"It is difficult to get a man to understand something, when his salary depends upon his not understanding it"

Внутренняя картина мира человеку дана не для того, чтобы максимально точно отражать базовую реальность, а как инструмент достижения собственных целей. Знание неотделимо от того, зачем это знание своему носителю нужно. И следствие из этого такое, что даже сколь угодно умные, рациональные, открытые к новому люди, дискутируя бесконечно долго, все равно могут так и не прийти к одинаковой картине мира (отрицать такую проблему – популярное заблуждение в среде технической интеллигенции, за которое я и сам упорно боролся до последнего).

Первое препятствие на пути ко всеобщему взаимопониманию в том, что люди как минимум имеют право расходиться в своих оценках, интересна какая-то тема или нет. В принципе, право сказать "может это и верно, но разбираться мне не интересно" особенно обосновывать не нужно. Но откуда такая разница в уровне интереса может взяться? Предложу гипотетический пример. Катю родители стимулируют быть отличницей, и она под такое дело решает, что МХК, в принципе, тоже довольно интересно, сейчас подтяну до пятерки. А Ваню стимулируют побеждать на олимпиадах, и он решает, что МХК скучная хрень, и концентрирует весь свой интерес на математике.

Дальше хуже. Катя разбирается в живописи и хочет быть уверенной в себе, поэтому она находит подтверждения ценности своих навыков и включает их в свою картину мира. Разбираться в живописи – это обязательный атрибут воспитанного, культурного человека с широким кругозором, а "узкий специалист подобен флюсу". А Ваня в живописи не разбирается и тоже хочет быть уверенным в себе, поэтому картину мира выстраивает по-другому. Изучать труды художника, который 500 лет назад произвёл революцию в массовом сознании, решившись впервые изобразить голое тело, а сейчас стал обязательным пунктом образовательной программы Института Благородных Девиц – дряхлый карго-культ, а настоящая революция самовыражения тем временем сейчас происходит в Тиктоке.
Лёгкое несогласие в вопросе "интересно ли МХК?" перерастает в серьёзное несогласие по существу.

Думаю, даже идентичные близнецы в чём-то всегда будут остро не соглашаться. Хотя бы потому, что в списке целей каждого из них будет "ощущать себя отдельной уникальной личностью, а не одной из двух копий".

Технологические монополии

Знакомый недавно закончил достаточно хорошую PhD-программу в США и вышел на работу в IBM Research, несмотря на мои настойчивые попытки пристроить его в Google Research. После нескольких месяцев работы предсказуемо рапортует о сонных, немотивированных коллегах. Чтобы с моими дорогими читателями такой беды не приключилось, попытаюсь порассуждать, где на Руси жить хорошо где хорошо делать прикладную науку и почему Google десять лет подряд был лучшим работодателем в мире.

Чтобы с пользой вкладываться в долгосрочные исследования, нужны две вещи: свободные ресурсы (чтобы было вообще что вкладывать), и уверенность в том, что когда результаты подоспеют через 10-20 лет, собирать урожай предстоит все еще вам (а не чужим людям или даже прямым конкурентам). И для первого, и для второго весьма хорошо иметь монополию.
Лучше всего, конечно, монополия государства на насилие. Если государство забирает себе 20%–50% всех доходов всех своих подданных, ему очевидно выгодно вкладываться в науку: любое будущее увеличение экономической активности, в любом месте, автоматически приводит к поступлениям в бюджет. Но монополия на насилие в демократическом государстве глубоко забюрократизирована, и академическая среда устроена по образу и подобию своего патрона, демократического государства (как любит писать великолепный Галеев, успешные институты переупорядочивают мир за собой): ежегодные подачи и переподачи на гранты, прохождения по конкурсу (~=election cycles), "diversity and inclusion statements" и так далее. Имидж не просто важнее реальности, он и есть реальность. Суетливо, скучновато.

