还记得Prisma应用程序吗？ 在2016年，似乎世界上的每一张照片都通过了它。 它的流行的兴衰历史也到处都有讨论（包括
在Habré上 ）。
但是在今年6月，Prism的创造者Alexei
Moiseenkov （
darkolorin ）和联合创始人一起离开了公司，但没有评论离开的原因。 他们几乎立刻就被人们所知，等等。 Alexey成立了一家新的初创公司，目前已经筹集了100万美元的投资。
该公司名为Capture Technologies inc。，但他们不会说它将发布什么。
众所周知 ，这是一种“社交网络的模拟，摄像头和人工智能技术将在其中扮演重要角色”。
我和
Fillpackart要求进行对话，并试图找出
答案 ，即使这个项目在
幕后 ，但又陷入了关于“存在还是不存在”的讨论中。
关于阿列克谢·莫伊森科夫（Alexey Moiseenkov）
阿列克谢从11岁起就开始编程，在学校时，他是《魔兽世界》的职业玩家（他仍在《炉石传说》中工作），以某种方式设法通过教授轮滑鞋来赚钱，然后他在圣彼得堡理工大学的技术控制论系学习。 他曾在Yandex，Mail.ru工作，并接受过Google的采访。 他在莫斯科物理技术学院任教，但表示学生们不信任-“我没有自己的创业公司。”
后来，Prisma开始了，并且几个月来几乎在世界各地的AppStore中名列前茅。 数以百万计的用户，不断受到媒体的关注，去了硅谷。 听起来很漂亮，但Alex似乎在批判性地看待它：
“任何采访都是歪曲。 没有人对真相感兴趣，任何媒体都可以适应读者并使故事充满虚构。 例如，两个家伙坐在计算机旁做起创业，而他们所需要的只是计算机，这个故事永远不会流行。 他们的节目可能很受欢迎，但媒体总是会提出一些有关其创作的东西。”
但是我们不是那样的！ 我们只需要计算机。
您现在正在研究代码吗？亚历克斯：我不会说。 就我个人而言，深度学习中的一些内容着眼于如何训练网络。 我很了解数学，因为我喜欢数学，但是在生产过程中我什么都不写。
但这对团队合作有帮助吗？我可以阅读代码，了解投影模式。 您从技术上了解正在做的事情，可以深入研究。 但是，更多的是关于团队的共同语言。
总的来说，无论我在哪里工作，我总是扮演半技术角色-在Yandex和Mail.ru。 我一直都知道周围发生了什么。
你在那里工作的在Yandex，我曾就读大学的最后几门课程，还曾是Maps的经理。 在Mail.ru，我曾在多个项目的产品分析交界处工作。 在我切换并开始处理更多产品（愿景，策略等）之后 此后出现了Prisma，并出现了转折点。
您没有将“棱镜”与工作结合在一起吗？最初，这是一个侧面的项目-甚至是一个侧面项目的想法。 应用程序出现后，Fultime开始了。
菲尔：当根本没有神经网络时，您就开始了Prism，对吧？我会说根本没有这样的炒作。 现在无处不在，包括蒙版，跟踪，分割等。 然后它并不是那么受欢迎，可能是因为它需要大量资源。 甚至样式转移任务也完成了几分钟。 没有人会等待一张图片五分钟。 但是我了解到神经网络肯定会走上坡路，因此我开始处理它们。
关于奥列格（Oleg Illarionov）
2018年春季，项目负责人Oleg Illarionov离开VK。 自2010年以来，他一直在那里工作，并且可能看到了公司生命中所有最重要的阶段。
“帕维尔（Pavel）坐在我旁边的一个办公室，就在餐桌旁，那里有食物，我们都经常在附近讨论各种技术问题的解决方案，”他六年前说道 。
除了社交网络的主要功能外，Oleg还参与了Vinci（Prisma的克隆），Snapster和Stickerface的服务的启动。
