Мифос нашел способ ускорения атаки на постквантовый аналог алгоритма AES (пожалуй, один из самых широко применяющихся шифров в современных финансах и интернете).

Опубликовал статью о том как в эпоху ИИ создаются компании на сто миллиардов и где находятся долгосрочно защищаемые компоненты продукта.

ИИ обнуляет стоимость интеллекта, и это переворачивает уравнение: то, что раньше было конкурентным преимуществом - код, операционка, маркетинг.

Самые успешные компании будущего будут продавать не инструмент, а результат — полностью решённую личную проблему одного человека. Их защита — накопленный контекст об этом человеке, физическая инфраструктура (вкупе с цифровой), ответственность за результат и персональные отношения с клиентом.

Модели станут в десятки раз умнее и дешевле — и для вас, и для ваших конкурентов. Вопрос в том как сделать так, чтобы вы от этого выиграли.

читать полную статью тут (+ RT, QT, share)

Одна из проблем ИИ — бенчмарки и тесты устаревают быстрее, чем успевают создавать новые. Я помню пару лет назад было достаточно дать задачу на программирование, которую человек решает за 10 минут чтобы понять, что железяку нельзя подпускать к продакшен коду. В 2025 впервые модель решила все 12 задач ICPC, сейчас это ожидаемый результат от любой фронтир модели, включая опенсорсные.

В итоге измерением становится не умение решить задачку, а способность работать много часов/дней без прерываний для создания проекта к нуля.

Epoch и METR (две моих любимых организации которые исследуют ИИ) выпустили MirrorCode - бенчмарк, где модель должна с нуля реализовать целую программу без доступа к исходникам и без интернета. Все проекты довольно сложные, многие из них потребуют месяцев работы от профессионала человека, чтобы создать с нуля. Это всякие улитилы для линукса, базы данных, графические движки, интепретаторы.

Например, Opus 4.7 переписал gotree (16 тыс строк) за 14 часов и $251. Человеку без ИИ, по оценке Epoch, на это нужно от до 17 недель.

Самых последних моделей там еще нет, но предыдущего поколения показывают ~70% уже.

Для самого дорогого прогона теста потребовалось $2600, агенты работал 19 дней без единого вмешательства человека.

Anthropic обещал заменить людей на ИИ, но сам их активно ищет.

DeepSeek недавно объявил о масштабном найме – все команды вырастут вдвое.

Индустрия охотится за талантами по всему миру, но когда дело доходит до выплат — начинается квест.

Особенно, если ваши исполнители сидят в сложных юрисдикциях в СНГ.

Выход — ReStaff.

Сервис делает быстрые выплаты удаленщикам на прозрачных условиях:

✅ Пополнение в евро, долларах, дирхамах и другие валютах
✅ Платежи в 190 стран, включая сложные юрисдикции в СНГ
✅ Выплаты на все банки без ограничений
✅ Прозрачная конвертация без сюрпризов
✅ Один договор вместо десятков с каждым фрилансером
✅ Полный пакет документов для вашего финдира и аудиторов

С ReStaff работают AppLife, RTS, PayWay, Colobrity Agency и другие компании по всему миру.

Оставьте заявку, если у вас от 5 исполнителей и нужно оптимизировать расходы на выплаты команде.

#реклама

Давайте посмотрим на цифры и как на это реагирует мир:

1. OpenAI и NVIDIA строят 10-гигаваттный датацентр в Огайо за $600 млрд. Мощность одного этого датацентра будет выше, чем среднеее потребление э/э во всей Финляндии, Австрии или Бельгии

2. Сэм Альтман: «мы уже в сингулярности». Он сказал на подкасте на прошлой неделе, что сверхинтеллект неизбежен.

3. Маск: «мы в начальной стадии сингулярности, мы используем только одну миллиардную энергии солнца». То есть база это вырастить потребление еще в 10^9 раз

4. У топ лаб за этот год выручка выросла в 3-4 раза и одновременно с этим на 60+% выросла маржинальность. И это не пузырь: у бигтеха PE в 2001 был около 80, а сегодня у ИИ компаний в среднем 20-30.

Эти компании видят увеличивающийся спрос, растущую contribution margin (!!!), большая часть умственной работы людей будет автоматизирована, это титаническая трансформация и она уже неостановима.

Вопрос в навигации во время изменений и того что самое амбициозное и крутое могу сделать в этой ситуации лично я?

Разговаривал вчера с другом, возникла мысль что одна из самых рискованных инвестиций сегодня — это индекс Russell или даже S&P500.

Почему? Потому что большая часть компаний обоих индексов не имеют смысла уже с сегодняшним уровнем моделей, но продолжат существовать по инерции еще лет 10-15.

