Сегодня был в The Royal Institution в Лондоне - месте, где уже два века рождаются открытия, меняющие мир.
Здесь Майкл Фарадей доказал, что движение магнитного поля создаёт электричество, намотал вручную не одну катушку, из которых родились электродвигатель и генератор.
Он попал сюда почти случайно, после ссоры и драки двух лаборантов, которых уволили. Ему дали возможность поработать в лаборатории. Если бы не этот конфликт, возможно, электричество открыл бы кто-то другой и гораздо позже.
Фарадей не имел формального образования, но именно он сделал возможным всё, что сегодня питает цивилизацию. В этих же лабораториях он впервые получил наночастицы золота, а сейчас здесь исследуют магнитные наночастицы и их влияние на живые клетки.
Две сотни лет спустя - то же место, тот же дух первооткрывательства.
Здесь работает мой друг, учёный Михаил Бурцев, с темой, которая звучит как научная фантастика: «Как с помощью AI расшифровать язык жизни».
Он начал с экспериментов с живыми нейронами, потом перешёл к нейросетям, а сегодня строит GENA-LM - языковую модель для ДНК.
Если большие языковые модели научились понимать человеческий язык, почему бы не применить те же принципы к коду жизни - к геному длиной в 3 миллиарда букв?
Мы с Мишей и моим партнёром Николаем Щениным обсуждали, как оценивать большие языковые модели в индустриальных use cases и новом проекте Customertimes Induro.ai.
Интересно, что и здесь, и в науке о жизни принципы одни и те же: важно не просто обучить модель, а понять, где и как она действительно создаёт ценность - будь то лаборатория, фарма или реальный бизнес.
@maxvotek | linkedin | substack
Здесь Майкл Фарадей доказал, что движение магнитного поля создаёт электричество, намотал вручную не одну катушку, из которых родились электродвигатель и генератор.
Он попал сюда почти случайно, после ссоры и драки двух лаборантов, которых уволили. Ему дали возможность поработать в лаборатории. Если бы не этот конфликт, возможно, электричество открыл бы кто-то другой и гораздо позже.
Фарадей не имел формального образования, но именно он сделал возможным всё, что сегодня питает цивилизацию. В этих же лабораториях он впервые получил наночастицы золота, а сейчас здесь исследуют магнитные наночастицы и их влияние на живые клетки.
Две сотни лет спустя - то же место, тот же дух первооткрывательства.
Здесь работает мой друг, учёный Михаил Бурцев, с темой, которая звучит как научная фантастика: «Как с помощью AI расшифровать язык жизни».
Он начал с экспериментов с живыми нейронами, потом перешёл к нейросетям, а сегодня строит GENA-LM - языковую модель для ДНК.
Если большие языковые модели научились понимать человеческий язык, почему бы не применить те же принципы к коду жизни - к геному длиной в 3 миллиарда букв?
Мы с Мишей и моим партнёром Николаем Щениным обсуждали, как оценивать большие языковые модели в индустриальных use cases и новом проекте Customertimes Induro.ai.
Интересно, что и здесь, и в науке о жизни принципы одни и те же: важно не просто обучить модель, а понять, где и как она действительно создаёт ценность - будь то лаборатория, фарма или реальный бизнес.
@maxvotek | linkedin | substack
❤25🔥17👍13
Как я использую Claude Code - не для кода
Уверен, что большинство читателей моего канала постоянно используют ChatGPT или Anthropic в режиме чата и получают массу удовольствия от постоянно улучшающегося качества ответов, расширения возможностей памяти, анализа картинок, документов и т.п.
За последние пару месяцев вторым важным помощником, которого я использую только с компьютера, стал Claude Code.
Я уже писал ранее, что тарифный план Max Pro - это эквивалент тысяч долларов в токенах, и сейчас он продаётся за 200 долларов в месяц.
Программистам это даёт огромное ускорение, а при умелом и осмысленном использовании уже сейчас экономит драгоценные часы сидения за компьютером.
Мои сценарии использования Claude Code - не в программировании, а вокруг анализа больших объёмов документов, файлов и данных, которые удобно сложить в одну проектную папку, открыть терминал, запустить Клода в режиме:
Несколько примеров:
За последние пару месяцев я старался показать этот инструмент всем, кому он может помочь сэкономить время и вижу, что многим действительно помог.
@maxvotek | linkedin | substack
Уверен, что большинство читателей моего канала постоянно используют ChatGPT или Anthropic в режиме чата и получают массу удовольствия от постоянно улучшающегося качества ответов, расширения возможностей памяти, анализа картинок, документов и т.п.
За последние пару месяцев вторым важным помощником, которого я использую только с компьютера, стал Claude Code.
Я уже писал ранее, что тарифный план Max Pro - это эквивалент тысяч долларов в токенах, и сейчас он продаётся за 200 долларов в месяц.
Программистам это даёт огромное ускорение, а при умелом и осмысленном использовании уже сейчас экономит драгоценные часы сидения за компьютером.
Мои сценарии использования Claude Code - не в программировании, а вокруг анализа больших объёмов документов, файлов и данных, которые удобно сложить в одну проектную папку, открыть терминал, запустить Клода в режиме:
claude --dangerously-skip-permissions, чтобы он не задавал лишних вопросов, и начать давать задания, получая ответы в виде удобных файлов и на экране терминала.Несколько примеров:
• Выгрузка всей истории LinkedIn, фильтрация и анализ контактов по странам и городам, куда собираешься; приоритезация и сбор персонализированных подсказок для outreach.
• Анализ данных с Oura и Garmin в сочетании с выгрузкой и анализом генома. Теперь не нужно ждать разрешений у FDA или других компаний, чтобы узнать наследственные предрасположенности и наложить их на данные о сне, тренировках, стрессе и других полезных параметрах.
• При подготовке налоговых отчётов часто видишь несостыковки в данных. Claude помогает находить расхождения и несостыковки в цифрах, чтобы всё сошлось до цента, включая анализ выгрузок с криптобирж и других неудобных для анализа источников.
• Можно дать проанализировать записи разговоров из Plaud или Teams и попросить разобрать свои управленческие и поведенческие паттерны, а также увидеть в процентах, кто и сколько, и о чём говорит на встречах.
• Дать доступ к папке с чеками, разобрать их по любым критериям и составить отчёт.
