Дедлайн подання заявок або номінацій на участь у Startup Battlefield 200 — п’ятниця, 27 травня. Ця програма — шанс отримати доступ до венчурних фондів, глобальну видимість, публікації на TechCrunch і грант $100 000 без передачі частки в компанії. Якщо ви будуєте проривний стартап — або знаєте такого фаундера — саме час діяти.

Подайте заявку сьогодні, щоб отримати можливість вийти на сцену TechCrunch Disrupt разом із 200 найперспективнішими стартапами ранньої стадії з усього світу.

Останній шанс для фаундерів ранньої стадії

Фаундери на стадії pre-Series A, це ваш фінальний виклик: найсильніші стартапи вже заходять в «арену», а вікно для подання заявок стрімко закривається.

Якщо ваш стартап уже номінували, не відкладайте завершення заявки. Останній тиждень завжди минає дуже швидко, а подання в останню хвилину ризикують загубитися на фоні хвилі аплікацій перед дедлайном у п’ятницю.

Знаєте стартап, який заслуговує на увагу? Номінуйте його зараз, щоб команда ще встигла подати заявку до 27 травня.

Компанії, що задають категорії, рідко стартують «ідеальними»

Деякі з найважливіших технологічних компаній в історії не починали зі гучних новин про раунди. Вони починали з пітчу.

Dropbox уперше демонстрував продукт у кімнаті, повній скептиків. Cloudflare виходив на сцену, коли більшість ще не розуміла, що таке edge-мережі. Discord був тоді ще невеликим геймінговим стартапом під назвою Hammer & Chisel.

Усі вони пройшли однакове випробування — Startup Battlefield 200. Це не випадковість, це закономірність. І все починається із заповненої заявки.

Startup Battlefield 200 ніколи не був конкурсом «найвідполірованіших» компаній. Це конкурс найперспективніших. Стадія до запуску — це нормально. Відсутність доходу — також. Важливо інше: чи змінює ваш продукт щось по-справжньому — не точково, а суттєво.

Якщо ви або знайомий вам фаундер будуєте щось справді впливове, сама заявка стає вашим першим пітчем. Подайте її до 27 травня.

Більше, ніж просто пітч-конкурс

Startup Battlefield 200 — місце, де відкривають «вистрілюючі» компанії.

Відібрані стартапи презентуватимуться наживо на сцені Disrupt перед більш ніж 10 000 учасників, провідними венчурними інвесторами, глобальними медіа та широкою аудиторією TechCrunch. Це можливість отримати увагу інвесторів, прямий фідбек від VC і довести, що ваша компанія заслуговує бути серед наступного покоління стартапів, які створюють нові категорії.

Кожна з 200 відібраних компаній отримує:

• повністю оплачену триденну виставкову площу на Disrupt;
• безкоштовні квитки для команди;
• спеціальний тренінг з пітчингу;
• майстер-класи для фаундерів від топових венчурних інвесторів та операційних керівників;
• окремий профіль стартапу в додатку заходу;
• доступ до прес-листа та можливості генерації лідів;
• шанси отримати редакційне висвітлення на TechCrunch, участь у подкастах і виступах у міру зростання компанії.

Усі обрані компанії пітчать — або на головній сцені Disrupt, або на Pitch Showcase Stage. В обох випадках фаундери виступають перед інвесторами, медіа та партнерами, які приїжджають на Disrupt саме у пошуках «наступної великої компанії».

Не обов’язково потрапити в топ-20, щоб цей досвід змінив траєкторію вашого стартапу. Почніть із номінації та подання аплікації.

Трек-рекорд Startup Battlefield 200 говорить сам за себе

Більше ніж 1 700 компаній уже брали участь у Startup Battlefield 200. Разом вони залучили понад $32 млрд інвестицій і здійснили понад 250 екзитів, включно з поглинаннями з боку Microsoft, Google, Salesforce, Uber та Amazon.

Мережа настільки щільна, що випускники навіть купують один одного: Dropbox у 2021 році придбав сервіс DocSend — також учасника Battlefield 200.

Це той самий майданчик, який допоміг прискорити розвиток таких компаній, як Fitbit, Trello та Mint.

За кожним із цих результатів стояв фаундер, який був готовий публічно зробити ставку на себе — перед аудиторією, що уважно стежила. Дізнайтеся більше про програму та подайте заявку.

Хто має подаватися

Організатори шукають амбітні стартапи ранньої стадії, які створюють інноваційні продукти з потенціалом задати нову категорію.

Заявки відкриті глобально й для всіх індустрій. Більшість відібраних компаній — на стадії pre-Series A, хоча окремі стартапи на етапі Series A також можуть бути прийняті в індивідуальному порядку.

Щоб податися, стартап має мати:

• робочий MVP;
• чітку демо-версію продукту;
• сильний ринковий потенціал;
• фаундерів із візією, здатністю до реалізації й реальним трекшном.

Щороку подаються тисячі компаній. Лише 200 проходять відбір. У фіналі 20 стартапів пітчать наживо на сцені Disrupt. Один отримує головну нагороду — $100 000 без передачі частки.

Останні дні, щоб зробити крок

Фаундери, які чекають, доки «будуть готові», часто чекають надто довго. Ідеально відшліфований продукт не потрібен. Потрібен потенціал.

Якщо ви досі вагалися, реальність така: найгірший сценарій — вас не оберуть цього разу, але наступного року ви повернетеся із сильнішою заявкою, уже пройшовши процес.

Сцена має значення. Ком’юніті залишається. Момент — справжній. Але дедлайн уже за тиждень.