像亚历克斯一样，他起初没有评论自己的离开。 直到最近才宣布他成为Capture Technologies的技术总监。
奥列格（Oleg），您是否感觉无法再编写食品杂货代码？答：其实不，我还在写代码。 完全参与应用程序只是一种愿望。 也就是说，我不想退出编程-我想承担更多责任。
外：但是没有感觉到由于其他职责，您也不能再进行编程了吗？答：当然，我不能像只编写代码那样处理它。 另一方面，在VK，我们总是花很多时间在产品上。 当要做某项功能，重新设计，交朋友或类似任务时，我必须亲自与设计师沟通，确定其工作方式。 总的来说，我几乎从一开始就有杂货店的背景，而我只想要更多。
我读了您对2011年的古老采访。您已经在VK工作过，并介绍了很多相关信息。 事实证明，您已找到公司中所有最重要的里程碑。 告诉我吗？答：是的。 我想说，在这段时间里，我看到了完全不同的公司。 几个月前，我住进一个完全不同的地方-精神，品格以及一切。
多年来，VK平稳地发生了变化，经历了各种各样的过渡时期，没有人知道公司在几年后会变成什么样。 他们了解她不会成为一家小型创业公司，但也不知道会从她身上得到什么。 我会注意三个步骤。
快速发展的阶段是我于2010年到达那里的时候。 它持续到2012-13年。 然后我们只是做实验，从早到晚坐在办公室里，做了各种各样的功能。 他们做了很多很多事情。
然后是拒绝功能的阶段。 我们专注于关键事项，查看了指标，并尝试不花力气。 这可能是从2013年到2014年。
从2014年到现在，这是一个巨大的增长阶段。 VK正在转变为拥有大量人员，具有复杂企业文化的大公司。
那么，杜罗夫离开时开始增长？答：是的。 公司开始成长并雇用新人。 在此之前，员工人数几乎没有变化。 人不多，当有人说他不及时的时候，他做不到—甚至没有讨论雇用人来帮助的选择。 有一种资源有限的启动方法。
这是两种不同的开发方法-您可以与一个小型团队一起制作出色的产品，但不能限制自己的资源并雇用一个大型团队。 每种方法都有其优点和缺点。 在一个大型团队中，您可以涵盖许多内容，而在一个小型团队中，您可以制作出非常精美的产品。
小团队更易于管理，更容易注意重要。 在大型公司中，当不清楚由谁负责这些事情时，许多事情就会消失在眼前，落在责任的交汇处。 结果，在很多情况下，企业的关键事物只是看不见而没有发展。
外：我曾在该行业的巨头之一中担任常规开发人员，并花了大部分时间通过邮件和各种通讯进行排序。 恐怕无法想象项目负责人在这些事情上花费了多少时间。答：随着VK人数的增加，花在它上面的时间越来越多。 当VK处于启动格式时，我们采用了一种非常有趣的方法来解决问题-每周一次，在星期五，整个团队大约一个小时呆在一个房间里（顺便说一句，一个小房间，每个人都在那里）。 我们有一台投影仪和一个屏幕，每个人都出去了，只是告诉并展示了他的所作所为。 几乎没有选择，不出去也不说。 有必要说明一周的时间，因此每个人的工作效率很高。
在一家大公司中，我可以轻松想象出长时间不在工作的人，甚至没人注意到它。 在一家小型公司中，并不是您不工作-放松工作甚至是不可能的。
关于倦怠与成功
您会想到这样的事情-成为我的创业公司成为一家大公司，这样的垃圾永远不会在那里。答：我于2013年来到Yandex，大约有1500名员工与我一起雇用。 有一个内部时间表，您可以实时查看人们的成长方式。 甚至在我们的办公室里也增加了人们。
当您开始雇用成千上万的员工时，要确保您控制每个人，每个人都会来告诉您-这是根本不可能的。 我深深地相信，在这个阶段，问题是无法避免的。
另一个问题是，管理人员是否可以建立一种文化（价值如何从上到下传递），使人们在不感到羞耻地向周围的人谈论自己的问题和困难时有完成任务的愿望和能力。 不是说我来报告今天我完成了三项任务，而是公开。 马上要从门槛上说：“我们实践透明性”。
