we've found, validated, and prepared patches for almost 1,000 linux local privilege escalations using our cyber vulnerability pipeline, at the cost about $1,000 per vulnerability. an emerging scalable approach to significantly hardening both open source and proprietary projects

Мы нашли, проверили и подготовили патчи почти к 1000 уязвимостей локального повышения привилегий в Linux с помощью нашего конвейера поиска киберуязвимостей, примерно по $1000 за уязвимость. Появляющийся масштабируемый подход, который существенно укрепляет и открытые, и закрытые проекты.

I'm crying: We kicked off the X.​com rewrite this spring and it was a massive undertaking. The old web stack from 2006 was one of the last things holding back growth & engineering velocity. With a new Android app, a refreshed iOS app, and a completely rebuilt web stack, X has finally arrived to the promised land of product development: The only constraint now is what the team can dream up.

Я плачу: мы начали переписывать X.com этой весной, и это была огромная работа. Старый веб-стек с 2006 года был одной из последних вещей, что сдерживали рост и скорость разработки. С новым Android-приложением, обновлённым iOS и полностью пересобранным вебом X наконец добрался до земли обетованной продуктовой разработки: единственное ограничение теперь — то, что команда сможет придумать.

some fun slides from my upcoming talk @aiDotEngineer very excited to share how we ship crazy amounts of code (30x'd) without reading it, yet perf is as good if not better then when we launched there's a lot more to improve of course, and the ceiling is far from being reached, but given the relentless shipping speed and our high bar for polish, i think that our agent friendly architecture bets are paying off at taming the slop fun fact: ~230 people landed at least 1 PR to grok bot in october!

Несколько забавных слайдов из моего будущего доклада на @aiDotEngineer. Очень хочу рассказать, как мы выпускаем безумные объёмы кода (в 30 раз больше), не читая его, а производительность такая же или даже лучше, чем на запуске. Улучшать, конечно, есть что, и до потолка далеко, но при такой непрерывной скорости релизов и нашей высокой планке качества, мне кажется, наши ставки на архитектуру, дружественную к агентам, окупаются и помогают укротить «слоп». Интересный факт: в октябре около 230 человек влили хотя бы один PR в Grok Bot!

Perplexity’s agents are running ads better than ad agencies for business owners.

Агенты Perplexity ведут рекламу для бизнеса лучше, чем рекламные агентства.

You can't claim both that AI is fake and that it's destroying jobs. If it were fake it wouldn't be able to.

Нельзя одновременно утверждать, что ИИ — фейк и что он уничтожает рабочие места. Если бы он был фейком, не уничтожал бы.

This is widespread in finance. The ban hammer is coming down.

В финансах это широко распространено. Опускается молот запретов.

Its very interesting to note the pace of application features from the foundational model companies. As the cost of the marginal token approaches zero, the value is not in selling tokens. It is very clearly in moving up the stack and owning the application layer. The first victim will not be established SaaS but AI Natives that spend heavily on the labs now - legal, sales, customer service AI Natives tbc. This is the lowest hanging fruit and the roadmap is clear from the traces and spans the model companies have from these companies already. The next are the "connective tissue" applications that make using the models a foundational part of a workflow. Take the google doc editing flows in OpenAI. Take the google drive/doc integration into chats. Both are very good.

Любопытно наблюдать, с какой скоростью компании базовых моделей добавляют прикладные функции. По мере того как себестоимость очередного токена стремится к нулю, ценность не в том, чтобы продавать токены. Она явно в том, чтобы подняться выше по стеку и забрать слой приложений. Первой жертвой станут не зрелые SaaS, а AI-native стартапы, которые сейчас много тратят на лаборатории: юридические, по продажам, по клиентскому сервису и другие. Это самая лёгкая добыча: дорожная карта этим лабораториям уже видна по трейсам и спанам, которые у них уже есть от таких компаний. Дальше — приложения «соединительной ткани», которые делают работу с моделями неотъемлемой частью рабочего процесса. Взгляните на сценарии редактирования Google Docs в OpenAI. Взгляните на интеграцию Google Drive и Docs в чаты. Оба решения очень хороши.