Lo más destacado

publicación más vista
🔥 Lo más popular
𝐀𝐓𝐎𝐌𝐈𝐂 𝐂𝐇𝐄𝐑𝐑𝐘
@atomiccherry
42.6K

Сегодня мне хотелось бы коснуться любопытной темы, поднятой одним из читателей. Он задал большое количество вопросов, связанных с перспективами развития роботизированных вооружений — и вопросов сугубо технических.

Рассуждая на тему дронов, легко стать жертвой весьма банальной логической ловушки: раз мы говорим о вооружении, тем более насыщенном большим количеством высокотехнологичных компонентов, то этот разговор должен полностью состоять из обсуждения лишь тех вопросов, что касаются «железа». Это классическая ошибка, которая преследует тематику анализа вооружений далеко не одно десятилетие — даже профильные специалисты подчас с трудом могут осмыслить, что оружие — это прежде всего концепция применения, ряд заложенных в её рамках тактических свойств, и лишь потом техническое исполнение.

Технический анализ, безусловно, важен, когда мы касаемся темы роботизированных вооружений, но его значение часто переоценивают. Дроны — это инструмент войны эпохи глобализации. Инструмент, в значительной степени опирающийся на гражданскую компонентную базу. И хотя сейчас мы видим все больше специализированных решений по типу использования промышленных SoM, шифрованных радиомодемов, заказных печатных плат, это все ещё детали, которые можно с минимальными усилиями заказать у китайских производителей. В сущности, любой дрон — это конструктор, который лишь ожидает затейливого сборщика-импровизатора, чтобы собрать из набора тех или иных деталей средство поражения. Даже в случае софта речь идет прежде всего о кастомизации различного open-source программного обеспечения (пусть порой и довольно глубокой). И да, конструктор — это не уничижительная характеристика, а комплимент масштабируемости и живучести технологии.

Возможно ли провести комплексный анализ всей существующей сегодня гражданской радиоэлектроники, электронной оптики, средств коммуникации и предсказать, как именно будут развиваться те или иные типы беспилотных систем? Маловероятно. Этот эволюционный путь во многом зависит от фантазии конкретного инженера, потребностей конкретного командира и, самое главное, среды, экосистемы, в рамках которой осуществляется их деятельность. В лучшем случае у нас выйдет предсказать некие общие тренды.

Но первостепенное значение имеет не технический анализ. Важны концепции и принципы. Наибольший практический интерес в теме эволюции роботизированных вооружений представляет именно этот вопрос — вопрос того, как именно строится структура вовлечения специалистов (которые в массе своей еще вчера были энтузиастами, далекими от темы войны и военной промышленности) в процесс разработки, производства и применения беспилотных систем.

В настоящий момент, если уж касаться технических аспектов, я бы более внимательным образом отнесся к внедрению нейросетей различных типов. Последняя наиболее громкая «новинка» российско-украинского конфликта — американо-украинский барражирующий боеприпас Hornet — зарекомендовал себя опасным оружием именно благодаря высокой степени автоматизации, достигнутой в том числе внедрением edge-обработки (фактически, он самостоятельно производит поиск и выявление потенциальной цели в режиме радиомолчания). Нейросети — это доступный инструмент, который динамично развивается и имеет обширные военные перспективы в области развития полуавтономных и, возможно, даже автономных беспилотных систем.

Технологии — лишь фон для происходящих сегодня событий. Ключевой фактор, который десятилетиями сдерживал развитие дроновых вооружений, — отсутствие экосистемы. Не было спроса, не было обратной связи с реального поля боя, не было сообщества инженеров, готовых рисковать и экспериментировать (и не было заказчика, способного обеспечить условия для их работы).

И военные потребности методом естественной эволюции создали этот недостающий элемент.

@atomiccherry 💯

Más de otros canales

15 publicaciones en total
P
Python Brasil
@pythonbrasil
2.9K

💜 Olá, comunidade!

Chegou o dia do Nosso Open Source Summit!

📡 Evento remoto e gratuito 📅 30 de maio 💜 Aberto para todas as pessoas 📜 Emissão de certificado de participação

📺 Live principal: https://www.youtube.com/watch?v=2GLyGSolizQ

Mais informações: https://github.com/cumbucadev/NOSS/tree/main/2026

Durante todo o dia 30 de maio você poderá participar das atividades incríveis da programação do NOSS, que serão transmitidas pelo YouTube!