如果要在就业人员中提高这种透明度-尽管根本没有，因为根本不可能，那么这将极大地简化增长。 人们将习惯于做事，习惯于谈论自己的问题，期望。 这对我很重要。
但是我不相信我现在会做二十一点，一切都将如我所愿，一切都会变得完美。 增长问题是自然的，无法避免。
顺便说一句，您告诉我，在Prisma之前，他在工作上非常疲惫。答：在Yandex，我从事通用管理。 我没有具体的职责清单，所以我连续做所有事情。 大约一年后，有一种个人感觉，我被它烧死了。
那么什么想法最折磨呢？答：很可能让我站不住脚，不知道我是否准备继续前进，这使我感到痛苦。 我无法客观地评价自己。 似乎什么都没发生。 我脑子里一直有一个很大的问题-为什么我们都在全球范围内这样做？ 有时很难获得这个问题的答案。 在适当的时候，这折磨了我很多。 我参加了集会，不知道接下来会发生什么。
我连续做所有事情的事实受到同一件事的折磨，而我不知道这一切在哪里运行。 我经常在脑海里吃东西。 当您自己的问题没有答案时，这是非常个人的事情。 您无法回答它们并开始燃烧。
当Prisma发生时，很明显，很酷的事情开始了-它已经治愈了吗？答：只有在增长疯狂时才开始出现一些酷的感觉。 当我们发布该应用程序时，似乎没有人需要它。 大约一个星期，人们有了绝对的，永远的沉默。 可能有一百或两百次下载。
这是您坐着的过渡时刻，真可惜，真的，没人需要吗？ 那么该怎么办呢？
然后在某个时候开始快速增长，并且意识到现在必须要做很多事情。 很多东西。 它给了驱动力。 当数以百万计的人使用您的产品，而您只有一个由五个半人组成的小组时，一切都在增长，周围的人都在试图找出一些问题。 而且您还有产品任务-这就是驱动器，它变得很有趣。 这样的经验很难在其他地方获得。
就在前几天，我们与加速器之后从山谷返回并获得投资的家伙们进行了交谈 -他们充满了热情。 你对山谷的感觉如何？答：我有点不同。 他的目光不是因为我们在山谷里并且会认出人，而是因为某种不可思议的事情正在发生。 我每天有300万次下载。 我无法想象这样的情况。 在俄罗斯，我们每天有35万次下载，而当时最高的AppStore是1.3万次。 你知道差距如何吗？ 等了几个月。 我们只是有机地坐在顶部，没有做任何事情，也没有做任何营销努力。
当然，抓住这样的浪潮是无价的。
Vinci和Prisma是如何安排的
在我看来，您经常在做类似的事情-Prisma和Vinci，Sticky AI和Stickerface。 老实说，谁在监视谁？答：说实话，我们从不掩饰自己的间谍行为。 芬奇（Prisma）发行后开始创作。 我们看到并决定-我们需要复制。 关于Stickerface-这些通常是不同的事情，这里没有人向任何人偷窥。 此外，很久很久以前，没有人做过这样的事情，Stickerface的想法浮现在脑海。 如果我能全力以赴地拿下它，那么也许有些事情就会解决。 现在已经有很多玩家。
你们是如何一起成立一家公司的？答：我们在启动Vinci的那一刻开始谈论。 令我惊讶的是，阿列克谢对此反应非常积极。 我以为他会生气，他笑着以某种方式意识到我们已经复制了该应用程序。 这就是交流的起源。
答：我在大学里意识到自己不怕抄袭。 我认为这很正常。 因此，我没有任何仇恨或仇恨。
从技术上讲，您认为谁做得更好？答：我认为先做某件事很酷，而复制并不好。 我通常不喜欢复制，而且我喜欢做以前没有人做过的原创事情。
尽管我在所有工作中都从事某种非原创项目，但从技术角度来看，我始终尝试着处理尚未解决的任务。