Джерело

TechCrunch

На початку цього року засновник і CEO Lucra Sports Ділан Роббінс зробив те, чого раніше нікому не вдавалося.

Йому вдалося залучити відому публічну інвесторку Кеті Вуд і її фонд ARK Invest Venture Fund як лід-інвестора в раунді фінансування стартапу.

Минулого місяця Lucra оголосила про залучення $20 млн у раунді Series B під лідерством фонду ARK за участі кількох інших венчурних інвесторів. Роббінсу вдалося зацікавити ARK, навіть попри те, що фонд раніше боляче «обпікся» на схожій eSports‑компанії — Skillz, платформі змагань у скіл‑іграх, в яку ARK інвестував значні кошти, а згодом вийшов із збитком.

До того ж Ділан залучив такого «великого гравця», хоча його компанія не працює в єдиній сфері, за якою зараз масово ганяються венчурні фонди, — штучному інтелекті.

Lucra пропонує white‑label‑сервіс інтерактивних ігрових змагань як новий тип програми лояльності для бізнесів, що працюють із кінцевими споживачами. Замість, наприклад, накопичення балів на купон, клієнти Lucra можуть запускати онлайн‑турніри з призами або давати змогу відвідувачам робити дружні парі між собою на результат ігор. Серед клієнтів компанії — Five Iron Golf, Dave & Buster’s та Chess King.

Роббінс розповів, що йому допомогли дві речі, які дозволили отримати гучного інвестора за непростих умов:

1. Бути привітним з усіма й усюди, тому що ніколи не знаєш, коли випадкова розмова перетвориться на шлях до великого інвестора.
2. Починати пітч із AI, навіть якщо ви не зірковий науковець у сфері ШІ й не будуєте моделі, агентів чи будь‑що подібне.

Щодо першого пункту, історія збору інвестицій для Lucra почалася тоді, коли Роббінс грав у дартс у барі в Нью‑Йорку. Він познайомився з іншим гравцем біля дошки й вони зіграли кілька партій.

«За шість місяців ми знову випадково зустрілися в тому ж барі, біля того ж дартсу. Типу: “Радий бачити, як справи?” Ми заговорили, я запитав, де він працює. Він відповів, що в ARK», — згадує Роббінс.

Роббінс розповів йому про Lucra, і цей контакт познайомив його з інвестиційною командою ARK, яка в результаті зайшла невеликим чеком у раунд Series A.

«Моя перша порада в усьому цьому — ви ніколи не знаєте, з ким говорите. Просто ходіть, будьте ввічливі, знайомтеся, отримуйте задоволення», — каже Роббінс. Це приведе до хороших розмов, а вони — до знайомств і рекомендацій, додає він.

Перемотаємо кілька років уперед, до кінця 2025‑го, коли AI остаточно захопив венчурний ринок.

Lucra Sports чітко знайшла свою нішу з white‑label‑сервісом ігор. Компанія була готова піднімати раунд Series B для прискорення зростання та реалізації нових ідей, наприклад додавання мініігор у свої продукти. (Нещодавно Lucra інвестувала в партнера з розробки мініігор, щоб розширити ці можливості.)

Але Роббінс постійно впирався в «стіни» з написом AI.

«Ми залучали гроші в четвертому кварталі 2025‑го, що тоді, як і зараз, було піком AI‑божевілля, — каже Роббінс. — У кожному третьому дзвінку вже на першій фразі інвестори зупиняли зустріч і говорили: ми тепер інвестуємо тільки в AI, не хочемо витрачати ваш час. Доходило до того, що мені навіть не давали можливості пітчити».

Решта інвесторів повідомляли, що вкладаються лише в AI, уже після того, як слухали презентацію.

Тоді Роббінс вирішив спробувати інший підхід. Він переробив свій пітч і презентацію так, щоб говорити про AI з перших слайдів. Оновлений пітч пояснював: якщо AI справді спрацює, люди матимуть більше вільного часу, щоб грати в ігри з друзями в барі чи онлайн — а отже, його бізнес виграє. А якщо AI не виправдає очікувань, ставка на не‑AI‑компанію виглядатиме розумною диверсифікацією. Тобто у будь‑якому сценарії це хедж.

«Була невелика група людей, які справді сприймали це серйозно», — говорить він про свій новий пітч. На щастя, серед них був ARK. Ставши лід‑інвестором, фонд зробив інтро до інших венчурних гравців, щоб добрати раунд.

Усе це трималося на здорових бізнес‑фундаментах, включно з «постійним зростанням рік до року, а не одноразовим стрибком», каже він.

Остаточний урок, який виніс Роббінс: особливо якщо ваш бізнес не про AI, венчурні інвестори хочуть чути велику мрію. У нього вона є: адресний ринок — усі, хто грає в будь‑які ігри, від піклболу до Wordle.

«Отже, наш TAM — це майже кожен американець від 18 до 70 років, правильно?» — каже Роббінс. Попри це, один венчурний фонд надіслав йому відмову, яку він роздрукував і повісив на стіну.

«Я надіслав їм наш графік зростання і наш TAM — шалений, крива росте вгору, величезний, мільярдний ринок. І у відповідь отримав: “TAM надто маленький”. Ось так. Мовляв, наш темп зростання надто повільний», — розповідає він.

Для нього це стало «нагадуванням» «мислити ще масштабніше».

«Я маю сам себе налаштовувати на цей майндсет і справді замахуватися на хоумран, якщо хочу залучати венчурний капітал», — підсумовує він.