• Дать почитать примеры стратегий или аналитических отчётов и приложить их к кейсу своей компании/задаче, используя ту же методологию, или последовательно наложить 2–3 самых популярных.
• Сделать сразу веб-страницу и лендинг с идеей прямо в процессе разговора, прикрутить контактную форму и базу прямо во время звонка по её обсуждению.
• Проверить доступность этих доменов и предложить 30 альтернатив по моим критериям.
За последние пару месяцев я старался показать этот инструмент всем, кому он может помочь сэкономить время и вижу, что многим действительно помог.
@maxvotek | linkedin | substack
❤37👍24🔥17
Рэй Далио о своих AI-клонах
Прочитал пост Рэя Далио: My AI Clone and What We Can Expect from AI Clones.
Он пишет о том, как создал собственный AI-клон - систему, которая не просто отвечает, а размышляет в духе конкретного человека с его принципами, ценностями и логикой принятия решений.
Часто перечитываю его книгу «Принципы» и считаю её одной из лучших в своём жанре.
Его клон - это не LLM общего назначения и не агент с преднастроенной логикой, а скорее продолжение мышления владельца.
Далио описывает идею довольно прагматично: такой клон позволяет вести бесконечные диалоги, масштабировать опыт и принимать решения в соответствии с собственными принципами, но быстрее и без эмоций. По сути, это шаг от ИИ к «персональному интеллекту».
В этом году Stanford и Google DeepMind создали simulation agents: цифровые реплики 1 052 человек, обученные на двухчасовых интервью.
AI-модели воспроизводили ответы людей в опросах и личностных тестах с точностью около 85%, но терялись там, где требовалось принимать сложные решения. AI уже умеет копировать поведение, но не всегда улавливает интуицию и контекст.
Я уже давно собираю свои мысли и заметки - привычка, которая появилась после вдохновения от Сергея Булаева и его идеи с Flashbacks.ai.
Работа при помощи агента со своей памятью часто даёт неожиданные инсайты и помогает лучше понять собственные паттерны мышления, находить в прошлых идеях неожиданные параллели.
В технологии Сo.Actor, которую создала компания Сергея Булаева, с которой мы сейчас работаем, используется не только моя личная память, но и память организации, когда система работает с контентом внутренних встреч и данных с конференций.
Добавление персонального взгляда, контекста и опыта организации превращает работу с контентом в бесконечное удовольствие.
Клон, который умеет думать через твой и коллективный опыт - это уже новый инструмент мышления.
Не просто помощник, а продолжение твоего интеллекта.
@maxvotek | linkedin | substack
Прочитал пост Рэя Далио: My AI Clone and What We Can Expect from AI Clones.
Он пишет о том, как создал собственный AI-клон - систему, которая не просто отвечает, а размышляет в духе конкретного человека с его принципами, ценностями и логикой принятия решений.
Часто перечитываю его книгу «Принципы» и считаю её одной из лучших в своём жанре.
Его клон - это не LLM общего назначения и не агент с преднастроенной логикой, а скорее продолжение мышления владельца.
Далио описывает идею довольно прагматично: такой клон позволяет вести бесконечные диалоги, масштабировать опыт и принимать решения в соответствии с собственными принципами, но быстрее и без эмоций. По сути, это шаг от ИИ к «персональному интеллекту».
В этом году Stanford и Google DeepMind создали simulation agents: цифровые реплики 1 052 человек, обученные на двухчасовых интервью.
AI-модели воспроизводили ответы людей в опросах и личностных тестах с точностью около 85%, но терялись там, где требовалось принимать сложные решения. AI уже умеет копировать поведение, но не всегда улавливает интуицию и контекст.
Я уже давно собираю свои мысли и заметки - привычка, которая появилась после вдохновения от Сергея Булаева и его идеи с Flashbacks.ai.
Работа при помощи агента со своей памятью часто даёт неожиданные инсайты и помогает лучше понять собственные паттерны мышления, находить в прошлых идеях неожиданные параллели.
В технологии Сo.Actor, которую создала компания Сергея Булаева, с которой мы сейчас работаем, используется не только моя личная память, но и память организации, когда система работает с контентом внутренних встреч и данных с конференций.
Добавление персонального взгляда, контекста и опыта организации превращает работу с контентом в бесконечное удовольствие.
Клон, который умеет думать через твой и коллективный опыт - это уже новый инструмент мышления.
Не просто помощник, а продолжение твоего интеллекта.
@maxvotek | linkedin | substack
❤20🔥13👍7
Когда болеешь, самое время экспериментировать с AI 🤒
Несколько дней восстанавливаюсь после Лондона, где-то подцепил вирус. Вечером самое время продолжить эксперименты с кольцом Oura и Claude Code.
Результат за два промта:
Дальше магия:
• Клод ушёл думать на несколько минут
• С первого раза подключился к API Aura
• Сам написал программу для автоматической синхронизации несколько раз в день
• Сам предложил визуализацию и создал дэшборды
• Сам проанализировал данные и дал рекомендации по здоровью
Работал в режиме
Claude способен самостоятельно:
• Понимать контекст задачи
• Писать рабочий код с первого раза
• Создавать визуализацию без уточнений
• Анализировать данные и давать инсайты
Все больше похоже на реального автономного агента, о которых мы уже год слышим в рекламе OpenAI, Anthropic, Salesforce
План восстановления после вирусной инфекции куда более консервативный, чем я себе спланировал.
@maxvotek | linkedin | substack
Несколько дней восстанавливаюсь после Лондона, где-то подцепил вирус. Вечером самое время продолжить эксперименты с кольцом Oura и Claude Code.
Результат за два промта:
Буквально сказал Клоду: Хочу соединить и синхронизировать моё кольцо на регулярной основе. Вот персональный токен.
Дальше магия:
• Клод ушёл думать на несколько минут
• С первого раза подключился к API Aura
• Сам написал программу для автоматической синхронизации несколько раз в день
• Сам предложил визуализацию и создал дэшборды
• Сам проанализировал данные и дал рекомендации по здоровью
Работал в режиме
--dangerously-skip-permissions - работает автономно, лишних вопросов не задает, чуть опасно звучит, но результат того стоит. Claude способен самостоятельно:
• Понимать контекст задачи
• Писать рабочий код с первого раза
• Создавать визуализацию без уточнений
• Анализировать данные и давать инсайты
Все больше похоже на реального автономного агента, о которых мы уже год слышим в рекламе OpenAI, Anthropic, Salesforce
План восстановления после вирусной инфекции куда более консервативный, чем я себе спланировал.
