Телеграм канал «Экзокортекс - Чертоги разума🧠»

🍀 Позвоночник: 10+ лет поисков решения проблемы и что в итоге сработало... В современном обществе, малоподвижном и связанным с сидячей работой, перенапряжениями и поднятием тяжестей, проблемы с позвоночником так или иначе есть у каждого третьего человека... Личный опыт борьбы с грыжами: Проблемы со спиной у меня уже более 10 лет. Началось всё с чрезмерной нагрузки в спортзале и не идеальной механики выполнения упражнений. Классика жанра. Поначалу боль была редкой, появлялась и уходила. Но из-за сидячего образа жизни, связанного с работой за компьютером, ситуация стала ухудшаться. Боль превратилась в практически постоянную- тянущую, нудную, ощутимо ухудшающую качество жизни. МРТ показало две грыжи в поясничном отделе позвоночника: 4 и 6 мм. Чемпион по экспериментам: С тех пор я, наверное, уже стал чемпионом по поиску решений этой проблемы и их тестированию на себе. В ход шло всё. Различные виды массажей. Плавание. Электрофорез с лекарствами. Иглоукалывание. Лазеры HILT. Магнитотерапия. И это далеко не полный список. Эффект конечно присутствовал, но имел временный характер и кардинально вопрос не решал. Не стоит и говорить о том, что это требовало времени, приличных расходов, не все процедуры были приятными. Все врачи, у которых я был, говорили одно и то же: источник боли - это грыжи. Парадокс: Но вот в чём парадокс- грыжа сама по себе болеть не может. Болеть могут нервы и мышцы, окружающие позвоночник и поддерживающие его. Мои ресёрчи в итоге привели меня к понятию миофасциального синдрома и концепции триггерных точек. (Материалы по теме в ютубе: Трэвелл и Симонс. Миофасциальные боли, грыжи миофасциальный синдром, Эдуард Конкин лечение грыжи) По большому счёту, когда появляются грыжи, мышцы частично берут на себя роль сдерживания позвоночного столба в статике. Из-за постоянного напряжения плюс прибавьте сюда сидячий образ жизни... в итоге мышцы начинают дубеть и как результат, ещё хуже сдавливают позвонки, не давая достаточно питательным элементам поступать к месту грыжи. Как итог: дегенеративные эффекты и остеохондроз. Порочный круг. Что сработало: Каково же было моё удивление, когда, воздействуя на эти триггерные точки с помощью массажей (не обычных, а именно с проработкой этих точек и мышц) и миопрессуры, я обнаружил, что мышцы начали расслабляться. Тянуть поясницу стало гораздо меньше. Боли из постоянных превратились в периодические. Дальше с помощью упражнений ЛФК уже можно было закачивать эти мышцы и не давать им переутомляться и снова начинать дубеть, предупреждать появление новых триггерных точек. Логика такая: расслабленные мышцы перестают давить на позвонки и сдерживать их статику. Позвонки становятся более подвижными, давление на грыжу уменьшается. Как идеальный итог - грыжа рассасывается. Рекомендация: Я не врач, не имею мед образования. Просто поделился личным опытом. Всем, кто сталкивается с похожей ситуацией, рекомендую глубже разобраться в вопросе. И очень хорошо подумать, прежде чем соглашаться на операцию. Вероятно в вашем случае так же получится решить проблему более щадящими и гуманными способами.

