googleupdate

Когда Биткойн падает, Сэйлор выпускает своих кибер-шершней 💸

от

Ах, причудливый мир криптовалют — где удачи взлетают и падают быстрее русской тройки по морозной дороге. Входит Майкл Сейлор, непреклонный маэстро биткоин-максимализма, который снова украсил свой аккаунт X (ранее Твиттер, пусть его душа покоится с миром) проходом памяти. Да, дорогой читатель, он откопал своё знаковое твите 2020 года, настоящий гимн всемогущему Биткойну, словно это была какая-то священная реликвия из древнего храма.

Ох, как времена изменились! В те дни MicroStrategy была скромной компанией по разработке программного обеспечения, прежде чем превратиться в Strategy — феникса, возрожденного с лазерной фокусировкой на накоплении BTC, подобно дракону, охраняющему свое золотое сокровище. И вот, когда Bitcoin опустился ниже 114000 долларов за монету, Сэйлор решил вернуться к своим поэтическим размышлениям. На момент публикации статьи, BTC торговался по цене 113375 долларов — незначительный сбой для избранного рое мудрости богини.

Рой кибершершней? Истинно, это высокое искусство 🎨

В этом сказочном твите, который теперь сияет на вершине его профиля как инкрустированная драгоценностями корона, Сэлор объявляет Биткойн ‘роем кибер-осейников, служащих богине мудрости’. Он дополнительно украшает эту метафору, описывая их как существ, которые растут ‘экспоненциально умнее, быстрее и сильнее за стеной зашифрованной энергии’. Какая поэзия! Какое видение! Безусловно, будь Пушкин жив сегодня, он бы прослезился от такого красноречия — или возможно посмеялся над абсурдом кибер-осейников.

628 791 Bitcoin сильный 💰📈

Но постойте, это еще не все! Ни один рассказ о Сейлоре не был бы полон без упоминания его ненасытного аппетита к приобретению Биткойна. Во вторник Strategy объявила о еще одной колоссальной покупке — 21 021 новый блестящий биткойн, добавленный в их казначейство примерно за 2,46 миллиарда долларов. Давайте остановимся здесь, чтобы полюбоваться дерзостью траты миллиардов на цифровые токены. Действительно, капитализм не знает границ!

Со следующим приобретением Стратегия теперь владеет ошеломляющим 628 791 BTC стоимостью невероятных 71 377 964 914 долларов США. Чтобы представить эту сумму в перспективе, можно вообразить, как Сэйлор отдыхает на троне, полностью сделанном из золотых монет, попивая шампанское через соломинку из чистого платины. Возможно, он закажет себе статую следующего раза, отлитую из чистого биткойнового сплава.

Стратегия приобрела 21 021 BTC на сумму ~$2,46 млрд по курсу ~$117 256 за биткоин и достигла доходности от инвестиций в биткойн (BTC Yield) на уровне 25.0% за период с начала года до конца 2025 года. По состоянию на 29 июля 2025 года, мы удерживаем 628 791 $BTC, приобретенных на сумму ~$46,08 млрд по курсу ~$73 277 за биткоин.

И вот, дорогие читатели, поскольку Strategy хвастается достижением доходности BTC в размере 25,0% с начала 2025 года, давайте поднимем бокал за Майкла Сэйлора — человека, который превратил корпоративную Америку в крипто-казино. Пусть его кибер-осы продолжают хорошо ему служить, и пусть богиня мудрости улыбнется его усилиям… или, по крайней мере, до тех пор, пока следующее падение рынка не заставит всех искать укрытие. 😅

Смотрите также

2025-08-02 17:12

Google отказался от планов по созданию сервиса для сокращения URL-адресов

от

Google объявил о сохранении функциональности для некоторых ссылок, сгенерированных их прекращённым инструментом укорачивания URL goo.gl, так как 99% таких сокращённых ссылок не получают трафика. Вначале они планировали прекратить всю поддержку, но после учёта обратной связи решили продолжить поддерживать определённую группу укороченных URL.

Сокращатель URL Google

В 2018 году Google сообщила о прекращении создания сокращенных ссылок через свой сервис URL Shortener, но обещала продолжать поддерживать существующие. Спустя семь лет Google обнаружила, что ошеломляющие 99% этих сокращенных ссылок не имеют трафика. 18 июля этого года Google объявила о прекращении поддержки всех таких сокращенных ссылок к 25 августа 2025 года.