@maxvotek | linkedin | substack
🔥28❤15👍11😁3
YouTube
Julia Shaw: Criminal Psychology of Murder, Serial Killers, Memory & Sex | Lex Fridman Podcast #483
Julia Shaw is a criminal psychologist and author who in her books explores human nature, including psychopathy, violent crime, the psychology of evil, police interrogation, false memory manipulation, deception detection, and human sexuality.
Thank you for…
Thank you for…
О воспоминаниях, которых не было.
Часть интервью Лекса Фридмана с Джулией Шоу очень впечатлил меня. Там прозвучало простое, но тревожное замечание:
Память - не архив, а редактор. Каждый раз, когда мы вспоминаем, мы не извлекаем запись, а переписываем её заново. Добавляем детали, выкидываем лишнее, меняем контекст.
В итоге помним не то, что было, а то, что мы помним сейчас.
Отсюда и эффект «внутренней Википедии»: люди, с которыми мы делимся своими историями, становятся соавторами наших воспоминаний. Их версии постепенно вытесняют наши.
В какой-то момент ты уже не уверен - ты действительно это пережил или просто много раз рассказывал себе ту же историю.
Джулия говорит, что такое устройство памяти - не дефект, а инструмент выживания. Она делает нас пластичными, помогает смиряться и двигаться дальше.
Но в этом есть и другая грань, чем больше мы переписываем прошлое, тем дальше отходим от правды.
Здесь появляется очевидная новая угроза - AI как машина ложных воспоминаний.
Генеративные модели сегодня ведут себя как гиперверсия человеческого мозга: они не просто дополняют, а достраивают и додумывают - уверенно, красиво, с нужным тоном.
Если человек общается с AI, который «помнит» его прошлые ответы - начинается совместное редактирование памяти.
Ты и машина создаёте общую версию твоего прошлого, которую уже невозможно отделить от реальности.
Шоу называет это the ultimate false memory machine и добавляет:
Интересно, что в этом есть и надежда, если память - это соавторство, то, возможно, AI станет инструментом, который поможет нам лучше помнить, а не больше забывать.
@maxvotek | linkedin | substack
Часть интервью Лекса Фридмана с Джулией Шоу очень впечатлил меня. Там прозвучало простое, но тревожное замечание:
"Каждое наше воспоминание - ложное. Вопрос только - насколько."
Память - не архив, а редактор. Каждый раз, когда мы вспоминаем, мы не извлекаем запись, а переписываем её заново. Добавляем детали, выкидываем лишнее, меняем контекст.
В итоге помним не то, что было, а то, что мы помним сейчас.
Отсюда и эффект «внутренней Википедии»: люди, с которыми мы делимся своими историями, становятся соавторами наших воспоминаний. Их версии постепенно вытесняют наши.
В какой-то момент ты уже не уверен - ты действительно это пережил или просто много раз рассказывал себе ту же историю.
Джулия говорит, что такое устройство памяти - не дефект, а инструмент выживания. Она делает нас пластичными, помогает смиряться и двигаться дальше.
Но в этом есть и другая грань, чем больше мы переписываем прошлое, тем дальше отходим от правды.
Здесь появляется очевидная новая угроза - AI как машина ложных воспоминаний.
Генеративные модели сегодня ведут себя как гиперверсия человеческого мозга: они не просто дополняют, а достраивают и додумывают - уверенно, красиво, с нужным тоном.
Если человек общается с AI, который «помнит» его прошлые ответы - начинается совместное редактирование памяти.
Ты и машина создаёте общую версию твоего прошлого, которую уже невозможно отделить от реальности.
Шоу называет это the ultimate false memory machine и добавляет:
«Чтобы защититься, нужно помнить, что наш мозг - ненадёжный источник. Записывайте сразу. Не верьте себе на слово».
Интересно, что в этом есть и надежда, если память - это соавторство, то, возможно, AI станет инструментом, который поможет нам лучше помнить, а не больше забывать.
@maxvotek | linkedin | substack
🔥25👍14❤9
Мозг vs AI: экономика энергии и интеллекта
Мозг человека работает на 12-20 ватт, выполняя миллиарды операций в секунду.
Один датацентр AI потребляет 100+ мегаватт - это энергия для 100 000 домов. Один ответ LLM требует 6 000 джоулей, мозг тратит лишь 20 на весь поток мышления. Эффективность биологии выше на 9×10⁸–2,7×10¹³ раз.
NVIDIA - ядро AI-инфраструктуры: в 2025–2026 годах она контролирует 90–94% рынка GPU. Blackwell и GB300 двигают модели Microsoft, OpenAI, Amazon, Google.
Выручка от датацентров за Q3 2025 достигла $30,8B. К 2026 расходы на эксплуатацию AI-датацентров превысят $600B при энергопотреблении 29 ГВт. Стоимость чипа H100 падает с $50k до $15k, но энергетические издержки остаются колоссальными.
1) Обучение крупной модели стоит десятки или сотни миллионов долларов
2) Средний сотрудник стоит $60–80k в год
3) AI эффективен при рутинных задачах, человек гибче в сложных
4) Рост применения чипов 2.25x в год
5) Энергия остается ключевым ограничением
В книге Бострома Superintelligence он описывает момент, когда система, способная улучшать себя, ускорит прогресс и снизит стоимость умственной работы почти до нуля. Первое государство или компания, создавшие такой интеллект, получат стратегическое преимущество, а копии стоить будут лишь железа и электричества.
Мы пока далеко от этого сценария. Даже самые продвинутые чипы NVIDIA примерно в 10¹² раз менее энергоэффективны, чем человеческий мозг.
AGI и superintelligence остаются мечтой создателей, хотя скорость и автономность агентов, особенно в программировании и автоматизации, уже впечатляют.
AI ещё не мыслит, но уже работает с такой скоростью, что заставляет человека по-новому смотреть на собственный потенциал.
@maxvotek | linkedin | substack
Мозг человека работает на 12-20 ватт, выполняя миллиарды операций в секунду.
