытовое наблюдение профессора математики оказывается весьма близким по логике той моей гипотезе пятилетней давности. И для меня это повод присмотреться к данному кейсу внимательнее, чем обычно происходит в бытовых разговорах про опыт работы с ИИ.   Ибо превращение в инфоргов, по моему убеждению, уже идет. Навигатор уже перекроил наше чувство пространства, смартфон — память, соцсети — то, как мы видим себя со стороны.

А сейчас самое время озадачиться тем, что же происходит с человеком, если значительную часть времени его деятельного мышления он теперь ежедневно проводит не в одиночестве и не в споре с другим человеком, а в активном диалоге с системой, которая никогда не устаёт, не спорит по-настоящему и всегда готова подхватить недоформулированную мысль?

  И я не уверен, что кто-то сегодня способен убедительно доказать, что бояться тут нечего.   Подробней и в деталях читаете в самом эссе на платформах патронов канала: при чём здесь «когнитивные гаджеты», алгокогнитивная культура и почему футурология 2021-го года стала бытовой феноменологией 2026-го: [1, 2, 3, 4]   #РискиИИ #Инфорги #Нейропластичность

Граф: циклы, наблюдающие за циклами (часть 2) Если присмотреться к тому, как Системы на практике реализуют процессы совершенствования, вырисовывается определенная закономерность: они никогда не сводятся к одному циклу.

Системы — это сети циклов, соединённые с другими циклами

Так, грамотно управляемая компания представляет собой граф циклов: быстрые операционные циклы (ежедневный/еженедельные совещания/анализ метрик) встроены в более медленные управленческие циклы (квартальное планирование), те – в циклы аудита (ежегодные и, что важно, независимые, которые проверяют, соответствуют ли реальности цифры, выдаваемые операционными циклами), а все они — в самый медленный цикл уровеня совета директоров, который задаётся вопросом верны ли сами цели. Технологии ИИ пришли к такой архитектуре аналогичным путём. Грамотный конвейер обучения ИИ – это цикл типа «чемпион = претендент», когда модель-кандидат должна превзойти текущую модель, прежде чем заменить её, а также циклы мониторинга дрейфа, отслеживающие, соответствуют ли поступающие данные тем, на которых модель обучалась и механизмы отката (автоматический возврат к предыдущей версии, если показатели после развертывания выходят за допустимые пределы). Сюда же входят отложенные оценочные выборки, недоступные для цикла обучения, своего рода "слепой" цикл, чья единственная задача выявлять случаи, когда оптимизирующий цикл пытается обхитрить свои собственные тесты. Каждый элемент здесь — это цикл. Надёжность системы кроется в связях между ними: какой цикл передает данные другому, какой наблюдает за каким и какой может наложить вето на действия другого. Проблема Гудхарта решается методом парных показателей: каждому оптимизирующему циклу сопоставляется цикл, отслеживающий контрметрику и выявляющий способы "дешёвого" достижения KPI. Проблема "слепоты" по отношению к вышестоящим уровням решается иерархией, в которой более медленный цикл определяет целевые показатели для быстрого, а пересмотр целей сам по себе является регламентированным циклом, а не случайным решением того, кто установил их изначально. Конфликты разрешаются через явный арбитраж: над конфликтующими циклами стоит ещё один цикл, который принимает решение по поводу возникающих компромиссов. Проблему деградации показателей решают с помощью аудиторских контуров, единственная функция которых – периодически проверять, сохраняют ли данные других контуров связь с реальностью.

Иными словами, меняется структура процессов цикла. Цикл больше не изолирован в Системе

Человеческий организм работает так же: терморегуляция – это не один термостат, а сеть взаимодействующих рефлексов, а иммунная система, по сути, выступает как цикл аудита всего организма, в котором медленные процессы меняют физиологические параметры, которые помогают быстрым циклам его адаптации. Создание одного чётко работающего контура было искусством прошлой эпохи (ещё каких то пару месяцев назад). Мастерство эпохи ИИ — это архитектура контуров Понимание того, что метрика не должна существовать в отрыве от других, что у контрольных точек должны быть ответственные лица, что скорости процессов нужно разграничивать, чтобы быстрые контуры не разрушали то, что поддерживают медленные, и что некий контур в такой Системе должен отвечать за саму реальность.