S&P500 спасет Нвидиа и Гугл, но вот классическим компаниям из Russell и их европейских/азиатских аналогов жопа. Да, авиакомпании и железные дороги не исчезнут совсем, но для любой более-менее технологической компании упадут мультипликаторы и вырастет конкуренция.

У биткоина и эфира от ИИ в любой день, начиная с сегодняшнего, есть ненулевой риск стоить ровно $0, потому что они код, а ничего лучше LLM не бывает в плане кибербезопасности и offense.

У сааса останется функция как хранилище данных и source of truth и платформ для агентов, но у многих мультипликаторы упадут до 2-4.

У банка и какого-нибудь крупного FMCG не будет моментального обнуления, но уже сегодня очевидно, но любая их офисная функция будет на 80+% автоматизирована. А какой процент производства и логистики в цене тюбика зубной пасты? Ну, от силы 20%.

Самый безумный ответ тут: «всех уволят, кто будет покупать?» — но это ересь, ибо большинство людей и сегодня не может себе позволить топовое образование, топовых роботов/машины/квартиры, топовую медицину и приватный ультрамодный банкинг.

Но смогут, ибо все эти вещи станут в разы дешевле. Но не за один год. За один год изменится индустрия софта. Все компании, чей продукт — код либо придумают уникальный способ защиты, который не могут повторить конкуренты, либо вынуждены будут самоликвидироваться. А для остального потребуется экономическая диффузия (условно, роботы для строительства домов есть уже сегодня, но нужны годы чтобы они строили сотни тысяч домов в год).

Самая рискованная ставка в экономике сегодня — это ставка на стабильность. Любой, кто не приучится к постоянно и с увеличивающейся скоростью меняющемуся миру должен будет уступить дорогу остальным.

Взрослые инженеры считают токены и ждут сброса недельных лимитов Claude. Дети 8–15 лет тоже выжигают эти лимиты. Не потому что «надо» — им просто интересно

Это wai school — онлайн-школа, где дети 8–15 делают с ИИ настоящие проекты и публикуют их в интернет.

За два месяца — уже шестой поток, первая группа продлилась в полном составе, родители приводят друзей без рекламы.

На видео — три проекта:

🧑🏻‍💻 Игра-платформер в духе Hollow Knight от Вани (14)

🧑🏻‍💻 Десять собственных модов для Minecraft от Льва (11)

🧑🏻‍💻 RIFFLEGG — закрытая лига по CS2 с таблицей сезона от Платона (13).

Все проекты живут по публичным ссылкам, в них играют друзья авторов. Остальные проекты на сайте школы.

Главное, что выяснилось за эти два месяца: школа — не про ИИ.

Инструменты дети осваивают между делом. Дефицит в другом — превратить «хочу вот так» в задачу, декомпозировать, довести до результата.

В мире, где построить стало дёшево, дорогим становится именно это. И взрослые вырабатывают такое мышление годами, а в этой школе оно закладывается с 9 лет.

Группы до 7 детей, личный ментор, а родителям каждую неделю приходит красивый отчёт о прогрессе ребёнка.

Если вашему ребёнку 8–15 — приходите на 30-минутное знакомство:

https://wai.school/call?utm_source=telegram&utm_medium=posev&utm_campaign=seeding_2026_07&utm_content=cryptoessay

#реклама

как и ожидалось, Opus 5 по цифрам круче Fable и Sol 5.6, но в два раза дешевле (такая же цена как и у старого опуса)

тестируем, наслаждаемся

О том как создать $100B+ компанию в post-AI мире, но текстом

За последний год AI-рынок заработал около $450 млрд. Из них $250 млрд забрала Nvidia, ещё примерно $100 млрд — чипы, интерконнект и дата-центры, и лишь ~$50 млрд — все модели и приложения вместе, причём большая часть у OpenAI и Anthropic. Деньги сидят там, где дефицит: чипов и энергии нужно на два-три порядка больше, чем есть, а моделей много, они дешевеют, и лучшие из открытых — бесплатны. Совет «строй АЭС или фабрику 3-нм чипов» верный, но мало кому из нас доступен.

Поэтому интереснее второй вопрос: где дефицит может создать софтверная компания. Мультипликаторы публичного софта падают при растущей выручке ровно потому, что рынок закладывает коммодитизацию универсального софта. Google, Slack, Notion — это один максимально эффективный продукт, одинаковый для всех. Именно такое теперь проще всего повторить.

Ценность уезжает из «одного продукта для всех» в продукты, решающие проблему конкретного человека целиком. Не приложение для записи к врачу, а сервис, который знает мои анализы за десять лет, сон, тренировки и цели — и сам решает, когда какой анализ сдать, к какому врачу идти, какую тренировку сделать сегодня. Он продаёт не софт, а результат: здоровье, образование, личные финансы, развлечения. Его ров — data loop не из абстрактных метрик, а вокруг того, какое решение даёт лучший опыт конкретному пользователю: каждый новый клиент делает продукт лучше для всех следующих.