Один датацентр AI потребляет 100+ мегаватт - это энергия для 100 000 домов. Один ответ LLM требует 6 000 джоулей, мозг тратит лишь 20 на весь поток мышления. Эффективность биологии выше на 9×10⁸–2,7×10¹³ раз.
NVIDIA - ядро AI-инфраструктуры: в 2025–2026 годах она контролирует 90–94% рынка GPU. Blackwell и GB300 двигают модели Microsoft, OpenAI, Amazon, Google.
Выручка от датацентров за Q3 2025 достигла $30,8B. К 2026 расходы на эксплуатацию AI-датацентров превысят $600B при энергопотреблении 29 ГВт. Стоимость чипа H100 падает с $50k до $15k, но энергетические издержки остаются колоссальными.
1) Обучение крупной модели стоит десятки или сотни миллионов долларов
2) Средний сотрудник стоит $60–80k в год
3) AI эффективен при рутинных задачах, человек гибче в сложных
4) Рост применения чипов 2.25x в год
5) Энергия остается ключевым ограничением
В книге Бострома Superintelligence он описывает момент, когда система, способная улучшать себя, ускорит прогресс и снизит стоимость умственной работы почти до нуля. Первое государство или компания, создавшие такой интеллект, получат стратегическое преимущество, а копии стоить будут лишь железа и электричества.
Мы пока далеко от этого сценария. Даже самые продвинутые чипы NVIDIA примерно в 10¹² раз менее энергоэффективны, чем человеческий мозг.
AGI и superintelligence остаются мечтой создателей, хотя скорость и автономность агентов, особенно в программировании и автоматизации, уже впечатляют.
AI ещё не мыслит, но уже работает с такой скоростью, что заставляет человека по-новому смотреть на собственный потенциал.
@maxvotek | linkedin | substack
🔥16👍10❤9
Почему продакт из Sequoia не нанимает «универсальных» людей
С удовольствием послушал интервью Jess Lee и отметил несколько мыслей. Ранее писал о том, как оценивать основателей и здесь вижу хорошее дополнение.
Когда ты строишь компанию, ты создаёшь культ. Люди хотят работать не из-за зарплаты, а потому что разделяют с тобой мечту и смысл.
Хороший фаундер - рассказчик, который умеет зажечь идеей, даже если она кажется безумием.
Джесс Ли начинала карьеру в Google, работая над Google Maps. Главный урок - амбиции. Делать не ещё одну карту, а карту всего мира со своими машинами и камерами.
В Polyvore Джесс пришла как пользователь, написала фаундеру письмо с разбором проблем продукта и предложениями решений.
Через несколько лет возглавила компанию и продала её Yahoo. История о том, как брать ответственность без должности и становиться лидером, когда ситуация требует.
Polyvore - стартап из Кремниевой долины середины 2000-х. Онлайн-платформа, где пользователи создавали коллажи из одежды, аксессуаров и предметов интерьера, по сути, свои лукбуки и доски вдохновения.
Главные принципы Джесс Ли простые.
Стартап похож на партию в карты: побеждает не тот, кто всегда прав, а тот, кто быстрее открывает новые ходы. Даже блестящий продукт бессилен, если экономика не работает.
Законы физики и экономики невозможно победить, заливая деньгами. Эмпатия важна, но без высокой планки требований к людям превращается в слабость.
Самое трудное управленческое решение - вовремя отпустить тех, кто не справляется. Джесс не верит в найм универсальных сотрудников. Она верит в силу пиковых значений, а не баланса.
В Sequoia оценивает людей по четырём измерениям:
• EQ - эмоциональный интеллект в работе один на один
• IQ - базовый уровень интеллекта
• PQ - политический интеллект, умение ориентироваться в системах и процессах
• JQ - качество суждений и качество решений в ключевых ситуациях
Она ищет людей с выдающимися способностями в одной области и собирает из них команды.
Формула лидерства Джесс Ли: эмоциональный интеллект + политическое чутьё + здравое суждение и скорость решений.
@maxvotek | linkedin | substack
С удовольствием послушал интервью Jess Lee и отметил несколько мыслей. Ранее писал о том, как оценивать основателей и здесь вижу хорошее дополнение.
Когда ты строишь компанию, ты создаёшь культ. Люди хотят работать не из-за зарплаты, а потому что разделяют с тобой мечту и смысл.
Хороший фаундер - рассказчик, который умеет зажечь идеей, даже если она кажется безумием.
Джесс Ли начинала карьеру в Google, работая над Google Maps. Главный урок - амбиции. Делать не ещё одну карту, а карту всего мира со своими машинами и камерами.
В Polyvore Джесс пришла как пользователь, написала фаундеру письмо с разбором проблем продукта и предложениями решений.
Через несколько лет возглавила компанию и продала её Yahoo. История о том, как брать ответственность без должности и становиться лидером, когда ситуация требует.
Polyvore - стартап из Кремниевой долины середины 2000-х. Онлайн-платформа, где пользователи создавали коллажи из одежды, аксессуаров и предметов интерьера, по сути, свои лукбуки и доски вдохновения.
Главные принципы Джесс Ли простые.
Стартап похож на партию в карты: побеждает не тот, кто всегда прав, а тот, кто быстрее открывает новые ходы. Даже блестящий продукт бессилен, если экономика не работает.
Законы физики и экономики невозможно победить, заливая деньгами. Эмпатия важна, но без высокой планки требований к людям превращается в слабость.
Самое трудное управленческое решение - вовремя отпустить тех, кто не справляется. Джесс не верит в найм универсальных сотрудников. Она верит в силу пиковых значений, а не баланса.
В Sequoia оценивает людей по четырём измерениям:
• EQ - эмоциональный интеллект в работе один на один
• IQ - базовый уровень интеллекта
• PQ - политический интеллект, умение ориентироваться в системах и процессах
• JQ - качество суждений и качество решений в ключевых ситуациях
Она ищет людей с выдающимися способностями в одной области и собирает из них команды.
Формула лидерства Джесс Ли: эмоциональный интеллект + политическое чутьё + здравое суждение и скорость решений.
@maxvotek | linkedin | substack
👍21🔥15❤11
В последние годы нас сложно удивить устройствами и оригинальным дизайном.
Пробовал использовать холодные криптокошельки и, очевидно, Ledger и Trezor - чемпионы по удобству, но случайно попался ещё один интересный девайс, который я в итоге заказал и потратил на освоение часть выходного дня.
