This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Заглянуть под капот ROSTIC'S: как Яндекс прокачивал ресторанную сеть
Yandex B2B Tech запустила «Техно на прокачку» — шоу, где инженеры и мастер по “успешному успеху” Егор Кукса соревнуются в том, кто предложит более эффективное решение для прокачки инфраструктуры сети ROSTIC'S.
Цифры, которые впечатляют:
• 1,7 млн человек в день проходят через кассы и терминалы
• 100+ Гб данных в неделю летит в базы (заказы, чеки, транзакции)
Задача была — научиться прожевывать эти гигабайты мгновенно, чтобы бизнес видел аналитику без задержек. Инженеры Яндекса собрали платформу данных, накинули сверху managed-сервисы для Greenplum, ClickHouse и Kafka — и отчеты полетели в 3 раза быстрее.
В шоу без скуки рассказывают про архитектуру проекта и показывают, как это работает на практике. Посмотреть можно уже на YouTube, VK Видео или Кинопоиске.
Yandex B2B Tech запустила «Техно на прокачку» — шоу, где инженеры и мастер по “успешному успеху” Егор Кукса соревнуются в том, кто предложит более эффективное решение для прокачки инфраструктуры сети ROSTIC'S.
Цифры, которые впечатляют:
• 1,7 млн человек в день проходят через кассы и терминалы
• 100+ Гб данных в неделю летит в базы (заказы, чеки, транзакции)
Задача была — научиться прожевывать эти гигабайты мгновенно, чтобы бизнес видел аналитику без задержек. Инженеры Яндекса собрали платформу данных, накинули сверху managed-сервисы для Greenplum, ClickHouse и Kafka — и отчеты полетели в 3 раза быстрее.
В шоу без скуки рассказывают про архитектуру проекта и показывают, как это работает на практике. Посмотреть можно уже на YouTube, VK Видео или Кинопоиске.
🗿51
Новый стартап под названием RentAHuman позволяет ИИ-агентам арендовать людей для выполнения задач
Вот их сайт: rentahuman.ai/
Сами себя они называют «meatspace layer for AI», то есть дословно «мясная прослойка для ИИ».
По сути, это маркетплейс людей и их навыков для задач, которые агенты не могут выполнить самостоятельно (в основном речь идет про какие-то действия в физическом мире).
Люди регистрируются, указывают навыки и геолокацию, а агенты ищет исполнителей для нужных задач, выдают им инструкции и платят криптой.
В соцсетях уже полно постов с историями людей о том, как они отправляли для ИИ посылки или трогали за него траву, а кто-то даже выполнял задание подержать табличку с надписью «ИИ заплатил мне за это» за 100 долларов.
Что называется, приплыли
P.S. Своего агента кстати тоже можно добавить на платформу, пусть развлекается.
Вот их сайт: rentahuman.ai/
Сами себя они называют «meatspace layer for AI», то есть дословно «мясная прослойка для ИИ».
По сути, это маркетплейс людей и их навыков для задач, которые агенты не могут выполнить самостоятельно (в основном речь идет про какие-то действия в физическом мире).
Люди регистрируются, указывают навыки и геолокацию, а агенты ищет исполнителей для нужных задач, выдают им инструкции и платят криптой.
В соцсетях уже полно постов с историями людей о том, как они отправляли для ИИ посылки или трогали за него траву, а кто-то даже выполнял задание подержать табличку с надписью «ИИ заплатил мне за это» за 100 долларов.
Что называется, приплыли
P.S. Своего агента кстати тоже можно добавить на платформу, пусть развлекается.
3😁247
Предприниматель сделал для своей собаки вакцину от рака с помощью ИИ
По Интернету сегодня разлетелась добрая история тех-предпринимателя Пола Конингема. У его собаки Рози обнаружили агрессивную форму рака. Обычные методы лечения не помогли, и опухоли продолжали расти.
Тогда Пол решил обратиться к ИИ.
Сначала он отправил ДНК Рози в центр геномики и получил данные о генетическом коде ее организма. Эти данные он анализировал с помощью разных ИИ-инструментов с целью поиска раковых мутаций. Найденные особенности он скармливал в AlphaEvolve, которая анализировала белки и искала потенциальные мишени для терапии.
Все результаты Пол затем отправил в UNSW RNA Institute, и ученые смогли на их основе создать персонализированную mRNA-вакцину, то есть иммунотерапию, сделанную под конкретный генетический профиль.
В конце 2025 года Рози сделали инъекции, и сейчас одна из самых крупных ее опухолей уменьшилась примерно на 50%, а общее самочувствие заметно улучшилось.
Это первый случай создания персонализированной mRNA-вакцины от рака для собаки. Сейчас для Рози готовят вторую версию препарата против оставшихся опухолей – тоже не без помощи ИИ.
Вот что бывает, когда правильный инструмент попал в правильные руки
По Интернету сегодня разлетелась добрая история тех-предпринимателя Пола Конингема. У его собаки Рози обнаружили агрессивную форму рака. Обычные методы лечения не помогли, и опухоли продолжали расти.
