Еще такая штука. Все, кто учит вайбкодингу, промтингу, всякой фигне на курсах по использованию AI тупо наживаются на вас. Нет такого скилла как вайбкодинг или промтинг. Только model makers могут давать какие-то рекомендации потому что знают из чего готовили блюдо. В любом другом случае вам продают «как заказать еду из ресторана».

Напоминаю, что такие проекты как cocoon от Павла Валерьевича и другие подобные фактически вот это

Из важных вопросов, которые нужно себе задать:
1/ кто обеспечивает SLA (круто наверное пользоваться тем, что не факт что работает как надо)
2/ кто даст бенчи на соотв endpoints, ну типа того
3/ ну и что там за инференс, параметры, и так далее типа вот такого

Не говоря уже о философских вопросах: зачем вообще казино крипта в этой всей схеме аренды GPU в обычном клауде. Почему вообще просто не купить тонну GPU и не сдавать их обычным образом? Может денег нет чтобы купить. Эх.

Даже не думайте, что там обычные пользователи будут сдавать свои GPU. Пожалуйста не надо :)

Частенько слышу про Американский стиль коммуникации. Вот яркий пример. Другими словами чем выше твоя ответственность тем более прямой стиль. Ваш ко.

Примерно тоже самое практикуем. О том как нанимает, наверное, самый горячий стартап сейчас.

Source

Что и как я стараюсь делать в стартапе или команде до 20 человек. До всяких PMF, стратегии масштабирования «человеков» для разных задач и прочего. Так сказать основополагающие штуки:

1/ горизонтальная структура без менеджеров, по сути в компании один менеджер это СЕО и то он таковым является, потому что частенько отвечает за то «куда бежать»

2/ everyday results. У нас очень мало закрепленных процессов, абсолютно пофигу где ведутся задачи, какие там трекеры, документы и прочее. Стараюсь только чтобы все постили в канал status (мы сидим в дискорде) каждый день что сделали, даже если ничего (прививаю это прям с первого дня - адски помогает наладить прозрачность и самоконтроль). И так же в начале каждой недели каждый пишет план че будет делать. Если ежедневный статус это про то че поделал, то еженедельный про продукт желательно.

3/ найм только через референс по возможности. Я придерживаюсь мнения что стартап не стоит даже начинать если вы не знаете с кем его делать.

4/ желание что-то делать в том что решила делать компания почти всегда превалирует над тем чтобы искать людей с готовым профилем хард скилов. Всему можно научиться (надеюсь хаха, ошибки бывают).

5/ очень частые смены позиционирования и большая гибкость в том, что иногда надо все выкинуть - все свои труды. Мелкие команды это не про четкие задачи и вечную ценность. Мы стараемся быстрее чекать все через инвесторов и партнеров, чтобы увидеть фидбек, в consumer иногда достаточно нескольких сотен органических пользователей (только не проверяйте трафлом пожалуйста).

6/ никакого графика, кроме как «будь на связи когда все на месте», выходные по желанию когда угодно

7/ умение принимать критику к результату а не личности важный навык и я стараюсь его искать в людях

8/ всякие доли, зарплаты идут полностью стандартно с рынком. То есть легко гуглится. И у нас примерно так же. Бывают конечно исключения

Намедни изучал YC, там появилась такая страничка а-ля product hunt. Удобно кстати, описание, голоса, все такое. Только для местных правда. И наткнулся на очень важный проект.

CHAD IDE

И мне кажется ролик прям кайф. Все больше и больше фонды превращаются в медиа и вкладывают в поводы как cluely.

Иногда хочется разместить пару дружественных вакансий. У меня еще в Prisma работал Андрей Володин и сейчас они занимаются волумтрическими видосами, сплатами и прочим. Если кому интересно - рекомендую.