Coldcard Q - явно проектировали паранойики-криптографы. Каждая деталь - это ответ на вопрос: «а если…?» и соответствует возможному вектору атаки, если кто-то решит всё-таки украсть ваши биткоины.
Coldcard Q внешне похож на ретро-калькулятор и в нём реально есть режим калькулятора и встроенный фонарик. Такой discreet-mode не дизайнерская забава, а часть защиты.
Кроме того, в Coldcard Q можно хранить секьюрные заметки: зашифрованные тексты, которые можно открыть только через PIN.
Например, резервные фразы, инструкции, фрагменты seed-фразы или ключевые напоминания. Они защищены теми же механизмами, что и твои биткоины.
В использовании не особо удобное устройство, но вполне пригодное, ну и живой учебник по криптографической паранойе, упакованный в корпус с батарейками AA, светодиодом, который выдаст взломщика, калькулятором, фонариком и заметками, которые невозможно прочитать без твоего PIN-кода.
@maxvotek | linkedin | substack
Пробовал использовать холодные криптокошельки и, очевидно, Ledger и Trezor - чемпионы по удобству, но случайно попался ещё один интересный девайс, который я в итоге заказал и потратил на освоение часть выходного дня.
Coldcard Q - явно проектировали паранойики-криптографы. Каждая деталь - это ответ на вопрос: «а если…?» и соответствует возможному вектору атаки, если кто-то решит всё-таки украсть ваши биткоины.
• Полностью air-gapped: никакого Wi-Fi, Bluetooth или USB. Подпись транзакций, только через microSD, QR-код, NFC.
• Secure Element: хранит приватные ключи в зашифрованной области, недоступной даже при вскрытии корпуса.
• Два независимых чипа от разных производителей, криптографические функции распределены между ними, что делает взлом практически невозможным: нужно одновременно скомпрометировать две разные аппаратные архитектуры.
• Anti-tampering: устройство фиксирует попытки вскрытия. Если достаёшь его из сейфа и видишь, что индикатор горит другим цветом, кто-то пытался его открыть.
• Открытый исходный код: можно самому провести аудит прошивки, что исключает скрытые компоненты.
• E-ink экран и механическая клавиатура, без дополнительных сенсоров и побочных каналов утечки.
• AA-батарейки, никакого встроенного аккумулятора: можно обесточить устройство и быть уверенным, что оно молчит. Также батарейки не потекут и не испортят устройство.
• Entropy input в функцию генератора случайных чисел можно и нужно добавить энтропию: бросить кости и ввести результат вручную. Был удивлён, что в YouTube полно примеров взлома под запись из-за неслучайного характера стандартных генераторов.
• Anti-supply-chain защита: заводская упаковка опечатана, и прошивка проверяется на подмену.
• Brick Me PIN / Duress PIN: мгновенное стирание данных или доступ к «фейковому» хранилищу.
• Decoy wallets, где можно положить реальную мелочь в биткоинах, если кто-то вынуждает отдать код силой.
Coldcard Q внешне похож на ретро-калькулятор и в нём реально есть режим калькулятора и встроенный фонарик. Такой discreet-mode не дизайнерская забава, а часть защиты.
Кроме того, в Coldcard Q можно хранить секьюрные заметки: зашифрованные тексты, которые можно открыть только через PIN.
Например, резервные фразы, инструкции, фрагменты seed-фразы или ключевые напоминания. Они защищены теми же механизмами, что и твои биткоины.
В использовании не особо удобное устройство, но вполне пригодное, ну и живой учебник по криптографической паранойе, упакованный в корпус с батарейками AA, светодиодом, который выдаст взломщика, калькулятором, фонариком и заметками, которые невозможно прочитать без твоего PIN-кода.
@maxvotek | linkedin | substack
🔥25👍8❤5😁3
AI поднимает фондовый рынок, но люди начали экономить на буррито.
Пока ВВП США растёт за счёт гигантских инвестиций в AI со стороны нескольких технологических компаний, отчёт Chipotle напомнил о другой стороне экономики - там, где здоровый фастфуд стал менее доступен потребителям.
Люди не разлюбили буррито и гуакамоле, а просто затянули пояса.
Цены на продукты выросли, аренда подорожала, студенческие кредиты вернулись, зарплаты не успевают, и ланч заставляет задуматься о стоимости обеда.
BJ’s Restaurants выросла на +20%, предложив комбо-обед с десертом за $13. Chipotle рухнула почти на столько же.
В прошлые годы в Chipotle была очередь, и явно дело не в смене предпочтений, а в банальной экономии.
AI-технологическая революция усилит и без того сильный разрыв в доходах между очень богатыми людьми, которые станут ещё богаче, и остальной частью общества.
Среднему классу уже нелегко, и безработица людей сильно меняет текущий рынок труда - это очень заметно в ИТ по росту качества кандидатов на собеседованиях.
@maxvotek | linkedin | substack
Пока ВВП США растёт за счёт гигантских инвестиций в AI со стороны нескольких технологических компаний, отчёт Chipotle напомнил о другой стороне экономики - там, где здоровый фастфуд стал менее доступен потребителям.
Люди не разлюбили буррито и гуакамоле, а просто затянули пояса.
Цены на продукты выросли, аренда подорожала, студенческие кредиты вернулись, зарплаты не успевают, и ланч заставляет задуматься о стоимости обеда.
BJ’s Restaurants выросла на +20%, предложив комбо-обед с десертом за $13. Chipotle рухнула почти на столько же.
В прошлые годы в Chipotle была очередь, и явно дело не в смене предпочтений, а в банальной экономии.
AI-технологическая революция усилит и без того сильный разрыв в доходах между очень богатыми людьми, которые станут ещё богаче, и остальной частью общества.
Среднему классу уже нелегко, и безработица людей сильно меняет текущий рынок труда - это очень заметно в ИТ по росту качества кандидатов на собеседованиях.
@maxvotek | linkedin | substack
🔥11👍8❤6
Антитренды Дурова и новый проект Cocoon
Пока все соцсети превратились в бесконечные ленты алгоритмов, Telegram остаётся местом, где выбираешь сам - что читать и с кем говорить.
Теперь Дуров идёт против нового тренда - централизации искусственного интеллекта.
