• • • • • • • • • • • •
1) Новая языковая модель от Т-Банк с режимом рассуждений
Ребята из Т-Банка выкатили свою языковую модель T-Pro 2.0. Умеет рассуждать, строить гипотезы и сама себя опровергать — как настоящий ученый. Она жрет в два раза меньше ресурсов, чем китайская Qwen 3, а на разработку потратили всего 120 миллионов рублей — по меркам ИИ это копейки. Теперь банк планирует встроить модель в свои ассистенты.
Ну что, ждем супер умных Олегов в саппорте?
Источник
• • • • • • • • • • • •
2) «WhatsApp пора готовиться к уходу с российского рынка», — зампред IT-комитета Госдумы Горелкин
Горелкин из IT-комитета Госдумы намекает, что WhatsApp пора собирать чемоданы. Мессенджер может попасть в черный список недружественного ПО, потому что принадлежит Meta (которая у нас экстремистская организация и запрещена в рф). Telegram пока в безопасности, а на место WhatsApp готовят великолепный (нет) российский мессенджер Max.
• • • • • • • • • • • •
3) Intel продолжает худеть
У Intel дела совсем плохи — компания увольняет более 5 тысяч человек в четырех штатах США, плюс сотни в Израиле. Чистый убыток за прошлый год — почти 19 миллиардов долларов. Причина проста: гиганта считают слишком медленным и консервативным для современного рынка. Теперь пытаются радикально измениться через сокращения и пересмотр ИИ-стратегии.
Источник
• • • • • • • • • • • •
4) OpenAI изменяет Microsoft теперь еще и с Google
OpenAI решили еще больше диверсифицировать свои облачные мощности и теперь будут использовать Google Cloud наряду с Microsoft. Отношения с Microsoft подпортились после того, как год назад те назвали OpenAI конкурентом. Теперь у OpenAI целый гарем облачных провайдеров: Microsoft, CoreWeave, Oracle и Google.
Источник
• • • • • • • • • • • •
5) Scale AI: инвестиции есть, сотрудники не нужны
Интересная история про эффективный менеджмент: Scale AI только что получили 14,3 миллиарда $ инвестиций, а теперь увольняют 200 человек (14% штата) плюс 500 подрядчиков. Говорят, что оптимизируют бизнес под изменившийся спрос — команду разметки данных сокращают, а продажников наоборот набирают. Видимо, крупные клиенты стали отказываться от их услуг.
Вообще, когда я услышал про инвестиции в них на почти 15млрд$ - я конечно офигел, учитывая, что дела у них, кажется, идут так себе.
Источник (нужна подписка на блумберг)
• • • • • • • • • • • •
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
Еще раз про промпты
• • • • • • • • • • • •
Ребята, у меня несколько раз просили рассказать, как я строю промпты для своих задач, и насколько сильно упарываюсь в них. Так вот, ничего космически сложного я не делаю.
Тип 1 - быстрые вопросы. Например: найти что-то в перплексити, узнать что-то у claude/chatgpt - например, погоду и тд, скинуть лог с ошибкой и посмотреть причину и все в таком духе.
Тут я не заморачиваюсь вообще, просто пишу как просил бы человека это сделать в стиле "найди, подскажи, объясни". Базовый пример:
,
. Здесь я не жду какого-то супер глубокого ответа, не жду ответа в конкретной форме, мне важно быстро получить информацию и применить ее. И где-то 7% всех моих запросов к ИИшкам - именно такие.
Тип 2 - технические вопросы, где мне важен формат ответа или глубина копания.
Тут у меня несколько шаблонов, юзаю их отдельно либо вместе.
Примерно так. Все, обычно больше не усложняю. Ну, редко еще добавляю что-то вроде
и
. Но это редкость, обычно иишки топ-уровня и так из контекста неплохо это понимают. Примерно 10% запросов у меня такого рода.
Тип 3 - генерация картинок или чего-то, где мне важны конкретные детали
Например, я хочу сгенерировать котика именно в формате "Ведьмак", именно с деталями "меч в руке, пальто серого цвета, золотые монетки расбросаны по полу". Я скармливаю это в любую ии в формате:
. Ответ получаю в стиле:
. И уже с этим промптом я иду в ChatGpt или куда угодно для генерации картинок. Точно так же это работает для текстовых запросов, где вам нужны конкретные детали.
НЕ пишите сложные промпты самостоятельно, я вас прошу - это трата времени, если вы не промпт-инженер и не знаете точно, как лучше составлять запросы. Доверьте это дело ИИшке - получите 95% результата за 1% затраченного времени, нежели если бы вы писали промпт самостоятельно. Обычно этого хватает. Я всегда за упрощение там, где можно упростить.