O evento contará com duas trilhas: 🟣 trilha técnica, com palestras e discussões aprofundadas sobre FLOSS, infraestrutura, governança, sustentabilidade e projetos open source 🔵 trilha introdutória, focada em comunidades, primeiros passos, colaboração e caminhos de entrada no ecossistema

As atividades já começaram! Não perca!

Д
Дзен-мани: аналитика личных финансов
@zenmoney
20.3K

Если вы добавляете операции по SMS или push, вы могли сталкиваться с тем, что какие-то сообщения не распознаются. У банков разные форматы SMS и push-уведомлений, и они часто меняются. Для каждого формата нужно добавлять распознавание. Раньше эта задача была целиком на разработчиках. А банков тысячи, поэтому новых форматов иногда приходилось ждать долго. Подключили ИИ, но он периодически ошибается.

И тут очень круто включилось наше сообщество — ребята с программистским бэкграундом предложили свою помощь. Так что теперь SMS-форматы в Дзене стали open source. Мы выложили их в открытый репозиторий, а участники в отдельном чате обсуждают доработки, разбирают сложные случаи и помогают поддерживать распознавание в актуальном состоянии.

И это большая помощь проекту.

@Dovos @lveliseev @tlmars — самые активные участники этой темы 💛

Спасибо вам огромное: благодаря вам у многих пользователей лучше работает добавление операций по SMS и push.

Друзья, вы можете помочь ребятам и напрямую повлиять на работу с добавлением операций. Если у вас есть опыт в программировании и вы умеете составлять regexp’ы, присоединяйтесь к группе, где обсуждаются доработки.

Что теперь можно сделать самостоятельно: — поправить распознавание существующего формата SMS или push; — добавить поддержку нового формата; — помочь подключить новый банк.

Репозиторий с SMS-форматами: https://github.com/zenmoney/sms-formats

Для обычных пользователей ничего не меняется: если SMS не распознаётся, приложение само предложит отправить пример. Просто отправьте его — это тоже помогает улучшать распознавание.

(
(sci)Berloga Всех Наук и Технологий
@sberlogabig
1.9K

#дайджест

Дайджест AI/ML за неделю 18-24 мая 2026

Google: Gemini 3.5 Flash На этой неделе прошел Google I/O, на котором фронтир убийцу беэнчмарков не показали (пообещали через месяц), но выпустили лучшую рабочую лошадку. Flash модель, которая теперь обходит прежний флагман 3.1 Pro на агентных и кодинговых задачах (на них был упор) со скоростью ~280 т/с. Цена $1.50/$9, сильно дороже чем раньше, но сильно дешевле чем например Sonnet. Блогпост, Карточка модели

Google: Gemini Omni Очень мультимодальная модель, текст/картинка/звук/видео на входе, на выходе пока только видео, картинки и звук обещают позже. Можно разговаривать с генератором видео, наконец-то. Блогпост

Alibaba: Qwen 3.7-Max Флагманская text-only модель под длинные агентные задачи. Опять закрытая :с 1M контекст, $2.50/$7.50 за 1M. SWE-bench Pro 60.6 (между Opus 4.6 и 4.7), Terminal-Bench 69.7 (лидер). В демо 35 часов автономной работы и 1158 вызовов инструментов. Самый низкий hallucination rate ~22.9%. Plus-версия (мультимодальная) обещана позже с открытыми весами. Блогпост, Alibaba Cloud, OpenRouter

Cohere: Command A+ первый открытый фронтир от Cohere. 218B MoE (25B активных). Объединяет четыре прежние модели (Command A / Reasoning / Vision / Translate) в одну. 48 языков, нативные ссылки на источники в ответах. Блогпост , HF

Datadog: Toto 2.0 открытое семейство моделей TSFM (time series foundation models) размерами от 4M до 2.5B. Главный посыл репорта в том что для задачи предсказания временных рядов тоже работает Scaling law и общие модели на все задачи подряд. Статья, Блогпост