Накопительный эффект - или как маленькие шаги меняют всё... Мы любим истории про резкие трансформации:похудел на 30 кг за месяц, выучил язык за 90 дней,освоил новый язык программирования за месяц, заработал миллион с нуля за год. Но реальность работает иначе. Математика постепенных улучшений: если становиться лучше на 1% каждый день, через год результат вырастет в 37 раз. Не на 365% а в 37 раз. Это сложный процент, применённый к навыкам, делам, задачам, чему угодно. Японцы называют это "кайдзен", философия непрерывных малых улучшений. Toyota построила на этом принципе мировую империю. Этот же принцип работает для любого навыка. Личный пример: 400+ дней подряд: более 400 дней подряд я занимаюсь английским в Duolingo. По 30 минут в день. Каждый день. Без пропусков. Что это дало в сухих цифрах: более 100 часов практики, попадание в топ-1% учащихся на платформе, переход к свободному восприятию речи и формулированию сложных конструкций предложений. 30 минут в день кажутся незначительными. Но 20-30 минут × 400 дней = 100+ часов целенаправленной практики. Это эквивалент пяти рабочих недель, посвящённых только языку. Ещё один мой пример: 15 минут на здоровье: утренняя разминка и приседания. 15 минут в день. Звучит просто? За год это 91 час физической активности. Больше, чем у большинства людей, которые «планируют начать ходить в зал». Результат: тело привыкает к движению, суставы работают лучше, энергии больше, сон крепче. Не потому что 15 минут - это много. А потому что 15 минут каждый день - это система. Почему это работает: накопительный эффект срабатывает по трём причинам. Первое - порог входа низкий. 30 минут или 15 минут не вызывают внутреннего сопротивления. Мозг не воспринимает это как угрозу комфорту. Второе - формируется привычка. После 60–90 дней действие становится автоматическим. Не нужно каждый раз принимать решение заново. Третье - результаты накапливаются нелинейно. Первые 30 дней почти незаметны. После 100 дней начинаешь видеть разницу. После 300 дней разница видна всем вокруг. Про силу воли и самодисциплину: распространённое заблуждение: нужна железная сила воли, чтобы делать что-то каждый день. На самом деле всё наоборот. Сила воли - ресурс ограниченный. Она заканчивается. Полагаться на неё - проигрышная стратегия. Работает другое: снижение трения. Приложение Duolingo всегда на первом экране телефона. Коврик для разминки лежит у кровати\рабочего места. Не нужно думать, решать, преодолевать. Нужно просто начать. Первые 21 день держишься на мотивации. Следующие 40 дней - на дисциплине. После этого на автопилоте. Привычка сама тянет вперёд. Чего не видят другие: люди замечают результат: "ты хорошо говоришь по-английски","ты отлично выглядишь". Они не видят 400 дней по 30 минут. Не видят 15 минут каждое утро на протяжении года. Успех выглядит как событие. На самом деле это процесс. Практический вывод: выбери одно действие. Маленькое. 15–30 минут в день. Такое, которое можешь делать даже в плохой день, даже уставшим, даже без настроения. Делай его каждый день. Без пропусков. Отслеживай серию. Через 100 дней посмотри, где ты. Через 400 ты не узнаешь себя. Большие изменения - это не про героические усилия. Это про маленькие шаги, которые ты не бросаешь.

🔴 2026: вступаем в эпоху массовых увольнений?? Волна сокращений, связанных с ИИ и роботизацией, набирает обороты. Процесс глобальный. Тренды заметны уже даже в России. Свежие цифры В 2025 году уже уволено более 130 000 сотрудников tech-компаний — это 627 человек в день. Большинство — жертвы AI-трансформации. HP объявила о планах сократить от 4 000 до 6 000 сотрудников к 2028 году. Ожидаемая экономия от замены людей на ИИ — около $1 млрд за три года. Кто уже заменил людей на ИИ Salesforce — сократила 4 000 сотрудников службы поддержки. ИИ-агенты теперь обрабатывают около миллиона клиентских разговоров. CEO Марк Бениофф заявил, что ему «нужно меньше голов» - ИИ уже выполняет 30–50% работы компании. Klarna- уменьшила штат на 40% благодаря ИИ. Один чат-бот заменил работу 700 операторов поддержки. Duolingo- объявила, что прекратит нанимать подрядчиков для работы, которую может выполнять ИИ. Microsoft- в 2025 году уволила более 15 000 сотрудников. CEO Сатья Наделла признал: «Наш чёткий фокус как компании - определить волну ИИ». 