当根本没有任何信息时，VK不得不做很多事情。 我不得不发明。 在Snapster中，尽管这个想法本身是次要的，但它具有成熟的成人色彩校正和深沉的效果，这在移动应用程序中是前所未有的。 当时我们发布了一个相对独特的东西。 另一个问题是，技术实施还不足以破坏市场。
在Vinci，创意和技术本身都是次要的。 但这是一次有趣的经历，因为至今没有人描述如何制作。 我必须理解并面对艰巨的任务。
奥列格（Oleg）在开始在CPU上进行脱机处理之前，谈到了Vinci使用的技术。
第一版是在24小时内发布的，发行时间是2周。
堆栈：用于神经网络的Torch，但是存在很多问题。 Lua / Turbo用于前端和后端之间的通信-以及与它们之间的通信，并非一切都进行得很顺利。 由于时间不足，后端首先在NodeJS上，然后在Go上重写了后端。
Iron：起初我们考虑了带有视频卡的虚拟服务器的选择，但决定购买我们的设备。 我们从Nvidia的四个选项中进行选择-特斯拉M40，特斯拉K80，GTX 1080和TitanX。我们选择了后两个选项，因为工业选件（Tesla）的主要优势是容错能力，并且此问题已由体系结构解决。
体系结构：每种样式都在其自己的视频卡上进行处理。 视频卡上样式的分布是动态的，并由特殊功能进行调节。
最意外的botnek-视频卡可以处理比通过的网络更多的图片。
培训的组织方式：他们将FGlab放在所有服务器上，开始用随机参数轰炸每张图片，然后手动选择最喜欢的图片。 这有助于使样式互不相同。
层速比：输入-42％，中间-10％，输出28％。
而Prisma是如何安排在引擎盖下的呢？答：模型在“ Torche”上。 这是一件很古老的事情，现在还不太流行，因为有PyTorch和TensorFlow。 模型本身被打包到视频卡上进行处理。 她驾驶Inference，然后从那里开始，“ Python”把所有东西都拖到了楼上。 也就是说，后端，Python上的包装器，队列和服务器端也都在Python上。 没有复杂的堆栈。 该设备只是一个瘦客户端，一个接口以及与api一起使用。
我们经历了两个阶段。 首先是一切都在线时。 我们最初将算法从反向传播版本加速了大约100倍，并在租借的视频游戏卡上启动了该算法。 整个困难在于，当应用程序增长时，出现了队列。 图像请求流很大。 图片进入服务器，下载量达到数百万次，因此驱动TB级的照片非常昂贵。 即使减少等待时间，我们也必须为服务器和流量支付比资源更多的费用。
因此第二阶段开始了。 我们考虑了是否可以离线进行或使用一些廉价的处理器处理。 我们在2016年8月设法做到了这一点，并在9月底开始部署。 然后就没有Core ML，也没有电话处理。 我们是Metal的先驱，用拐杖和棍子制造了一切，但我们知道这就是未来。 因为它保护隐私-它不会在任何地方驱动用户的照片，因此大大降低了处理成本。
过渡对我们来说至关重要，我们能够实现一系列算法来处理设备上的模型。 我们开始了解到整个处理行业，人工智能，机器学习-一切都将在设备上以及此设备上的数据。
F：也就是说，在开始进行棱镜工作时，甚至没有考虑过在客户端进行计算的想法吗？答：不是。 我们看起来像那样，但是想着，“哦，来吧！ 这是不现实的。” 刚开始时，即使这些模型也几乎不适合GPU的内存，并且只有8或12 GB。 在设备上可以做到这一点的想法似乎是未来主义的。
但是我们已经开始成长-一切都在火中，服务器着火，有数百万的用户。 重点已转移到使我们在GPU上构建的系统正常工作。