Менее значительные релизы: DeepSeek: V4-Pro стал в 4 раза дешевле навсегда ($0.435/$0.87) Прайсинг ByteDance: Lance — открытая 3B-активных мультимодальная модель: понимание, генерация и редактирование картинок и видео. Статья, GitHub Perplexity: Bumblebee - оупенсорс read-only сканер ИИ-окружений. проверяет конфиги агентов, расширения редакторов и пакетные зависимости. Блогпост, GitHub Microsoft: RAMPART + Clarity - еще два опенсорс-инструмента для безопасности агентов. RAMPART - pytest-фреймворк, встраивающий ред-тим-тесты (включая prompt injection). Clarity - чат-планировщик архитектуры проектов с акцентом на кибербезопасность. Блогпост OpenAI: опровергли гипотезу Эрдёша 1946 года с помошью внутренней модели, Тимоти Гауэрс назвал работу уровня Annals of Mathematics. Статья UCSD: GPT-4.5 прошёл тест Тьюринга - его приняли за человека в 73% случаев. То есть сильно чаще чем настоящего человека🙂. Первая статья со статистически значимым прохождением. Статья Anthropic: Project Glasswing Вышел отчет по раздаче Mythos Preview. Нашли гору критичных багов, оупенсорс просит котелочек не варить, не успевают латать дыры. Artificial Analysis: Coding Agent Index новый лидерборд AA для агентных систем: Claude Code (66), Codex (65), Cursor Composer 2.5 (62), Gemini CLI (43).

Бенчмарки недели: OmniGUI (GUI-агенты с omni-modal входом), CHI-Bench (длинные healthcare-воркфлоу), Spreadsheet-RL (RL для агентов в Excel), OpenComputer (1000 верифицируемых десктоп-задач)

R
Rick Academy — Хакинг и Кибербезопасность
@rickacademy
260

🪞 SpiceDB - инструмент авторизации в стиле Google Zanzibar для сложных IAM-моделей

➡️SpiceDB - это open-source система управления авторизацией, вдохновлённая Google Zanzibar. Она решает не проблему аутентификации, а более сложную задачу: “может ли субъект X выполнить действие Y над ресурсом Z” на масштабе распределённых систем.

➡️Что это за модель ⏺Данные хранятся как отношения (relationships), а не роли ⏺Права вычисляются динамически через запросы к графу доступа ⏺Используется декларативная схема авторизации (как SQL, но для permissions) ⏺Поддерживается fine-grained access control (ReBAC + ABAC)

➡️Как это работает внутри ⏺Схема описывает типы объектов (user, document, folder и т.д.) ⏺Между ними задаются отношения (viewer, editor, parent и т.д.) ⏺Permissions вычисляются как графовые выражения ⏺Запросы выполняются через gRPC/HTTP API в реальном времени ⏺Система масштабируется на миллиарды отношений

🪞 Вот вам ссылка на GitHub

Rick Academy 🕵#osint

A
aichads
@aichads
2K

✅ 🔤 A–Z of AI Tools 🤖⚡💻

A – Adobe Firefly AI tool for generating images and creative designs.

B – Bard Google’s AI chatbot for conversations and information (now part of Gemini).

C – ChatGPT AI assistant for writing, coding, learning, and problem-solving.

D – DALL·E AI model that generates images from text prompts.

E – ElevenLabs AI voice generator for realistic speech synthesis.

F – Fliki AI tool for converting text into videos with voiceovers.

G – GitHub Copilot AI coding assistant that suggests code in real time.

H – Hugging Face Platform for machine learning models and NLP tools.

I – IBM Watson Enterprise AI platform for analytics and automation.

J – Jasper AI AI content writing tool for marketing and blogging.

K – Kaiber AI tool for creating videos and visual content.

L – Luma AI AI tool for 3D content creation and visualization.

M – Midjourney AI image generation tool known for artistic visuals.

N – Notion AI AI assistant for productivity, writing, and organization.

O – OpenAI Codex AI model that converts natural language into code.

P – Pictory AI video creation tool from text content.

Q – QuillBot AI writing assistant for paraphrasing and grammar.

R – Runway ML AI platform for video editing and generative media.

S – Stable Diffusion Open-source AI image generation model.

T – TensorFlow Machine learning framework for building AI models.

U – UiPath AI-powered robotic process automation tool.

V – VEED.io AI video editing and subtitle generation tool.