После неудавшейся попытки с Маском и Grok, он запустил Cocoon - сеть, где AI работает не на серверах OpenAI, а на блокчейне TON, распределённо.
Как это работает:
• GPU-владельцы получают вознаграждение в Toncoin
• Запросы к моделям остаются зашифрованными
• Платишь за вычисления, не отдавая данные
Идея разумная и мы видим, что спрос на модели с открытыми весами растёт - компании не готовы отдавать свои знания для тренировки чужих моделей. OpenAI уже ограничивает доступ к медицинским и юридическим данным, фактически превращаясь в нового цензора.
Проектом управляет AlphaTON Capital (NASDAQ: ATON) - публичная компания, собравшая $71 млн на развитие TON-инфраструктуры. Они создают GPU-пулы, поддерживают модели вроде DeepSeek и Qwen.
Рынок пока не отреагировал: Toncoin не вырос, акции фонда тоже.
Предполагаю, это сложная инженерная задача. Маркетинг тоже будет непростым - создать новую AI платформу без цензуры и раскрутить её может занять годы. Но если получится - мы впервые получим альтернативный рынок AI-вычислений, где приватность встроена в саму логику сети.
Посмотрел выступление Дурова по теме - ему есть над чем работать в публичных выступлениях. Пока сухо, иногда неуклюже. По выручке на сотрудника Telegram обгоняет почти всех - и это важнее аплодисментов на сцене. Посмотрим, как сработает его очередной анти-тренд.
@maxvotek | linkedin | substack
Пока все соцсети превратились в бесконечные ленты алгоритмов, Telegram остаётся местом, где выбираешь сам - что читать и с кем говорить.
Теперь Дуров идёт против нового тренда - централизации искусственного интеллекта.
После неудавшейся попытки с Маском и Grok, он запустил Cocoon - сеть, где AI работает не на серверах OpenAI, а на блокчейне TON, распределённо.
Как это работает:
• GPU-владельцы получают вознаграждение в Toncoin
• Запросы к моделям остаются зашифрованными
• Платишь за вычисления, не отдавая данные
Идея разумная и мы видим, что спрос на модели с открытыми весами растёт - компании не готовы отдавать свои знания для тренировки чужих моделей. OpenAI уже ограничивает доступ к медицинским и юридическим данным, фактически превращаясь в нового цензора.
Проектом управляет AlphaTON Capital (NASDAQ: ATON) - публичная компания, собравшая $71 млн на развитие TON-инфраструктуры. Они создают GPU-пулы, поддерживают модели вроде DeepSeek и Qwen.
Рынок пока не отреагировал: Toncoin не вырос, акции фонда тоже.
Предполагаю, это сложная инженерная задача. Маркетинг тоже будет непростым - создать новую AI платформу без цензуры и раскрутить её может занять годы. Но если получится - мы впервые получим альтернативный рынок AI-вычислений, где приватность встроена в саму логику сети.
Посмотрел выступление Дурова по теме - ему есть над чем работать в публичных выступлениях. Пока сухо, иногда неуклюже. По выручке на сотрудника Telegram обгоняет почти всех - и это важнее аплодисментов на сцене. Посмотрим, как сработает его очередной анти-тренд.
@maxvotek | linkedin | substack
🔥22👍19❤9😁3
Первая беременность через ИИ-поиск сперматозоидов
С интересом прочитал стью The Lancet о том, как команда из Колумбийского университета описала первый клинический случай беременности, полученной с помощью нового метода STAR (Sperm Tracking And Recovery).
Это связка ИИ + микрофлюидики + робототехники для мужчин с необструктивной азооспермией - когда в эякуляте почти нет сперматозоидов.
Образец пропускают через микроканалы на чипе, высокоскоростная камера делает миллионы кадров за час, алгоритм ИИ высматривает следы движения сперматозоида, после чего микрофлюидная система изолирует нужную каплю, а робот бережно забирает клетку.
Что отличает от существующих методов: обошлись без центрифуг, красителей, жёсткой химии или лазеров - то есть максимально щадяще для клетки.
Пара пыталась завести ребёнка почти 20 лет. Были неудачные ЭКО, ручные поиски под микроскопом и две операции по извлечению сперматозоидов. Все это травматично, дорого и трудоемко.
При применении STAR обработали 3,5 мл образца, примерно за 2 часа просмотрели 2,5 млн изображений и нашли 2 годных сперматозоида. Ими оплодотворили яйцеклетки, получили два эмбриона и зафиксировали клиническую беременность.
Мужской фактор - до 40% случаев бесплодия пар; из них 10-15% мужчин имеют азооспермию.
Сегодняшние опции - долгие ручные поиски после обработки образца или операции на яичках. Это часто безрезультатно, затратно и с тяжелыми побочными эффектами.
Ценность рождается на стыке ИИ + железа + биологии: AI не просто подсказал, а изменил подход и создал новую ветку в борьбе с бесплодием. Пока это всего лишь один клинический случай и статья в The Lancet.
До массового применения нужны большие исследования, чтобы подтвердить повторяемость успеха метода.
@maxvotek | linkedin | substack
С интересом прочитал стью The Lancet о том, как команда из Колумбийского университета описала первый клинический случай беременности, полученной с помощью нового метода STAR (Sperm Tracking And Recovery).
Это связка ИИ + микрофлюидики + робототехники для мужчин с необструктивной азооспермией - когда в эякуляте почти нет сперматозоидов.
Образец пропускают через микроканалы на чипе, высокоскоростная камера делает миллионы кадров за час, алгоритм ИИ высматривает следы движения сперматозоида, после чего микрофлюидная система изолирует нужную каплю, а робот бережно забирает клетку.
Что отличает от существующих методов: обошлись без центрифуг, красителей, жёсткой химии или лазеров - то есть максимально щадяще для клетки.
Пара пыталась завести ребёнка почти 20 лет. Были неудачные ЭКО, ручные поиски под микроскопом и две операции по извлечению сперматозоидов. Все это травматично, дорого и трудоемко.
При применении STAR обработали 3,5 мл образца, примерно за 2 часа просмотрели 2,5 млн изображений и нашли 2 годных сперматозоида. Ими оплодотворили яйцеклетки, получили два эмбриона и зафиксировали клиническую беременность.
Мужской фактор - до 40% случаев бесплодия пар; из них 10-15% мужчин имеют азооспермию.
