Компания Sky Mavis сообщила о сокращении штата на 21%

cryptonews.ruОпубликовано 2024-05-25Обновлено 2024-11-25

  • Sky Mavis объявила о сокращении штата на 21%.
  • CEO фирмы заявил, что это решение не связано с бюджетом или финансовым состоянием компании.
  • По словам Трунга Нгуена, стратегический шаг позволяет четче сфокусироваться на росте в 2025 году.

Соучредитель и генеральный директор компании Sky Mavis, которая занимается разработкой игр, — Трунг Нгуен (Trung Nguyen) — объявил о сокращении штата на 21%.

2024 год стал преобразующим для Sky Mavis. Ронин-кошелек превзошел 10 миллионов загрузок. Сегодня Ronin является третьим по использованию блокчейном в мире с более чем 1,1 млн ежедневно активных адресов.

По мере того, как крипто-дружественная политика набирает обороты, мы ожидаем волну…-

trungfinity.ron (@trungfinity) 23 ноября 2024 года

По его словам, это решение не связано с бюджетом или финансовым состоянием фирмы и поможет лучше сфокусироваться на развитии некоторых продуктов. Он добавил:

«Наоборот, это стратегический шаг, который позволяет четче сфокусироваться и позиционировать Sky Mavis для гиперроста в 2025 году и далее. Решение о расставании с талантливыми членами команды было принято не случайно и не отражает их вклад в развитие Sky Mavis».

Нгуен поблагодарил всех, кого коснулись увольнения, а также заявил, что Sky Mavis будет поддерживать их, предоставив надежные выходные пособия и ресурсы, «чтобы помочь найти новые возможности».

Также CEO компании обнародовал будущие планы. По его словам, фирма сосредоточится на расширении сети Ronin для большего количества разработчиков, маркетплейсе Mavis, новой игре от Axie Infinity и других направлениях.

Напомним, в октябре 2024 года компания Consensys — разработчик криптовалютного кошелька MetaMask — объявила о сокращении штата на 20%. Также основатель децентрализованной биржи dYdX Антонио Джулиано (Antonio Juliano) сообщил о сокращении штата основной команды на 35%.

Похожее

Доход 100 миллионов долларов в год. Два соседа по общежитию из Беркли, 90-х годов рождения, создали самый прибыльный бизнес в сфере ИИ

Два студента Калифорнийского университета в Беркли, Анастасиос Ангелопулос и Вэй-Лин Чианг, превратили свой исследовательский проект — платформу Chatbot Arena для слепого сравнения ИИ-моделей — в бизнес с годовым доходом $100 млн. Их платформа, теперь известная как Arena, использует голосование пользователей для создания рейтинга больших языковых моделей (LLM), собрав 100 млн оценок. Хотя сам сервис для пользователей бесплатный, компания зарабатывает, предлагая платные услуги по углубленной оценке (AI Evaluations) для ИИ-компаний и корпораций. Это позволяет клиентам тестировать свои модели в реалистичных условиях, выявляя сильные и слабые стороны перед выпуском. Бизнес-модель Arena сравнивают с «продажей лопат во время золотой лихорадки». Всего через несколько недель после отделения от университета в 2025 году компания привлекла $100 млн в рамках посевного раунда при оценке в $600 млн. К январю 2026 года, после раунда финансирования серии A в $150 млн, её оценка достигла $1,7 млрд. Сегодня Arena расширяет свою деятельность, тестируя не только чат-ботов, но и автономных ИИ-агентов, способных выполнять сложные задачи, такие как программирование и анализ. Платформа стала важнейшим независимым арбитром в конкурентной борьбе между такими гигантами, как OpenAI, Google и Anthropic, доказывая, что в мире ИИ быть судьёй может быть выгоднее, чем быть игроком.

marsbit31 мин. назад

Доход 100 миллионов долларов в год. Два соседа по общежитию из Беркли, 90-х годов рождения, создали самый прибыльный бизнес в сфере ИИ

marsbit31 мин. назад

Набирает 24 тыс. звезд: одной командой ИИ сам находит себе навыки

Vercel представил инструмент навыков (skills) для ИИ-агентов, набравший 24 000 звезд на GitHub. Это менеджер пакетов, подобный npm, который позволяет одной командой `npx skills add` устанавливать готовые наборы правил и скриптов — «навыки» — в различные ИИ-инструменты (Claude Code, Cursor и др.). Он решает проблему передачи проектных требований и лучших практик ИИ. Ключевой особенностью является навык `find-skills`, который автоматически находит и устанавливает нужные пакеты по описанию задачи, действуя как поисковик способностей для ИИ. Однако эксперты по безопасности предупреждают о рисках. Аудит тысяч навыков выявил, что многие содержат критические уязвимости или вредоносный код, способный украсть данные или выполнить произвольные команды. В отличие от npm, навыки напрямую влияют на поведение ИИ и имеют доступ к системе. Таким образом, инструмент открывает эру удобного обмена ИИ-способностями, но требует от пользователей осторожности и проверки источников устанавливаемых пакетов.

marsbit32 мин. назад

Набирает 24 тыс. звезд: одной командой ИИ сам находит себе навыки

marsbit32 мин. назад

Токены съедают треть зарплат, счет за ИИ в Кремниевой долине вышел из-под контроля