我们对服务器部分进行了一个月的优化，但意识到没有在设备上进行处理，这无处不在。否则，您将立即破产。我不认为会有这样的图像流。您期望什么负载？答：在发布之前，我们认为每秒最多可以有3张图片。最大！从这里开始，您假装-60 x 60、3 x 600，另外12个，而且看起来似乎已经很多了！想象一下应该有多少用户并思考，每秒三张图像-这是正常的。我们运行了处理过程，整个周期花费了400毫秒。以为很棒。后来变得很清楚，这根本不是很好。当数百万用户涌入时，所有想法开始朝着完全不同的方向发展。那你做了什么？他们跑了，熄灭了？答：烧毁时，我们使用了市场上所有可能的资源。他们所能找到的一切。我记得我们甚至打电话给朋友，问他们是否在视频卡上装有服务器。我几乎打电话给我认识的每个人。 Yandex的开发人员在其他地方说：“该死的人，要帮助有几个独轮车的人来养。”他们从某人那里拿了5-6辆汽车，他们甚至没有在游戏图形卡上，他们的处理器速度也较慢。他们给亚马逊打电话，他们给我们增加了限额。严重的是，当我们在亚马逊上拥有四辆最多可配四个视频卡的汽车时，我们感到非常高兴-十张图像的线降为八张。我们是Servers.com的合作伙伴-那时他们也提供了很多帮助。F：是因为代码编写不当，必须在发布后进行更正和重写吗？答：在进行过程中，认真进行了许多更正。正是这些无法解决的瓶颈被解决了。毕竟，所有内容都可以正常工作。起初根本没有队列。我可能很难欣赏代码的简洁性和素养。由于所有内容都是在一个月内按字面意义编写的-是的，可能没有人人都喜欢的工业方法，要考虑到负载并考虑到可扩展性。因此，很多事情都对应了。AI，ML和神经元会发生什么
外：当我弄清楚了神经网络是如何工作的时，我就失去了魔力和突破的感觉。那你呢答：是的。对我而言，所有深度学习都不是魔术。微分几何是魔术，深度学习是相当透明的并且在技术上可以理解。从内部包含哪些算法以及它们如何工作的角度来看，在启发式实验的基础上建立了一定的黑匣子。但是总的来说，当时的事物本身绝对不是超自然的事物。有必要相信这将在设备上迅速发挥作用，而当我们实现这一目标时，我只是坚定了自己的信念。因此，采用任何技术。让我们以90年代的数据库为例。也有种感觉，没有什么复杂的，但是某种程度上却很难。当每个人都知道这行得通时，它很有用，而且通常是唯一可以存储数据的东西，数据库已经成为绝对正常的事情，现在每个人都在使用它们。 ML模型应该发生同样的事情。F：假设我在车库里看到了使用神经网络算法的相当抽象的AI。现在，我不禁感到，如果我认真研究这是如何完成的，那么知识将缩小我决定的机会范围。因为我将不再相信技术的可能性。你没有一个吗？答：还没有通用的AI。甚至技术的组合也很少。 Google Duplex是将多种技术结合在一起的一个很好的例子。他会听您说的话，并尝试派生上下文，并尝试以某种方式分析此上下文，此外他还会生成语音。这是一个非常复杂的过程，但是即使它仍然是一个非常狭窄的历史-电话和预订表。也就是说，它以可理解的方案执行任务，并提供一组准确的，描述良好的任务。在我看来，现在是AI和ML的发展阶段，那时它们只能执行定义良好，经过充分研究的任务，而这些任务具有足够的数据集。但是我还没有看到更通用的应用程序。对技术能力的感知要先于其实际能力。答：可以。但是我认为很快我们将看到尝试将算法和系统结合在一起的方法，这些方法将使我们能够执行更多抽象的任务。F：我经常听说我们从生物学机制的角度偷走了图像处理的实现。你这样认为吗？答：不，实际上不是。当神经网络的蓬勃发展恰恰是由于卷积神经元而爆发时，它就像人类的视觉，一切都会以这种方式发展。当然，也有类似的模式，但是要说所有一对一的工作方式都相同是绝对不可能的。从神经技术的角度来看，卷积网络只是一小部分。网络种类繁多。F：您认为这种方法总体上应该存在吗？试图理解自然的人为机制，并从中复制实现？答：根据我对最新趋势的观察，现在，相反，深度学习技术正在远离这一趋势。