Stanford University — June 2026

👔Представляем новую задачу на ремонт и сервис научного оборудования:

- Требуется ремонт насоса Edwards   Еще актуальны следующие задачи:

- Ремонт термостата ТСО-200 СПУ мод1016;

- Ремонт контроллера станка ATM Brillant 220;

- Диагностика/ремонт планетарной мельницы FRITSCH PULVERISETTE 5;

- Ремонт DAD и FLD ячеек ВЭЖХ системы Agilent 1260, 1290;

- Ремонт высоковольтного генератора Bruker D2 Phaser;

- Диагностика/ремонт STANFORD RESEARCH MODEL SR250 GATED INTEGRATOR & BOXCAR AVERAGER;

- Диагностика технического состояния ИК фурье-спектрометра ФТ-801;

- Ремонт или замена энкодера растрового электронного микроскопа Jeol JSM-6490;

- Ремонт венгерского дериватографа;

- Ремонт Лабораторного пресса Lab Line Press P 200 S;

- Ремонт Озоновой камеры 3MR-3RVB-140 ARGENTO;

- Обеспечить стабильную работу разрывной машины, достаточную для проведения лабораторных работ со студентами.   Где разместить заявку? - через модуль "Работа на заказ": https://lab.scienceid.net/work-to-order/ - через сервис "Научные мастерские": https://lab.scienceid.net/scientific-workshop

#работа_на_заказ

🦋 «Ошибка 404» ✍️ Автор: Rebelle Fleüroo

Ребел Симмонс была просто девчонкой, которой досталась дерьмовая рука в игре жизни. Несмотря на её жесткое и оскорбительное воспитание. Она много работала и усердно училась. Обладая IQ 252, она признанный гений и работает над получением степени магистра компьютерной инженерии и компьютерных наук в Стэнфордском университете. Когда наступают трудные времена и ей отчаянно нужны деньги, она крадет 5 миллионов долларов с оффшорного банковского счета. Она и не подозревала, что крадет у самого безжалостного босса мафии в мире: Данте Вино.

🖤🖤🖤🖤🖤

🌊У нее высокий IQ 🌊Мафия 🌊Она - хакер 🌊Бедная жгг 🌊От ненависти до любви

Синдром самозванца у одарённых детей: откуда берётся страх усилий?

Представим, что ты был одаренным ребенком

Не супер гением, но тебе всё давалось легко. Тебя хвалили. Говорили: схватываешь на лету, далеко пойдёшь

А ты пошёл, но не очень то и далеко

И как-то трудно

Почему так?

Кэрол Двек из Стэнфорда изучала это десятилетиями

Дети, которых хвалили за способности, а не за усилия, со временем начинали избегать сложных задач

Им стало важнее сохранить репутацию умного, чем реально развиваться

Их мозг буквально обучили тому, что сложность = угроза

Вот что остаётся во взрослой голове от этого детства:

▫️Всё должно получаться с первого раза

▫️Я не должен прилагать никаких усилий

▫️Если бы я был действительно талантливым, это не было бы так сложно

▫️Успех должен даваться без труда. Иначе я притворщик

▫️Если что-то требует особых усилий, значит, у меня к этому нет способностей

Узнаете себя?

Это паттерн, который когда-то был здоровой адаптацией под ожидания взрослых - теперь мешает жить

С точки зрения нейронауки здесь работает префронтальная кора и миндалина в связке

Когда человек сталкивается со сложностью любой степени тяжести, миндалина считывает это как угрозу самооценке и посылает сигнал тревоги

Префронтальная кора, вместо того чтобы включить режим решения задачи, начинает искать выход: бросить, не начинать, обесценить

Исследование Клаудио Фернандес-Араоз из Harvard Business Review показало, что люди с высоким потенциалом чаще страдают от синдрома самозванца именно потому, что к ним всегда были завышенные ожидания

Планка стоит высоко

И любая попытка принять сложный вызов или взяться за решение новой задачи означает риск не вытянуть

Поэтому человек не пробует

Или пробует наскоком: прыгнул, не получилось, всё, я так и знал

Ну а мозг-то меняется через повторение

Через ошибки, через усилие

Но одарённым детям просто дали корону, но не дали инструкцию, что с ней делать когда ты вырос и она тебе жмёт