W – Writesonic AI writing and content generation platform.

X – xAI Grok AI chatbot developed by xAI.

Y – YouChat AI search assistant for conversational answers.

Z – Zapier AI AI automation tool for connecting apps and workflows.

❤️ Double Tap for More

R
Rick Academy — Хакинг и Кибербезопасность
@rickacademy
254

🪞 Как один студент из Финляндии случайно изменил весь IT-мир

➡️Это видео - история Линус Торвальдс, человека, который сначала написал Linux “для себя”, а потом фактически изменил всю современную инфраструктуру интернета. От Android и серверов до суперкомпьютеров и Git - огромная часть IT сегодня держится на его проектах.

➡️Что разбирают в видео ⏺Как Linux появился из попытки обойти ограничения Minix ⏺Почему решение открыть код под GPL стало переломным моментом для Open Source ⏺Как Microsoft годами воевала против Linux ⏺Почему Git появился буквально как “экстренное решение” для разработки ядра ⏺Как один человек повлиял на архитектуру современного software engineering

➡️Что особенно интересно ⏺Linux изначально назывался “просто хобби” ⏺Git был написан за считанные недели из-за проблем с управлением патчами ⏺Большая часть современного cloud и DevOps выросла вокруг Linux-экосистемы ⏺История хорошо показывает, как open source изменил баланс сил в индустрии

📹 Смотреть на YouTube

Rick Academy 🦠 #безопасность

R
Rick Academy — Хакинг и Кибербезопасность
@rickacademy
274

🪞 Pocsuite3 - фреймворк для автоматизации PoC и проверки уязвимостей

➡️Pocsuite3 - это open-source платформа для remote vulnerability testing и запуска PoC-сценариев. Фреймворк позволяет автоматизировать проверку уязвимостей, массовое сканирование и воспроизведение exploit-chain в контролируемой среде.

➡️Что умеет ⏺Запуск PoC в режимах verify / attack / shell ⏺Массовая работа с target-list и CIDR ⏺Поддержка proxy, IPv6 и plugin ecosystem ⏺YAML PoC и совместимость с nuclei-подходом ⏺Интеграция с asset discovery и out-of-band verification

➡️Что интересно ⏺PoC оформляются как переиспользуемые Python-модули ⏺Framework умеет поднимать Docker-окружения для тестирования ⏺Подходит для regression testing и validation после patching ⏺Можно использовать как CLI или Python-библиотеку

🪞 Вот вам ссылка на GitHub

Rick Academy 🕵#osint

P
Python Brasil
@pythonbrasil
3.4K

🧃💻🇧🇷 NOSS STARTER PACK 🇧🇷💻🧃

✔️ README às 3h da manhã ✔️ notebook cheio de sticker ✔️ “na minha máquina funciona” ✔️ café + commit + software livre ✔️ cachorro caramelo & caos organizado 🤝

O NOSS é isso: comunidade brasileira construindo open source junta 💜🪢

E agora o Nosso Open Source Summit está presente na PyCon US 🌍✨

📆 30/05/26 ⏰ 09:30 às 18:30 | BRT 📍 YouTube da Cumbuca: https://www.youtube.com/watch?v=2GLyGSolizQ

NOSS: Porque open source também tem sotaque brasileiro 🇧🇷

#NOSS #OpenSource #FOSS #SoftwareLivre

K
kot_arbitrazhnik
@kot_arbitrazhnik
51

🔥Open-Generative-AI – не волшебная кнопка, а одно окно для крео-тестов

🐱Привет, ребятки! Когда у тебя статика живёт в одном сервисе, lip sync в другом, а видео вообще в третьем, пайплайн быстро превращается в цирк с вкладками. Кот тут копнул Open-Generative-AI – и там есть полезная мысль, но без сказок про магию.

Это open-source приложение и веб-оболочка с 200+ моделями. Внутри реально собраны Image Studio, Video Studio, Lip Sync Studio и ещё несколько режимов, так что для ресерча и быстрых крео-тестов это уже выглядит как нормальное единое окно, а не пачка разрозненных тулов.

Но важен нюанс. Локально у них не всё устроено одинаково. Для image-части есть встроенный sd.cpp, а вот video и часть тяжёлых моделей заводятся через Wan2GP – это уже отдельный внешний GPU-сервер, который нужно поднять и подключить к приложению. То есть история не про "скачал и у тебя сразу вся ферма дома".