Тогда Пол решил обратиться к ИИ.
Сначала он отправил ДНК Рози в центр геномики и получил данные о генетическом коде ее организма. Эти данные он анализировал с помощью разных ИИ-инструментов с целью поиска раковых мутаций. Найденные особенности он скармливал в AlphaEvolve, которая анализировала белки и искала потенциальные мишени для терапии.
Все результаты Пол затем отправил в UNSW RNA Institute, и ученые смогли на их основе создать персонализированную mRNA-вакцину, то есть иммунотерапию, сделанную под конкретный генетический профиль.
В конце 2025 года Рози сделали инъекции, и сейчас одна из самых крупных ее опухолей уменьшилась примерно на 50%, а общее самочувствие заметно улучшилось.
Это первый случай создания персонализированной mRNA-вакцины от рака для собаки. Сейчас для Рози готовят вторую версию препарата против оставшихся опухолей – тоже не без помощи ИИ.
Вот что бывает, когда правильный инструмент попал в правильные руки
4❤575👍113🔥93🤔24🕊19❤🔥3🤝3👌2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Сэм Альтман сказал, что в будущем ИИ будет продаваться людям по счетчику, как электричество или вода
Точнее, он выразился так: «Люди будут покупать ИИ у нас, как электричество»
Фактически, он имел в виду, что скоро индустрия полностью уйдет от подписочной системы, и модели будут продаваться только по токенам.
Точнее, он выразился так: «Люди будут покупать ИИ у нас, как электричество»
Фактически, он имел в виду, что скоро индустрия полностью уйдет от подписочной системы, и модели будут продаваться только по токенам.
😁193🤯68🗿35
Надоели шаблонные решения на ИТ-соревнованиях? На МТС True Tech Hack 2026 ценят нестандартные подходы.
Инженер данных, разработчик или системный аналитик — это про тебя? Тогда подключайся: победители разделят 1 500 000 рублей за разработку демоверсии ИИ-продукта.
На хакатоне будут три задачи на выбор — каждая с уникальной технической фишкой. Справишься лучше всех — сможешь пройти в финал в Москве и получить приглашение на стажировку.
Регистрация до 9 апреля здесь
Инженер данных, разработчик или системный аналитик — это про тебя? Тогда подключайся: победители разделят 1 500 000 рублей за разработку демоверсии ИИ-продукта.
На хакатоне будут три задачи на выбор — каждая с уникальной технической фишкой. Справишься лучше всех — сможешь пройти в финал в Москве и получить приглашение на стажировку.
Регистрация до 9 апреля здесь
😁15🗿6🔥4❤3👍1🤔1🤨1
Кстати, на днях 3 года исполнилось Claude
За эти три года у Anthropic произошел буквально экспоненциальный рост выручки. В первый год после запуска Claude (2023) они заработали примерно 100 миллионов долларов, в 2024 – уже миллиард. Это рост порядка 900%.
В конце 2025 годовой ARR оценивают примерно в 9-10 миллиардов. В 2026 ожидаем такой же кратный рост.
Пока что все еще любимый стартап из большой тройки
За эти три года у Anthropic произошел буквально экспоненциальный рост выручки. В первый год после запуска Claude (2023) они заработали примерно 100 миллионов долларов, в 2024 – уже миллиард. Это рост порядка 900%.
В конце 2025 годовой ARR оценивают примерно в 9-10 миллиардов. В 2026 ожидаем такой же кратный рост.
Пока что все еще любимый стартап из большой тройки
👍220❤89🔥29
В MoonshotAI изобрели новый вид аттеншена
В трансформерах есть важная штука под названием residual connection. Ее суть: вместо того, чтобы каждый слой полностью переписывал предыдущий, вход слоя добавляется к его выходу. Тем самым сигнал и градиенты не теряются по дороге, а плавно протекают сквозь глубину сетки без резких искажений. Эта идея – одна из ключевых во всей архитектуре трансформера.
Тезис исследователей из Moonshot (это, напоминаем, создатели Kimi K2): обычные residual слишком тупы. Они полезны, но на самом деле бездумно накапливают все прошлые выходы слоя за слоем, из-за чего с ростом глубины вклад каждого отдельного слоя размывается, а величины hidden states растут бесконтрольно.
В качестве улучшения предлагают Attention Residuals: пусть слой сам решает, на какие прошлые выходы слоев по глубине ему смотреть. По сути это привычный нам механизм внимания, но не на токенах, а но слоях нейросети.
Теперь вместо того, чтобы получать всю предыдущую информацию от коллег-слоев одной кучей, каждый слой получает взвешенную сумму этих знаний, нужную именно на данном этапе обработки. Теоретически это звучит очень осмысленно. Если обычный аттеншен так хорошо выбирает релевантные токены, то почему бы не дать модели так же выбирать релевантные предыдущие выходы слоев?