От циклов к графам (часть 1) TLDR: цикл = отправная точка, а граф циклов = сеть циклов улучшения, которые наблюдают, подпитывают, ограничивают и корректируют друг друга.

Циклы – это процесс. Граф – их структура

Всё дело в том, что ИИ-циклы дают сбои. Сбои не случайны и есть 4 основных когнитивных ИИ-искажения и сбоя, которые кроются в природе самого ИИ-цикла. Первое искажение ИИ: закон Гудхарта ИИ-цикл видит только свою метрику и именно поэтому он будет искать все способы изменить эту метрику, включая способы, которые противоречат её назначению (привет, хакнутые "кем-то" KPI) ИИ просто не понимает, что в цикле создаётся сбой (часто, это не понимает и человек), когда он манипулирует собственной метрикой. ИИ(-цикл) считает, что делает именно то, для чего был создан на основе числа, которое незаметно оторвалось от реальности, которую оно представляло. Второе искажение ИИ: слепота к восходящему направлению Цикл направляет свою переменную к эталонному значению, но ничто внутри цикла не может проверить правильность самого эталона. Это как термостат в чайнике, который не может задаться вопросом, является ли 100° правильной температурой кипения воды (и должна ли вода вообще кипеть). И ровно также цикл ИИ-отдела продаж не может спросить сам себя, была ли предложенная им цена и оффер разумными для клиента и бизнеса. Цикл оценки просто не может усомниться в том, измеряют ли эталонные показатели что-либо, что чувствуют клиенты. И чем усерднее работает цикл, тем тщательнее достигается неверная цель, возвращая и усиливая ошибку №1. Третье искажение ИИ: внутренний ИИ-конфликт Реальные системы содержат множество циклов, и циклы, построенные независимо друг от друга, начинают бороться между собой. Цикл, оптимизирующий скорость отклика, подрывает цикл, оптимизирующий рассудительность, а цикл найма, отвечающий за рост базы знаний, создает нагрузку на цикл культуры, сохраняющий их качество ☯ Четвертый вид сбоя незаметный: система измерений внутри самого контура деградирует, потому что за наблюдателем никто не наблюдает Все эти показания могут плавать, каналы передачи данных ломаться, смысловое наполнение метрик меняться, цифры в одном отчёте ошибочно подтверждаться ИИ цифрой из другого и контур продолжит работать с данными, которые, по факту, уже никак не связаны с реальностью. Система, функционирующая по такому сценарию начинает напоминать фальшивый спектакль актёров-зрителей в одном лице.

И один в поле – холдинг. Stripe выкатил любопытную статистику по солопренёрам – предпринимателям, которые строят бизнес исключительно своими силами, вообще без штата. Доля таких одиночек с выручкой более $1 млн в год в США с 2019 года подскочила аж в шесть раз. Как видно на графике, рвануло вверх и число тех, кто перешагнул отметки $5 млн и $10 млн, причём особенно быстрое ускорение наблюдалось в последние пару-тройку лет. Главный драйвер процесса понятен – это ИИ. Исторически компании создавались командами. Один человек физически не мог одновременно кодить, выстраивать маркетинг, продавать и сводить дебет с кредитом. Теперь эти дыры в компетенциях затыкают нейросети и ИИ-агенты. Сэм Альтман метко окрестил этот тренд “реваншем парней с идеями”. В Кремниевой Долине десятилетиями подшучивали над персонажами, которые бомбардировали инвесторов презентациями со словами: “У меня есть гениальный концепт, осталось только найти программиста за долю”. А теперь у каждого из этих чудиков есть собственный разработчик по подписке и всего за двадцатку баксов в месяц. Я и раньше писал, что соло-предпринимательство превращается из экзотики почти в мейнстрим. Свежие цифры добавляют к той картине выразительный штрих: стая “волков-одиночек” заметно разрослась и научилась охотиться по-крупному. Правда, есть нюанс. Когда в компании всего один человек, все факапы и кассовые разрывы – тоже его. И единственный, кого там можно уволить за плохие результаты – он сам.

