Азат Абдулвалиев
На этом этапе по выручке оценивают, берут какой-то средний по похожим бизнесам со схожими темпами роста мультипликатор и умножают
По сыркам Гнойный был экспертом, думаю он внес личный вклад в продвижение этих сырков, я по крайней мере попробовал этот сырок после его отзыва
Чем отличается от WayRay?
Знаю только что за один фургон они сейчас взяли в районе $40k.
Кстати на обслуживании и прочих сервисах могут еще пытаться отбить. Будет забавно если как с принтерами получится, которые отбиваются потом на картриджах
Еще бы в вашем вузе рассказывали как делать роботизированные микрофабрики. Про вертикальные фермы с ML камерами тоже наверное в агротехническом не рассказывают. Если взлетит то расскажут потом.
Они питчат скорее про мелкосерийное производство под нужды конкретного заказчика, и собираются еще и телеметрию собирать для обслуживания. На демо был автономный грузовой фургон, который сам ездил по ангару и прилегающей территории (в закрытых помещениях кстати важно что электромобиль). Для коммерческого заказчика на тыщу автомобилей может вообще не быть опций особо кастомизировать автомобиль. Другое дело велик ли рынок?
Еще может быть достоинство попасть под всякие зеленые госпрограммы типа с производством внутри страны (любой страны), создание рабочих мест в новой экономике, без пошлин, в общем регуляторно-бюрократическая ерунда. Хотя это не решает понятно.
Это венчур, понятно что может не взлететь.
Вот тут написано https://thebell.io/novyj-russkij-na-nasdaq-glavnoe-o-startape-arrival-kotoryj-sdelaet-denisa-sverdlova-dollarovym-milliarderom
Вот сайт фонда Потанина https://wintercapital.com
И мне не понятно кто в это мог вложить такие деньги?
Вроде бы BlackRock, Hyundai, UPS, Потанин, и хз кто там еще изначально в фонде был
Оценить компанию, у которой еще нет даже выручки - сложно, сюрприз. Такая волатильность это следствие высокой неопределенности о будущем компании.
Если бы мы точно знали, что они выпустят конкурентноспособный продукт в объемах плюс-минус как обещают, то они должны стоить в несколько раз больше.
Если бы мы точно знали, что они не выпустят конкурентноспособный продукт вообще, то они должны стоить почти ноль.
Оба варианта на столе.
У каких нибудь биотехов, где с препаратами такая же ситуация, такая же волатильность.
Nikola кстати сейчас стоит всего в два раза дешевле этих
Ну, реального положения вещей мы просто не знаем сейчас. Если бы николы не случилось (событие никак не связанное с эррайвалом), то и аналогии другие бы приходили в голову.
У них есть проект Roborace, я так понял это по сути их демонстратор технологий. Еще можно посмотреть вакансии на hh, там команды от дизайна плат до финтех сервисов. Но степень готовности не понятна пока.
Вроде три фабрики было, 2 с США (Южная Каролина и Северная Каролина) и 1 в UK (Оксфордшир). Хз что там происходит. Где-то читал оценки что 1 такой завод на 10к фургонов и 1к автобусов в год рассчитан, и строится за 6 месяцев.
Видосы конечно потешно выглядят, видимо R&D в России показывать нельзя, вместе этого какой то полупустой ангар с кукой показывают.
Проходил когда-то курс на курсере где Эмели вела, круто
Вопрос какую систему они испытывают, если не бак который взрывается в конце, то почему нет. В ракете много чего есть, все надо попробовать и собрать телеметрию.
Обманули как обычно, нахаляву комментариев подняли!
Его еще поддержка ввела в заблуждение, вот за это надо было вернуть деньги, мне кажется (внутреннее чувство справедливости так подсказывает)
А я бы сказал, что это баг, поскольку явно есть включение-выключение маржинальной торговли
Датасет
Загадочное "машинное обучение" на деле - это дрессировка тупеньких роботов.
Это похоже на служебную собаку, которую мы еще щенком натаскиваем искать взрывчатку. Только собака намного сложнее наших роботов. Наши роботы настолько тупенькие, что умеют только что-нибудь одно, у них даже нет собственного тела, они существуют внутри обычных компьютеров.
Дрессировка заключается в том, чтобы ставить робота в некоторую ситуацию, и смотреть, как он отреагирует. Если реагирует правильно (как нам нужно) - мы его поощряем, если неправильно - не поощряем или даже наказываем. Как когда собаке мы даем вкусняшку, когда она нашла учебную бомбу. Это рукотворный робот, так что мы знаем, как правильно поощрять или наказывать, чтобы нужное нам поведение закрепилось, ведь мы знаем, как у робота работает "закрепление".