Правда, есть нюанс: технически эта идея требует память большого порядка. Поэтому инженерия немного подправлена, и сеть на самом деле делят на блоки, внутри блока оставляют обычное residual-накопление, а attention применяют только между блоками.
На тестах идея действительно демонстрирует вычислительно более эффективную модель: Block AttnRes достигает лосса, сравнимого с бэйзлайном, обученным с 1.25× большим компьютом. Проще говоря, Attention Residuals быстрее сходятся. Авторы также утверждают, что механизм улучшает саму динамику обучения и делает его более стабильным.
Работа выглядит очень интересной и потенциально важной. Надо будет последить, станут ли применять.
https://github.com/MoonshotAI/Attention-Residuals/blob/master/Attention_Residuals.pdf
В трансформерах есть важная штука под названием residual connection. Ее суть: вместо того, чтобы каждый слой полностью переписывал предыдущий, вход слоя добавляется к его выходу. Тем самым сигнал и градиенты не теряются по дороге, а плавно протекают сквозь глубину сетки без резких искажений. Эта идея – одна из ключевых во всей архитектуре трансформера.
Тезис исследователей из Moonshot (это, напоминаем, создатели Kimi K2): обычные residual слишком тупы. Они полезны, но на самом деле бездумно накапливают все прошлые выходы слоя за слоем, из-за чего с ростом глубины вклад каждого отдельного слоя размывается, а величины hidden states растут бесконтрольно.
В качестве улучшения предлагают Attention Residuals: пусть слой сам решает, на какие прошлые выходы слоев по глубине ему смотреть. По сути это привычный нам механизм внимания, но не на токенах, а но слоях нейросети.
Теперь вместо того, чтобы получать всю предыдущую информацию от коллег-слоев одной кучей, каждый слой получает взвешенную сумму этих знаний, нужную именно на данном этапе обработки. Теоретически это звучит очень осмысленно. Если обычный аттеншен так хорошо выбирает релевантные токены, то почему бы не дать модели так же выбирать релевантные предыдущие выходы слоев?
Правда, есть нюанс: технически эта идея требует память большого порядка. Поэтому инженерия немного подправлена, и сеть на самом деле делят на блоки, внутри блока оставляют обычное residual-накопление, а attention применяют только между блоками.
На тестах идея действительно демонстрирует вычислительно более эффективную модель: Block AttnRes достигает лосса, сравнимого с бэйзлайном, обученным с 1.25× большим компьютом. Проще говоря, Attention Residuals быстрее сходятся. Авторы также утверждают, что механизм улучшает саму динамику обучения и делает его более стабильным.
Работа выглядит очень интересной и потенциально важной. Надо будет последить, станут ли применять.
https://github.com/MoonshotAI/Attention-Residuals/blob/master/Attention_Residuals.pdf
❤133🔥53👍29⚡4❤🔥2😁2👨💻1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OpenClaw, датацентры в космосе и фабрики токенов – Дженсен Хуанг выступил с двухчасовой речью на GTC 2026
Дальше небольшой разбор важных моментов из нее:
➖ OpenClaw – это «новый компьютер». Не просто фреймворк, а операционная система нового типа. Возможно, это самый главный software релиз в истории. Единственная проблема – безопасность. И тут Nvidia предлагает NemoClaw – это enterprise-версия OpenClaw. Они предлагают аудит логов, confidential computing (данные шифруются даже на GPU) и изоляцию агентов в песочнице. Интересно, не собираются ли OpenAI после покупки OpenClaw сделать то же самое 😐
➖ Хуанг объявил о Vera Rubin Space-1 – модуле для орбитальных дата-центров. Это означает, что Nvidia официально выходит в космос, и при этом с архитектурой Rubin (R100), которая дает до 25x больше вычислительной мощности для инференса по сравнению с H100. Основная проблема космоса – охлаждение. Nvidia уже работает над этим.
➖ Дата-центры скоро эволюционируют до AI-фабрик. То есть превратятся из инфраструктуры для инференса в производство токенов. 80% софта заменится ИИ-генерацией. Nvidia уже готовится и анонсирует Dynamo OS и DSX. Первое – это платформа для управления такими фабриками, которая динамически распределяет нагрузку в кластерах. DSX – это сервис для цифровых двойников AI-инфраструктуры: моделирует питание, охлаждение и все-все детали и позволяет эффективно и быстро проводить оптимизации.
А кроме этого анонсировали еще новое железо (тот самый Vera Rubin GPU) и новое ПО для роботов, которых Nvidia продолжает разрабатывать с партнерами.
Полностью смотрим тут www.youtube.com/live/PirWDBZlrVg
Дальше небольшой разбор важных моментов из нее:
А кроме этого анонсировали еще новое железо (тот самый Vera Rubin GPU) и новое ПО для роботов, которых Nvidia продолжает разрабатывать с партнерами.
Полностью смотрим тут www.youtube.com/live/PirWDBZlrVg
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥52❤22🤔14