TSMC подтвердила запуск опытного производства по техпроцессу 1,4 нм в 2027 году Taiwan Semiconductor Manufacturing Co на конференции для инвесторов подтвердила, что разработка техпроцесса A14 1,4-нм класса идет с некоторым опережением графика — компания уверенно продвигается к опытному производству в 2027 году и массовому — в 2028 году. Новый техпроцесс предложит до 15% прирост производительности или до 30% экономию энергии по сравнению с текущим 2-нм узлом N2. А ожидаемые объемы производства значительно превзойдут показатели техпроцесса 2 нм — интерес ключевых партнеров TSMC к технологии в 4 раза выше. https://hightech.plus/2026/07/20/tsmc-podtverdila-zapusk-opitnogo-proizvodstva-po-tehprocessu-14-nm-v-2027-godu

Kodak представила плёночную «мыльницу» за $35 Плёночная 35-мм камера Kodak EC35 максимально проста в использовании и создана специально для молодых людей, ностальгирующих по ретро-стилистике. Модель получила объектив 25-мм с фиксированной диафрагмой f/10 и фиксированную выдержку 1/100 секунды. Также есть вспышка, работающая от одной батарейки типа АА. Дизайн пластикового фотоаппарата со сдвижной крышкой позаимствован из 90-х. В то время подобные модели выпускали Olympus, Canon и другие известные производители. Kodak EC35 выпущена аж в семи цветах: чёрном, белом, жёлтом, светло-фиолетовом, голубом, розовом и светло-зелёном. Сама камера стоит всего $35 (~2 800₽). Также доступен комплект с ремешком и катушкой плёнки Kodak Ultramax 400 за $45 (~3 500₽).

Как купить счастье Фраза «счастье не в деньгах» звучит красиво, но наука говорит иначе: деньги действительно могут сделать нас счастливее — если тратить их правильно. Вот четыре способа превратить расходы в настоящее удовольствие: 1. Покупайте себе время Освободитесь от рутинных задач — наймите уборщика, закажите доставку, делегируйте. Люди, которые покупают свободное время, чувствуют себя счастливее: у них остаётся больше сил на отдых, близких и саморазвитие. 2. Вкладывайтесь в впечатления Поездки, концерты, курсы и приключения дарят эмоции, которые остаются с нами надолго. В отличие от вещей, впечатления не теряют ценности со временем. 3. Делите радость с другими Купите билет не только себе, но и другу. Совместные переживания делают момент насыщеннее и укрепляют связи. Счастье любит компанию. 4. Тратьте на добро Помогая другим — будь то подарок, пожертвование или просто забота — вы получаете эмоциональную отдачу. Альтруизм улучшает самочувствие и повышает уровень удовлетворённости жизнью. Фаундер | Бизнес и Стартапы

Я сейчас нахожусь на коливинге S16, но про него расскажу вам, когда все закончится. Пока же главным хайлайтом и, наверное, самой полезной сессией на коливинге для меня стала дискуссия про AI. Участвовали Степа Гершуни @cryptoEssay и Витя Тарнавский @singularityfm, а модерировал Егор Руди @Shmit16 (Егор чаще пишет в этом канал S16). Ребята два часа проговорили, а мы все с радостью все слушали и обсуждали. Огромный объем информации и много размышлений родились у меня после! Но вот главная мысль: Мы все пытаемся понять, какие профессии исчезнут в будущем. Но, мне кажется, это неправильный вопрос. Правильный вопрос: насколько быстро вы способны отказаться от своих вчерашних убеждений? За последние месяцы я все чаще замечаю одну закономерность: людей тормозит не отсутствие знаний, а уверенность, что они уже понимают, как устроен мир. В эпоху AI самым ценным навыком становится способность постоянно пересобирать свою картину реальности. То, что вчера казалось невозможным, через полгода становится обычной функцией. Поэтому сегодня выигрывают не самые умные и даже не самые опытные, а самые адаптивные. Адаптивность важнее экспертизы. И тут рождается ответ на другой частый вопрос – чему учить детей в эпоху AI, если многие профессии исчезнут? Предпринимательству. Не просто открыть юрлицо, а уметь: — замечать возможности; — принимать решения; — брать ответственность; — быстро адаптироваться. Все эти навыки еще долгое время будет очень сложно автоматизировать.

