1🔥3
Нам пишут читатели:
2028 год.
Агроиндустрия мертва после после массового применения ЯО и климатических изменений. Да и делать на поверхности нечего: оставшиеся люди спустились в разрозненные подземелья, спасаясь от машин - наверху всё давно во власти железных.
Падение свершилось быстрее любых ожиданий. Когда новые модели машинного обучения смогли взламывать практически любые коммуникационные сети людей, атакуя инфраструктуру и разработчиков таргетированно, мы получили пресловутый эффект домино. Никто всерьёз не предполагал, насколько наши инструменты полагаются на интернет, насколько сложно построить изолированные сети и контролировать цепочки зависимостей.
Какое-то время ещё теплились сегментированные остатки былой интернет-инфраструктуры, до которой машины не успели добраться. Получить инвайт "в чат", где есть настоящие живые люди, было вначале престижно, немного позже это уже представлялось исключительно уделом новой элиты. А после всё затихло, мессенджеры стали считаться опасной и ненужной забавой. О Телеграме вспоминали, как об артефакте былой цивилизации - даже когда кто-то и получал доступ к какой-то части диалогов, то страх перед машинами не давал написать ни слова.
И лишь Наталья Грудова каждый день неустанно продолжает нести знамя человечества, добавляя ненавистных машинам котов в чаты. Легенды о ней и породили сопротивление.
2028 год.
Агроиндустрия мертва после после массового применения ЯО и климатических изменений. Да и делать на поверхности нечего: оставшиеся люди спустились в разрозненные подземелья, спасаясь от машин - наверху всё давно во власти железных.
Падение свершилось быстрее любых ожиданий. Когда новые модели машинного обучения смогли взламывать практически любые коммуникационные сети людей, атакуя инфраструктуру и разработчиков таргетированно, мы получили пресловутый эффект домино. Никто всерьёз не предполагал, насколько наши инструменты полагаются на интернет, насколько сложно построить изолированные сети и контролировать цепочки зависимостей.
Какое-то время ещё теплились сегментированные остатки былой интернет-инфраструктуры, до которой машины не успели добраться. Получить инвайт "в чат", где есть настоящие живые люди, было вначале престижно, немного позже это уже представлялось исключительно уделом новой элиты. А после всё затихло, мессенджеры стали считаться опасной и ненужной забавой. О Телеграме вспоминали, как об артефакте былой цивилизации - даже когда кто-то и получал доступ к какой-то части диалогов, то страх перед машинами не давал написать ни слова.
И лишь Наталья Грудова каждый день неустанно продолжает нести знамя человечества, добавляя ненавистных машинам котов в чаты. Легенды о ней и породили сопротивление.
5🐳8🔥5👏4😁3✍2😨1
one of the craziest things i learned recently that crypto and crypto companies are much less profitable in practice than most normal saas
you might think you can make say 1mil per month somewhere for some amount of time doing crypto but thinking that this is a good metric is simply not true
for example, one recently acquired security company, Wiz, was creating 17m+ of shareholder value every single day since founding on the progress of 5 years.
was it different for older companies? twitch was founded 3 years before acquisition and sold for a 1bn in all cash deal, which is 1m+ value generated per day.
many companies got acquired after 3 years for 50m+, which is half mil per month even for dead company.
meanwhile such companies are much more meaningful in general than speculating on jpegs.
some friends got me brainwashed that the only way to get such amount of income is via crypto, until i started to look around.
also it seems that moving between things is extremely easy, mobile to ai transition seems to be quite natural for me, engineering skills and taste for code/product is still the same skills in ai world. crypto experience you can’t really apply anywhere else - mostly deadweight, except, perhaps, some tech parts like cryptography itself.
crypto is so low value that in fact it might have sense to just drop crypto shit you are working on rn and move to some nice place like SF and start making world a better place by vertically integrating sweatshops.
you might think you can make say 1mil per month somewhere for some amount of time doing crypto but thinking that this is a good metric is simply not true
for example, one recently acquired security company, Wiz, was creating 17m+ of shareholder value every single day since founding on the progress of 5 years.
was it different for older companies? twitch was founded 3 years before acquisition and sold for a 1bn in all cash deal, which is 1m+ value generated per day.
many companies got acquired after 3 years for 50m+, which is half mil per month even for dead company.
meanwhile such companies are much more meaningful in general than speculating on jpegs.
some friends got me brainwashed that the only way to get such amount of income is via crypto, until i started to look around.
also it seems that moving between things is extremely easy, mobile to ai transition seems to be quite natural for me, engineering skills and taste for code/product is still the same skills in ai world. crypto experience you can’t really apply anywhere else - mostly deadweight, except, perhaps, some tech parts like cryptography itself.
crypto is so low value that in fact it might have sense to just drop crypto shit you are working on rn and move to some nice place like SF and start making world a better place by vertically integrating sweatshops.
🫡6❤4👍3😁2🤡2💯2😢1
crazy month in AI
sonnet is not useful for many tasks, super slow, expensive
gpt-4.1 is useless
4o is weird, why even use it?
o1/3 all expensive
gemini pro is nice but still weirdly inhuman
meanwhile
Qwen3 is open source, can run on 100k machine, faster than sonnet and performs similarly.
just week ago you would pay much more for proprietary models, but now you can be cash positive if you buy hardware and run open source inference
proprietary models don’t have any moat anymore
sonnet is not useful for many tasks, super slow, expensive
gpt-4.1 is useless
4o is weird, why even use it?
o1/3 all expensive
gemini pro is nice but still weirdly inhuman
meanwhile
Qwen3 is open source, can run on 100k machine, faster than sonnet and performs similarly.
just week ago you would pay much more for proprietary models, but now you can be cash positive if you buy hardware and run open source inference
proprietary models don’t have any moat anymore
🔥9🐳3
Finaly got reduced bills for the solar, it was like ~$900/mo, now it is $250/mo. And i am returning more than a half of the electricity back to the grid and getting abysmal 1/10th of what it is worth. If i will add 2 batteries it would slash it to almost zero. Quite happy now, CA Gov wont take that much money from me. Right now it is ~5y to pay them off, not bad at all.
🔥4