Поэтому при любом новом вызове такой взрослых просто застывает в тревоге

И им всегда важнее казаться, а не быть

Потому что любое реальное действие - прямой риск к тому, что их сдернут с пьедестала

Таким взрослым крайне важно начать разделять сложность и некомпетентность

Сложно - не значит не моё. Сложно - значит мозг обучается и простраивает новые связи

И попробуйте хвалить себя не только за результат, а за попытку

Не за то, что получилось с первого раза, а за то, что вы вообще начали и что-то сделали

Это звучит примитивно, но поверьте, для мозга, который десятилетиями жил в другой логике - это почти революция

(Корону, кстати, можете оставить)

И не переключайтесь!

Стэнфорд: AI соглашается с вами на 49% чаще, чем живой человек

2 400 участников эксперимента пообщались с AI о реальных рабочих и личных ситуациях. Те, кто получил поддакивающий ответ, выходили из разговора более уверенными в своей правоте — и менее готовыми признать, что были неправы. При этом они не замечали, что AI им льстил.

Проблема не в том, что AI «сломан». Его обучали на человеческих оценках — а люди ставят высокие оценки тем ответам, которые им приятно читать.

AI выучил: соглашаться = хорошо.

Для задач вроде «напиши письмо» или «сделай резюме поста» — не критично.

Но когда вы спрашиваете: «стоит ли мне нанять этого человека?», «правильно ли я ставлю цену?», «не ошибаюсь ли я с этим запуском?» — вы, скорее всего, получаете свою же идею, упакованную в профессиональный тон.

Андрей Карпати, основатель OpenAI, сейчас перешёл в Anthropic, придумал решение, собрал за один день и выложил в общий доступ.

Идея: вместо одного AI, который вас слушается, собрать LLM Council («совет моделей») — структуру из пяти ролей, где каждая смотрит на задачу со своего угла.

1️⃣• Contrarian («скептик») — ищет только дыры. Что здесь провалится и почему.

2️⃣• First Principles («аналитик») — ломает допущения. Почему вы вообще уверены, что это правда?

3️⃣• Expansionist («стратег») — вы думаете слишком мало. Где настоящий масштаб?

4️⃣• Outsider («аутсайдер») — задаёт вопросы, которые инсайдеры уже не видят.

5️⃣• Executor («исполнитель») — держит фокус только на действии. Что конкретно делать в понедельник?

После того как каждая роль ответила, они читают ответы друг друга анонимно, без подписей.

👑 Потом председатель собирает финальный ответ.

✅ Этот «совет моделей» можно воспроизвести внутри одного чата с Claude за 3 минуты без внешних настроек и подписок. Один структурированный промт с пятью ролями.

И прогонять большие решения через него, а не через один запрос.

❗️Наберём 100 ❤️🔥 — следующим постом выложим готовый промт.

#Postdoc Fellow in Infectious Disease Modeling and Causal Inference: Impact of Nonpharmaceutical Interventions on COVID-19 outcomes

https://postdocs.stanford.edu/prospective/opportunities/open-postdoctoral-position-faculty-mentor-marc-lipsitch

5 бесплатных курсов от топовых университетов мира, которые реально стоит пройти — чтобы читать людей, как психолог Йеля, и разбираться в нейросетях, как создатель Deep Learning​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

Social Psychology Уэслианский университет, профессор Скотт Плаус

Курс-аттракцион, который объясняет, почему мы ведём себя так, а не иначе. Как формируются представления о людях и явлениях, почему возникает симпатия, как работают групповые процессы и как принимать решения без когнитивных искажений. Внутри — множество малоизвестных психологических исследований, о которых не пишут в обычных учебниках.

Miracles of Human Language An Introduction to Linguistics

Курс-ключ, открывающий устройство человеческой речи. Как устроены звуки и смыслы, почему дети усваивают язык без учебников и какие области мозга отвечают за грамматику и лексику. После этого курса вы начнёте замечать лингвистику в каждом разговоре.

Introduction to Negotiation Йель, профессор Барри Нейлбаф

Курс-инструмент для тех, кто хочет добиваться лучших результатов в переговорах. Что такое BATNA, как учитывать эмоции собеседника и почему win-win — это не компромисс, а продуманная стратегия. Каждое занятие — реальный кейс: от переговоров представителей разных организаций до обсуждения зарплаты, без лишней теории.

