nonamevc

недавно прошёл imo 2026 (международная математическая олимпиада). обычно это мероприятие любят за то, что можно посмотреть, где лучше всего в мире дети умеют решать сложные задачи царицы всех наук, и кого можно захайрить в хэдж-фонд через 5 лет. но с недавних пор туда стали допускать llm и это стало отдельным зрелищем. и в этом году opus 5 идеально решил imo 2026: 42/42 балла. это пока единственная модель, которую успели прогнать по задачам олимпиады, и она сразу показала идеальный скор. на примере таких событий очень занятно наблюдать за скоростью прогресса. openai и google в прошлом году тоже взяли на imo золото. при этом скор там был не идеальный, как у opus 5, и вообще это были внутренние специально затюненные модели компаний, недоступные обычным пользователям. вообще в теме ии и математики происходят невероятные вещи: модели чуть ли не каждую неделю делают открытия по задачам, которые я едва могу прочитать. модель openai опровергла гипотезу эрдёша 1946 года про единичные расстояния (80 лет считалось, что лучше квадратной решётки не бывает; оказалось, бывает), и филдсовский лауреат гауэрс назвал это вехой ai-математики. а alphaproof nexus от deepmind автономно закрыл 9 из 353 открытых задач эрдёша. imo тут выглядит разминкой. но если интересно следить за людьми, то небольшая статистика: 1/ 666 участников из 117 стран. 55 золотых медалей, 105 серебряных, 189 бронзовых. идеальный результат у семерых. золото разъехалось по 31 стране. 2/ китай: все шесть участников взяли золото, 232 балла из 252 возможных и три идеальных 42/42 из семи на всю олимпиаду. следом сша (207 баллов, четыре золота) и россия (196, тоже четыре). 3/ семь из десяти лучших команд азиатские: китай, сингапур, вьетнам, корея, индия, кндр, япония. кндр к слову, на девятом месте, выше японии, франции и германии. 4/ словакия взяла два золота, больше, чем германия и франция вместе. по золоту у боснии, северной македонии и грузии. а у нидерландов, швеции, норвегии, дании, бельгии и финляндии на всех ни одного золота или серебра, только бронза. 5/ лучшая команда западной европы, франция, всего лишь #15. без единого золота, зато пять серебра. из той же серии ровных команд без звезды: бразилия (#11, тоже пять серебра это лучший результат в латам), казахстан (#22) 6/ отдельное наблюдение про происхождение. в сборной сша за последние десять лет примерно две трети участников с китайскими фамилиями, ещё ~15% с индийскими (считал по фамилиям, так что оценка грубая). в этом году из шести человек, трое ванов и один яо. ещё решил чекнуть, где сегодня работают олимпиадники, особенно когорты последних 5–10 лет. данные местами шумные, так что оставляю на ваше усмотрение. свежий срез по ~18 000 медалистов (карьера прослеживается примерно у половины): 36% уходят в академию, 22% в тех, 12% в квант, фаундеров всего 4.5%. топ работодателей в абсолюте: google 212 человек, meta 86, deepmind 49, jane street 47, openai 38. ai-лабы теперь в топе, хотя такой категории ещё недавно не существовало: в двадцатке также nvidia (22), anthropic (15) и mercor (14). на 15-й строчке отдельная категория «stealth startup»: 16 медалистов прямо сейчас пилят что-то неанонсированное. еще любопытно, что многие в лабах работают в safety и интерпретируемости (deepmind, anthropic, transluce). тренд по когортам тоже читается: в конце 90-х phd получали 75–95% золотых, у когорт 2010-х уже 60–80%, остальных перетягивают квант и лабы. по вузам концентрация: самый частый бакалавриат медалиста это mit (536 человек, 12% всех), дальше кембридж (321) и, неожиданно, тегеранский шариф (135) , выше принстона, гарварда и стэнфорда. ну и на случай, если вы переживаете, что где-то что-то не успели, помните: дарио амодеи был в сборной сша по физике, но в финальную пятёрку на олимпиаду так и не прошёл. ставьте лайки, сделаю доп разбор на другие предметы (физика, информатика, химия). и как бонус посмотрю на карьерные пути победителей кенгуру и русского медвежонка. ссылки откуда брал данные [1] [2]

@team я долго думал, писать ли это сообщение вчера в 2:40 ночи я сидел с колд брю кофе, смотрел на старую HR-таблицу и понял одну вещь: компании не увольняют HR. компании увольняют иллюзию, что заботу нельзя автоматизировать. после того как мы расстались с HR-командой, у меня было много эмоций. не буду скрывать: это было непросто. но люди это люди. но потом я задал себе честный фаундерский вопрос: если Клод может писать код, ревьюить архитектуру и объяснять мне legal-риски, почему мы считаем, что он не может напомнить человеку, что он молодец? поэтому сегодня выкатываем первый people-ops скилл - клод-скилл для мотивации. теперь, когда вы берёте задачу, застреваете или долго находитесь в треде без движения, агент будет мягко возвращать вас к контексту: почему ваша работа важна, какой импакт у задачи, и где вы, возможно, недооцениваете собственную способность додавить. второй апдейт ещё важнее: рейты, повышения, перформанс ревью и увольнения будет готовить мой агент. он будет смотреть джиру, Slack, токен-спенд, количество ручных эскалаций, тональность сообщений, участие в агентных инициативах и примерную атрибуцию к выручке. это не про холодность. наоборот. я думаю, это самый человечный шаг, который мы могли сделать. потому что настоящая эмпатия это когда тебя не просто чувствуют, а измеряют достаточно точно, чтобы принять решение без лишней драмы. нельзя стать AI-native, если мы не people data-driven