30% кода компании теперь пишет ИИ. Amazon- сократила примерно 14 000 корпоративных сотрудников — около 4% белых воротничков. CEO Энди Джасси предупредил: «Мы ожидаем, что штат корпоративных сотрудников сократится по мере повышения эффективности». Intel- проводит крупнейшую реструктуризацию в истории. 529 позиций сокращено в Орегоне с 15 июля- часть плана по увольнению 24 000–25 000 сотрудников глобально (15% штата). Россия: Сбер и МТС Сбербанк стал флагманом тренда. Герман Греф на конференции AI Journey объявил, что до 1 января 2026 года банк завершит сокращение 20% сотрудников, которых мультиагентная ИИ-система признала неэффективными. С начала 2025 года Сбер уже уволил более 13 500 человек. МТС также проводит реорганизацию с сокращением 20–25% персонала в две волны. Прогнозы: что будет дальше К 2030 году технологические изменения, геоэкономическая фрагментация, экономическая неопределённость, демографические сдвиги и зелёный переход трансформируют глобальный рынок труда. По данным отчёта World Economic Forum «Future of Jobs Report 2025»: - К 2030 году ИИ вытеснит 92 млн рабочих мест - 40% работодателей планируют сократить персонал там, где ИИ может автоматизировать задачи - 39% ключевых навыков сотрудников устареют к 2030 году По данным опроса Resume.org, 37% компаний планируют заменить сотрудников на ИИ до конца 2026 года. 29% уже это сделали. CEO Anthropic Дарио Амодеи заявил, что ИИ может уничтожить половину всех позиций начального уровня. Данные подтверждают: «высокорисковые» отрасли уже показали 13% падение возможностей для работников 22–25 лет между октябрём 2022 и июлем 2025. МВФ предупреждает: ИИ затронет около 60% рабочих мест в развитых странах. Глава фонда Кристалина Георгиева сравнила это с «цунами». Gartner прогнозирует, что к 2026 году каждая пятая организация будет использовать ИИ для сокращения как минимум половины управленческих позиций. Кого увольняют первыми Первыми исчезают: программисты (40% увольнений в Microsoft), HR-специалисты (IBM заменила тысячи на чат-бота AskHR), служба поддержки, создатели контента (80% маркетологов используют ИИ для текстов), аналитики данных и средний менеджмент. AI-чистки: не всё так просто Эксперты предупреждают: некоторые компании занимаются «AI-чистки» — прикрывают обычное сокращение издержек модной темой ИИ. «Мы внимательно изучаем компании, которые реально внедряют ИИ, и почти нет доказательств, что он сокращает рабочие места в тех масштабах, о которых говорят», — говорит Питер Каппелли, профессор Уортонской школы бизнеса. «Внедрение ИИ для экономии рабочих мест оказывается чрезвычайно сложным и затратным. Но есть восприятие, что это просто, легко и дёшево — а это не так». Эффект «подражания»: компании видят, что конкуренты сокращают — и начинают сокращать сами. «Они, должно быть, знают что-то, чего мы не знаем». Как итог: эпоха массовой замены людей на алгоритмы — уже реальность. Вопрос не в том, произойдёт ли это. Вопрос — как быстро и кого затронет следующим.

Ну что, сингулярность приближается. 2026 год - когда всё изменится в AI. Железо и Гонка гигаваттов. xAI запустила Colossus, крупнейший суперкомпьютер в мире. Построили за 122 дня вместо 24 месяцев. Потом удвоили до 200 000 GPU за 92 дня. Colossus 2 станет первым гигаваттным дата-центром. К середине 2026 года расширение до 3 ГВт. Вместе Colossus 1 и 2 будут потреблять больше энергии, чем все дома Мемфиса. Проблема очевидна: электричества не хватает. —-> решение: космос. Google запустил Project Suncatcher — «лунную» инициативу по размещению дата-центров в космосе на солнечных батареях. Солнце — главный источник энергии в системе. На орбите солнечные панели дают в 8 раз больше энергии, чем на Земле, и работают почти непрерывно. Стартап Starcloud (партнёр NVIDIA) планирует 5-гигаваттный орбитальный дата-центр — структуру 4×4 км с километровыми радиаторами. Первый спутник Starcloud-1 с GPU NVIDIA H100 запустят в ноябре 2025. Это первый дата-центровый GPU в космосе. Прогноз CEO Starcloud: «Через 10 лет почти все новые дата-центры будут строиться в космосе». Google vs NVIDIA Война чипов нарастает —-> Google выпустил Gemini 3 — модель, обученную на собственных TPU, без GPU от NVIDIA. Звоночек для