Сегодняшние опции - долгие ручные поиски после обработки образца или операции на яичках. Это часто безрезультатно, затратно и с тяжелыми побочными эффектами.
Ценность рождается на стыке ИИ + железа + биологии: AI не просто подсказал, а изменил подход и создал новую ветку в борьбе с бесплодием. Пока это всего лишь один клинический случай и статья в The Lancet.
До массового применения нужны большие исследования, чтобы подтвердить повторяемость успеха метода.
@maxvotek | linkedin | substack
👍36🔥18❤10
Один из моих любимых предметов в медицинском институте - патофизиология.
Это раздел медицины, который изучает, почему и как нарушается нормальная работа организма при болезни или травме.
Она разбирает причины (этиологию), механизмы развития (патогенез), типовые патологические процессы и пределы компенсации, связывая фактор, механизм и симптомы.
В IT-бизнесе сложно выстроить причинно-следственные связи: откуда приходит бизнес и почему один проект успешен, а другой буксует.
Часто лечат по симптомам: сбивают температуру скидкой или бесплатной работой, заливают проект людьми, добавляют ещё один созвон.
Патофизиология учит искать, что нарушило гомеостаз, и лечить не симптом, а причину каскада воспаления.
Я писал о системе оценки лидеров Джесс Ли из Sequoia, где JQ - качество суждений определяет способность понимать причинно-следственные связи.
Джесс Ли отмечает: некоторые с высоким IQ всё равно принимают ужасные решения.
Замечаю, что качество такого понимания растёт при обсуждениях с людьми с высоким JQ и полярными мнениями - это похоже на задачи по патофизиологии из клинических случаев реанимации.
Управление ожиданиями заказчиков: эскалации и скидки становятся нормой - хроническим воспалением от переобещаний и размытых границ контракта.
Кортизол высокий: команда горит, заказчик злится. Причины могут сочетаться как при обширных травмах:
• Продали, не задав все вопросы
• Руководитель проекта плохо совместим с ключевыми представителями
• Бизнес-аналитик без достаточной предметной экспертизы
• У клиента это первый подобный проект
Правильно понять причинно-следственные связи и поставить диагноз - это больше 50% успеха, но требует опыта и сильной команды, которая проводит консилиум.
@maxvotek | linkedin | substack
Это раздел медицины, который изучает, почему и как нарушается нормальная работа организма при болезни или травме.
Она разбирает причины (этиологию), механизмы развития (патогенез), типовые патологические процессы и пределы компенсации, связывая фактор, механизм и симптомы.
В IT-бизнесе сложно выстроить причинно-следственные связи: откуда приходит бизнес и почему один проект успешен, а другой буксует.
Часто лечат по симптомам: сбивают температуру скидкой или бесплатной работой, заливают проект людьми, добавляют ещё один созвон.
Патофизиология учит искать, что нарушило гомеостаз, и лечить не симптом, а причину каскада воспаления.
Я писал о системе оценки лидеров Джесс Ли из Sequoia, где JQ - качество суждений определяет способность понимать причинно-следственные связи.
Джесс Ли отмечает: некоторые с высоким IQ всё равно принимают ужасные решения.
Замечаю, что качество такого понимания растёт при обсуждениях с людьми с высоким JQ и полярными мнениями - это похоже на задачи по патофизиологии из клинических случаев реанимации.
Управление ожиданиями заказчиков: эскалации и скидки становятся нормой - хроническим воспалением от переобещаний и размытых границ контракта.
Кортизол высокий: команда горит, заказчик злится. Причины могут сочетаться как при обширных травмах:
• Продали, не задав все вопросы
• Руководитель проекта плохо совместим с ключевыми представителями
• Бизнес-аналитик без достаточной предметной экспертизы
• У клиента это первый подобный проект
Правильно понять причинно-следственные связи и поставить диагноз - это больше 50% успеха, но требует опыта и сильной команды, которая проводит консилиум.
@maxvotek | linkedin | substack
👍26❤14🔥8😁1
Консалтинг должен стать софтом.
Продолжаю размышления о новых моделях монетизации в консалтинге (прошлый пост)
Недавно в Financial Times вышла статья, которая подтверждает мои наблюдения о Globant и их AI Pods, а также о McKinsey, получивших награду от OpenAI за рекордное потребление токенов.
Если консалтинговые компании не превратятся в software-business, их ждёт исчезновение.
Глава IBM Consulting Мохамад Али формулирует просто:
IBM уже перестраивает консалтинг под модель service as a software - строит тысячи цифровых агентов, которые берут на себя повторяющиеся процессы внутри компании и у клиентов.
Можно сколько угодно приводить статистику о провальных AI проектах от MIT, но для консалтинга польза очевидна.
Агенты с LLM не устают читать клиентские требования, инструкции, многолетние залежи настроек систем. Они выдают ценные инсайты в реальном времени и повышают качество и скорость выполнения проектов.
Расскажу про свой опыт:
Недавно построили для клиента агента-архитектора SAP, который анализирует настройки систем за пару десятилетий и рассуждает о последствиях внедрений новых функций, апгрейдов.
Это сохраняет ценные часы архитекторов SAP и позволяет найти то, что было недоступно чисто физически из-за слишком глубокого и многомерного контекста.
Также строим у себя AI project factory, где все документы, встречи, артефакты проектов собраны в живой динамической AI-среде.
Это даёт команде новые возможности:
• Ориентироваться в контексте
• Делать детальные и понятные инструкции для клиента
• Настраивать и тестировать бизнес-приложения с недосягаемой до этого скоростью и точностью
Согласен с мнением IBM лидеров: в консалтинге AI будет ключевым преимуществом. Без него будет сложно или невозможно делать бизнес.
@maxvotek | linkedin | substack
Продолжаю размышления о новых моделях монетизации в консалтинге (прошлый пост)
Недавно в Financial Times вышла статья, которая подтверждает мои наблюдения о Globant и их AI Pods, а также о McKinsey, получивших награду от OpenAI за рекордное потребление токенов.
Если консалтинговые компании не превратятся в software-business, их ждёт исчезновение.
Глава IBM Consulting Мохамад Али формулирует просто:
Будущее консалтинга - это гибрид людей и софта, и тех, кто не сможет этого сделать, не станет.
IBM уже перестраивает консалтинг под модель service as a software - строит тысячи цифровых агентов, которые берут на себя повторяющиеся процессы внутри компании и у клиентов.
