Джеф Безос успешно слетал в космос в первом полёте Blue Origin с людьми - за две недели это уже второй такой полёт частных компаний в космос. Но также это и первый полёт IT-миллионера в космос на собственной ракете - знаменательный день для нашей индустрии, зародившейся не так давно. Полёт продлился порядка 10 минут, поднял экипаж из 4 человек на 100км от земли, ну и, конечно, ракета до этого уже 15 раз успешно летала в космос без людей.

Естественно, Blue Origin и Virgin Galactic сейчас будут не на шутку зарубаться, чья игрушка круче: ракета или самолёт, но скорее тут важно то, что космос становится всё доступнее. А если создать крутую компанию, то можно в скором времени и свои ракеты в космос запускать! https://techcrunch.com/2021/07/20/blue-origins-new-shepard-carries-jeff-bezos-and-three-crew-members-to-space-and-back/

DuckDuckGo запустили свой сервис по очистке писем от трекинга - он удаляет все отслеживающие прочтение пиксели из сообщений и пересылает на ваш личный email. Заявляется, что никакой переписки DuckDuckGo не хранят - только адрес, куда пересылать все письма. И, казалось бы, такой сервис может быть вполне полезен, да и адрес @duck.com выглядит красиво. Остаётся одно НО - удаляются лишь трекинговые пиксели, то есть любые другие картинки как обычно загружаются при открытии письма и сервер об этом узнает.

А это повторяет функциональность кажется всех технологий "защиты от трекинга" в email - удаляем один пиксель и письмо вдруг стало сразу защищённым. Обходится всё банально: все сервисы по рассылке просто будут требовать от рекламодателей обязательно вставить хотя бы одну видимую картинку в письмо и трекинг никуда не денется. Ну а пользователю при этом будет рассказано, что от отслеживания прочтения его защитили DuckDuckGo/Apple/Любой другой, в том числе платный сервис. Мне мало понятно, что секретного в том, что я открыл письмо, ведь если я не захочу, то и не открою. Ну а методы борьбы с этим выглядят ещё менее осмысленными. https://www.engadget.com/duckduckgo-email-protection-tracking-pixels-privacy-151024634.html

HBO запустила просмотр сериалов в Snapchat - пока только первых пилотных серий, но зато не требуется подписка на платный сервис HBO Max. Смотреть можно вместе с 63 друзьями и одновременно обсуждать всё в чате, получается такой совместный просмотр сериала с телефонов. Реализовано всё посредством платформы мини-приложений Snapchat - так другие разработчики могут вставить в мессенджер уменьшенные копии своих сервисов.

Полетит такая штука или нет - будет интересно посмотреть. В том числе это будет зависеть от того, какие сериалы и на каких условиях компания предоставит, потому что функционал регистрации на платформе HBO в мини-приложении уже реализован. Издатели обычно боятся коллективного просмотра как раз потому, что платит один, а смотрят много человек, то есть подписок будет потенциально в 64 раза меньше. Но если это будет круто и удобно сделано, то может и наоборот, привлечёт больше аудитории? Я бы хотел иногда позвать друзей что-то посмотреть не выходя из дома и так, чтобы это не требовало для них никаких регистраций и подписок. https://www.engadget.com/snapchat-hbo-max-mini-223803217.html

Netflix разрабатывает игровую платформу для использования внутри своего сервиса по просмотру видео, об этом они объявили в письме инвесторам. Этому предшествовал найм нового главы игрового направления, который до этого работал в EA, Zynga и Oculus. В данный момент разговор ведётся об играх для телефонов и планшетов, но в будущем компания может пойти и на рынок игр для телевизоров, то есть стать конкурентом консолей. Также заявляется, что все игры будут входить в обычную подписку Netflix, но пока непонятно согласится ли с таким конкурентом Apple.

При похожих условиях компания из Купертино уже заблокировала Facebook и прочие платформы от публикации игр у себя. Тогда Apple ссылалась на то, что каждая игра - самостоятельное произведение, которое нужно скачивать, а значит и рецензировать его нужно отдельно через App Store. Но когда Netflix всё это запустит или не запустит - тогда и поглядим. Можно, например, извернуться, загружая сразу все игры вместе с основным приложением внутри, тогда всё приложение будет единым произведением. https://9to5mac.com/2021/07/20/netflixs-apple-arcade-competitor-to-be-mobile-focused-at-no-extra-cost-to-subscribers/

Один из челленджей в машинном обучении связан со смещением данных. Реже употребляется термин "сдвиг данных" и это - прямая калька с английского dataset shift. Проблема тут в "предвзятости" получаемых моделей относительно данных, на которых проходило обучение, что приводит к ошибкам алгоритма при работе в новых условиях. Например, когда беспилотный автомобиль обучался на столичных дорогах, а оказался на типичных российских дорогах отдаленных от МКАДа без полос и асфальта. Доступные сейчас наборы данных "со смещением" зачастую очень ограничены, и не редки ситуации, когда они вообще создаются искусственным путём.

Если вы занимаетесь машинным обучением, то маловероятно, что не слышали про конференцию NeurIPS. Крупнейшая и, можно сказать, что одна из главных конференций, которая ориентирована на тех, кто работает в данном направлении. В этом году Яндекс, совместно с ребятами из академической среды таких университетов как Оксфорд и Кембридж, устраивают на NeurIPS 2021 конкурс. В рамках соревнования предлагается разработать алгоритм для предсказания поведения участников автомобильного движения, машинного перевода текстов или предсказания погоды. Обучить алгоритм нужно на предоставленных данных, а затем проверить качество его работы в условиях смещения данных.

В помощь Яндекс открывает самый большой из доступных на данный момент набор данных связанных с беспилотными автомобилями. Это 600 000 дорожных сцен или более 1 600 часов движения, собранных за полгода в России, Израиле и США, при разных погодных условиях. Также для соревнования открываются датасеты сервисов Яндекс.Погода и Яндекс.Переводчик.

Безусловно, очень круто, что коммерческая компания делится такими крупными наборами данных в столь активно развиваемых на данный момент направлениях. Тем более, что Яндекс известен тестированием своего беспилотного автомобиля в различных странах, городах и погодных условиях - опыт у них большой. А такое разнообразие данных наверняка позволит корректней обучать модели не только связанные с беспилотными автомобилями, но и в других направлениях.

https://research.yandex.com/shifts