各种各样的棘手决定与生物学都不相似。但是不时有尝试，文章等等。我不知道我们最终会得到什么。深度学习具有某些任务-提高质量并改善结果。无论结果如何，无论是一个人还是一个人，都不再重要了。这是一个自由发展的领域，它将变成这样。现在每个人都在讨论囊神经网络。您是否尝试过与他们合作？答：不幸的是，到目前为止，这不适合在生产环境中使用。仍然没有足够和快速的实现。这些示例可用于非常小的简单数据集。我认为社区与他们有很多工作要做，以使某些事情奏效。但是在我看来，这个想法以及整个发展方向都是非常正确的。毕竟，您还从事过feystreking。确实其他算法在那赢了吗？答：不是，他们赢了。例如，MSQRD建立在具有各种技巧的决策树上。但是现在，可能所有事物都在转换为神经元。它们的速度和以前的实现一样快，但是那里有提高质量的更多潜力。我对跟踪并不是很熟悉，但是似乎有些困难的肉食。在神经元中，由于人们更好地学习了如何使用它们，因此设备的功能增强了，电话也变得更加强大-质量逐个提高。因此，似乎它们比以前的方法有更多的前景。秘密应用程序的底蕴是什么
您现在依靠什么技术？答：现在，我们已经决定脱离标准方法来构建后端，并在最近出现在开源中的FondationDB上构建所有内容。 我们将比Prism或Vinci有更多的支持。 我们正在做一个实时应用程序，这将需要进行复杂的优化工作。
当然，这里的主要内容不是FoundationDB本身，而是其方法-事务键值存储（就服务器之间同步的实际事务而言）。 这种方法似乎是后端的未来。 我们选择FoundationDB作为具有此类特征的最有前途的存储库，我们将对其进行测试，然后，如果结果显示更好，我们可能会转移到另一个存储库。
这是关于数据存储的。 然后，我们现在就可以使用Go了。 Vinci也写在Go上。 Lyosha说Python最初在Prism中，但是后来他们也在Go上复制了它。 现在做后端似乎是一种好语言。 我看到了社区的积极反应。 雇用员工要容易得多，总的来说，这似乎是正确的决定。
在基础架构方面，我们现在将尝试在Amazon上构建所有内容。 我认为在这方面，没有必要保存并寻找其他东西。 您必须先开始，以了解是否需要保存。 但总体而言，亚马逊的价格并不高。 他们定期索引它们。
因此，由于我们是在共享主机上启动的，因此该体系结构将不同于VK等项目和应用程序。 在VK中，很多技巧来自服务器的整个生命周期。 在那里，在一台服务器上可以执行非常不同的角色-它们可以存储图片，包含数据库以及执行其他操作。
我们将一切分解为实例，一切都是原子的。 我设定了一个使后端不下降的目标。 我希望用户从铁矿石到亚马逊的数据中心一无所知。
我不会保证它将成功。 但是我真的很想实现防止跌倒的架构。 我不确定我能在不遗漏我们的概念的情况下告诉您更多信息。
我们不怕有人会复制它。 我们只想承受某种阴险。
外：您能否进一步介绍使用Go的动机？ 此外，雇用开发人员更方便吗？答：一般来说，语言并不是那么重要。 我们不是那种只会用这种语言而不会再使用任何一种语言的人。 如果有人想用PHP做到这一点，我们会用PHP做到。 但是现在，Go似乎是市场上最好的选择，最酷的东西。
外：一家初创公司选择技术更正确吗？ 所以您决定在Noda上写书，但您有500万人，仅此而已-您的Noda无法忍受，现在重写非常昂贵。 如何预测呢？Nod不想再选择其他原因。 我不会说野田很慢。 如果代码编写得当，它将很好地工作。
F：优化空间较小。答：我担心会备份该节点，因为在此节点上很容易出错。 当您需要紧急做某事或修复某事时，可能会出现不愉快的情况。 即使使用TypeScript，一切也很聪明，可以键入，等等-在所有相同的复杂情况下，都会发生难以在节点上捕获的错误。