⚡️Где это может лечь в залив

🟡 Статика и быстрые вариации Если нужно гонять идеи под офферхед, фон, формат или заход, удобно держать это в одном окне и быстро сравнивать, а не прыгать между сервисами по кругу.

🟡 UGC-заготовки и lip sync Для прелендов и тестовых UGC-сценариев полезно, что lip sync у них тоже внутри общей системы. Не финальный продакшн-цех, но как песочница для сплитов – уже рабочая тема.

🟡 Резервный стек для команды Если у тебя есть свой GPU-бокс или арендованный сервер, можно пристегнуть более тяжёлую video-часть и не зависеть на сто процентов от одного облачного сервиса.

⚠️Честный минус

Самый скользкий момент – слово "local". На картинках оно ближе к правде, а вот на видео уже начинается дополнительная возня с отдельным сервером и железом. На слабом ноуте это не выглядит как лёгкая кнопка для потока.

♣️Кот серьёзно – штука интересная именно как единая рабочая оболочка под тесты и запасной пайплайн. Просто не путай это с обещанием, что весь продакшн поднимется локально за пять минут.

ВСЕМ МЯУ 🐾

😼КОТ ЛЬЁТ | УБТ • АРБИТРАЖ • НЕЙРОСЕТИ😼

C
codexfieldannounce
@codexfieldannounce
3.2K

Build without changing the way you work. 🛠️💻

With Git-compatible workflows and decentralized infrastructure powered by BNB Greenfield, developers can seamlessly migrate repositories while gaining true ownership of their code and data.

🔒 Immutable on-chain proof ⚡ Decentralized storage architecture 🤝 Automated revenue-sharing mechanisms 🚀 Designed for the next generation of open-source development

CodexField is redefining how builders create, collaborate, and monetize in Web3.

🐤 https://x.com/CodexField/status/2053682351851585622

K
kot_arbitrazhnik
@kot_arbitrazhnik
42

🔥QClaw: локальный агент Tencent, который может делать рутину за байера

👀Привет, ребятки! Бывает такая боль: надо собрать ресерч по конкурентам, разложить всё в таблицу, открыть пару сервисов, сохранить скрины, а ты уже третий час просто кликаешь вкладки. Денег в этом кликанье ноль. Усталость есть.

Кот тут копнул QClaw от Tencent. Это локальный ИИ-агент, который управляет компьютером почти как человек: ищет инфу, открывает программы, работает с документами, помнит задачи и может подключаться к мессенджерам. База опенсорсная, доступ бесплатный, данные остаются на твоём устройстве.

Как это работает

Ты описываешь задачу обычным языком, агент сам проходит шаги на компьютере: браузер, файлы, таблицы, заметки, мессенджеры. Не магия. Просто слой автопилота поверх рутины, которую байер обычно делает руками между заливами.

Где это полезно байеру

🟡 Ресерч оффера и конкурентов Попросил собрать 10 активных крео из спая, выписать хуки, офферхеды, первые экраны и слабые места. На выходе не вдохновение в голове, а таблица для теста.

🟡 Пайплайн УБТ-контента Агент может открыть исходники, раскидать темы по папкам, подготовить черновики постов, собрать ссылки и сохранить всё в рабочем файле. Меньше ручной возни перед публикацией.

🟡 Контроль рутины после теста Собрать цифры из таблиц, сверить названия крео, найти просадки по CTR и вынести короткий список гипотез на завтра. Не вместо головы. Вместо копипаста.

⚠️Честный минус

Локальный агент с доступом к компьютеру надо настраивать аккуратно. Не давай ему доступ к платёжкам, кабинетам и приватным чатам без ограничений. И да, первые прогоны придётся смотреть глазами: агент может кликнуть не туда или собрать мусор из слабого источника.

👁Кот серьёзно – QClaw интересен не тем, что он умнее байера, а тем, что забирает кликовую грязь между идеей и тестом. Вот там и лежит время.