NVIDIA! Meta* ведёт переговоры о закупке TPU Google на миллиарды долларов. Это сигнал: TPU становятся реальной альтернативой доминированию NVIDIA. Ранее Google уже договорился поставить до 1 миллиона чипов для Anthropic. NVIDIA впервые защищается публично в X после падения акций на 2,5%. Редкий случай. Google выпустил TPU 7-го поколения Ironwood — через 10 лет после первого ASIC для AI. THE GENESIS MISSION: AI-Манхэттенский проект? Белый Дом сравнил проект с Манхэттенским — по масштабу и срочности. Суть: интегрированная AI-платформа на федеральных научных данных — крупнейшей коллекции в мире — для обучения научных моделей и создания AI-агентов. В коалиции: OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, NVIDIA, AWS, IBM, Cerebras, Scale AI. Все здесь. Приоритеты: биотех, критические материалы, ядерная и термоядерная энергетика, космос, квантовые технологии, полупроводники. Сроки жёсткие: 60 дней — определить 20 главных задач. 90 дней — каталогизировать вычислительные ресурсы. 270 дней — показать прогресс хотя бы по одной задаче. DOE создаст замкнутую AI-платформу с роботизированными лабораториями — агенты проектируют эксперименты, роботы выполняют. Вывод: что будет в 2026? Три тренда сходятся: Инфраструктура — гигаваттные дата-центры и космические решения для энергокризиса Конкуренция чипов — Google TPU бросает вызов NVIDIA, рынок диверсифицируется Государственный AI — США запускают централизованную научную AI-машину Google DeepMind уже использует AlphaEvolve для поиска алгоритмов, превосходящих лучшие человеческие решения в управлении дата-центрами и проектировании чипов. 🤖 Рекурсия запущена. AI улучшает AI, который улучшает железо, которое улучшает AI. 2026 — год, когда эта петля замкнётся на уровне государств. Что это значит для нас? обсудим в комментах... Meta* - запрещенная в РФ организация.

Сейчас сложно найти человека, который не слышал бы о Илоне Маске и его компаниях. Тем не менее мало кто осознает, каким трудом достаётся такая производительность и впечатляющие достижения. У большинства нет единого представления как все его начинания обобщены общими глобальными миссиями спасти человечество. О нем пишут разное. Важно другое - у него есть своё видение, своя миссия, и он её придерживается. Взахлеб прочитал книгу Уолтера Айзексона - Илон Маск. Его биографию. ~670 страниц. Личность неординарная. Каким бы он не был сложным персонажем, но его достижения говорят за него сами. Очень зашло. Интересно было погрузиться в истоки историй становления всех его компаний. Не поленитесь, кому интересно, рекомендую почитать. Там далеко не всё так однозначно. Одним словом можно сказать - везунчик. Но не только, упорство, труд и риск менеджмент, правильные решения - его козыря. Я никогда не создавал себе кумиров. Но если и ставить человека в пример, то это бизнесовые достижения Маска и образ его мышления. Его мышление и способ ведения дел заслуживают отдельного внимания. Не поленитесь и изучите "Алгоритм Илона Маска". А еще лучше внедрите в свою практику. В нем говорится: Упрощай. Если ты не вернул хотя-бы 10% от исключенного, то ты мало исключил. Этот подход проходит сквозь все его компании, начиная от SpaceX, заканчивая Tesla, Twitter, X.AI. Его толерантность к риску порой граничит с ездой по встречной с закрытыми глазами, но ему как то удаётся "выруливать" и выигрывать. Он очень метко использует правило паретто. На примере твиттера. Раздутый штат разработчиков был свернут на 75% без потери в производительности и работоспособности сервиса. Еще одно наблюдение - он круто умеет выстраивать команды. Ставить нужных людей в нужные места. Те кто не справляется: на выход! Без второго шанса. Личная осведомленность во всех ключевых инженерных аспектах всех его бизнесов. От этого у обычного человека может взорваться мозг. Но на его примере микроменеджмент это не всегда плохо. Исключение эмоций. Судя по его биографии - он эмоциональный импотент. Вроде бы это связано с болезнью - синдром Аспергера. Но как бы там ни было - в работе ему это сильно помогает. В больших проектах нет места для эмоций и сопереживания. Есть цели и есть их достижение. Во что бы то ни стало. Почему стоит прочитать книгу? Если вы разработчик или инженер - вам будет полезно окунуться в "шкуру" Маска, чтобы попробовать перенести принципы его работы и мышления на себя. Как минимум вы вдохновитесь. Как максимум попробуете адаптировать приёмы и алгоритм в своих проектах. (c) uberwow