Тип 4 - диприсерчи
Здесь я перед тем, как запустить ресерч на конкретную тему - сначала аналогично иду в ИИ - прошу ее подготовить мне промпт для диприсерча и задать уточняющие вопросы, которые помогут улучшить промпт и облегчить работу ресерчеру. Пример:
. И все, ждете вопросов, отвечаете и копируете итоговый промпт в ИИшку, которая будет проводить ресерч.
• • • • • • • • • • • •
Вот, в целом, и все. Любая другая работа с ИИ у меня - либо конкретные эти типы общения, либо какие-то производные от них. Я призываю вас НЕ усложнять ничего. Но и не работайте всегда в стиле "тип 1" - иногда действительно стоит заморочиться с промптом, потратить на это время, зато получить результат получше.
Никакой магии нет. Не усложняйте.
• • • • • • • • • • • •
🐈 Поставил реакцию = погладил котика
❓ Гид по каналу
✨ #ии
• • • • • • • • • • • •
Ребята, у меня несколько раз просили рассказать, как я строю промпты для своих задач, и насколько сильно упарываюсь в них. Так вот, ничего космически сложного я не делаю.
Тип 1 - быстрые вопросы. Например: найти что-то в перплексити, узнать что-то у claude/chatgpt - например, погоду и тд, скинуть лог с ошибкой и посмотреть причину и все в таком духе.
Тут я не заморачиваюсь вообще, просто пишу как просил бы человека это сделать в стиле "найди, подскажи, объясни". Базовый пример:
Подскажи, с какими индексами умеет работать бд postgres и чем один отличается от другого
,
Подскажи курс доллара к тенге на 23.07.2021 года
. Здесь я не жду какого-то супер глубокого ответа, не жду ответа в конкретной форме, мне важно быстро получить информацию и применить ее. И где-то 7% всех моих запросов к ИИшкам - именно такие.
Тип 2 - технические вопросы, где мне важен формат ответа или глубина копания.
Тут у меня несколько шаблонов, юзаю их отдельно либо вместе.
Ты - эксперт с 20-летним опытом в {подставьте_сюда_сферу_вопроса}. Помоги мне с: {суть вопроса}. Ответ дай в формате: {json_формат или описание нужного формата любыми словами}.
Примерно так. Все, обычно больше не усложняю. Ну, редко еще добавляю что-то вроде
{делай_так}
и
{вот_так_не_делай}
. Но это редкость, обычно иишки топ-уровня и так из контекста неплохо это понимают. Примерно 10% запросов у меня такого рода.
Тип 3 - генерация картинок или чего-то, где мне важны конкретные детали
Например, я хочу сгенерировать котика именно в формате "Ведьмак", именно с деталями "меч в руке, пальто серого цвета, золотые монетки расбросаны по полу". Я скармливаю это в любую ии в формате:
Напиши мне хороший промпт на английском языке для генерации картинки. Мой промпт, который нужно улучшить: сгенерировать котика именно в формате Ведьмак, именно с деталями "меч в руке, пальто серого цвета, золотые монетки расбросаны по полу
. Ответ получаю в стиле:
A majestic cat warrior in The Witcher universe style, anthropomorphic feline character wielding a silver sword with intricate engravings, wearing a weathered gray leather coat with buckles and straps, amber eyes glowing with supernatural intensity, white fur with battle scars, standing in a medieval tavern with golden coins scattered across the wooden floor, dramatic lighting with warm candlelight, fantasy art style, highly detailed, cinematic composition, dark fantasy atmosphere, inspired by Geralt of Rivia's aesthetic
. И уже с этим промптом я иду в ChatGpt или куда угодно для генерации картинок. Точно так же это работает для текстовых запросов, где вам нужны конкретные детали.
НЕ пишите сложные промпты самостоятельно, я вас прошу - это трата времени, если вы не промпт-инженер и не знаете точно, как лучше составлять запросы. Доверьте это дело ИИшке - получите 95% результата за 1% затраченного времени, нежели если бы вы писали промпт самостоятельно. Обычно этого хватает. Я всегда за упрощение там, где можно упростить.
Тип 4 - диприсерчи
Здесь я перед тем, как запустить ресерч на конкретную тему - сначала аналогично иду в ИИ - прошу ее подготовить мне промпт для диприсерча и задать уточняющие вопросы, которые помогут улучшить промпт и облегчить работу ресерчеру. Пример:
Проведи ресерч на тему ресторанов в барселоне. Мне нужно понять, куда идти в ближайшие выходные. Задавай уточняющие вопросы, пока не разберешься настолько, что сможешь сгенерировать идеальный промпт
. И все, ждете вопросов, отвечаете и копируете итоговый промпт в ИИшку, которая будет проводить ресерч.