ВСЕМ МЯУ 🐾

😼КОТ ЛЬЁТ | УБТ • АРБИТРАЖ • НЕЙРОСЕТИ😼

T
Take Friends to Luna Park
@hrlunapark
19.9K

tl;dr: senior software engineer, $85k-145k base + tokens + bonus, remote

Представьте, что хакеры украли у ваших друзей 18 миллионов долларов. Что делать будете? 👁‍🗨

16 апреля во время атаки на Rhea Finance, главный DeFi-хаб на NEAR, украдено $18.4M. А дальше все главные акторы экосистемы NEAR мгновенно организуются и начинают решать вопросик 🐗

За 2 минуты NEAR Intents останавливает котировки с NEAR и ловит $1M. Меньше чем за сутки хакер вычислен по ончейн-корреляциям, и Алекс Шевченко, CEO Авроры и Near Intents, пишет ему на блокчейне (и в твиттере), что деньги лучше вернуть по-хорошему. Тот соглашается, но есть проблема.

Независимо от всего этого 18 апреля случается KelpDAO hack — одна из самых крупных DeFi-атак в истории. Из-за неё заморожен пул ликвидности Aave, в который вор сложил часть украденного у Rhea, и вывести деньги невозможно. NEAR пишут скрипт, который регулярно пытается это сделать — и в конце концов ловит нужный момент.

Спустя неделю после атаки вся сумма получена назад. Rhea снова работает. А команда NEAR продолжает строить SHIELD — систему раннего обнаружения аномалий, чтобы уметь предотвращать ещё больше таких кейсов ➖

Атаки случаются всегда — но то, как команды вокруг NEAR умеют реагировать и защищать не только себя, но и других, дорогого стоит. Если вам интересно тоже строить инфраструктуру, которая может выдерживать вот такое — приходите в Defuse Labs.

💻 Нужен Senior SWE в команду Solver Network — лидить разработку, собственно, сети солверов, главной составляющей Near Intents. Для этого нужны: 🟢7+ лет опыта; 🟢бэкграунд в распределённых системах, high-performance networking или крупной инфраструктуре; 🟢знать TypeScript и Go обязательно, а Rust будет плюсом; 🟢опыт c on-chain исполнением на уровне протокола: переводы, адреса, крипто-примитивы. 💚бонусом: опыт с MEV, solver-сетями, auction-механизмами; кроссчейн-протоколы и криптографическая агрегация подписей; ML на оптимизационных задачах; опенсорс-опыт.

Платят $85k-145k базы + токены + плюс перформанс-бонус; полная удалёнка. Пишите @owlkov 🍏

V
Victor Osyka, техноцивилизация
@victor_osyka
3.1K

Ray Dalio круто подвел итоги 2025го в январе, и обещал про AI рассказать, но пока не сделал. Но он побывал на подкасте All In и в рамках интервью на 1 час и про AI раскрыл:

Самый поразивший меня момент интервью: что 60% американцев умеют читать на уровне 6-классников или хуже - То есть они живут жизнь, имеют семьи, работают. Хорошо воспринимают информацию устно и через youtube и tiktok но - Просто не умеют читать мало-мальски сложные инструкции, книги. Они не видят иронию или скрытый смысл в текстах, а уж тем более не прочтут научную статью и - На другом полюсе от этого - 1% самых богатых, и там много людей из сферы tech (это он прямо как Dan Houser, создатель GTA: "в наших играх всюду тот же разрыв: гламур, богачи и иммигранты, drugs и изнанка - как psychotic версия Диккенса")

AI - Конечно, мы в надувании разных пузырей, это легко определить: люди задаются вопросом: "а кто станет первым триллионером?" - Акции AI компаний. Тут две вещи: когда люди виртуально быстро богатеют на таком, им нужен кэш, чтобы платить налоги на рост богатства. И еще люди занимали деньги, чтобы в AI вкладываться, и для выплаты этого тоже нужны кэш и ликвидность - Сейчас очень много богатства по отношению и к необеспеченным деньгам (богатство же это активы - здания, акции, итп), и по отношению к обеспеченным деньгам (к золоту). И для выхода в кэш понадобится печать по миру большого объема денег. Так было всю историю fiat'ных денег - У нас слишком американо-центричный взгляд на AI. В США важна прибыль. Этак AI индустрия может и сама себя похоронить, надувшись в пузырь, как дотком-баббл а - В Китае, например, прибыль идет на втором месте. И они говорят - AI is fantastic, и его надо всем раздать, как электричество, в open source моделях итп. И ведь их AI почти так же хорош, как и наш. И общая производительность их экономики вырастет