Джерело

TechCrunch

Папа Лев XIV у понеділок опублікував свою першу енцикліку. Документ під назвою Magnifica Humanitas присвячений «захисту людської особи в часи штучного інтелекту». І хоча ШІ є головним приводом, проблеми, на яких зосереджується Лев, значно старіші й більш всеосяжні: нерівність, війна, ерозія демократії та концентрація влади в руках тих, кому не обов’язково важливо, щоб людство загалом лишалося величним.

У 200-сторінковому документі, який папа представив разом із співзасновником компанії зі сфери ШІ Anthropic Крісом Олахом, Лев стверджує, що технології, створені й керовані вузькою елітою, за визначенням не можуть служити спільному благу.

«Коли така влада концентрується в руках небагатьох, вона має тенденцію ставати непрозорою й уникати громадського контролю, підвищуючи ризик спотворених форм розвитку, що породжують нові залежності, виключення, маніпуляції та нерівність», — пише він.

«Фактично, як і при кожному великому технологічному зрушенні, ШІ має тенденцію підсилювати владу тих, хто вже володіє економічними ресурсами, експертизою та доступом до даних», — продовжується в енцикліці, де висловлюється занепокоєння тим, що еліти можуть використовувати свою силу, аби «формувати інформаційні та споживчі патерни, впливати на демократичні процеси й спрямовувати економічну динаміку у власних інтересах».

Енцикліка з’явилася за кілька днів після того, як президент Дональд Трамп відтермінував підписання свого указу щодо ШІ, який мав надати урядові повноваження попереднього нагляду за новими моделями до їхнього виходу на ринок. За повідомленнями, це сталося на наполягання венчурного інвестора й колишнього «шефа з питань ШІ» Білого дому Девіда Сакса.

Папа Лев закликав, щоб розвиток ШІ керувався «чіткими критеріями та дієвим наглядом», заснованими на участі спільнот, яких ці технології зачеплять. Конкретніше, Лев закликав покласти край «перегонам озброєнь» у сфері ШІ — гонитві за створенням «щораз потужніших алгоритмів і більших масивів даних», які компанії та держави вважають запорукою «геополітичного чи комерційного домінування».

«Роззброїтися означає поставити під сумнів припущення, що технічна потуга автоматично надає право управляти», — написав він.

І знову, ці динаміки з’явилися задовго до ШІ. Енцикліка Папи Лева XIII Rerum Novarum 1891 року була присвячена тій самій концентрації влади під час промислової революції, однак немає потреби заглядати так далеко в минуле. Достатньо згадати придбання Ілоном Маском Twitter і використання платформи для допомоги в обранні Трампа або сотні мільйонів доларів, які технологічні еліти вливають у супер-PAC, щоб заблокувати регулювання ШІ — саме такі патерни, очевидно, надихнули Лева XIV.

Папа приходить до висновку, якого вже досягли багато хто: сюрреалістична потуга та можливості сучасного ШІ колосально підвищують ставки.

Професор Школи права Нотр-Даму Паоло Кароцца, член Папської академії соціальних наук і голова Наглядової ради Meta, сказав TechCrunch, що дезінформація та дипфейки на основі ШІ «підірвали нашу здатність розрізняти, що є правдою, а що ні, і це справді має наслідки для демократичної політики». Практика технологічної індустрії щодо «збору й маніпулювання» людськими даними, додав він, створює «фундаментальні виклики для когнітивної свободи».

Джерело

TechCrunch

На тлі чуток, що Rockstar Games витрачає до $1,5 млрд на розробку Grand Theft Auto VI — що може зробити її найдорожчою грою в історії — вже є інший проєкт, який офіційно дістався 10-значної позначки за обсягом фінансування. Star Citizen зібрала понад $1 млрд від більш ніж 6,5 млн людей.

Star Citizen вперше з’явилася у 2012 році на Kickstarter із відносно скромною ціллю в $500 тис. Розробник Cloud Imperium Games легко перевиконав цей план: бекери вклали понад $2,1 млн (паралельна кампанія тоді ж зібрала ще $4,1 млн). У 2014 році проєкт встановив світовий рекорд краудфандингу, перевищивши позначку у $55 млн.

До моменту виходу Star Citizen в ранній доступ у 2017 році студія вже залучила понад $170 млн. Майже через дев’ять років космічний бойовий симулятор усе ще перебуває на стадії альфа-версії.

«Це не те, що можна було б реалізувати в умовах традиційного фінансування великим видавцем чи приватним капіталом. Зазвичай у них немає ані часу, ані терпіння. Але в тому, що робимо ми, людям просто хочеться побачити найбільший і найкращий світ, і їм подобається сама ідея мрії. І коли ми рухаємось уперед і вони бачать більше, це, по суті, підживлює саме себе», — розповів режисер гри та CEO Cloud Imperium Кріс Робертс у коментарі Variety. — «Я твердо переконаний, що в нас попереду ще багато часу, навіть після того, як ми випустимо те, що називаємо версією 1.0 і перестанемо вважати її альфою. Ми й далі додаватимемо вміст і розширюватимемо всесвіт і світ, і це буде місце, де люди зможуть разом вирушати в пригоди, зустрічатися й розважатися».

Після кількох перенесень реліз однокористувацького відгалуження Squadron 42, згідно з сайтом гри, досі запланований на цей рік. Cloud Imperium ще не оголосила конкретну дату виходу, однак Робертс чекає, коли гравці нарешті зможуть спробувати проєкт, і натякає, що це може статися відносно скоро.