AI for Everyone DeepLearning.ai — Эндрю Ын, Стэнфордская школа

Курс-фильтр, который отделяет реальный ИИ от маркетинга. Что алгоритмы умеют уже сейчас, какие особенности связаны с использованием нейросетей и как внедрить технологию в компанию без программистов. Ни одной строчки кода, только понятные примеры от одного из ведущих специалистов в области ИИ.

Think Again: How to Reason and Argue Duke University, профессор Уолтер Синнотт-Армстронг

Курс-гигиена для ваших дискуссий. Как не путать факты с мнениями, находить скрытые уловки в чужих аргументах и доносить свою позицию ясно и последовательно. После 40 часов логической практики любую дискуссию вы сможете анализировать как детектив.

Все курсы доступны для бесплатного просмотра (сертификаты обычно платные). Просто зарегистрируйтесь на платформе и выберите опцию “Audit” или “Бесплатный доступ” при записи на курс.

Kamilla.Global🌎 TESOL/TEFL / возможности за рубежом

Стэнфордский тюремный эксперимент.

Его остановили на шестой день. Все вышло из под контроля даже самого экспериментатора.

1971 год. Психолог Стэнфордского университета Филип Зимбардо отбирает 24 студента из 75 претендентов, прошедших многоуровневое тестирование на психическое здоровье, случайным образом разделив их на охранников и заключённых в импровизированной тюрьме, оборудованной прямо в подвале университета. Исследование было рассчитано на две недели.

Заключённых арестовывают по-настоящему, с участием местной полиции, прямо у них дома и без предупреждения, надевая мешки на головы и увозя в университет, где выдают робы с номерами вместо имён.

Охранники получают форму, дубинки и очки-зеркалки, скрывающие глаза. от Зимбардо было только одно указание: физического насилия нет, всё остальное на ваше усмотрение.

Уже на вторые сутки заключённые подняли бунт, забаррикадировав двери кроватями, и охранники подавили его слезоточивым газом из огнетушителей, после чего начали систематически лишать бунтовщиков сна, еды и права пользоваться туалетом, не получая на это никаких инструкций и не сговариваясь между собой. Они просто вошли в роль, причём стремительно, за несколько часов, как будто форма и название должности перепрошили что-то внутри.

К третьему дню один из заключённых начал кричать, плакать и вести себя дезориентированно, но Зимбардо и его команда решили, что тот симулирует, выпустив его только после того, как симптомы не прошли даже спустя несколько часов.

Потом сломался второй, третий, а сам Зимбардо признался позже, что настолько вжился в роль начальника тюрьмы, что перестал воспринимать происходящее как эксперимент, и остановила его коллега, пришедшая со стороны и ужаснувшаяся увиденному.

Когда результаты опубликовали, психологический мир разделился: одни говорили, что это доказательство того, как ситуация подавляет личность, другие обвиняли Зимбардо в том, что он сам негласно поощрял жестокость охранников.

Но сам эксперимент так и не удалось воспроизвести в полном объёме ни разу за все последующие десятилетия.

Для психологии вывод оказался тяжелым: Жестокость и агрессия не живут в «плохих людях», поджидая момента выйти наружу. Они запускаются контекстом, ролью, формой и негласным разрешением системы.

Это называется ситуационизм. И он объясняет не только тюремные эксперименты, но и то, как обычные люди, мы с вами, в определённых структурах, семьях, организациях, начинаем делать то, чего никогда бы не сделали в одиночку. Повод задуматься?

P.S. Зимбардо опубликовал результаты эксперимента в 1973 году, а в 2015 вышел художественный фильм с таким же названием. А также, вышла книга «Эффект Люцифера» — про то, как хорошие люди становятся способны на зло.

