Я как-то совсем стороной обошёл анонс и выпуск новой 5ххх серии nvidia, которую просто возьму если буду покупать новый пк без лишних трясок (амд не умеет в видеокарты).

Но самое важное что стоит отметить - теперь оптимизация игр - это апскейлеры и генерация кадров.

Всё, можно с этого момента забыть навсегда любое нытье про оптимизон. Никто им больше заниматься не будет кроме стариков.

Решили себя посканить 😁

UX/UI дизайн для мережі магазинів у форматі convenience store (магазин біля дому) — Сімі

SeoEvolution довірила нам створення нової візуальної концепції для мережі зручних маркетів Сім23, аби покращити користувацький досвід та підвищити показники сайту. Завдяки ретельно продуманим етапам розробки, вдалося досягти значного зростання залученості користувачів та покращення показників повторних відвідувань.

Підписатися на автора: Анастасія Мусієнко
Коментувати | Читати

Кабинет редкостей коллекционера Левинуса Винсента (1658-1727) был известен как один из лучших и самых замечательных в Голландской республике в конце семнадцатого и начале восемнадцатого веков. Один посетитель однажды заявил, что так же, как никто не поверит, что вы можете посетить Рим, не увидев папу, так никто не поверит, что вы посетили Амстердам, не увидев коллекцию Винсента. Сам Винсент называл свою коллекцию «Театром чудес природы» (Wondertooneel der Nature).

Коллекция состояла из восьми шкафов, содержащих, среди прочего: 600 флаконов с трупами животных в спирте, 288 коробок с местными и экзотическими насекомыми, 32 ящика с ракушками и ракообразными, 14 ящиков с минералами и окаменелостями

https://en.wikipedia.org/wiki/Levinus_Vincent

Петр I посещал во время своей поездки, Карл III уделял вниманием, но смысл такой первой кунсткамеры был в том, чтобы убедить во всемогуществе Бога: Левинус Винсент был меннонитом и использовал редкости для пропаганды идей.

Неравномерное распределении ИИ
https://stratechery.com/2025/ais-uneven-arrival/
AI’s Uneven Arrival

Stratechery — один из самых популярных технологических бюллетеней:рн понимает мета-тенденции и то, как думают руководители технологий, как мало кто другой. В «Неравномерном прибытии ИИ» он подчеркивает, что большинство организаций даже отдаленно не готовы передать задачи от людей ИИ, даже если ИИ мог бы их выполнять — слишком много неявных знаний. А затем следует неудачная аналогия из старого выступления Кейта Рабуа в Стэнфорде: «большинство людей — это боеприпасы, а не стволы» — то есть небольшое количество незаменимых людей задают направление (стволы), но люди, которых, скорее всего, заменит ИИ, просто выполняют работу (боеприпасы). В этом есть некоторый здравый смысл: нанимая больше людей, мы не ускоряем работу, а чаще, наоборот, уменьшаем скорость работы. Аналогия: "стволы и боеприпасы" — небольшое количество ключевых сотрудников ("стволы") задают направление, а большинство выполняет рутинную работу ("боеприпасы"). Давайте последим за его логикой.

Силиконовая долина - это конвейер SaaS-компаний, которые позиционировали себя как стартапы, меняющие мир, но которые на самом деле были пестрыми цифровыми сбоями в бизнес-моделях, реализованными благодаря облачным вычислениям и резко расширенной экосистеме венчурного капитала, которая все чаще принимала относительно низкую доходность в обмен на значительно сниженные профили риска.

Последние два десятилетия ознаменовались ростом цифровой рекламы, определяющей характеристикой которой является знание того, на кого она нацелена, и конвертируются ли они. Специфика того, как это работает, со временем изменилась, особенно с ужесточением правил использования файлов cookie которая сделала цифровую рекламу менее детерминированной и более вероятностной; однако вероятности в игре гораздо ближе к 100%, чем к подбрасыванию монетки. Интересно, что этот подход к рекламе не всегда работал для всего, особенно для некоторых из самых ориентированных на рекламу компаний в мире. Еще в 2016 году Procter & Gamble объявила о сокращении целевой рекламы в Facebook;

Слишком таргетированная аудитория для Procter & Gamble оказалась не так уж и нужна, большой охват оказался предпочтительнее.
Также была отдача от масштаба: производство — это большой вопрос; чем больше рекламы вы покупали, тем меньше платили за рекламу; что еще важнее, чем больше у вас было места на полке, тем больше у вас было возможностей для расширения линеек продуктов и вытеснения конкурентов.

Причем тут ИИ и LLM?

Было много разговоров о важности масштаба с точки зрения производительности LLM; для авторегрессионных LLM это означало масштаб обучения. Чем больше у вас параметров, тем больше вам нужна инфраструктура, но выигрыш — это большая точность, поскольку модель включает в себя гораздо больше информации.

o1 становится точнее, чем больше времени он тратит на вычисления во время вывода. То, на что указывают o3 и масштабирование времени вывода, — это нечто иное: ИИ, которым можно давать задания и доверять их выполнение. Это, в более широком смысле, больше похоже на независимого работника, чем на помощника — боеприпасы, а не винтовки

Когда вы нанимаете больше инженеров, вы не делаете намного больше. Иногда вы на самом деле делаете меньше. Вы нанимаете больше дизайнеров, вы определенно не делаете больше, вы делаете меньше за день. Причина в том, что большинство людей на самом деле являются боеприпасами. Но то, что вам нужно в вашей компании, — это стволы. И вы можете стрелять только через то количество уникальных стволов, которое у вас есть. Вот как скорость вашей компании улучшается — это добавление стволов. .

Я допускаю технический оптимизм; мое определение AGI заключается в том, что он может быть боеприпасом, т. е. ему можно дать задачу и доверить его выполнение с достаточно хорошей скоростью (мое определение искусственного суперинтеллекта (ИСИ) — это способность изначально придумывать задачи). Однако причина такого длительного отступления о рекламе заключается в том, чтобы объяснить, почему я скептически отношусь к ИИ, «существенно изменяющему результаты деятельности компаний», по крайней мере в 2025 году.

В этой аналогии компании CPG представляют корпоративный мир в целом. Когда боеприпасы ИИ станут доступны, станет ясно, насколько не подходят большинство компаний для высокоточных агентов, так же как P&G не подходила для высокотаргетированной рекламы. Независимо от того, насколько хорошо документированы процессы компании, станет ясно, что существуют огромные пробелы, которые были заполнены опытом и неявными знаниями человеческих боеприпасов. Положительная отдача от инвестиций достигается за счет сохранения и увеличения лицензий на рабочие места; однако эти рабочие места являются посредниками для фактического выполнения работы, так же как реклама была всего лишь посредником для фактической продажи чего-либо. С этой целью ИИ — особенно ИИ, такие как o3, которые масштабируются с помощью вычислений — будут оцениваться в соответствии со стоимостью выполняемой ими задачи; сумма, которую компании будут платить за вычисление времени вывода, будет зависеть от того, сколько стоит задача. Это аналогично цифровой рекламе, которая оценивается по конверсии, а не CPM.

Если что-то подобное произойдет с агентами ИИ, то наиболее важными клиентами ИИ в первую очередь будут новые компании. Традиционные компании, тем временем, будут бороться за внедрение ИИ (за исключением полномасштабной замены рабочих мест а-ля мэйнфрейм); настоящий захват ИИ предприятий, которые сохраняют дифференциацию в реальном мире, вероятно, займет годы.