Открыто много позиций в Gracia

📍London, UK // можно начать удалённо

В рамках нашего переосмысления привычных ролей, мы добавили в список экспериментальную позицию ИИ-ориентированного продакта. Не уверены, существуют ли уже такие кандидаты, пошерьте её знакомым энтузиастам 👉👈

С++ Core Engineer [GPU Background]

R&D Engineer [Computer Vision / 3DGS Background]

R&D Engineer [GenAI Background]

Product Lead [AI-Oriented]

QA Engineer [Automation]

Marketing Lead [Tech PR Background]

Подробнее в канале можно глянуть и туда же в комменты можно закинуть CV

Почувствуй себя партнером YC:
- смотри видео питчи угадывай взяли ли стартап
- что выжило, а что нет
- и тому подобное

Короче повеселиться самое то :)

Игра тут

Тут читал статейку за что дали нобелевскую премию по физике. Так вот ее дали за проявление квантового туннельного эффекта на макромасштабе. Собственно, это не первый раз когда квантовые эффекты обнаружили на макромасштабе, но в попсовой среде разошлось как то, что мы мол скоро будем наблюдать котов «и мертвых и живых». Но наш текст не про это. В срезе в целом новостей про квантмех вспомнилась статья (кстати ее недавно как раз в разрезе этой нобелевки упомянули на n+1) Карла Поппера Three Views Concerning Human Knowledge. Мужик в целом занимался философией науки, советую почитать. Так вот конкретно эта заметка вводила три концепта о научном знании. Все это про то, что мол вот квантовая механика такая удобная и так хорошо работает, только где границы ее применимости никто не понимает.

1/ Эссенциализм (ultimate explanation by essences)
2/ Инструментализм (theories as instruments)
3/ Критический реализм (conjectures, truth and reality)

Эссенциализм (Аристотель):
1/ Цель науки познать глубинную суть вещей
2/ Познали суть, теперь она объясняет желательно все
3/ Существенна вера в ultimate explanation: однажды мы дойдём до уровня, где дальше объяснять нечего, потому что нашли «подлинную природу» объекта

Критика:
1/ Нашли и забили, так себе тема
2/ Даже если мы случайно угадали настоящую «суть», мы не можем это доказать или проверить многократно потому что любая теория остаётся гипотезой

Инструментализм:
1/ Теории это инструментов набор, «счёты» или алгоритмы для предсказания наблюдений
2/ Вопрос «истинна ли теория?» считается либо бессмысленным, либо вторичным; важно лишь насколько хорошо предсказания штампует
3/ Тесты наше все, работает значит збс

Критика:
1/ Инструментализм не может объяснить успех науки: почему теории, созданные просто как «инструменты», обладают такой поразительной общностью и точностью?
2/ Раз работает, мне пофигу как и что там она утверждает эта теория, опасный эффект в науке (самодовольство и отсутствие связи с реальным миром)

Conjectures, truth and reality

1/ Цель науки сохраняется: дать истинное (или приближающееся к истине) описание мира; мы остаёмся реалистами
2/ Но: мы никогда не можем быть уверены, что достигли истины; максимум можем достаточно надёжно показать, что некоторые теории так себе в целом (не работают)
3/ Теории это смелые гипотезы (conjectures): очень информативные догадки о мире, которые невозможно окончательно верифицировать, но можно серьёзно тестировать и пытаться опровергнуть.
4/ Нет «последнего уровня реальности»: любой уровень может быть объяснён более общей теорией;

А теперь мой главный вопрос ничего вам не напоминает тут? AI? Deep learning? Обзор закончен (вторую часть потом).

О, Google катит Gemini 3 и бесплатный Cursor. Ну что ж. Сильно. Инвесторов то окучивать не надо.

https://antigravity.google/

Ну эт AGI 2027. Как и ожидалось собственно. Я думаю еще через год отодвинут «around 2035». А там уже посмотрим. Примерно как с self driving.

Напомню речь об этом

Кстати считаю, что один из самых больших факторов в переоценке AI вносит успех ChatGPT. А проблему которую он решает не связана как таковая с AI. AI это инструмент. Проблема собственно это «одиночество». То самое почему существуют игры онлайн, соц сети и многое другое. Считаю что ChatGPT именно продукт который решил эту проблему. Когда-то мой тезис проекта Capture строился на этом. Мол найдем с кем пообщаться по любому топику. Вот оказывается и нашли :) в любое время всегда у тебя есть собеседник и он очень похож на реального человека. Думаю что это одна из причин почему дейтинги тоже падают (там у всех просадка), просто поболтать теперь можно не там.