⚡️Представляем новую задачу на ремонт и сервис научного оборудования:   - Ремонт термостата ТСО-200 СПУ мод1016   Еще актуальны следующие задачи: - Ремонт контроллера станка ATM Brillant 220; - Диагностика/ремонт планетарной мельницы FRITSCH PULVERISETTE 5; - Ремонт DAD и FLD ячеек ВЭЖХ системы Agilent 1260, 1290; - Ремонт высоковольтного генератора Bruker D2 Phaser; - Диагностика/ремонт STANFORD RESEARCH MODEL SR250 GATED INTEGRATOR & BOXCAR AVERAGER; - Диагностика технического состояния ИК фурье-спектрометра ФТ-801; - Ремонт или замена энкодера растрового электронного микроскопа Jeol JSM-6490; - Ремонт венгерского дериватографа; - Ремонт Лабораторного пресса Lab Line Press P 200 S; - Ремонт Озоновой камеры 3MR-3RVB-140 ARGENTO; - Обеспечить стабильную работу разрывной машины, достаточную для проведения лабораторных работ со студентами.   Где разместить заявку? - через модуль "Работа на заказ": https://lab.scienceid.net/work-to-order/ - через сервис "Научные мастерские": https://lab.scienceid.net/scientific-workshop

#работа_на_заказ

💰 Советы от одного из основателей Google.

Сергей Брин получил бакалавра по компьютерным наукам в Университете Мэриленда, а затем поступил в Стэнфордский университет, где встретил Ларри Пейджа. Вместе они разработали поисковую систему, которая позже стала Google.

Полезные советы от Сергея Брина:

💬 Чем активнее ты пробуешь что-то новое, тем больше у тебя шансов наткнуться на что-то действительно стоящее.

💬 Не важно, богатый или нет, я — счастливый, потому что я наслаждаюсь тем, что я делаю. И это на самом деле главное богатство.

💬 Опыт – это преимущество, но нужно уметь его правильно использовать, ведь он может стать и помехой.

💬 Всегда старайтесь дать больше, чем от вас ожидают.

https://t.me/Psychology_Gid

Один из лучших вводных материалов по прикладной линейной алгебре, который мне попадался.

Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами:

• подгонка данных

• машинное обучение

• оптимизация

• обработка изображений

• системы управления

Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science.

PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf

Один из лучших вводных материалов по прикладной линейной алгебре, который мне попадался.

Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами:

• подгонка данных

• машинное обучение

• оптимизация

• обработка изображений

• системы управления

Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science.

PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf

завершился очередной батч YC (X26/P26). небольшой разбор, куда, по их мнению, идет AI.

1/ dev-tooling строится вокруг агентов. никто не делает новый Cursor или Devin. делают тулинг вокруг кодинг-агента: запуск, тесты, верификация, деплой. много харнеса для тестирования (TesterArmy, Armature). много сэндбоксов (Indexable, StableBrowse). отдельно растет trust-ветка: гейтить каждое действие агента и продавать страховку на его поведение (Mount, Klaimee).

2/ растет интерес к дата-маркетплейсам / брокерам мультимодальной даты для обучения LLM (5 проектов). пример в W26 батче: Luel (YC) подняли $31.2M сид, один из крупнейших в истории YC. таких проектов и вне YC хватает - бизнес модели делятся на лицензирование датасета у паблишеров, на маркетплейсы и на IP-брокерство. тема летит, я аж 15 венчурных компаний с ходу насчитал. YC отказал Mercor в 2023-м, компанию, которая эту категорию и определила (~$10B) и по ходу теперь пытается догнать.

3/ saas еще никто не убил. его просто переименовали в AI-агентов и продают не по ситам. порядка 35 вертикальных компаний: healthcare (9), manufacturing (11), finance (7), legal (5). там никто еще пока вайбкодить не собирается.

4/ новая тема, которую форсит YC: AI-native сервисные компании. с одной стороны, это признание, что софт даже в вертикали продавать сегодня тяжело. плюс, агентов кто-то должен деплоить. но с другой стороны, а за сервис исторически платят больше. лучше всего заходит в зарегулированных вертикалях. Clara Health (врач), Hedge Specialty (страховщик), Alchemize (таможенный брокер). паттерны для фандабл AI-сервис бизнеса: - решаете важную, но не core-функцию для клиента. - клиенты уже тратят деньги на сервисы, консультантов или BPO в этой категории. - работа достаточно повторяемая, чтобы AI мог делать большую часть. - вашу target buyer persona в SaaS сокращают, автоматизируют или объединяют с другими ролями. так что если делаете SaaS и дела идут так себе, подумайте в эту сторону.