Есть и другой путь. Быть технологической монополией почти так же хорошо, как и быть государством. Microsoft создали операционную систему (Windows), она стала непререкаемым бизнес-стандартом. Теперь любое увеличение экономической активности, в любом месте, требует покупки новых PC, на которых обязательно должна быть куплена лицензия на Windows. Люди могут хоть лабораторное мясо производить, хоть VR-игры, без профита для Microsoft не обойдется.

Поэтому в каждую эру была своя доминантная технологическая монополия: те, кто уже изобрел инновацию и сделал из нее машину по захвату мира, но этой машине еще есть куда расти, и ее все еще не коммодитизировали.

Дальше будет очень грубо, потому что не все так линейно, но. В 1920е-1970е любая бизнес-активность шла через телефонную связь, поэтому в числе доминантных монополий были AT&T и Bell Labs. Неудивительно, что их исследовательский отдел собрал сильнейшие таланты своей эры и получил несколько Нобелевских премий и премий Тьюринга, включая моего любимого Ричарда Хэмминга.

В 1980х монопольным "пропускным пунктом" были компьютеры IBM, и неудивительно, что именно они на свои прибыли сделали первый в мире компьютер, который победил человека в шахматы (Deep Blue, победил Гарри Каспарова).

В 1990х-2000х "железо" успешно коммодитизировали, а монопольным пропускным пунктом стала ОС Windows. Поэтому максимально интересно было работать исследователем в Microsoft Research, и максимальное количество премий Тьюринга, кажется, было там же.

В 2010х доминатные монополии – Google и Facebook. Если вы собрались делать бизнес, хоть цветочный магазин, хоть дейтинг-приложеньку, вам нужно будет его рекламировать в Интернете: либо в Google, либо в Facebook (=Instagram, etc). Поэтому неудивительно, что в последнее время самые интересные открытия в AI появляются именно там. Но, увы, экс-коллеги говорят, что уже и Google не торт: потолок насыщения все ближе, гайки закручивают все сильнее, понаприходили трудоголики из Microsoft Research и оптимизируют гиперпараметры нейросетей круглыми сутками, вытесняя "свободных художников".

Где же лучше всего прямо сейчас? Длинную версию отложу на потом, но короткая версия – думаю, что в крипте. Я все-таки не случайно Research Partner в Dragonfly, крипто-венчурном фонде.

Поддержу беседу с Александром и Камилем о государствах и инновационных монополиях
https://news.1rj.ru/str/za_4_morya/112
https://news.1rj.ru/str/kamil_galeev/2847
https://news.1rj.ru/str/tolk_tolk/14429
Замахнуться на замещение государства, увы, способны только несколько предпринимателей в поколение (Британская Ост-Индская компания, Google, etc), а погрустить, наблюдая как государство планомерными регуляторными шагами превращает твою monopoly в utility (как железные дороги или телефонная связь) – небольшой шанс есть и у нас.

Сейчас в Лондоне. Планирую повторить успех и устроить встречу читателей в Лондоне, на будущей неделе или через одну. Кому интересно – пишите в личку или в комментарии, я добавлю всех в групповой чат и там скоординируемся по времени.

И, раз большинство моих читателей все-таки не в Лондоне, а нотификацию все равно получат, кто хочет – предлагаю написать в комментариях, в каком городе живете, может и у вас устрою встречу читателей.
Только прошу не путать: комментарии к посту выше для Лондона, комментарии к этому посту – все остальные города.

Мой близкий друг Олег Остроумов впервые рассказал публично о том, как построил свой бизнес вокруг покерного солвера. На вход безумно красивая математика, на выход гора денег.

В покере существует оптимальная стратегия, которая называется “равновесие Нэша”. В начале 2013 года Олег в одиночку написал программу, которая вычисляет равновесие Нэша для самой популярной разновидности покера, No-Limit Holdem. Но сделать программу и выгодно продать ее — две разные задачи.

Первая статья Олега – про то, как он выходил на сильнейших в мире игроков в покер, вел с ними переговоры о цене, убеждал их в корректности своего алгоритма и, в конце концов, смог заработать $500,000 за первый год.