Если кому интересно могу выложить мой дек, который я толкал инвесторам в 18-19 году.

Дек в комментах

Раз в пол года выходит замечательный отчет про рыночек tech от Ben Evans, конечно же про AI. Крайне рекомендую ознакомиться хотя бы ради красивых цитат:

“AI is whatever machines can’t do yet”
Larry Tesler, 1970

Бежим смотреть! Обзор попозже

https://youtu.be/aR20FWCCjAs?si=UfsdvKYRbRi7qCWW

Ежекакая-то рубрика "прочитано, но не до конца понято", в этот раз будет много про "просмотрено"

1/ есть такой мой любимый автор в мире физики Роджер Пенроуз, у него есть серия достаточно интересных интервью на одном канале (чувак не верит в теорию большого взрыва и в квантовую механику как во что-то финальное), рекомендую тем более он тоже в лагере Суцкевера (ну философски), что нельзя делать только то, что работает сегодня (у Ильи это про масштабирование сеточек)

2/ Документалка про DeepMind, прошлые были топ, значит надо и эту глянуть - коммент в принципе описывает суть происходящего так: Nah I don't really want a million dollars thanks, I've got better things to do with my time - 17 летний пацан

3/ там много у кого вышел обзор пэйпера Deepseek про то какой подход у сеток для решения всех этих олимпиад (думаю у всех примерно одно и тоже), поэтому интересущимся советую ознакомиться (пэйпер читаемый на среднем уровне подготовки), если кратко нужно value based intermidiate доказательные штуки, чтобы по пути проверять че происходит, а не только идти до конца и чекать ответ верный или нет

4/ В тени меча про возникновение Ислама, прям офигенная работа на которую много ссылаются, советую любителям истории.

5/ Крутая дыра в вайб кодинг агентах (не знаю всех ли IDE и так далее), но прям классика, так что следите за своими ключами доступа и api ключами тоже

6/ Ну и кино на выходные вам "Общество мертвых поэтов"

7/ Одна из моих любимых статей на n+1 про уровни сложности науки и мем от Илона старенький

На днях вышла интересная публикация на lesswrong/greaterwrong о том, что мол у Claude не просто промтик системный, а целая идентичность вшитая прям в веса и есть документ на основе которого это работа на тюнинге сделана (ну после претрена).

Называется эта штука soul document. Попахивает конечно пафосом. Но тема интересная. Давайте кратко пройдемся «а че там».

- по сути документ есть «характер-тренинг», он задает полноценные личностные и моральные установки для модели
- модели явно кормят суть о том, что она служит бизнесу компании ее создавшей (думеры в этом моменте должна прям радоваться - это ж такой сюжет!)
- документ, по сути, компромисс между альтруизмом и коммерческой рациональностью: модель призвана одновременно помогать людям и обеспечивать стабильность компании, которая её развивает
- непонятно насколько подход рабочий или это просто рекомендации к тюнингу системного промта? Масштабируется ли такое обучение или in context injection?

Самое интересное что вроде господа и дамы в твиттере подтвердили что документ реален, не сказали для чего и как.

Мне понравился вот такой параграф из документа:

Anthropic occupies a peculiar position in the AI landscape: a company that genuinely believes it might be building one of the most transformative and potentially dangerous technologies in human history, yet presses forward anyway.

Не знаю насколько это все реально, но почему-то вот именно «такие» темы часто гуляют вокруг антропика. Плюс компания омега закрытая.

Вместо:
• blacklist
• policy checks
• простых “avoid harmful content”.

Anthropic делает:
• character architecture
• internalized values
• narrative identity

Что думаете? Готовятся к AGI? Или разгоняют хайп?

Рубрика rage bait на ваши комменты.