🥳 Всем привет! Может показаться, что я подзабросил ведение канала в последние две недели. Но это не так. В форватере идей самодигитализации, самотрекинга сейчас я готовлю проект у которого нет прямых аналогов. Рабочее название проекта LogAgent. LogAgent представляет собой мощную систему для сбора и анализа данных об активности пользователя при работе за компьютером. Это не просто трекер, а проактивный интеллектуальный ассистент, который помогает достигать максимальной продуктивности, избегая профессионального выгорания и проблем со здоровьем. (Еще это интеллектуальная система - часть более масштабной экосистемы самотрекинга. Об этом расскажу в другой раз.) Уже сейчас LogAgent умеет отслеживать время, проведенное в различных приложениях и на веб сервисах, фиксировать периоды бездействия и глубоко анализировать метрики продуктивности. Это фундамент. Основная идея: Система непрерывно анализирует паттерны вашей работы и физического состояния, чтобы предоставлять персонализированные, своевременные и ненавязчивые рекомендации. Она помогает вам работать в состоянии "потока", вовремя делать правильные перерывы и формировать здоровые привычки. Сейчас проект эволюционирует в систему предиктивной аналитики усталости и переутомления и предвосхищая риски переработок стимулирует пользователя делать перерывы, отходить от ПК. Это достигается с помощью ИИ - камера изучает положение пользователя перед монитором, расстояние глаз от экрана, окружающее освещение, осанку, частоту морганий. Вторичные маркеры учитывают увеличение частоты переключений контекста, снижение эффективности с помощью различных хитрых механик. Как итог - система понимает что вы делаете, с какой продуктивностью, видит ваш "поток", ваши пики и снижения работоспособности. И распределяет перерывы таким образом, чтобы вам было комфортно. Система снижает риски переутомляемости глаз, риски застоя в мочеполовой системе, риски перегрузки позвоночника. Глубокий анализ продуктивности и когнитивного состояния. Цель этого модуля - выйти за рамки простого подсчета времени и понять качество вашей работы и уровень когнитивной нагрузки. Продуктивность. Система учится определять ваши "продуктивные" и "отвлекающие" приложения/сайты (на основе ваших же данных). Фиксируются "циклы отвлечения": как часто вы переключаетесь с рабочей задачи на мессенджер или новостной сайт и как быстро возвращаетесь обратно. Вы получите наглядные отчеты о том, что крадет ваше внимание, и сможете сознательно работать над концентрацией. Система может мягко напоминать: "Вы отвлеклись, может, вернемся к задаче?" Поток. Алгоритмы анализируют длительные сессии непрерывной работы в одном контексте (например, 45 минут в IDE без переключения на почту или браузер). Такие периоды маркируются как "поток". Система оберегает ваше состояние потока: например, автоматически приглушать уведомления. В отчетах вы увидите, в какое время дня и при каких условиях вы чаще всего входите в это состояние, и сможете воссоздавать эти условия. Когнитивная нагрузка. На основе данных о скорости печати, использовании мыши, количестве переключений между окнами и времени непрерывной работы, система строит модель вашей когнитивной усталости. Вместо стандартного перерыва "каждый час", система предложит отдохнуть именно тогда, когда ваша продуктивность начнет падать из-за усталости. Это позволит работать более эффективно и избегать переутомления. Здоровье. Это ядро "интеллектуальности" приложения. Система использует собираемые данные, чтобы предсказывать и предотвращать проблемы со здоровьем, связанные с сидячей работой. На этом функции и возможности ЛогАгента не заканчиваются, но для понимания вектора развития проекта этого пока достаточно. Важно будет отметить что приложение работает полностью офлайн. Локально. Вся логика и аналитика, ИИ работают локально - полная приватность и сохранность данных. Гибкие настройки для всего функционала позволяют выбрать именно то, что нужно вам. Если интересно, ставьте реакции, расскажу подробнее об интересующих аспектах. https://logagent.app/