«Мій пітч такий: ви — зірка величезного блокбастерного фільму-події, і гра безшовно переходить від оповіді та кінематографічних моментів до того, що ви особисто все контролюєте від першої особи, рухаєтеся крізь історію. І все це з рівнем деталізації, масштабом і розмахом, які рідко зустрічаються в іграх, — каже Робертс. — Відчуття досить епічне. Я дуже чекаю, коли люди… тому що ми вже майже на фініші, на завершальній стадії, і все дуже добре складається».

Джерело

Engadget

Найпалкіші прихильники штучного інтелекту вже певний час стверджують, що ця технологія відкриє еру безпрецедентного зростання продуктивності: працівники, які навчаться її використовувати, отримають щедру винагороду, а ті, хто ні — будуть витіснені.

Зеб Еванс, CEO стартапу з розробки софту для колаборації ClickUp, вважає, що цей зсув уже на порозі. Минулого четверга Еванс оголосив у X, що компанія, яку в 2021 році оцінили у $4 млрд, скоротила 22% штату, але при цьому описав це не як захід економії, а як радикальне прийняття ШІ, яке має вивести ClickUp на новий рівень.

«Більшість заощаджених коштів від цих змін піде безпосередньо людям, які залишаться. Ми запровадимо грейди із зарплатами на рівні мільйона доларів. Якщо ви створюєте надмірний вплив завдяки ШІ, вас оплачуватимуть поза традиційними грейдами», — написав Еванс.

За даними матеріалу Fortune, опублікованого кілька днів тому, ClickUp нещодавно запустила близько 3000 внутрішніх агентів ШІ, які виконують широкий спектр складних завдань замість співробітників. Замість того, щоб виконувати роботу самотужки, працівники тепер мають керувати цими агентами та зрештою перевіряти результат, щоб переконатися, що він відповідає стандартам компанії.

Мета Еванса, згідно з його дописом у X, — перетворити ClickUp на «організацію 100x» завдяки ШІ.

ClickUp не єдина компанія, яка сподівається, що агенти ШІ дадуть величезний приріст продуктивності.

Згідно з недавнім опитуванням Gartner, близько 80% компаній, які використовують автономні технології, вже скоротили робочі місця. Однак дослідження показало, що зменшення штату не завжди призводить до відчутної фінансової віддачі.

Попри те, що висновки Gartner натякають: деякі компанії використовують ще неперевірений ШІ як привід для скорочень, ClickUp наполягає, що це не її випадок.

Еванс повідомив TechCrunch електронною поштою, що стартап дійсно бачить зростання продуктивності завдяки агентам ШІ. ClickUp не лише вимірює цю ефективність внутрішньо, але й, схоже, готується додати її як компонент у майбутній продукт для клієнтів.

«Замість того щоб гейміфікувати вартість токенів, ми гейміфікуємо створену цінність і зекономлений час», — написав Еванс.

Останніми місяцями дедалі більше компаній почали відстежувати споживання токенів співробітниками, використовуючи це як метрику того, хто насправді застосовує інструменти ШІ. Але критики стверджують, що «tokenmaxxing» — як називають цю концепцію — є хибним показником, адже він просто нарощує витрати на ШІ.

«Люди, які автоматизують свою роботу за допомогою ШІ, завжди матимуть роботу», — заявив Еванс у своєму дописі. Але якщо ШІ й надалі перебирає на себе дедалі більше завдань, ClickUp з часом потребуватиме все менше людей, позбавляючись тих, хто не зможе якісно автоматизувати свої функції.

Подібний сценарій уже давно обговорюють у технологічних колах.

Джерело

TechCrunch

Якщо вас зацікавив дикий інтер’єр Ferrari Luce, створений Джоні Айвом та Марком Ньюсоном, настав час подивитися на весь автомобіль. Після торішньої обіцянки випустити електрокар, фактично відмовившись від попередніх заяв, що цього ніколи не станеться, Ferrari нарешті показала завершену модель. І якщо інтер’єр уже здавався радикальним відходом від поточної лінійки спорткарів бренду, то екстер’єр ще сміливіший — і подобатиметься далеко не всім.

Подобається вам це чи ні, за зовнішність Luce відповідає студія LoveFrom — дизайн-бюро, засноване Джоні Айвом у 2019 році. Хоча це перший повноцінний автомобільний проєкт LoveFrom, для Марка Ньюсона це вже другий — після концепту Ford 021C 1999 року. Той мав зовсім інші форми, але теж оснащувався дверима подібної конструкції, і загальні мотиви відчуваються в обох авто.

Luce явно не класичний спорткар. За розмірами та формою це радше кросовер/SUV з чотирма дверима та п’ятьма повноцінними сидіннями. Це не перший чотиридверний Ferrari — цей статус вже отримав кросовер Purosangue, але саме Luce став першим автомобілем з емблемою «скачучого коня», який може вмістити більше чотирьох пасажирів.

І робить він це досить комфортно. Задній ряд доволі просторий, доступ до нього забезпечують так звані “суїцид-двері”, що відчиняються проти ходу руху. Це дозволяє зробити посадку в салон менш незграбною і трохи більш гламурною. Для додаткового ефекту на червоній доріжці є кнопка, яка автоматично зачиняє ці двері.

Запас простору над головою на другому ряду видався мені трохи обмеженим, але загалом я був задоволений. Позаду навіть є невелика панель керування з такими ж химерними ручками та перемикачами, як і спереду.

Більше часу я провів за кермом, граючись цими елементами управління, і мушу зазначити, що програмна частина на даному етапі майже не працює. Жартівливий секундомір у правому верхньому куті тачскрина нічого не робив, як і режими руху або вентиляція сидінь. Втім, усе виглядає і відчувається дуже якісно — чого не скажеш про більшість передсерійних прототипів.