Учитывая полученные отзывы, они изменили свою стратегию 1 августа, решив прекратить поддержку URL-адресов, которые не посещаются, при этом продолжая обслуживание тех URL-адресов, на которые сохраняется трафик.

Вместо прекращения поддержки всех URL-адресов goo.gl к 25 августа 2025 года, как было объявлено ранее, мы изменили нашу стратегию и будем поддерживать те ссылки, которые регулярно используются.

Мы признаём, что эти ссылки вплетены в многочисленные документы, видео, публикации и так далее, и мы ценим ваши отзывы.

Перефразирование – это выражение исходной идеи или значения другими словами с сохранением того же основного смысла. В данном случае я перефразировал фразу «Мы понимаем, что эти ссылки встроены в бесчисленные документы, видео, публикации и многое другое, и мы ценим полученные отзывы», чтобы передать ту же информацию, но с немного другим тоном и структурой.

Если в уведомлении сказано «Эта ссылка скоро истечёт», это означает, что ссылка перестанет работать с 25 августа. Рекомендуется перейти на другой сервис сокращения URL-адресов, если вы ещё этого не сделали.

…Все остальные ссылки goo.gl будут сохранены и продолжат функционировать как обычно.

По данным Google, если вы столкнулись со ссылкой, которая была перенаправлена через goog.gl, они предлагают перейти по ссылке, чтобы проверить, появляется ли предупреждающее сообщение. Если такое предупреждение появляется, замените ссылку на другой сократитель URL. Если предупреждение не отображается, ссылка должна работать как предполагалось.

Смотрите также

2025-08-02 13:39

Стабильные монеты: Маленькие дельфины в океане платёжных гигантов!

от

Итак, Visa и Mastercard недавно провели свою небольшую вечеринку в пижамах и, угадайте что? Они заявили, что стейблкоины больше похожи на милых маленьких золотых рыбок, чем на грозных акул в их платежном океане. 🐟💥 Во время своего отчета о прибылях (который звучит гораздо более захватывающе, чем есть на самом деле), они гордо объяснили, что транзакции со стейблкоинами столь же незначительны, как нахождение монеты в один цент на улице, по сравнению с ошеломляющими 15 триллионами долларов ежегодных транзакций Visa. Да, вы правильно поняли — триллион с буквой «Т»! 🎉💸

Они добавили, что, конечно, стейблкоины могут быть лучше приспособлены для регионов с настолько нестабильной валютой, что они, по сути, являются платежной версией батута. 🤹‍♂️🤔 Но давайте будем честны, они не собираются захватывать Таймс-сквер в ближайшее время. Это как прийти на бой ножей с ложкой — неплохая попытка, но ничего не выйдет! 🚬💔

В конечном счете, эти платежные гиганты ясно дали понять, что в данный момент старомодные карточные сети все еще являются абсолютными чемпионами, значительно опережая по масштабу и полезности в решающем раунде. Так что стейблкоины, продолжайте плавать в своем маленьком аквариуме и старайтесь не плескаться слишком сильно, ладно? 🌊🐠

Смотрите также

2025-08-02 09:22

Google подтверждает использование технологии, аналогичной MUVERA

от

Во время недавней сессии вопросов и ответов на мероприятии Search Central Live Deep Dive в Азии Гарии Иллиес из Google был задан вопрос о применении метода поиска с помощью Multi-Vector Retrieval через Фиксированные-Размерные Кодировки (MUVERA) и основанных на графе моделей.

МУВЕРА

Недавно Google представила MUVERA в публикации в блоге и исследовательской работе: инновационный подход, который повышает скорость поиска путем преобразования сложных многовекторных поисков в быстрые одновекторные. Он сжимает коллекции токеновых вложений в векторы фиксированной размерности, отражая их первоначальную близость в сходстве. Это позволяет использовать ускоренные методы одновекторного поиска для быстрого выявления перспективных вариантов, которые затем переоцениваются с использованием точного многовекторного сходства. По сравнению со старыми системами, такими как PLAID, MUVERA работает быстрее, извлекает меньше предложений и сохраняет уровни полноты, что делает ее жизнеспособным вариантом для крупномасштабных поисков.