С таким роботом, как и со служебной собакой: мы сначала дрессируем - ставим робота во всевозможные ситуации, и пытаемся закрепить нужное нам поведение, а потом, когда мы посчитаем, что надрессировали достаточно (если он сдал "экзамен") - мы будем уже ставить его в настоящие жизненные ситуации, чтобы он нам помогал. Так же, как служебная собака выходит на работу в настоящий аэропорт. В аэропорту никто точно не знает, сколько опасных ситуаций она пропустила, но мы знаем что она хорошо сдала экзамен, и поэтому считаем что она хорошо справляется.
Обучение нашего служебного робота состояло в том, что мы ставили его в учебные ситуации, и давали поощрения или наказания. Вот все эти учебные ситуации для робота называют "датасет". Дрессировка - не быстрый процесс, служебные собаки проводят первых год жизни в учебных центрах. Так и обучение алгоритмов (дрессировка роботов) требует множества "ситуаций" - их могут быть миллионы для некоторых задач. Такие наборы - где для каждой "ситуации" есть правильная "реакция" - очень важны, их бывает непросто получить. Например бывает, что правильные ответы (реакции) проставляют люди вручную - это кропотливый труд.
Coursera
Нереально, просто жди пока условная Сири научится все это делать. Маленький или большой не имеет в данном случае особого значения.
Градиентный бустинг
Представим, что есть поликлиника, в нее приходит множество пациентов с самыми разными симптомами, и каждому нужно поставить диагноз.
Можно посадить одного очень умного врача, который разберется со всеми случаями в одиночку. Но таких широких и глубоких специалистов не найти.
Еще можно собрать независимое мнение нескольких врачей, и поставить диагноз путем голосования. Это работает, но практика показывает, что надо собрать очень много разных мнений, чтобы путем голосования получалось намного лучше, чем у одного врача.
Лучше мы сделаем так, чтобы они работали сообща, а не по-отдельности. И вот каким образом.
Пациент всегда начинает с терапевта. Терапевт его осматривает, и пишет свое заключение, где пишет свой предполагаемый диагноз.
Далее пациент всегда идет к хирургу. Хирург осматривает, читает мнение терапевта и корректирует его, если считает что тот не прав. Ведь в некоторых вопросах он разбирается глубже, чем терапевт.
Далее пациент всегда идет к кардиологу. Кардиолог уже знает, что пациента осматривал терапевт и хирург, и смотрит их заключение. Он им доверяет, но если он считает что терапевт и хирург, например, пропустили проблему с сердцем, то он вносит исправления в итоговый диагноз.
Далее пациент пойдет к невропатологу, потом к онкологу...
В конце он получит один диагноз от пяти специалистов, которые сработались друг с другом. Каждый специалист знает, в чем он силен, а в чем лучше довериться своим коллегам, и поэтому их знания дополняют друг друга.
Настоящий консилиум не обязательно должен проходить по цепочке, но идея та же - профессиональный сработавшийся коллектив умнее, чем много отдельных универсальных специалистов, даже если они определяют диагноз вместе, голосованием.
"Градиентный бустинг" - это как раз такой способ составить простые алгоритмы в одну цепочку, чтобы они "сработались" друг с другом, и каждый из них исправлял ошибки предыдущих.
То есть комиссия есть, но ты не поймешь что она есть
Не понимаю почему это важно. Типа риск что политически отрежут от автопроизводителей?
Автопроизводителей тьма, они стоят копейки, и почти все даже не пытаются ничего делать в направлении беспилотников. У них нет ни сервисов, ни компетенций. Они очкуют от трендов на шаринг экономи и с радостью произведут большие партии кастомных автомобилей лишь бы не остаться на обочине истории. Никакой монополии на технологии "сделать автомобиль" нету. (авторский анализ)
Лидары кстати яндекс свои планирует делать. Это к вопросу костов на 1 автомобиль. Насчет железа вот не знаю, тесла там что-то кастомное производит, насколько это может решать.
По поводу стратегии теслы - в пределах города затраты на собственный автомобиль, который 94% времени стоит припаркованный, не идут ни в какое сравнение с сервисом который будет утилизировать автомобили в разы лучше. Собственно тесла заявила что собирается тоже делать такси. Тогда вопрос - а нафига делать беспилотник для хайвеев тогда? И сколько они должны вложить чтобы отъесть себе этот рынок, на котором их вообще нету.
Ты все что можно перепутал
Не нужно продавать. Текущая технология лучше всего подходит для такси в пределах хорошо размеченного города. Кажется только тесла другим путем идет, и грузовики, остальные целятся в такси.
Короче самое интересное что пока встречал - популярные лекции Вадима Гладышева, он как раз из мед. школы Гарварда. Они более менее одинаковые все. Есть еще его дебаты в Обри Ди Греем, как раз сторонником делить проблему на части.
Исследования в этой области (как я понял) направлены на поиск и устранение механизмов на клеточном уровне, которые влияют и на то, и на то.
Кажется это в тыщу раз меньше чем стоит вывести препарат на рынок
Какая разница если их рынок тут
хз диетолог какой-то
Про домюнхенского