Побачити інтер’єр всередині справжнього автомобіля, а не як окремі модулі на подіумах, дало зовсім інше враження. Якщо раніше він здавався мені надто холодним і клінічним для Ferrari, то в оточенні запаху й фактури теплого натурального шкіряного салону він раптом почав здаватися доречним.

Я все ще сумніваюся, що типовий власник Ferrari одразу закохається в цей інтер’єр. Але так само сумніваюся, що він одразу прийме і зовнішність. Це модель, покликана не лише розширити портфель Ferrari, а й урізноманітнити її клієнтуру. Як висловився директор з маркетингу Ferrari Енріко Галлієра: це «можливість розширити нашу спільноту Ferrari».

На вигляд і за відчуттями це може бути не класичний Ferrari, але динаміка обіцяє лишатися у фірмовому стилі бренду. Потужність становить 1 035 к.с. — цього більш ніж достатньо. Важливіше те, що її забезпечують чотири електромотори — по одному на кожне колесо. Така схема має забезпечити вражаючу керованість.

Додаючи більше потужності до зовнішніх коліс у повороті, Luce може агресивніше «вкручуватися» в віраж. А завдяки можливості окремо керувати моментом на кожному колесі електрокар здатен точніше працювати на покриттях з низьким щепленням або контролювати пробуксовку навіть на дуже чіпких шинах. А це точно стане у пригоді, оскільки 1 035 к.с. цілком достатньо, щоб перетворити на дим навіть найкращу гуму.

Автомобіль також оснащено повнокерованим шасі: задні колеса можуть повертатися в тому ж напрямку, що й передні, або в протилежному — для підвищення стабільності чи маневровості. Luce отримав версію активної підвіски Ferrari з електричними актуаторами амортизаторів, яка уміє не лише змінювати жорсткість, але й динамічно регулювати дорожній просвіт. На високій швидкості на шосе (максимум 193 миль/год, близько 310 км/год) авто автоматично присідає на 10 мм.

Усе це працює разом із новою, більш просунутою системою контролю тяги та стабільності, якою керує так званий Vehicle Control Unit (VCU). За словами Ferrari, система аналізує стан дорожнього покриття та роботу моторів на всіх чотирьох колесах кожні 5 мілісекунд, підлаштовуючи віддачу та поведінку підвіски під умови.

Живиться все це від батареї ємністю 122 кВт·год (gross), встановленої низько в днищі за «скейтборд»-схемою. Максимальна потужність заряджання становить 350 кВт. Ferrari обіцяє запас ходу 329 миль (приблизно 530 км) за європейським циклом WLTP. Якщо ці цифри підтвердяться, за більш суворим циклом EPA це буде дещо менше 300 миль.

Це все виглядає переконливо, і я з нетерпінням чекаю нагоди перевірити, як воно працює разом на дорозі. Але є ще одна система, яка може виявитися не менш важливою для загального враження від кермування.

Електромобілі майже безшумні. Їхня тиша — величезна перевага у щоденних поїздках на роботу. Але для Ferrari звук завжди був ключовою частиною досвіду. На щастя, у Luce про це не забули.

Замість повністю синтетичного звучання, як у Hyundai Ioniq 5 N, Luce використовує своєрідний акустичний датчик на задній осі. Він зчитує вібрації задніх моторів, а потім цей сигнал проходить через підсилювач і перетворюється на характерний звук — емоційний, але унікальний. Він чимось нагадує деякі високофорсовані V8 компанії з минулого, але при цьому явно не намагається видавати себе за ДВЗ. Це окремий, новий голос.

У Ferrari порівнюють це з електрогітарою та підсилювачем, називаючи наступним етапом еволюції після аналогової ери автоспорту. Компанія вже проходила через різні силові установки — великі й малі, з двигунами спереду та позаду водія.

Але тепер зміни значно глибші: фактично йдеться про повне перезавантаження і зовнішнього вигляду бренду, і його силової платформи. Чи буде цей крок успішним? Щоб відповісти, спершу треба побачити, як Luce їде. Сподіваємося, невдовзі це стане відомо.

Хотілося б швидше дізнатися і про ціну. У США прайс ще не оголошений, але на домашньому ринку в Італії стартова вартість складе €550 000. Це зробить Luce найдорожчою моделлю компанії, значно вище за приблизно $430 000, які просять за Purosangue. Запит чималий, але більшість попередніх проєктів LoveFrom також були преміальними, тож чому б цьому Ferrari бути винятком?

Джерело

Engadget

Майже через чотири роки після дебюту навушників Momentum 4 компанія Sennheiser повертається з їх наступником. Нові повнорозмірні бездротові Momentum 5 Wireless зберігають дуже схожий дизайн, тож майже всі зміни відбулися «під капотом». Виробник обіцяє помітні покращення як звучання, так і активного шумозаглушення (ANC), але в специфікаціях є й кілька нюансів. Головний із них — Momentum 5 коштують на $50 дорожче за Momentum 4.

Momentum 5 використовують ті самі 42-мм випромінювачі, що й попередня модель, створені за мотивами легендарної серії HD 600 і налаштовані на «насичене звучання» та «динамічний бас». Новим у п’ятому поколінні є сертифікація Hi-Res Audio та підтримка Snapdragon Sound, яка забезпечує роботу з Bluetooth‑кодеками аж до aptX Lossless. У застосунку Sennheiser Smart Control Plus з’явився 8-смуговий еквалайзер поряд із пресетами та персоналізацією звуку. Також Momentum 5 сумісні з фірмовим Lossless‑донглом BTD 700, який дебютував разом із навушниками HDB 630.