Ключевые моменты о MUVERA следующие:

  • MUVERA преобразует многовекторные наборы в фиксированные векторы, используя фиксированные размерные кодировки (FDE), которые представляют собой одновекторные представления многовекторных наборов.
  • Эти FDE (фиксированные размерные кодировки) достаточно точно соответствуют исходным многовекторным сравнениям, чтобы обеспечить точный поиск.
  • Процесс поиска в MUVERA использует метод максимального внутреннего произведения (MIPS), признанную технику поиска, применяемую для задач извлечения данных, что упрощает её масштабирование.
  • После использования быстрого одновекторного поиска (МИПС) для сужения списка наиболее вероятных совпадений, MUVERA проводит повторный ранжирование с помощью сходства Chamfer, более подробного метода сравнения многовекторов. Этот последний шаг восстанавливает полную точность многовекторного извлечения, обеспечивая скорость и точность.
  • МУВЕРА способна находить более релевантные документы с меньшим временем обработки по сравнению с современным базовым уровнем (PLAIAD), с которым она была сравнена.

Google подтверждает, что они используют Movera

Хосе Мануэль Моргаль в своем профиле на LinkedIn задал вопрос Гэри Иллесу из Google. Тот с юмором поинтересовался значением MUVERA до того, как подтвердил использование ими его варианта.

Была ли внедрена MUVERA, тема упомянутая в недавней статье Google Research и соответствующем документе, еще в поисковую функцию Google? С шуткой он задал мне вопрос о термине ‘MUVERA’, хихикая при этом, и отметил, что хоть они используют схожую систему, но не называют её так.

Использует ли Google модели на основе графов (GFM)?

Google только что опубликовал сообщение в блоге о своей последней достижении в области искусственного интеллекта, которую они назвали Графовой базовой моделью.

Graph Foundation Model (GFM) от Google — это система искусственного интеллекта, которая извлекает знания из реляционных баз данных, преобразуя их в сетеподобные структуры, известные как графы. В этих структурах отдельные строки функционируют как узлы, а отношения между таблицами изображаются в виде соединительных линий или ребер.

В отличие от традиционных моделей машинного обучения и графовых нейронных сетей (GNNs), которые работают исключительно на одном конкретном наборе данных, немногошаговые модели (GFMs) показывают адаптивность к обработке новых баз данных с различными структурами и атрибутами без необходимости переобучения свежими данными. GFMs используют мощную модель искусственного интеллекта для понимания взаимосвязей между отдельными точками данных в таблицах. Это позволяет им выявлять закономерности, которые часто упускают обычные модели, демонстрируя превосходную производительность на таких задачах, как обнаружение спама в крупномасштабных системах, например у Google. Немногошаговые модели представляют значительный прогресс, поскольку они обеспечивают гибкость основных моделей при анализе сложных структурированных данных.

Как опытный вебмастер могу подтвердить, что Graph Foundation Models являются значительным прорывом. В отличие от мелких улучшений, эти модели обеспечивают скачок в производительности, давая до 40 раз повышение средней точности и примерно втрое большую эффективность. Проще говоря, они не просто промежуточные шаги; это революционные изменения.

После этого Хосе спросил у Ильиса, использует ли Google Graph Foundation Models. Гэри снова притворился, что не понимает, о чем говорит Хосе.

Фрагмент работы под названием «Graph Foundation Models for Data», опубликованный исследовательской группой Google, не сопровождается сопроводительной статьей. Возникает вопрос: используется ли эта модель сейчас в Google Поиске? Его ответ был таким же, как и прежде: он задал вопрос о моделях Graph Foundation для данных. Он выразил сомнения относительно их текущей работоспособности из-за отсутствия соответствующей научной статьи и упомянул, что не контролирует контент, опубликованный на блоге Google Research.

Согласно мнению Гэри, модель графа Foundation не используется в поиске на данный момент. Пока это наиболее точная доступная информация.

ГФМ готов к масштабированному развертыванию?

Согласно официальному объявлению Граф-Фонда, они протестировали свою модель на практическом применении – фильтрации спама в рекламе. Это подразумевает, что они использовали реальные внутренние системы и информацию, а не полагались только на теоретические оценки или компьютерные сценарии.

Работа в масштабе Google подразумевает работу с графами, содержащими миллиарды узлов и связей, область, где наша среда JA X и инфраструктура TPU демонстрируют исключительные результаты. Такие огромные объемы данных идеально подходят для обучения универсальных моделей. Поэтому мы протестировали нашу Граф Факторизующую Машину (GFM) на различных внутренних задачах классификации, таких как определение спама в объявлениях, что включает множество больших и взаимосвязанных реляционных таблиц. Регулярные табличные базовые модели хотя и масштабируемы, не учитывают связи между строками разных таблиц, упуская контекст, который мог бы способствовать более точным предсказаниям. Наши эксперименты ясно показывают значительную разницу, которую это может внести.