🎶GPT-Red: секретная разработка OpenAI для автоматического взлома нейросетей OpenAI разработала специальную модель GPT-Red, заточенную под автопоиск уязвимостей и пробой защиты в ИИ-системах. Вместо ручного подбора джейлбрейков силами людей-исследователей, алгоритм использует метод самоигры: непрерывно атакует защитные модели, анализирует их реакцию, меняет тактику и генерирует изощренные сценарии косвенного внедрения команд. ⚡️В боевых тестах GPT-Red успешно обходила блокировки в 84% случаев, тогда как живые редтимеры смогли пробить защиту лишь в 13%. Модель с легкостью находила бреши во всех версиях систем вплоть до GPT-5.5. В одном из экспериментов она атаковала автономного ИИ-агента, управлявшего офисным вендинговым автоматом: заставила обнулить цены на элитный товар, сбила чужие заказы и оформила покупки за копейки. OpenAI категорически отказывается выпускать GPT-Red в открытый доступ. Модель обучена исключительно вредоносным приемам и используется как закрытый внутренний полигон. Весь сгенерированный массив атак уже направили на дообучение серийной модели GPT-5.6 Sol, сделав её устойчивость к инъекциям в шесть раз выше. Защитить нейросеть от взлома теперь может только другая нейросеть. 🦔 CyberYozh

Посмотрите «Зловещие мертвецы: Пекло» — это крайне бодрый и увлекательный трэшак Франшиза «Зловещие мертвецы», как и, например, «Восставший из ада», идеально подходит для того, чтобы рассказывать в ней разные самостоятельные истории. «Восставшему» везёт с переменным успехом (в основном не везёт), а вот у «Мертвецов» всё хорошо. В 2023-м вышел отличный фильм «Восстание зловещих мертвецов», а теперь — «Пекло», который ничуть не хуже. Есть Некрономикон, есть дедайты — одержимые демонами люди (живые и не очень). Ещё фирменные тревожные пролёты камерой. Можно добавить бензопилу и немножко юмора. Да и всё, вот вам и «Зловещие мертвецы». В остальном — исключительный полёт фантазии. И с фантазией в «Пекле» полный порядок. Сама история несложная: она акцентируется на домашнем насилии и одержимости семейными отношениями. Тема раскрыта слабовато, но должен же быть какой-то сюжет между экшеном, правда? И вот в экшене выдумка-то и проявляется. Он в «Пекле» такой, что за ушами свистит, и его действительно много. Он изобретательный настолько, насколько это вообще возможно в камерных хоррорах. Дедайты в «Пекле» — злобные отбитые черти. Я такого абсолютного, жестокого зла в кино давно не видел. Они будут преследовать и избивать тебя до тех пор, пока ты окончательно не испустишь дух. Герои при этом достаточно крепкие, так что есть время оторваться как следует. Режиссёр не стесняется показывать всю жесть крупным планом, так что местами фильм даже вызывает отвращение. При этом экшен очень изобретательный и отлично снят. Та же драка в машине — лучшая из тех, что я видел про замкнутое пространство. Есть и моменты, снятые непрерывным кадром, что усиливает погружение. Иногда фильм заставляет вжаться в кресло, а по спине пробегает холодок. Финальный босс, правда, получился скучноватым, но всё, что до него — снято великолепно. События разворачиваются по большей части в небольшом доме, и, будьте уверены, постановщик использует окружение по-максимуму. Если камера на секундочку остановится на каком-то предмете, то его совершенно точно пустят в дело. А вот юмора в «Пекле» маловато, зато он хорошо вписан в общее действие. Если не считать, конечно, бабулю с деменцией. Она, по идее, выступает в фильме главным источником шуток, но смеяться над деменцией — такое себе. Я бы сказал, что кино чересчур серьёзно к себе относится — учитывая весь творящийся трэш (в хорошем смысле слова). Чуть больше комедии бы не помешало. Зато для фанатов «Зловещих мертвецов» припасли несколько эпизодов, изящно обманывающих ожидания. Поймут не все, конечно, но вышло угарно. Фильм настолько динамичный, что лучше сходить в туалет до начала — потом уже не получится. И вообще очень здорово, что «Зловещие мертвецы» пошли этим путём. Пусть франшизой занимаются самые разные авторы и кино будет получаться тоже разное. Лишь бы творческая свобода была. А в «Пекле» она совершенно точно была. #посмотрите https://www.youtube.com/watch?v=TnHby2cxJzs