Для подальшого підвищення якості звучання Sennheiser вже планує оновлення цифрової обробки сигналу (DSP) через Bluetooth. З «оновленням першого дня» компанія додасть підтримку Dolby Atmos з відстеженням рухів голови під час прослуховування або перегляду сумісного Atmos‑контенту. Наразі навушники підтримують лише Dolby Atmos без більш занурювального режиму head tracking. Хоча Momentum 5 постачаються з Bluetooth 5.4, їх розробляли з прицілом на майбутній Bluetooth 6.0 — підтримку нової версії також обіцяють додати прошивкою.

Щоб покращити ефективність ANC, Sennheiser додала по два додаткових мікрофони з кожного боку (усього по чотири на кожній чашці), що компанія описує як «покращення за всіма напрямами». Виробник обіцяє, що ці зміни забезпечують до триразового посилення шумозаглушення людських голосів. Крім того, додаткові мікрофони мають забезпечити «природніше звучання голосу під час дзвінків».

Ще одна відмінність між Momentum 4 та новими Momentum 5 — автономність. Попередня модель працювала до 60 годин від одного заряду з увімкненим ANC, тоді як нову версію оцінено в 57 годин. Це не надто велика втрата, і показник усе ще вражає, але саме тут моделі дещо розходяться. Momentum 5 підтримують швидке заряджання: п’яти хвилин достатньо для до трьох годин роботи. До того ж акумулятор ємністю 700 мА·год можна замінити самостійно — достатньо невеликої хрестової викрутки.

Бездротові навушники Momentum 5 Wireless надійдуть у продаж 16 червня за ціною $400. Sennheiser запропонує новинку в чорному, білому та синьому кольорах.

Джерело

Engadget

Мова програмування Rust принципово відмовляється від класичної моделі винятків, знайомої розробникам Java, C++ чи Python. Натомість вона змушує працювати з помилками явно — через значення, типи та перевірки на етапі компіляції. Про цей підхід розповіла інженерка з команди Rust for Android у Google та радниця Rust language team в інтерв’ю на каналі The Pragmatic Engineer.

Ніяких throw: помилка як значення

У Rust помилки повертаються не через throw, а як звичайні значення:

• замість винятку функція повертає тип-енум, наприклад Result
• цей тип кодує два варіанти: успішний результат або помилку

Тобто виклик функції, яка може завершитися збоєм, завжди повертає щось на кшталт:

• «успіх із даними» або
• «помилка з описом проблеми»

Це змушує розробника явно враховувати обидва сценарії, а не покладатися на приховані винятки, які можуть «вистрілити» будь-де в глибині стеку викликів.

Оператор ?: короткий синтаксис без магії

Щоб робота з такими результатами не перетворювалася на нескінченні if, у Rust є спеціальний оператор ?. Його ставлять після виклику функції:

let data = read_file(path)?;

Семантика проста:

• якщо виклик успішний — з Result дістається значення, і виконання триває;
• якщо сталася помилка — вона автоматично повертається з поточної функції.

Таким чином:

• обробка помилок стає короткою, але
• залишається явною — це не «нуль символів», як у випадку з винятками, де можна взагалі нічого не писати й отримати приховану точку відмови.

Компілятор змушує не ігнорувати помилки

Ключова відмінність від багатьох мов із винятками — Rust не дозволяє «забути» про можливу помилку. Якщо функція повертає Result, а розробник:

• не використав оператор ?, і
• не обробив результат вручну,

компілятор видасть помилку. Код просто не збереться.

Це створює важливу гарантію:

• немає «тихих» проігнорованих помилок;
• немає прихованих умов, про які «не подумали», але які в продакшені можуть покласти сервер.

За потреби розробник може:

• обробити помилку вручну (логування, перетворення в інший тип помилки, повторна спроба тощо);
• або явно «пробросити» її далі через ?.

У будь-якому разі рішення має бути записане в коді.

Менше неочікуваних збоїв у продакшені

Така модель спрямована на усунення класу проблем, коли:

• в коді є неявна умова помилки;
• її ніхто не врахував;
• у результаті в продакшені «падає» цілий сервіс.

Rust намагається перенести ці помилки з рантайму в час компіляції. Замість того, щоб дізнатися про проблему під навантаженням, розробник отримує жорстке попередження ще до запуску програми.

Це робить обробку помилок:

• прозорою — усі потенційні збої видно в сигнатурах функцій;
• примусовою — компілятор не дасть проігнорувати результат;
• керованою — кожен шлях обробки помилки явно описаний у коді.

Source

https://www.youtube.com/watch?v=OJmG24UfWiw

Світ даних дедалі менше схожий на акуратні таблиці й дедалі більше — на мережі: соціальні графи, молекули, веб-сторінки, транспортні системи. Канал IBM Technology пропонує системний огляд того, як графові нейронні мережі (Graph Neural Networks, GNN) дають змогу штучному інтелекту працювати з такими структурами — від базових понять до ключових архітектур.

Чому таблиць більше не вистачає

Класичні моделі машинного навчання очікують «плоскі» дані: рядки — об’єкти, стовпці — ознаки. Але в реальних задачах часто важливі не лише властивості об’єктів, а й те, як вони пов’язані між собою.

Графи природно описують такі ситуації:

• Вузли (nodes/vertices) — сутності (користувачі, сторінки, молекули, пристрої).
• Ребра (edges) — зв’язки між ними (дружба, посилання, хімічні зв’язки, канали зв’язку).