Выводы

Представитель Google Гэри Иллис подтвердил, что версия программы МУВЕРА используется компанией Google. Что касается GFm, его ответ выглядел скорее как мнение, предполагая, что она возможно не активна для использования в настоящее время.

Смотрите также

2025-08-02 01:39

Испытание Chrome направлено на улучшение основных показателей производительности веб-страниц для сайтов с интенсивным использованием JavaScript

от

В настоящее время Google Chrome проводит эксперименты с новым методом оценки ключевых веб-показателей Core Web Vitals в одностраничных приложениях (SPA). Эта область вызывает опасения, так как представляет собой устойчивое недостаточное внимание к мониторингу производительности, что влияет на SEO-анализ и факторы ранжирования.

С версии 139 разработчики могут принять участие в тестовом проекте под названием Origin Trial для Soft Navigation API. Это позволяет отслеживать ключевые показатели производительности, такие как Largest Contentful Paint (LCP), Cumulative Layout Shift (CLS) и Input Latency (INP), во время частичных обновлений страницы, которые не требуют полной перезагрузки.

Почему это важно для SEO

Одностраничные приложения (SPA) высоко ценятся за свою скорость и интерактивный характер, однако они представляют сложности при их эффективном мониторинге с помощью инструментов вроде Lighthouse, отчетов CrUX или скриптов мониторинга реального пользователя.

Это связано с тем, что Одностраничные Приложения (SPA), часто обновляют страницу через JavaScript, обходя обычные методы навигации. Следовательно, аналитические инструменты Google и многие метрики производительности не успевают отследить эти обновления при оценке ключевых веб-метрик.

Этот новый API разработан для сокращения разрыва в производительности между вашим сайтом и реальностью, предлагая вам более точное представление о том, как пользователи взаимодействуют с ним, особенно при использовании навигации похожей на приложение.

Что делает новый API

В Chrome API мягкой навигации используются встроенные алгоритмы для определения случаев мягкой навигации. Примером может служить следующий сценарий: *Примечание*: Мягкая навигация относится к взаимодействию пользователя с браузером, которое не предполагает полную перезагрузку страницы или жесткую навигацию.

  • Пользователь нажимает на ссылку
  • URL страницы обновляется
  • DOM визуально изменяется и вызывает перерисовку

В таких случаях Google Chrome теперь классифицирует это как навигационное событие для отслеживания производительности, несмотря на отсутствие полной перезагрузки страницы.

API представляет новые метрики и улучшения, включая:

  • interaction-contentful-paint — позволяет измерять Largest Contentful Paint после мягкой навигации
  • navigationId – добавлено в записи производительности, чтобы метрики можно было привязать к конкретным навигациям (важно, когда URL-адреса меняются в середине взаимодействия)
  • Расширения для сдвига макета, времени события и INP для работы с плавными переходами

Как это попробовать

Вы можете проверить эту функцию сегодня в Chrome версии 139, используя один из следующих способов:

  • Локальное тестирование: Включите chrome://flags/#soft-navigation-heuristics
  • Исходное тестирование: добавьте токен на свой сайт через мета-тег или HTTP-заголовок для сбора данных реальных пользователей

Chrome рекомендует включить флаг «Advanced Paint Attribution» для получения наиболее полных данных.

Вещи, которые следует помнить

Инициатива Барри Полларда из Chrome, который возглавляет эту работу, подчеркивает, что API все еще находится в экспериментальной стадии:

Хотите измерить основные веб-показатели для одностраничных приложений? Мы разрабатываем API Soft Navigations для этой цели и запускаем новую пробную версию в Chrome 139.

Вот что вам еще следует знать:

  • Метрики могут не поддерживаться в старых версиях Chrome или других браузерах
  • Ваш поставщик услуг RUM, возможно, должен поддерживать navigationId и взаимодействие с contentful-paint для отслеживания.
  • Некоторые крайние случаи, такие как автоматические перенаправления или использование replaceState(), могут не считаться навигациями.

Заглядывая вперед

Пересматривая тестирование, мы продвигаемся вперед, чтобы повысить точность показателей Core Web Vitals, особенно для современных сайтов, сильно зависящих от JavaScript.

Хотя этот API в настоящее время не включен в публичные отчеты о производительности Chrome как CRX, он может быть добавлен если испытание покажет успех.

Если ваш сайт построен с использованием фреймворков React, Vue, Angular или любого другого одностраничного приложения (SPA), это может стать поводом для вас оценить насколько эффективно последняя методология Google Chrome отражает пользовательский опыт.

Смотрите также

2025-08-02 01:09