Олег добился столь яркого успеха всего в 24 года, и поэтому был главным примером и вдохновением в моем окружении, что сделать бизнес вокруг собственного технологического открытия – это интересно, кайфово, прибыльно и, главное, действительно возможно.

Читайте статью Олега и подписывайтесь на его Телеграм-канал:
https://www.gipsyteam.ru/news/24-01-2023/oleg-ostroumov-kak-ya-sozdal-i-prodaval-pervyy-v-mire-solver-dlya-pokera

https://news.1rj.ru/str/oleg_ostroumov/2

Цитирую самую приятную для меня часть:

Особая благодарность Ивану Богатому, без помощи которого я бы не записал эту историю.

Иван много лет вдохновлял меня своими эпичными публикациями про свои дерзкие и глубоко технические приключения: Иван сделал первый в мире фронтран на блокчейне, взломал криптовалюту Grin, прочитал лекцию о своей работе в Google AI Research.

Иван рассказывает про свою яркую карьеру исследователя/предпринимателя/инвестора в Кремниевой Долине с технической стороны в Твиттере, а с личной стороны – в Телеграм-канале, подписывайтесь и там и там.

Так-то, знай наших!! Идти по жизни вместе с яркими людьми – огромное удовольствие.

Отмечу успех своего предсказания.

В декабре я описал общий процесс коммодитизации технологических монополий и заявил, что даже Google, ранее бессменно лучший работодатель мира и прочая и прочая, уже не торт. Достиг потолка насыщения рынка, и теперь на смену свободного мореплавания в поисках великих открытий приходит оптимизация издержек и zero-sum корпоративная политика.

Месяц спустя, в январе, Гугл объявил о сокращении 12 тысяч (!!) сотрудников.

Два месяца спустя, в феврале, акции Гугла обвалились на 9%, потеряв сто миллиардов долларов рыночной капитализации.
Причина: страх, что технология выдачи текстовых ответов на текстовые вопросы, которая в Гугле опирается на десятки датацентров и ~двести миллиардов долларов в год операционных расходов, будет коммодитизирована одной нейросеткой (ChatGPT), которую OpenAI при желании может опенсорснуть за день.

Хотите знать будущее до того, как оно случится? Читайте канал Ивана Богатого.

Следующий пост, впрочем, будет 100% личный (про то, как я знакомлюсь с девушками на улице и что из этого выходит).

Знакомства на улице

Я нередко завожу беседы с незнакомыми людьми в самых разных обстоятельствах. Когда я рассказываю такие истории, получаю бурные реакции как от подруг ("получается есть и умные парни, которые знакомятся на улице? перестать что ли всех сходу отшивать..."), так и от друзей (вариации легкого восхищения и зависти). Думаю и тут будет интересно рассказать.

Такие знакомства для меня не являются активным действием, типа "пойти пикапить". Просто я от природы весьма внимательный и любопытный, и где бы я ни оказался, мне довольно быстро захочется что-нибудь спросить или откомментировать. И дальше, если я не предприму активного подавления этого импульса, я подойду и заговорю.

Чаще всего, конечно, мне хочется подойти к какой-нибудь девушке и рассказать, почему она мне понравилась. Но бывает по-разному: две недели назад перекинулись парой шуток с ~60-летним мужчиной в Нью-Йоркском кофешопе, он оказался практикующим психотерапевтом и, нежданчик, фанатом советско-российской школы психотерапии (Лурия, Выготский), которую мы обсуждали следующие полчаса. Или вчера в бейгельной сделал комплимент парню за костюм с иголочки, потом угадал, что он конечно финансист, и следующие полчаса мы обсуждали его $6 млрд multi-family-office и в какие крипто-фонды они аллоцируют.

Перейду уже к самой классной истории и главной причине писать этот пост. Месяц назад, в ресторане в Лондоне, подошел к девушке смело и просто: "I think you're cute. I want to take you on a date. Where should I take you?"
Чуть посомневавшись, телефон она мне дала, и следующей битвой стал выбор даты свидания. Она работает в fashion-индустрии, и все выходные у нее были заняты пошивом какой-то шмоточки.
Ну, меня так просто не остановишь: я отфотошопил себе сертификат успешного окончания курсов вязания, и предложил помочь/присоединиться. От помощи она все-таки отказалась, но была впечатлена достаточно, чтобы согласиться на встречу в баре в тот же вечер.