Формально граф (G) — це пара множин: вузлів і ребер, де кожне ребро — це пара вузлів. Структуру з’єднань зручно задавати матрицею суміжності: у клітинці ((i, j)) стоїть 1, якщо вузол (i) з’єднаний з вузлом (j). Для орієнтованих графів (наприклад, «студент → викладач») напрямок має значення: зв’язок може існувати в один бік, але не в інший.

Графи бувають:

• Однорідні (homogeneous) — один тип вузлів і один тип ребер.
• Різнорідні (heterogeneous) — кілька типів вузлів і зв’язків (наприклад, студенти, викладачі, курси, з різними типами відносин між ними).

Щоб такі структури можна було «згодувати» нейромережі, їх перетворюють на вбудовування (embeddings) — щільні вектори малої розмірності, які кодують і властивості вузлів/ребер, і їхнє положення в графі. Вбудовування можуть будуватися для:

• окремих вузлів;
• ребер;
• цілого графа (наприклад, для класифікації молекул).

Механіка GNN: повідомлення, агрегація, оновлення

Ключова ідея графових нейромереж — message passing, або передавання повідомлень між вузлами.

Процес у типовій GNN виглядає так:

1. Створення повідомлень
   Кожен сусід вузла (A) формує для нього повідомлення: закодовану інформацію про себе (вектор ознак, ваги ребер тощо).

2. Агрегація
   Вузол (A) об’єднує всі вхідні повідомлення. Для цього використовують операції:

3. сума;
4. середнє;
5. максимум;

6. або більш складні схеми з вагами (attention).

7. Оновлення представлення
   На основі агрегованого повідомлення вузол оновлює свій вектор-вбудовування через навчувану трансформацію (лінійне перетворення + нелінійна активація).

Цей процес повторюється пошарово:

• на першому шарі вузол «бачить» лише безпосередніх сусідів;
• на другому — сусідів сусідів;
• на наступних — дедалі ширший контекст.

Так модель поступово вчиться одночасно ловити локальні патерни (структура околу вузла) і глобальну структуру графа.

Основні архітектури GNN: від GCN до GIN

Різні типи графових нейромереж відрізняються тим, як саме вони агрегують інформацію від сусідів і наскільки «далеко» можуть дивитися в граф.

Graph Convolutional Networks (GCN): згладжування сусідів

GCN — класична архітектура, що переносить ідею згорток (як у CNN для зображень) на графи.

• Кожен вузол отримує згладжене агреговане представлення своїх сусідів.
• На кожному шарі:
• агрегуються вбудовування сусідів з попереднього шару;
• результат множиться на матрицю ваг поточного шару;
• застосовується нелінійна активація.

GCN добре підходять для напівконтрольованої класифікації вузлів, коли відомі мітки лише для частини графа.

GraphSAGE: вибіркове семплювання великих графів

GraphSAGE (Graph Sample and Aggregate) розв’язує проблему масштабування.

Замість того, щоб враховувати всіх сусідів, модель:

• семплює підмножину сусідів для кожного вузла;
• агрегує їхні вбудовування;
• конкатенує результат з власним вбудовуванням вузла;
• пропускає об’єднаний вектор через матрицю ваг і активацію.

Такий підхід дозволяє працювати з дуже великими графами — наприклад, соціальними мережами з мільйонами вузлів.

Graph Attention Networks (GAT): не всі сусіди однаково важливі

У GAT вводиться механізм уваги (attention) до сусідів:

• для кожної пари «вузол–сусід» обчислюється коефіцієнт уваги (\alpha_{vu}), який показує важливість цього сусіда;
• коефіцієнти ініціалізуються як навчувані параметри й оновлюються під час тренування;
• усі (\alpha) додатні й нормалізовані (їхня сума дорівнює 1);
• вбудовування сусідів спочатку лінійно трансформуються, потім зважуються на (\alpha_{vu}) і агрегуються.

Так вузол навчається фокусуватися на найважливіших зв’язках, а не рівною мірою враховувати всіх сусідів.

Graph Isomorphism Network (GIN): максимальна виразність

GIN позиціонується як одна з найвиразніших архітектур GNN.

Її особливості:

• замість складних агрегацій використовуються:
• сума вбудовувань сусідів;
• додавання власного вбудовування вузла (з можливим масштабуванням);
• пропускання результату через багатошаровий перцептрон (MLP).
• Така проста, але ін’єктивна (однозначна) агрегація дозволяє краще розрізняти різні структури графів.

Багато GNN, особливо GCN, мають обмеження: при використанні середнього або максимуму як агрегації різні графові структури можуть колапсувати в однакові вбудовування. Це те, що намагається виявити тест Вайсфайлера–Лемана (WL test) — класичний метод перевірки, чи є два графи структурно однаковими.

GIN розробляли так, щоб їхня виразність відповідала потужності WL-тесту: вони здатні розрізняти ті графи, які простіші GNN (особливо GCN) часто плутають.

Графові трансформери: глобальна увага в мережах

Трансформери, які стали стандартом у мовних моделях, адаптували й до графів.

Graph Transformers використовують глобальну увагу:

• будь-який вузол теоретично може «дивитися» на будь-який інший, а не лише на безпосередніх сусідів;
• це важливо, коли:
• потрібно враховувати довготривалі залежності в графі;
• структура складна й «шумна».