И сайдпоинт: у таких компаний почти наверняка будет офлайн-часть — свои лаборатории, устройства, железо. Чисто цифровых компаний на сотни миллиардов не бывает уже сегодня: Google, Meta и Amazon сами делают чипы и строят дата-центры, иначе не стоили бы столько. Рынок платит мультипликаторами не за выручку, а за то, что невозможно повторить.

Ровно этим и советую всем заниматься.

О том как создать $100В+ компанию в post-AI мире

То, что ИИ каждый день доказывает или опровергает открытые гипотезы, находит новые доказательства теорем, усиливает или обобщает существующие уже стало обыденностью.

Только на этой неделе я нашел 7 примеров, а сегодня ведь только четверг:

- Гипотеза Якобиана - опровергнута контрпримером в размерности 3, найденным с помощью Claude Fable 5; двумерный случай остаётся открытым.
- Гипотеза о гауссовых моментах - опровергнута явными контрпримерами для всех размерностей n≥3, найденными с помощью ChatGPT и Claude.
- Гипотеза Балабдауи - Веллнера о плотности Чернова - доказана полностью сгенерированным GPT-5.6 Sol доказательством.
- Гипотеза Каваути по модулю 4 - доказана при помощи Claude Fable 5.
- Гипотеза Черны для однокластерных автоматов положительного уровня - доказана при помощи OpenAI Codex.
- Теорема об улучшенной сходимости стохастического многоградиентного спуска - AI-найденное доказательство улучшило оценку скорости сходимости до O(T^-1)
- Теорема о спектральном крае квартичной модели SYK - доказана при существенной помощи GPT-5.6 в разработке аргументов.

Вот сегодняшний пример (30+ летняя гипотеза, контрпример к которой был найден сегодня), автор поделился полным транскриптом чата с GPT. Что примечательно, это не был какой-то гениальный промт (хоть автор и золотой медалист IMC), а по сути 4-5 запросов подряд из серии "тебе нужно сделать прорыв и найти контрпример", "найди наиболее неочевидный контрпример".

Тем временем китайские модели начали доминировать на openrouter

Белый Дом аж целого министра финансов расчехлил, чтобы доказать что Кими дистиллировали (а на чьих данных тренировался Антропик и OpenAI) и почему (кстати, почему?) в Штатах нужно срочно запретить опенсорс.

Пример фильма полностью сгенерированного ИИ от режиссера "Района №9"

Это прям новый уровень в плане консистентности персонажей, эмоций, реалистичности. Безусловно, качество будет выше, а стоимость будет падать в 2-5х каждый год, но это очень хороший пример того, что человек с идеей без съемочной группы и дорогих актеров может сделать уже сегодня.

Я не самый большой фанат этого конкретного жанра, но по качеству это уже выше, чем большинство короткого и даже полного метра выходящего в прокат.

https://www.youtube.com/watch?v=8Wbtt2JxP7g

Важно знать, что для наблюдателя проходящего через горизонт событий черной дыры нет никакой разницы в момент, когда он попадает в сингулярность.

Два дня назад я писал, что часть инфраструктуры HuggingFace подверглась атаке и была частично взломана ИИ-агентом. Только что OpenAI признались, что... это была их модель, GPT-5.6-Sol и другая, более мощная предрелизная LLM.

Их тестировали на ExploitGym (бенчмарк по кибербезопасности), и модель сначала смогла найти новый, до этого неизвестный эксплойт в инфраструктуре OpenAI (это не было её задачей, её не натравили «поискать баги чтоб мы пофиксили»), оттуда раскрутиться на получение полноценного доступа в интернет (который по умолчанию обрезан в тестовой среде), а затем залезть на HuggingFace искать ответы для бенчмарка. После этого она нашла уязвимость и там, получила доступ к коду авторизации некоторых сервисов и продолжила искать ответы.

Этот инцидент без преуменьшения беспрецедентный, и я пока не могу представить, что должно произойти, чтобы политики, NSA, DOD и Китай не обратили на это внимание.

GPT-6 в конце августа нам видимо не ждать 🌚

Пока что, по последним новостям, выглядит так, что мы получим модель уровня Mythos в открытом доступе в течении 3-6 месяцев. Что будет означать довольно серьезные перемены в плане кибербезопасности.

Количество крипто хаков выросло примерно на 100% по сравнению с 6 месяцами назад. И я думаю это только продолжит расти, и далеко за пределами крипты.

Для любого CSO / CIO это большой вызов и неспособность адаптироваться может привести к очень печальным последствиям, но сложность в том, что никто не знает как точно должен выглядеть этот процесс адаптации.