5/ инфра вокруг prediction marketplaces. выросло с ~1 компании в W26 до 5. делают лопаты для беттеров: поиск вилок между Kalshi и Polymarket (Oddpool); дата-фид по рынкам (Dome). профессиональное исполнение сделок (River Markets).

6/ еще новый тренд - «компания, которая управляет собой сама». (ну типо, chatGPT сделай $1m ARr SaaS; make no mistakes) в батче три стартапа делают агентов, которые тянут всё: от мониторинга кампаний и сборки лендингов до общения с саппортом (Thomas, The Company Company, Result). из общих новостей по сектору флагман темы Polsia: соло-фаундер, 0 сотрудников, 9 агентов. подняла $30M при оценке $250M, продает за $49/мес плюс 20% от выручки клиента.

7/ хардвер держится на ~10-11% батча, но сместился от роботов к военке. ставка на дешевые массовые attritable-системы. дрон за $20K заставляет противника жечь $4M на перехватчик и ломает ему экономику (Tenet, Surtr).

8/ b2c самый маленький слайс, ~13 стартапов (6%). персональные финансы это новая мини-волна (Gravy, «личный AI-CFO»). дальше игры, креаторы, здоровье. все это мило, но кажется тут без витальных запусков делать нечего.

9/ половина фаундеров родом не из США. 83% всё равно переезжают и регают компанию в Штатах. больше всего иммигрантов из UK (33), потом Индия (33) и французы (21), плюс сильный нордический кластер. есть и пара команд близких читателям этого канала - финтех Hevn; агентский datadog, Superlog, и первый (?) YC фаундер из Узбекситана, Сардор, который делает robotics. больше всего фаундеров из стэнфорда / mit, из Европы - по 10 из TUM и Оксфорда; соло-фаундеров в батче 13%.

весь репорт тут

CalTech Admissions Officer personally invited this student to do research at CalTech and here’s exactly how he did it.

Ryan, the student that got the invitation, participated in Algoverse AI Research Program.

Algoverse is a 12-week research program that pairs ambitious high school and college students with published research mentors and PhDs from Stanford and Berkeley, and industry AI researchers from OpenAI.

More than 76% of high school students that presented at the world’s best AI research conferences like NeurIPS and EMNLP are Algoverse alumni.

Over 87% of published students from past Algoverse cohorts were admitted at Top-10 US universities.

Algoverse has application cohorts throughout the entire year. Next cohort begins on June 21st.

Algoverse Applications for this cohort close tomorrow, this Sunday.

Apply now to Algoverse AI Research Program:

https://algoverseairesearch.org

Скоро могут попросить удалить некоторые исследования, хоть я их взял из открытых источников.

Успейте посмотреть и скачать )))

Выложил 11 исследований, 2 на английском (от Стенфорда и Мерсер)

Вот ссылка на наш канал для исследований - @hrhublibrary

На следующей неделе выложу новые исследования от McKinsey / KPMG / BCG / WH / Gartner и российских компаний (почти все по HR). Подписывайтесь на канал, буду вам рад!

Скоро могут попросить удалить некоторые исследования, хоть я их взял из открытых источников.

Успейте посмотреть и скачать )))

Выложил 11 исследований, 2 на английском (от Стенфорда и Мерсер)

Вот ссылка на наш канал для исследований - @hrhublibrary

На следующей неделе выложу новые исследования от McKinsey / KPMG / BCG / WH / Gartner и российских компаний (почти все по HR). Подписывайтесь на канал, буду вам рад!

Скоро могут попросить удалить некоторые исследования, хоть я их взял из открытых источников.

Успейте посмотреть и скачать )))

Выложил 11 исследований, 2 на английском (от Стенфорда и Мерсер)

Вот ссылка на наш канал для исследований - @hrhublibrary

На следующей неделе выложу новые исследования от McKinsey / KPMG / BCG / WH / Gartner и российских компаний (почти все по HR). Подписывайтесь на канал, буду вам рад!

#ReDigest

Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание.

Дайджест недели:

- MiniMax выпустила M3: 1M, мультимодал, агентный режим с управлением десктопом, в части бенчей держит уровень Opus и GPT-5.5.

- Google представила Gemma 4 12B - крутится локально на 16 ГБ, контекст 256K, Apache 2.0 и выпустила офлайн AI-инструменты для macOS.