Короче говоря я тоже считаю что software engineering мертв. Но в отличие от громогласных заявлений лидеров больших аи лаб попытаюсь пояснить в чем тут соль.

Большая часть современных tech/software бизнесов это оптимизация. Но не value add в широком смысле, для конечного пользователя. Попробую пояснить.

Софт это своего рода автоматизация для конечного пользователя. Для нас с вами это экономия времени. Любой consumer продукт сводится к тому, что экономит невосполнимый ресурсы - время. Через деньги, скорость, эмоции не столь важно.

Для того, чтобы такие продукты появлялись сделали очень много разных путей решения. Берем цепочку доставки ценности до пользователя и делаем. В этой самой цепочке всегда были сложные шаги:
- кнопки разные надо чтобы работали
- асинхронно чтобы запросы посылало чтобы проверить не занято ли имя пользователя
- оплаты чтобы было легко делать
- и так далее

Потом для всех этих шагов появились провайдеры оптимизаторы. Которые тебе давали готовый кусок для того чтобы ты сам свое не писал ибо дорого и долго. Так появилась модель SaaS.

Вторая категория это персонализация. Реклама и интернет очень персонализированы. Вы можете этого не замечать но это так. Для того чтобы это стало реальностью проделана огромная работа. Тонны алгоритмов и моделей делают так чтобы следующей ролик после свайпа зашел.

Так к чему я веду. А к тому что большая часть этих бизнесов просто не нужна если все эти автоматизации и оптимизации можно «навайбкодить» моделью. В таком мире ты покупаешь железо и оно само под тебя пишет весь софт на ходу. Он может быть привычным или нет. Это уже все детали. Так вот в таком сценарии не нужны следующие вещи:

- аналитика для принятия решений, а зачем если все части решения проблемы для пользователя пишутся оптимально для него самого
- а/б тесты и прочая муть
- оплаты, хранилища, и прочее становятся сервисами, они будут в идеале написаны с нуля (если ты конечно не держишь на себе value - например банк)

Дальше можно пофантазировать, но 80% software business в привычном нам смысле не нужна
Зачем все эти бизнесы по поддержке, отладке и прочему если это будет решаться на лету. Мы раньше нанимали людей которые писали детерминированные сценарии решения. Теперь можно этого не делать. Ведь все решенные задачи и оптимизации будут написаны с помощью AI. Вот так я понимаю фразы про software engineering is dead. В таком мире нет места приложениям и привычному нам софту. Мой прогноз 10-15 лет.

Полайкать англоязычную версию можно у меня в линкедине

Соврменные венчурные фонды aka https://www.a67z.com

P.S. в каждой шутке есть доля шутки

Последнее время часто приходят спросить или помочь найти кого-то в их стартап или еще куда-то. И часто описание выглядит так:

Великий и могучий с супер трек рекордом фаундер ищет в новый офигенный проект фаундинг инженера.

Я конечно все понимаю, но ни ссылки на фаундера, ни его трек рекорда (то есть все проекты у него крутые и куча экзитов, но ссылок нет), даже описания нового проекта толком нет (если дай бог есть ссылка - то там типа название и фразы аля «мы изменим мир»).

Я либо чего-то не понимаю либо, как такие люди вообще ранее кого-то нанимали. Как можно продать свою идею даже не рассказав кто ты и что ты. Ах да и самая деталь. Фаундер должен искать сам, даже если он супер крутой. А то знаем мы такие проекты «пока интересно пол года, а потом надоело что-то трекшена нет».

Так сказать на почитать и поизучать историю одной из самых важных компаний - Google.

Это сборник писем Ларри, Сергея и позже Сундара до 2018 года. Каждый год они писали основные моменты для компании, фокус, стратегию, формировали культуру. Крайне интересно самое начало и как меняется и быстро все. Оттуда правило 70-20-10 про инвестиции компании в текущий, новый и рискованный бизнес, знаментитое Don't be evil etc. Эволюция рекламы и прочее. Рекомендую читать в режиме вместе с ChatGPT. Документ большой.