Основні кроки:

1. Початкові вбудовування вузлів формують матрицю (H).
2. До (H) застосовують три лінійні перетворення, отримуючи:
3. запити (Q),
4. ключі (K),
5. значення (V).
6. Для кожної пари вузлів обчислюється оцінка уваги на основі схожості (Q) і (K), з можливим масштабуванням.
7. На відміну від стандартних трансформерів, у графових додається структурний зсув (bias):
8. чи з’єднані вузли;
9. на якій відстані в графі;
10. який тип ребра їх пов’язує.
11. Отримані ваги уваги використовуються для зваженого комбінування векторів (V), після чого застосовується softmax.
12. Використовується багатоголова увага (multi-head attention):
13. кілька незалежних «голів» уваги працюють паралельно;
14. їхні виходи конкатенуються й проходять через проєкційну матрицю (W_O).
15. Далі йде feed-forward мережа (FFN) з двох повнозв’язних шарів і нелінійністю (наприклад, ReLU).
16. На кожному етапі застосовуються резідуальні з’єднання й нормалізація шару, що стабілізує навчання й дозволяє будувати глибші моделі.

Такий підхід дає змогу моделі одночасно враховувати глобальний контекст графа й його структуру, закодовану в зсуві уваги.

Що обрати: короткий орієнтир по моделях

Різні архітектури GNN спираються на спільну ідею message passing, але по-різному реалізують агрегацію та «радіус огляду» графа:

• GCN — згладжують представлення сусідів, добре підходять для напівконтрольованої класифікації.
• GraphSAGE — семплюють сусідів, масштабуються на великі графи.
• GAT — вводять увагу до сусідів, дозволяючи моделі виділяти важливі зв’язки.
• GIN — максимізують виразність, краще розрізняють різні структури графів.
• Graph Transformers — працюють із глобальною увагою, придатні для складних і «довгих» залежностей у графах.

Разом ці підходи формують інструментарій, який дозволяє сучасним моделям ШІ працювати не лише з «плоскими» даними, а й з тим, як об’єкти взаємодіють між собою в реальних мережах.

Джерело

Graph Neural Networks Explained: A Clear Guide to GNN Basics & Models — IBM Technology

Штучний інтелект дедалі глибше заходить у повсякденні робочі процеси — від кодування до креативних індустрій. Із цим зростає й попит на «експертів з ШІ». Але, як звертає увагу автор каналу Tech With Tim, найефективнішими користувачами моделей часто виявляються зовсім не інженери чи програмісти.

Коли відсутність технічного бекграунду — перевага

Нетехнічні користувачі нерідко показують кращі результати просто тому, що не ускладнюють собі життя. Вони:

• не намагаються «переінженерити» завдання;
• не будують зайвих складних схем;
• зосереджуються на кінцевому результаті, а не на «правильності» підходу.

Замість того, щоб витрачати час на ідеальну структуру промптів чи складні робочі процеси, такі люди використовують ШІ як інструмент для швидкого досягнення мети. Якщо якийсь «дивний» або нестандартний спосіб працює — вони просто беруть і застосовують його.

Для людей із суто логічним, технічним мисленням це може виглядати нелогічно або «неправильно». Але саме така свобода від технічних догм часто дає кращий практичний результат.

Креативність проти інженерної «правильності»

ШІ-моделі мають вбудовану частку випадковості. Двоє людей можуть поставити, здавалося б, однакове завдання й отримати зовсім різні результати. Це не класичне програмування, де можна об’єктивно сказати: «цей рядок коду кращий за інший».

У роботі з ШІ:

• немає однієї «правильної» інструкції чи промпта;
• різні підходи можуть давати однаково корисні, але дуже відмінні результати;
• креативність у формулюванні завдань іноді важливіша за глибоке розуміння технічних деталей.

Тому люди з більш творчим мисленням — ті, хто мислить «поза коробкою» — часто знаходять нестандартні способи використання моделей, які технічним спеціалістам навіть не спадають на думку.

Експерименти спільноти замість «єдиного стандарту»

У класичному програмуванні можна спертися на чіткі критерії якості: продуктивність, читабельність, кількість помилок. Легко сказати, який фрагмент коду об’єктивно кращий.

У роботі з ШІ все інакше:

• важко однозначно визначити, чий промпт чи робочий процес «кращий»;
• бенчмарки й тести не завжди відображають реальну корисність для конкретного завдання;
• значну роль відіграє суб’єктивне сприйняття результату.

Тому все більше значення має колективний експеримент. Коли багато користувачів — технічних і нетехнічних — публікують свої підходи, порівнюють їх і адаптують один в одного, спільнота поступово виявляє найдієвіші практики.

Фактично формується «ринок ідей», де перемагають не ті, хто найкраще розуміє внутрішній устрій моделей, а ті, хто вміє отримувати з них максимальну користь у реальних задачах.

Що це означає для майбутнього роботи з ШІ

Кілька висновків, які випливають із такої картини:

• Поріг входу низький. Щоб ефективно користуватися ШІ, не обов’язково бути інженером — важливіше вміння експериментувати й мислити гнучко.
• Технічні навички — не єдиний козир. Глибоке розуміння алгоритмів корисне, але не гарантує найкращих результатів у практичних сценаріях.
• Креативність стає ключовою компетенцією. Уміння формулювати завдання, комбінувати інструменти й приймати «дивні», але дієві рішення — все це виходить на перший план.
• Спільнота важливіша за індивідуальний «геній». Колективні експерименти й обмін досвідом допомагають швидше знаходити робочі підходи, ніж спроби вивести «ідеальну методику» в ізоляції.

У підсумку ШІ виявляється не стільки полем для змагання технічних експертів, скільки середовищем, де перемагають ті, хто вміє поєднувати здоровий глузд, креативність і готовність пробувати нове.

Source

The best people at using AI are not always the most technical ones 🤯 — Tech With Tim