Следующие две недели до моего отлёта мы провели абсолютно чудесно. Девушка оказалась даже ярче, чем на первый взгляд: оказывается, кроме дизайна одежды она красиво рисует и божественно поет (рекомендую её SoundCloud). Главное, был гармоничный эмоциональный контакт, и мы остались в восторге друг от друга. В дорогу она мне подарила свою картину и написала офигенное прощальное письмо про то, как ей со мной понравилось. Процитирую тут кусочками, с ее одобрения:

Thank you for asking me out and making life so special
...
I would have never expected something like that to happen – you popping up sprinkling magic all over my last two weeks
...
These two weeks were filled with memories, a more beautiful one than another
...
I love every moment we spent together from [redacted] to [even more redacted]
...
Even if all your questions were challenging, it actually did me so much good to be a bit forced out of my comfort zone

Друзья-парни, предлагаю вам перечитать впечатления Осеан пару раз и взвесить.
На одной чаше весов: риск отвлечь девушку на полминуты и получить неловкий отказ.
На другой: офигенные две недели вместе, от которых девушка будет в таком же восторге, как и вы.
Что выбираете?

Давно и с удовольствием читаю канал юриста и предпринимателя Романа Бузько.
Он ставит интересные эксперименты в области продуктизации юридических услуг: всевозможные open-source руководства и self-service платформы вдогонку к стандартной почасовой оплате услуг юристов.
Сегодня он запускает платформу юридических услуг Degoverned, и его можно поддержать голосом на ProductHunt: https://news.1rj.ru/str/buzko_hub/1039
Также рекомендую его канал: @buzko_hub

А я тем временем в полном восторге от того, как круто ChatGPT4 умеет программировать.

В крипте бэкенд-код на Solidity + Python я умею писать с ~2017го, и за это время успел написать много хорошего и интересного.
Фронтенды же мне всегда казались тайной магией (и при этом "слишком скучно, чтобы разбираться" – интересное противоречие), поэтому я на них либо забивал, либо аутсорсил.

Так вот, вчера решил наконец разобраться. Начал с ChatGPT4 и оказалось, что он может почти все!
Начал с запроса "дай мне код фронтенда, который подключается к MetaMask и проверяет баланс кошелька".
GPT4 мне выдал простые и понятные 100 строчек, которые почти сразу заработали.
Когда вылезают ошибки, можно просто продолжить диалог в формате "вылезла такая-то ошибка, исправь", он исправляет.

Дальше серией запросов вида "а теперь добавь мне кнопку пересылки токенов", "а теперь добавь вводное поле для количества токенов" и так далее я быстренько сделал ту штуку, которая мне на самом деле была нужна.
И, напоследок, подчистил дизайн визуально, запросами вида "а тут добавь разделитель", "а тут выровняй по вертикали поля для ввода".
На всё про всё ушло три с половиной часа.

Просто бомба! Рекомендую попробовать.

Хочу поделиться хорошим, что у меня происходит в жизни: я уже год работаю в Matter Labs, последние полгода в роли VP of Engineering.

Matter Labs занимается zero-knowledge proofs: это математическая магия, которая позволяет масштабировать Ethereum.
Все наверное уже слышали, что Ethereum поддерживает только 15 транзакций в секунду, а VISA около 9000, поэтому "крипта не масштабируется для повседневного использования".
Это происходит потому, что Ethereum целенаправленно ограничивает количество транзакций так, чтобы рядовые пользователи имели возможность самостоятельно перепроверить все транзакции за всё время существования Ethereum, имея только мощный ноутбук.
Zero-knowledge proofs aka ZK позволяют взять любое количество транзакций, например миллион, и "доказать" математическое утверждение: если изначальное состояние блокчейна было X, и потом по очереди произошли эти миллион транзакций, то конечное состояние будет Y.
И потом любой желающий сможет проверить это "доказательство" за доли секунды, независимо от того, как много транзакций было изначально.
На первый взгляд, это должно быть невозможно: если бы мы проверяли корректность статистически, злоумышленник может спрятать ошибку (например, допечатать себе Эфиров) при "исполнении" любой из миллиона транзакций, и чтобы достоверно убедиться в отстутствии ошибок, даже половину транзакций перепроверить недостаточно.
И тем не менее, существует способ эти транзакции так перемешать, чтобы ошибка в любом одном месте приводила к погрешностям во всех местах сразу.
В качестве более подробного введения рекомендую великолепный пост Виталика Бутерина.