Золото - Это вторая по объему резервная валюта которую держат ЦБ мира. Геополитические пертурбации подталкивают банки покупать золото. Оно физично и не испарится как купюры. Еще его можно легко возить туда-сюда - В личном портфеле для диверсификации можно подумать о 5-15% золота - когда shit hits the fan, золото обычно хорошо себя показывало

Биткойн - Для центробанков мира он слишком НЕ приватный - все транзакции видно - Еще рынок btc по отношению к рынку прочих денег - он пока очень маленький и легко манипулируемой, поэтому btc пока ближе к NASDAQ по волатильности, нежели к золоту - А ещё ЦБ мира его не покупают как золото тк боятся: "а вдруг квантовые компьютеры все это взломают и обесценят"?

Мир - Импортные тарифы были бОльшей частью доходов государств бОльшую часть человеческой истории - Мы сейчас шагнули всем миром от a multilateral world order to a power-based confrontational world economy. Вот все и пытаются нарастить независимость друг от друга - и в товарах, и в капитале

Путь стран - Растить детей образованными ( = могут быть продуктивными), цивилизованными ( = нормально общаются с другими людьми), и держаться подальше от войн (не важно - гражданских или международных) - Мода на социализм? Не знаю. Это неустранимое противоречие. Люди не видят себя ни в системе, ни в ее альтернативах. Поэтому будет fight. Даже не предстоящих осенью выборах уже будет драка. Это отклоняет от возможности просто каждому продуктивно работать

Экономика США - Еще летом была книга How countries go broke про его более общую модель макро-циклов и где сейчас США. С этой точки зрения ничего нового: мир меняется, технологии тоже, а бюджетные дефициты - нет ) - Быть главой ЦБ сложно в том плане что если ставка низкая, то у тебя все улетает в пузыри. А если ставка слишком высокая, то у тебя перестает расти реальный бизнес - Расходы бюджета США $7 трлн, сборы $5 трлн - далеко бизнес уедет с дефицитом 40%? А долг $35 трлн и из них $9 трлн вскоре надо будет ротировать, т.е. перезанимать - и много будет желающих на такое? - DOGE у Маска не получилось, тк, может, на текущей стадии макроцикла быстро реформировать такую неэффективность, может быть, уже и нельзя

Н
Никита о Нейросетях
@neironick
345

Я никогда не чувствовал себя настолько отстающим как программист

Это сказал Андрей Карпатый в новом интервью. Человек, который помогал строить OpenAI. Который запустил автопилот в Tesla. Который стал одним из основателей современного AI.

Я посмотрел и расскажу о главном в ближайших постах.

Если вы разработчик и разочаровались в ИИ кодинге до декабря - попробуйте снова. Работа ИИ практически перестала требовать правок. Агенты начали реально работать. Не «помогать» и «ускорять», а работать.

Карпатый видит три эпохи программирования:

Software 1.0 — мы пишем код руками. Явные правила, явная логика.

Software 2.0 — мы программируем через датасеты и веса нейросети. Код — это уже не строки, а данные и архитектура. Имеется ввиду разработка нейросетей.

Software 3.0 — мы программируем через промпты. Используем контекстное окно через которое управляем LLM-интерпретатором. А ИИ решает задачу в своем пространстве.

Раньше, чтобы установить какой-нибудь open-source инструмент нужен был bash-скрипт. И этот скрипт разрастался: разные ОС, разные версии, разные конфиги — тысячи строк, которые пытаются предусмотреть всё.

Сегодня установка выглядит иначе. Это просто кусок текста, который ты копируешь своему агенту. Агент смотрит на твою машину, разбирается со средой, дебажит на лету, ставит зависимости. Ты не прописываешь шаги, а передаешь намерение.

В 1.0 ты описываешь как. В 3.0 ты описываешь что и доверяешь интеллекту на другом конце разобраться.

Главный вопрос для каждого, разработчика сегодня - не «как мне ускориться с AI», а «какие куски моего продукта вообще не должны существовать в новой парадигме?»

Об этом — в следующем посте.