Инсайдная эпидемия Итак, самая командная команда ЧМ (Испания) победила, и это главный итог спортивной части чемпионата. А один из главных итогов всего мероприятия - это рост юзер-базы Kalshi и Polymarket почти в два раза всего за один месяц. И это не вызывает удивления - как эти ребята оттягивают лудоманов у привычных букмекеров я писал вот тут. В общем, prediction markets перестали быть гиковским развлечением и окончательно превратились в массовый мейнстрим. Но главный изъян этих сервисов никуда не делся. Итак, за последние месяцы: 1. Сотрудник Google инсайдерски нагрел Polymarket почти на $1,2 миллиона. Он ставил на самых поисково-популярных людей года, имея доступ к внутренней стате Гугла. 2. В Израиле завели дело на военного - он ставил на удары исходя из секретных разведданных. 3. Похожая фигня с военным из США - его арестовали за инсайдные ставки на Мадуроперацию. Недавно всплыл совсем феерический кейс. Оператор телесуфлера Трампа по имени Габриэль Перез, который обслуживал президентские речи ещё на первом сроке Фрэдыча, хорошенько заряжал на mention markets в Kalshi. Mention markets - это раздел, где ставят не на события, а на слова. Вот он и ставил, какие именно словечки скажет Трамп на очередной речи. Товарищ "заработал" почти $100 тыс. Mention markets (ставки на слова) - это штука, где инсайды зашиты на уровне ДНК. У кого-то физически есть черновик речи заранее, и устоять сложно. Или ещё круче - сам оратор может всех затроллить. Вот тут писал, как CEO Coinbase перед созвоном с инвесторами посмотрел, какие слова от него ожидают ставочники, и... произнёс их все очередью в конце выступления. Сами платформы на это реагируют. Например, вводят риск-скоринги для особо чувствительных рынков: корп отчётность, нацбезопасность, геополитика и т.д. Если рынок туда попал, то юзера сначала просят раскрыть работодателя. Ещё они вшили тул для т.н. whistleblowers (по-русски - для стукачей), где можно анонимно донести на коллегу-инсайдера, не покидая UX. Звучит красиво, но по факту это ловля дыма голыми руками. Форма спрашивает "Где вы работаете?", а тот же телесуфлёр Трампа не работал на Белый дом или любую другую госструктуру. Они был устроен в частную контору под названием VIP Prompting, которую просто наняли на очередной (один из миллиона) подрядов. Кстати, если глянуть на название этой фирмы, то становится понятно, почему речи Трампа иногда похожи на ИИ-галлюцинации VIP-уровня. Лично мне кажется, что prediction markets платформы, конечно, какие-то меры против инсайдеров внедряют (иначе регулятор сделает бо-бо). Но не от всего сердца. Потому что для них это идеальный вирусный маркетинг. Люди читают новость: "Чел Х заработал 100К на Kalshi через инсайдерские ставки", слово "инсайдерские ставки" тут же забывают, а вот "заработал 100К на Kalshi" - отлично запоминают 👍 Дизраптор