Matter Labs – один из мировых лидеров в масштабировании с помощью ZK.
ZKsync Era, наш ZK-rollup (aka L2), существует уже полтора года, и занимает первое место среди ZK-роллапов по TVL (суммарная стоимость токенов, которые находятся в роллапе).
К тому моменту, как CEO предложил мне попробовать, я уже год-два мечтал работать именно в Matter Labs. И звезды наконец сложились!

Я лично возглавляю инициативу ZK Chains, цель которой – помогать другим проектам запускать свои роллапы на нашей технологии. Моя команда запускает все роллапы на технологии ZKsync, кроме изначального Era.

Для тех, кто дочитал: вы пользовались когда-нибудь ZKsync Era? А другими роллапами: Optimism, Arbitrum, Base?
Я буду рад обратной связи на наш продукт!

Пару месяцев назад я закончил работать в Matter Labs.
Было очень весело отстроить с нуля новый продуктовый департамент, наладить процессы в большой команде разработки и увидеть изнутри, как работают B2B продажи в крипте между компаниями с рыночной капитализацией больше $1 млрд.
Подробнее про мою работу можно послушать в подкасте Базовый Блок: https://news.1rj.ru/str/basicblockradio/581
А я тем временем взялся за новое дело, и следующий пост про него.

Я делаю стартап, цель которого – создать AI-powered crypto assistant.
Технология: LLM agent + MCP/tools.

Примеры задач, которые ассистент будет выполнять, разгружая время и внимание пользователя:
"купи токен $HYPE на $5 млн, покупая равномерно в течение месяца"
"успей зайти в ферму Plasma, как только там откроются депозиты"
"прочитай код нового протокола и оцени риски"
"встань в дельта-нейтральную позицию и собирай funding fee"
И конечно любые более простые и скучные задачи, типа "перекинь мои USDC на Солану, и не забудь чтобы было чем платить за газ".

Существующих на текущий момент технологий недостаточно ни на стороне foundation LLMs (они недостаточно надежные), ни на стороне MCP/tools (они недостаточно экспрессивные).
Поэтому в качестве первой стадии я делаю крипто бенчмарк: набор задач с верификаторами исполнения.
Я ориентируюсь на бенчмарк SWE-Bench, который был отличным индикатором прогресса в LLM кодинге: когда он вышел два года назад, лучшая LLM справлялась с 2% задач, а сейчас все топовые модели делают больше 70%.
Моя цель – сделать аналогичный бенчмарк для оценки качества работы LLM агентов на блокчейне.
И дальше заинтересовать топ AI лабы добавить этот бенчмарк в свои пайплайны тестирования моделей.
Ощущается весьма сложно, но, как я недавно узнал, лабы в эту сторону сейчас активно смотрят.

Я сейчас в фазе активного сбора информации и общаюсь с VC, рисерчерами и фаундерами вблизи этой области, так что если идея заинтересовала – пишите, я буду рад обратной связи.
Особенно интересно мне пообщаться с рисерчерам AI лаб (OpenAI, Anthropic, ...), которые занимаются агентными средами и тренировкой tool use.

покажу заодно, как может выглядеть конечный продукт.
я прикрутил к LLM самые обобщенные тулзы (читать код смарт-контрактов с Etherscan, смотреть значения переменных на Ethereum VM), и агент в данном видео разобрался с нуля, что такое Aave protocol и как им пользоваться.