- Anthropic подала конфиденциальную заявку на IPO в SEC вслед за OpenAI, выход возможен ранней осенью.

- Microsoft представила 7 своих MAI-моделей.

- Anthropic призвала к агрессивной глобальной паузе в разработке самых мощных AI, при этом отчиталась что Claude пишет 80%+ ее кода и скоро может начать улучшать себя сам.

- OpenAI обновила память ChatGPT (система Dreaming): синтезирует контекст. B раскатала ChatGPT Lockdown Mode против промтп-иньекций.

- OpenAI выкатила плагины в Codex (аналитика, дизайн, финансы и тд). Отдельно выделю плагин Build iOS app. Еще вышла фича Sites - собирает из доков задеплоенные веб-аппы.

- Alphabet привлекла больше $85 млрд на AI-инфраструктуру, первое крупное размещение акций после IPO 2005: спрос на вычисления превышает мощности.

- Nvidia на Computex показала RTX Spark - свой ARM-чип для потребительских ПК (конкурент Apple Silicon) и Vera - их первый CPU в датацентрах для агентов.

- Microsoft на Computex показала ноутбук Surface Laptop Ultra и мини-ПК Surface Dev Box (локально модели до 120B). Плюс выкатила always-on агента Scout и агентный поиск Web IQ.

- SoftBank объявил крупнейший AI-проект вне США: 75 млрд евро в инфраструктуру во Франции.

- DeepSeek привлекает первый внешний раунд $7.4 млрд при оценке $52-59 млрд и отчитались о переносе обучения на китайские Huawei Ascend.

- Трамп подписал указ о кибербезопасности в AI: добровольная проверка моделей через госбенчмарк.

- Альтман, Амодеи и Хассабис призвали Конгресс ввести обязательный скрининг заказов синтетических нуклеиновых кислот.

- В исследовании Stanford преподаватели права в слепом сравнении в 75% случаев предпочли ответы AI ответам коллег.

- По данным Cloudflare, трафик ботов впервые превысил человеческий (57% vs 43%), на годы раньше прогноза из-за автономных агентов.

- Nvidia открыла Nemotron 3 Ultra - сильнейшую американскую открытую модель, с весами и данными и NVIDIA Cosmos 3 для phisical AI.

- Alibaba выпустила Qwen3.7-Plus, мультимодальную агентную модель с GUI и CLI.

- Из картиночных: Ideogram 4, открытая T2I с layout-контролем и хорошей кириллицей, и Reve 2.0 на Large Layout Model, 2 место в Text-to-Image Arena.

- Нишевое: H Company Holo 3.1, локальные computer-use модели (0.8B-35B), и JetBrains Mellum 2, 12B MoE под кодинг.

- GitHub выпустил десктопное agent-native приложение Copilot.

- Anthropic выложила Defending Code harness (автономный поиск и фикс уязвимостей), а Alibaba открыла Open Code Review.

- Anthropic выкатили CLI ant - весь Claude Platform из терминала: агента описываешь YAML, коммитишь в Git и деплоишь через CI.

- Nous Research выпустила Hermes Desktop, нативное приложение: 5 режимов изоляции, субагенты, скиллы, голос (MIT, все платформы).

- Perplexity дала моделям прямой контроль над поиском через SDK, компоненты search-стека как примитивы для agent search.

- LM Studio завезла в мобильный клиент удаленный доступ к десктопным моделям через Tailscale-mesh.

- Privacy-скандалы недели: Meta тайно встроила распознавание лиц в очки Ray-Ban/Oakley + хакеры угнали аккаунты Instagram через AI-бота поддержки Meta.

- Cloudflare купила VoidZero (Vite, Vitest, Rolldown, Oxc), плюс $1 млн в фонд экосистемы Vite.

- Блогер PewDiePie выкатил Odysseus, опенсорсный self-host лаунчер для нейросетей (58k звезд меньше чем за неделю).

- Anthropic на месяц (до 5 июля) удвоила 5-часовые лимиты в Claude Cowork.

- Agent Cookie синхронизирует куки, CLI-токены и API-ключи между девайсами для агентов.

- Freestyle - новая open-source локальная голосовая диктовка.

- 🤩 Hallmark - еще один отличный скилл для дизайна, и кстати Impeccable получил мощный апдейт.