Можно сколько угодно приводить статистику о провальных AI проектах от MIT, но для консалтинга польза очевидна.
Агенты с LLM не устают читать клиентские требования, инструкции, многолетние залежи настроек систем. Они выдают ценные инсайты в реальном времени и повышают качество и скорость выполнения проектов.
Расскажу про свой опыт:
Недавно построили для клиента агента-архитектора SAP, который анализирует настройки систем за пару десятилетий и рассуждает о последствиях внедрений новых функций, апгрейдов.
Это сохраняет ценные часы архитекторов SAP и позволяет найти то, что было недоступно чисто физически из-за слишком глубокого и многомерного контекста.
Также строим у себя AI project factory, где все документы, встречи, артефакты проектов собраны в живой динамической AI-среде.
Это даёт команде новые возможности:
• Ориентироваться в контексте
• Делать детальные и понятные инструкции для клиента
• Настраивать и тестировать бизнес-приложения с недосягаемой до этого скоростью и точностью
Согласен с мнением IBM лидеров: в консалтинге AI будет ключевым преимуществом. Без него будет сложно или невозможно делать бизнес.
@maxvotek | linkedin | substack
🔥15👍13❤6
О сне, восстановлении спортсменов и предпринимателей, Oura и снова Claude Code
Прочитал пару научных исследований о сне спортсменов. Если честно, ничего революционного. [1] и [2].
Всё сводится к очевидному: сон очевидно влияет на результаты соревнований, и почти все профессиональные спортсмены недосыпают. Но разница между знанием и действием - огромная.
Я давно отслеживаю свой сон через Oura и Garmin. Показатели у них почти идентичны, но дают разные акценты: один больше про физиологию, другой про нагрузку. Наверное, оставлю только кольцо - оно просто удобнее.
Стараюсь следовать рекомендациям Oura: температура в комнате, время засыпания, последний час без экрана (дается сложнее всего), минимальная активность перед сном, и вижу улучшения.
Для спортсмена-любителя недосып - низкий результат на соревнованиях, в бизнесе цена ошибки - неверное решение.
Недосып делает нас эмоционально хрупкими, раздражительными и неточными. Если в боксе ты пропустил удар, то в бизнесе можно пропустить важный сигнал, потерять сделку, не увидеть возможность.
Как сказал спортивный психолог Harley de Vos:
Последняя поездка в Европу стала наглядным примером: джетлаг, недосып и первые дни эффективность падает в разы. Иммунитет также не дает должной защиты.
Пробовал Garmin Jet Lag Advisor, и простые рекомендации вовремя выйти на солнце немного помогли.
Интересно наблюдать, как Oura оценивает resilience - устойчивость к стрессу. После этой поездки параметр восстанавливался почти три недели.
У спортсменов карьера заканчивается в 30, а у бизнесмена может только начинаться в 50. Значит, выносливость - стратегический ресурс.
Понравилась цитата Dr. John Sullivan на эту тему:
Я всё больше верю, что данные с фитнес-трекеров - это новая доказательная медицина. Миллионы добровольцев, миллиарды ночей сна, и это не просто статистика, а реальная наука.
Недавно снова добавил датчик глюкозы Stelo, который теперь интегрирован с Oura. По результатам пары недель расспросил Claude - выяснил, что при моем режиме уровень глюкозы не влияет на мой сон.
Также Claude точнее определил хронотип и дал рекомендации.
В спорте и в бизнесе правило одно:
@maxvotek | linkedin | substack
Прочитал пару научных исследований о сне спортсменов. Если честно, ничего революционного. [1] и [2].
Всё сводится к очевидному: сон очевидно влияет на результаты соревнований, и почти все профессиональные спортсмены недосыпают. Но разница между знанием и действием - огромная.
Я давно отслеживаю свой сон через Oura и Garmin. Показатели у них почти идентичны, но дают разные акценты: один больше про физиологию, другой про нагрузку. Наверное, оставлю только кольцо - оно просто удобнее.
Стараюсь следовать рекомендациям Oura: температура в комнате, время засыпания, последний час без экрана (дается сложнее всего), минимальная активность перед сном, и вижу улучшения.
Для спортсмена-любителя недосып - низкий результат на соревнованиях, в бизнесе цена ошибки - неверное решение.
Недосып делает нас эмоционально хрупкими, раздражительными и неточными. Если в боксе ты пропустил удар, то в бизнесе можно пропустить важный сигнал, потерять сделку, не увидеть возможность.
Как сказал спортивный психолог Harley de Vos:
«Качественный сон остаётся тайным оружием, которое повышает результативность, снижает риск травм и ускоряет восстановление. Во время глубокого сна организм переходит в режим ремонта - выделяется гормон роста, восстанавливается мышечная ткань, восполняются запасы энергии. Без этого тело становится уязвимым - усталость и ошибки неизбежны».
Последняя поездка в Европу стала наглядным примером: джетлаг, недосып и первые дни эффективность падает в разы. Иммунитет также не дает должной защиты.
Пробовал Garmin Jet Lag Advisor, и простые рекомендации вовремя выйти на солнце немного помогли.
Интересно наблюдать, как Oura оценивает resilience - устойчивость к стрессу. После этой поездки параметр восстанавливался почти три недели.
У спортсменов карьера заканчивается в 30, а у бизнесмена может только начинаться в 50. Значит, выносливость - стратегический ресурс.
Понравилась цитата Dr. John Sullivan на эту тему:
«Вы не укрепляете человека нагрузкой - вы укрепляете его восстановлением. Если человек выгорает, он уже не получает пользы от тренировки. Восстановление - это момент, когда закрепляется эффект работы».
Я всё больше верю, что данные с фитнес-трекеров - это новая доказательная медицина. Миллионы добровольцев, миллиарды ночей сна, и это не просто статистика, а реальная наука.
Недавно снова добавил датчик глюкозы Stelo, который теперь интегрирован с Oura. По результатам пары недель расспросил Claude - выяснил, что при моем режиме уровень глюкозы не влияет на мой сон.
Также Claude точнее определил хронотип и дал рекомендации.
В спорте и в бизнесе правило одно:
рост = стимул + восстановление. Игнорируешь восстановление - замедляешь рост.
@maxvotek | linkedin | substack
👍27🔥21❤13👎1