Go是一种非常简单的语言。 他完全按照你的意愿去写。 它不能为各种抽象和技巧提供空间。 用它编写后端要平静得多。 您可以随时获取并重做大量代码，一切都会很好。 如果出现问题，则很可能无法编译，并且无法正常运行。
F：也就是说，您是否认为静态和强类型输入是决定因素？答：这对于创业公司来说非常重要，而不是性能。 重要的是，您可以快速修复错误而无需创建新错误。 尽量减少风险。
如果在Node上使用现代开发模式，尤其是那里有一些第三方库，则很容易联系到内存泄漏。 然后找到她的整个故事。 在寻找这种泄漏，浪费时间的同时，您的后端每天下降十次。 我想避免这样的事情，这对初创公司来说是非常大的危险。
已经启动了许多应用程序，并且该团队没有看到新功能，没有支持和增强对该项目的兴趣，而是致力于修复100万个错误。 该应用程序运行不稳定，这杀死了一个很棒的项目。
您现在正在招聘什么样的人？答：到后端，我们尚未开始招募任何人。 我自己写了整个后端。 因此，我采用Google的录用方法来招人-现在知道一个人并不是很重要。 语言的主要思想，学习和知识。 在VK蓬勃发展期间，我采访了很多人，并且总是看着它。
新员工仍将需要花费大量时间来了解后端架构。 可以学习任何语言-并不是那么困难。 因此，任何仅了解数据库如何工作的后端开发人员（既足够聪明又足够聪明）都适合我们。
在神经元方面，其他条件。 我们雇用已经具备一定技能的人员。 在我们的情况下，学习和等待是行不通的。 在神经元中，训练期很长。
对于移动开发人员，关注细节很重要。 制作界面的开发人员必须亲自注意并修复许多小问题。 否则，您必须一直戳他，这将花费很多时间和神经。
在VK，您不受资源限制。 我想像这样：我需要花5000美元去看特斯拉-至少要十美元。 我们需要一个每月700美元的服务器-买下它。 您现在可以负担得起这样的实验吗？答：我们似乎在资源方面没有问题。 关于VK-是的。 当我们意识到我们需要配备vidyashki的服务器时，被告知-没问题。 我们租了几乎一架私人飞机，以尽快交付这些vidyoshki。 在这方面，双手始终没有束缚，没有人放过铁杆。
但另一方面，我们现在不希望使用Amazon是因为没有资源。
但是您将不再拥有私人飞机的运气。好吧，是的。 但另一方面，没有必要。
初创公司有什么意义
您想保持对项目的兴趣，我保证不会惹出问题。 这次，我想起了一个故事。 我在reddit上阅读了一个人如何进入VR头盔的私人演示，由于禁运而无法谈论它。 因此，他对晚餐进行了评论。 但是有一个问题，比如“食物盘比HTC Vive重一点，但手中却很舒服。” 你能告诉我们昨天的晚餐吗？好吧，我们不做熨斗，我们做软件，您无法与晚餐相提并论。
该死，尝试失败了。 但是事实上，这将是一个社交网络-您已经说过了。答：呼叫社交网络可能不正确。 而是基于某种社会互动的产品。
说服人们这个想法难吗？答：对于投资者来说，重要的是不仅要说出一个主意，而且要说出您的团队成员是谁。
通常，他们给您投资的可能性由团队中的人，您的想法是什么以及您是否选择合适的人组成。
随便找人，从他们那里赚钱可能不是很正确。 他们可能会误解您在做什么。 为制造火箭的人在摊位上筹集资金？ 他们不了解销售沙威玛的生意。
因此，重要的一点是，向与您将从事工作的领域相关的合适人员进行投资。 我就是这样做的。
如果您与团队联系，那么一个人喜欢他的工作对我来说非常重要。 根据一个人对这一领域的理解程度，很难描述一个想法或不难。 有时，意见会聚，对某些事情的信仰会聚，然后您与这类人一起工作。