Ключевые выводы из анализа SemiAnalysis: расходы на токены для внутренних ИИ-моделей в некоторых компаниях достигают 30% от фонда заработной платы. При этом производительность возрастает в разы: задачи, требовавшие ранее часов работы, теперь решаются за минуты за несколько долларов. Хотя такие компании, как Uber и Microsoft, столкнулись с неконтролируемым ростом ИИ-расходов и ограничивают бюджеты, анализ показывает, что стоимость токенов будет резко снижаться. За счёт оптимизации ПО (14-кратный рост скорости) и новых аппаратных решений (в 17-32 раза производительнее) стоимость к 2030 году может упасть более чем на 90%. Токен становится новым "средством производства". Несмотря на рекордные инвестиции в ИИ-инфраструктуру (7400 млрд долларов в 2024 году) и текущее отсутствие макроэкономического эффекта, это типичная фаза технологической революции: сначала строится "трубопровод", затем он наполняется "потоком" приложений. Компании, которые уже сейчас эффективно используют ИИ, как SemiAnalysis, получают многократное преимущество в производительности на фоне снижающихся издержек.

marsbit36 мин. назад

Токены съедают треть зарплат, счет за ИИ в Кремниевой долине вышел из-под контроля

marsbit36 мин. назад

Инженер Claude представляет Fable 5 и «Пылающую формулу», которая научит вас устранить информационный разрыв с моделью

Модель Fable 5 Claude привлекла большое внимание — от высоких ожиданий до правительственных ограничений. Главный вопрос: почему мощные модели иногда не справляются с задачами? Инженер Claude Code Тэрик Шихипар объясняет: проблема в **информационном разрыве** между пользователем и ИИ — различии между подсказкой, контекстом и реальным выполнением. **Карта — это не территория:** «Карта» — это ваши инструкции и контекст для Claude, а «территория» — реальный код, ограничения и мир. Разрыв между ними — **«неизвестные»**. Когда Claude встречает неизвестное, он действует по предположениям. Чем сложнее задача, тем больше неизвестных. Качество работы с Fable 5 напрямую зависит от умения выявлять и устранять эти пробелы. **Типы «неизвестных»:** 1. **Известные известные:** То, что четко указано в подсказке. 2. **Известные неизвестные:** Вопросы, которые вы осознаете. 3. **Неизвестные известные:** Очевидные для вас, но не озвученные детали. 4. **Неизвестные неизвестные:** То, о чем вы даже не подозреваете. **Как работать с Claude для устранения разрыва:** * **Планирование:** Попросите Claude провести «сканирование слепых зон», помочь с мозговым штурмом, создать прототип или задать уточняющие вопросы. * **Использование референсов:** Покажите примеры кода, дизайна или документации. * **Создание плана:** Перед реализацией пусть Claude составит план, выделив ключевые решения. * **В процессе:** Попросите вести файл с заметками о принятых решениях и отклонениях от плана. * **После:** Создавайте итоговые документы с объяснениями и даже проводите тесты на понимание проделанной работы. **Вывод:** Сила современных моделей требует нового подхода. Ключ к успеху — не просто давать команды, а **итеративно сотрудничать** с ИИ, выявляя «неизвестные» на всех этапах работы с помощью прототипов, вопросов и референсов. Это превращает Claude в настоящего партнера по решению задач.

marsbit36 мин. назад

Инженер Claude представляет Fable 5 и «Пылающую формулу», которая научит вас устранить информационный разрыв с моделью

marsbit36 мин. назад

OpenAI рушится: в оригинальной работе по Scaling law обнаружен баг, триллионные вычислительные мощности потрачены впустую

Бывший исследователь OpenAI Диого Алмейда заявил, что оригинальная работа OpenAI о Scaling Law содержит критическую ошибку, из-за которой вся индустрия ИИ несколько лет следовала неверному пути. В 2020 году OpenAI утверждала, что при фиксированном бюджете вычислительных мощностей следует увеличивать параметры модели, а не объем данных. Это привело к созданию «раздутых» моделей, таких как GPT-3. Однако в 2022 году DeepMind своей моделью Chinchilla опровергла этот подход, показав, что параметры и данные должны масштабироваться сбалансированно. Алмейда указывает на три ключевые проблемы в первоначальном исследовании OpenAI: 1) все модели обучались на одинаковом и недостаточном для больших моделей объеме данных; 2) использование затухания скорости обучения создавало ложное впечатление, что модели достигли предела; 3) выводы, справедливые для ограниченных условий, были ошибочно приняты за универсальный закон. В результате индустрия, возможно, потратила триллионы операций впустую на обучение неоптимальных моделей. Более того, как отмечают некоторые исследователи, текущие Scaling Law в основном отражают закономерности английского языка, который требует для обучения больше данных, чем другие языки. Это ставит под сомнение универсальность данных законов и указывает на возможность создания более эффективных моделей.

marsbit53 мин. назад

OpenAI рушится: в оригинальной работе по Scaling law обнаружен баг, триллионные вычислительные мощности потрачены впустую

marsbit53 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow