Marketing jobs are among the most exposed to AI. Adobe and LinkedIn are teaming up to ensure the industry is upskilled—not replaced
In a Fortune exclusive, Adobe and LinkedIn announce new coursework designed to teach marketing professionals how to properly use AI.
Read Full Story 🔹 Subscribe
#AI ⚡️ #ArtificialIntelligence ⚡️ #Tech
• Sent via TeleFeed
In a Fortune exclusive, Adobe and LinkedIn announce new coursework designed to teach marketing professionals how to properly use AI.
Read Full Story 🔹 Subscribe
#AI ⚡️ #ArtificialIntelligence ⚡️ #Tech
• Sent via TeleFeed
Alibaba's coding benchmark tests real-world limits
💻 Alibaba and university researchers launched Co-Design Bench, where top models like GPT-6 Astra complete only 26.4% of complex user change requests successfully.
Unlike older tests where agents hit over 99 percent, this benchmark uses messy real-world tasks that expose deep flaws in multi-step coding.
#ArtificialIntelligence ⚡ #CodingAgents ⚡ #SoftwareEngineering
Subscribe
• Sent via TeleFeed
💻 Alibaba and university researchers launched Co-Design Bench, where top models like GPT-6 Astra complete only 26.4% of complex user change requests successfully.
Unlike older tests where agents hit over 99 percent, this benchmark uses messy real-world tasks that expose deep flaws in multi-step coding.
#ArtificialIntelligence ⚡ #CodingAgents ⚡ #SoftwareEngineering
Subscribe
• Sent via TeleFeed
1. Stanford put a free course on building AI agents online
Students build an agent from scratch, then learn how to tell whether it actually works.
2. Nearly 4,500 people saved a list of daily Claude prompts
The author says he has used Claude for three years and runs these every day, from a 30-day learning plan to an email without corporate language.
3. A Claude Code engineer warns of "cognitive surrender"
Addy Osmani says you stop checking, and the agent's answer becomes yours. In a Wharton study he cites, people accepted AI's wrong answers 73% of the time.
4. Karpathy got sick of YouTube slop and built a new one
Claude built HackerTube from 6,454 Hacker News recommendations in about 2 hours. "I can breathe again," he wrote.
5. A developer rebuilt a $1.3 million idea in 9 minutes
A day after Subvocal raised $1.3 million for silent-speech glasses, Joe Blau says he used AI to make an AirPods version. A quick prototype is not a replacement for their hardware.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Inside our private trading community, members get access to:
📈 Daily trading signals 🤝 Professional copy trading services 💼 Exclusive investment opportunities ⚡ Market insights & real-time updates
Built for traders who want more than just watching charts.
👉 Start Your Journey Now
#ad📢 Even a small Telegram channel can earn from advertising on Inside!
• Sent via TeleFeed
📈 Daily trading signals 🤝 Professional copy trading services 💼 Exclusive investment opportunities ⚡ Market insights & real-time updates
Built for traders who want more than just watching charts.
👉 Start Your Journey Now
#ad
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Japan Introduces Child Driver Seats on Buses to Inspire Future Generations
❤️ @AiOrbitInsights | 🤖 ChatGptBot | 🤖 Our Bots
• Sent via TeleFeed
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Не удержался и доработал рисовалку цветов для открыток. Можно выбирать какие цветы добавить (розы, тюльпаны, васильки и другие) и задавать для них цвета. Можно скачивать видео.
👉 https://averkij.github.io/floral-patterns/
• Sent via TeleFeed
👉 https://averkij.github.io/floral-patterns/
• Sent via TeleFeed
How to Be More Alive: Hermann Hesse on Wonder and the Proper Aim of Education
"While wandering down the path of wonder, I briefly escape the world of separation and enter the world of unity."
Read Full Story 🔹 Subscribe
#AI ⚡️ #ArtificialIntelligence ⚡️ #Tech
• Sent via TeleFeed
"While wandering down the path of wonder, I briefly escape the world of separation and enter the world of unity."
Read Full Story 🔹 Subscribe
#AI ⚡️ #ArtificialIntelligence ⚡️ #Tech
• Sent via TeleFeed
These ChatGPT prompts walk you through a home repair from one photo
Take a picture of what's broken and send it with these prompts:
1. Diagnosis: what it most likely is, what caused it, and whether it's a 10 minute fix, a weekend job or a call-a-pro job.
2. Shopping list: parts, tools, sizes and a rough cost, named the way a hardware shop would.
3. Step by step, one at a time, waiting for "done". Ask first where people usually get it wrong.
4. After the fix: a new photo, what to check in 24 hours, and what would tell you it failed.
5. If someone quoted you a price, ask if it looks fair for your area and for three questions to ask them.
6. A short, polite landlord note: what it is, why it needs fixing and when they can sort it. Attach the photo.
7. What caused it, how to stop it, and a 10 minute monthly check for that room.
@aipost🏴
• Sent via TeleFeed
Take a picture of what's broken and send it with these prompts:
1. Diagnosis: what it most likely is, what caused it, and whether it's a 10 minute fix, a weekend job or a call-a-pro job.
If there's any chance it involves gas, mains electricity or something structural, say that first and stop.2. Shopping list: parts, tools, sizes and a rough cost, named the way a hardware shop would.
3. Step by step, one at a time, waiting for "done". Ask first where people usually get it wrong.
4. After the fix: a new photo, what to check in 24 hours, and what would tell you it failed.
5. If someone quoted you a price, ask if it looks fair for your area and for three questions to ask them.
6. A short, polite landlord note: what it is, why it needs fixing and when they can sort it. Attach the photo.
7. What caused it, how to stop it, and a 10 minute monthly check for that room.
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram tests built-in AI assistant
Telegram is integrating an AI assistant to handle chat interactions, generate widgets, and manage agentic workflows. The update includes the Teleharness toolkit, letting users control local AI models and virtual machines within the app.
This setup moves automation to the messaging interface, changing how complex AI tasks are executed. 🤖
#Telegram ⚡ #ArtificialIntelligence ⚡ #AgenticAI
Subscribe
• Sent via TeleFeed
Telegram is integrating an AI assistant to handle chat interactions, generate widgets, and manage agentic workflows. The update includes the Teleharness toolkit, letting users control local AI models and virtual machines within the app.
This setup moves automation to the messaging interface, changing how complex AI tasks are executed. 🤖
#Telegram ⚡ #ArtificialIntelligence ⚡ #AgenticAI
Subscribe
• Sent via TeleFeed
Prompt share: Expressive Ink Wash Painting
💬 Prompt:
Generated on TrueVideo.AI
❤️ @AiOrbitInsights | 🤖 ChatGptBot | 🤖 Our Bots
• Sent via TeleFeed
💬 Prompt:
An expressive traditional ink wash painting of [subject], featuring [distinctive details], [pose or action], flowing black ink, delicate gray washes, organic brushstrokes, dramatic ink bleeding, subtle watercolor diffusion, textured rice paper, minimalist composition, elegant negative space, traditional sumi-e aesthetics, handcrafted artistic imperfections, clean white backgroundGenerated on TrueVideo.AI
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Binance says about $6.34 billion was taken on October 29 after attackers used fake job interviews and a tampered download of an AI coding tool to get onto engineers' laptops. A deployment token on one machine helped them reach the wallet signing service.
That same stretch included a malicious Claude Code extension in Cursor that tried to install a persistent backdoor.
Jack Cable, Cognition's head of security products, published a practical guide on November 3. Immediate steps he lists:
• Passkeys or hardware keys on work accounts, not text-message codes
• A password manager
• An ad blocker, such as uBlock Origin
• Scan laptops for leftover keys, and audit editor extensions, plugins and MCP servers
• A 7-day minimum age before a new npm or PyPI package can be installed
"AI makes attacks faster and cheaper, but it doesn't stop you from closing off entire, basic attack paths."
@aipost
• Sent via TeleFeed
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Давно мы ничего из направления MLSys не разбирали.
Прикольная работа про поиск тихих багов при компиляции графов вычислений через XLA. Такие тихие баги — одни из худших, технически всё работает и ничего не падает, но результаты расчётов неверны. А должно быть как со стартапами, Fail Fast, иначе потратишь впустую кучу сил (а здесь на обучении ещё и миллионы долларов). Авторы встроили дифференциальный фаззинг прямо в автотюнер производительности: он и так гоняет разные варианты компиляции ядра в поисках самого быстрого, а теперь заодно сверяет их ответы с дефолтным слитым ядром (а при поиске бага внутри графа — и с неслитым эталоном). Получается практически бесплатный поиск проблем. Здесь это для TPU, но подход в целом-то универсальный.
Отловили в проде 142 бага. Крутой результат.
XLA from the Trenches: Correctness on TPU Workloads at Scale
Ignacio Cano, Amir Saadat, Rishipal Singh Bhatia, Samuel Ginzburg, Patrick C. Toulme, Ioannis Zarkadas, Praveen Narayanan, Pratik Bhatu, Nicolas Basile, Alexander Dietmuller, Ruishan Wang, Jacob Wahlgren, Victor Barros, Subhankar Shah, Michael Kuperstein, Farzin Houshmand, Emma Sevastian, Peter Gavin, Karthik Srinivasa Murthy, Berkin Ilbeyi, Amit Sabne, Eli Bendersky
Paper: https://arxiv.org/abs/2611.00624
Review: https://arxiviq.substack.com/p/xla-from-the-trenches-correctness
Code: https://github.com/openxla/xla/blob/main/docs/hlo_isolation.md
Главное: Автотюнеры производительности сами проверяют граничные режимы компилятора, где прячутся тихие численные баги. Дифференциальные проверки внутри автотюнинга и пошаговое чтение регистров внутри слитых ядер ловят ошибки компиляции, пропускаемые миллионами статических тестов.
ЧТО сделали: Авторы представили систему верификации и диагностики для компилятора Google XLA:TPU, переводящего графы машинного обучения в машинный код TPU. Она объединяет генерацию синтетических программ, дифференциальные проверки при ежедневном автотюнинге кластера, рой ИИ-агентов для написания патчей и двухэтапный изолятор, пошагово читающий аппаратные векторные регистры внутри слитых ядер.
ЧТО получили: На кластерах TPU в Google система помогла устранить более 142 багов компилятора, пропущенных в CI. Из них 43% находились в низкоуровневых генераторах кода для векторных регистров и памяти, а не в высокоуровневых преобразованиях графа.
ПОЧЕМУ это важно: Команды, использующие автотюнеры, могут почти без лишних затрат на железо добавить непрерывную проверку корректности, а разработчики компиляторов — отлаживать слитые ядра без их разбиения, маскирующего баг. Однако статья объединяет все 142 бага без абляций по компонентам, а недетерминированные гонки памяти остаются за рамками метода.
Искать гейзенбаги тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4847
• Sent via TeleFeed
Прикольная работа про поиск тихих багов при компиляции графов вычислений через XLA. Такие тихие баги — одни из худших, технически всё работает и ничего не падает, но результаты расчётов неверны. А должно быть как со стартапами, Fail Fast, иначе потратишь впустую кучу сил (а здесь на обучении ещё и миллионы долларов). Авторы встроили дифференциальный фаззинг прямо в автотюнер производительности: он и так гоняет разные варианты компиляции ядра в поисках самого быстрого, а теперь заодно сверяет их ответы с дефолтным слитым ядром (а при поиске бага внутри графа — и с неслитым эталоном). Получается практически бесплатный поиск проблем. Здесь это для TPU, но подход в целом-то универсальный.
Отловили в проде 142 бага. Крутой результат.
XLA from the Trenches: Correctness on TPU Workloads at Scale
Ignacio Cano, Amir Saadat, Rishipal Singh Bhatia, Samuel Ginzburg, Patrick C. Toulme, Ioannis Zarkadas, Praveen Narayanan, Pratik Bhatu, Nicolas Basile, Alexander Dietmuller, Ruishan Wang, Jacob Wahlgren, Victor Barros, Subhankar Shah, Michael Kuperstein, Farzin Houshmand, Emma Sevastian, Peter Gavin, Karthik Srinivasa Murthy, Berkin Ilbeyi, Amit Sabne, Eli Bendersky
Paper: https://arxiv.org/abs/2611.00624
Review: https://arxiviq.substack.com/p/xla-from-the-trenches-correctness
Code: https://github.com/openxla/xla/blob/main/docs/hlo_isolation.md
Главное: Автотюнеры производительности сами проверяют граничные режимы компилятора, где прячутся тихие численные баги. Дифференциальные проверки внутри автотюнинга и пошаговое чтение регистров внутри слитых ядер ловят ошибки компиляции, пропускаемые миллионами статических тестов.
ЧТО сделали: Авторы представили систему верификации и диагностики для компилятора Google XLA:TPU, переводящего графы машинного обучения в машинный код TPU. Она объединяет генерацию синтетических программ, дифференциальные проверки при ежедневном автотюнинге кластера, рой ИИ-агентов для написания патчей и двухэтапный изолятор, пошагово читающий аппаратные векторные регистры внутри слитых ядер.
ЧТО получили: На кластерах TPU в Google система помогла устранить более 142 багов компилятора, пропущенных в CI. Из них 43% находились в низкоуровневых генераторах кода для векторных регистров и памяти, а не в высокоуровневых преобразованиях графа.
ПОЧЕМУ это важно: Команды, использующие автотюнеры, могут почти без лишних затрат на железо добавить непрерывную проверку корректности, а разработчики компиляторов — отлаживать слитые ядра без их разбиения, маскирующего баг. Однако статья объединяет все 142 бага без абляций по компонентам, а недетерминированные гонки памяти остаются за рамками метода.
Искать гейзенбаги тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4847
• Sent via TeleFeed
Telegram
gonzo-обзоры ML статей
Jeff Dean с апдейтом по теме ML for Systems, доклад на последнем NeurIPS.
https://x.com/nrehiew_/status/1868672595106865576
ML for Systems — это хорошая тема, она про применение ML в различных технических системах, где до этого рулили эвристики. Компиляторы…
https://x.com/nrehiew_/status/1868672595106865576
ML for Systems — это хорошая тема, она про применение ML в различных технических системах, где до этого рулили эвристики. Компиляторы…