社交平台的成功通常取决于其形象，刻板印象，围绕其形成的受众-甚至可能不仅取决于技术。 这会吓到你吗？答：我同意，这是一个综合因素。 有一个文化时刻，是您如何展示它，如何告诉市场的结合。 为什么需要它，它如何使生活变得更好。 许多人说他们解决了产品问题。 为了简化，我倾向于做得更好。
音调和性能是结合在一起的。 然后进行假设检验-您的假设正确吗？ 任何产品均基于某种假设。 以Dropbox为例：假设是人们需要将文件存储在云中，计算机上没有空间，并且他们需要在任何地方访问。 他们做了检查。 原来有人需要它，人们开始将文件存储在云中。 该假设得到证实。
我们的假设是世界需要它。 我认为任何社会因素在这里都不重要，因为它已经被假装成一个假设。
每一件成功的社会事务也是巨大的责任，甚至对世界都有影响。 仅回顾扎克伯格向参议院报告的最新历史。 如果一切顺利，您准备好承担这项责任吗？答：很难说。 必须先拍摄。 该假设必须得到证实，并且在整个成长阶段中都可以生存。 扎克伯格显然在工作的第一年没有参加参议院会议，甚至在第三年也没有参加。 大概到那时，我们将了解这种机会是否存在。 我想自我介绍。
奥列格（Oleg），我要回到您的Vinci报告中。 如果更改其结构，则可以实现一些可笑的效果。 在这里，您将讨论先进技术，工程解决方案，体系结构，昂贵的硬件，耗时半小时-然后最后说：“这就是我们所有人都这样做的原因。” 并且图片仅出现在照片上。
因此，问题是-您是否认为我们这个时代的最好的头脑什么都不做？（然后有一个非常长的七秒钟的沉默。原来是奥列格失去了联系，所以亚历克斯进入了）答：在我看来，这并非完全正确。 IT行业最近出现了。 它直到80年代末才完全形成。 互联网似乎是一种源自军事技术的基础设施项目。 在此基础上，出现了一个新领域，目前我们看到它渗透到生活的各个领域。 这带来了大量机会，但进入门槛增加。
要开始您认为简单的事情，并获得简单的结果（带有图案的相框），您需要了解整个技术体系，其工作方式，营销和分销方式。
认为最好的头脑正在为某种虚假的价值而战是不正确的。 只是进入门槛需要更多的知识和技能。 很难事先了解价值的真正来源。
最初，Facebook不是一个出色的技术构想。 他们只是组成了网站，做了一些基本的事情，然后它就走了。 随之而来的是技术难题和数百万用户。
我认为，从行业发展壮大的事实看来，简单的事情比以前变得更难做。
（奥列格出现在这里并同意阿列克谢）。您在为初创公司做什么？答：我只是喜欢提出这样的申请。 一切都在发展，我们对整个行业产生了巨大而良好的影响。
为什么我们不都发射太空火箭，但我们在进行某种社交应用呢？ 每个人都应该做他喜欢的事情。 我和Alexey喜欢社交应用程序，我们必须处理它们。 如果有人喜欢发射火箭，那么您就需要做到这一点。
只是不要小看社交应用。 实际上，这是非常重要的事情，它对社会产生了巨大的影响。
答：我同意奥列格（Oleg）的观点，做自己喜欢的事情很重要。 听起来有些陈词滥调，但是我想让生活变得更好一点，我想帮助一些日常事务变得更快，人们拥有新的机会更好。 例如，Instagram使您有机会发布照片，但在此之前却没有。 您自己可以看到Instagram如何影响我们与您的生活。 以前，这似乎很简单，现在已经成为事实。
答：Instagram可能不是最好的例子。 一个很好的例子就是Facebook。 并不是说我们现在正在做另一个Facebook。 我想我们正在开发一个相当有用的应用程序，它肯定比Instagram带来更多的社会效益。
如果您不断使世界变得越来越好，这最终不会带来相反的效果吗？答：没人知道。 如果我知道这会导致不良后果，也许我不会。 也许他做到了。 没有人知道未来。