• • • • • • • • • • • •
Вот, в целом, и все. Любая другая работа с ИИ у меня - либо конкретные эти типы общения, либо какие-то производные от них. Я призываю вас НЕ усложнять ничего. Но и не работайте всегда в стиле "тип 1" - иногда действительно стоит заморочиться с промптом, потратить на это время, зато получить результат получше.
Никакой магии нет. Не усложняйте.
• • • • • • • • • • • •
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥12
"Спасибо, сколько с меня?"
"С вас три котыщи"🐈
• • • • • • • • • • • •
🐈 Поставил реакцию = погладил котика
❓ Гид по каналу
✨ #юмор
"С вас три котыщи"
• • • • • • • • • • • •
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2
• • • • • • • • • • • •
1) Delta решила, что ты заплатишь столько, сколько готов
Американская авиакомпания Delta запустила хитрую штуку — ИИ, который высчитывает, сколько именно ты готов отвалить за билет. The Verge пишет, что система анализирует всё: с какого девайса заходишь, как кликаешь по сайту, и на основе этого называет "твою" цену.
Началось с 1% билетов, сейчас уже 3%, к концу года хотят довести до 20%. По факту — прощай, фиксированные тарифы, здравствуй, психологическое ценообразование. В США уже возмущаются, называют это манипуляциями.
Источник
• • • • • • • • • • • •
2) Netflix подсадился на ИИ-генерацию
Стриминговый гигант начал юзать генеративный ИИ прямо в своих шоу и фильмах. Первой ласточкой стала сцена обрушения здания в аргентинском сериале — TechCrunch сообщает, что с ИИ сделали в 10 раз быстрее и дешевле.
Скоро ИИ появится и в рекламе — во второй половине 2025-го обещают интерактивные рекламные форматы с ИИ-генерациями. Даже не знаю, хорошо это или плохо.. Наверное, скорее плохо. Будет "удешевление контента", а это, как будто бы - всегда плохо
Источник
• • • • • • • • • • • •
3) Маск анонсил Baby Grok для детей
Илон твитнул о запуске Baby Grok — нейросетки специально для детей. Подробностей пока ноль, как обычно у Маска — сначала анонс, потом думаем.
Источник
• • • • • • • • • • • •
4) Perplexity подорожал на $4 млрд за два месяца
Поисковый ИИ-стартап Perplexity теперь стоит $18 млрд против $14 млрд два месяца назад. В начале 2024-го оценка была всего $500 млн — неплохой рост, да?
У них сейчас 30 млн пользователей и $150 млн годовой выручки. Среди инвесторов — Nvidia, SoftBank, Безос. Я еще слышал, что Apple хочет их поглотить за $30 млрд. Было бы логично, учитывая проблемы Apple с собственным ИИ.
Источник
• • • • • • • • • • • •
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
Новая большая модель от Qwen Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
• • • • • • • • • • • •
Всем привет. Я в последнее время не про все модели пишу, потому что не все требуют внимания. Но большие хорошие и бесплатные, а еще и SOTA - не могу стороной обходить. Эта - как раз одна из них. Не люблю выпускать больше одного поста в день с материалами, чтобы не засорять вам эфир, но сегодня не смог удержаться (чуть позже сегодня будет полезняшный пост про memo.ai как раз в тему про использование разных моделей).
Alibaba выпустили новую большую модель Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 с лицензией Apache 2.0, которая на многих бенчмарках бьет все другие топовые модели, включая новую Kimi 2, Claude Opus 4 и других (внимание, сравнение на скриншоте ТОЛЬКО с НЕризонинг моделями).
Моделька ТОЛЬКО недумающая. Ризонинг мода пока нет.
Контекст 256к токенов.
Молодцы китайцы все-таки, опенсорсят то, что западный мир ВООБЩЕ не готов опенсорсить и заставляют всяких там OpenAI все же становится хоть немножко "Open" и опенсорсить хотя бы некоторые свои модельки. Хорошо бы еще только урезанные повыпускали, а то на 235 миллиардов хорошо конечно, что оно в опенсорсе, но это нереально запустить обычным людям. Было бы интересно погонять что-то типа 3 млрд или 12.
Надеюсь, что с безопасностью и alignment'ом там все ОК.
HuggingFace
OpenRouter (free)
Попробовать можно тут (тоже free)
• • • • • • • • • • • •
🐈 Поставил реакцию = погладил котика
❓ Гид по каналу
✨ #ии
• • • • • • • • • • • •
Всем привет. Я в последнее время не про все модели пишу, потому что не все требуют внимания. Но большие хорошие и бесплатные, а еще и SOTA - не могу стороной обходить. Эта - как раз одна из них. Не люблю выпускать больше одного поста в день с материалами, чтобы не засорять вам эфир, но сегодня не смог удержаться (чуть позже сегодня будет полезняшный пост про memo.ai как раз в тему про использование разных моделей).
Alibaba выпустили новую большую модель Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 с лицензией Apache 2.0, которая на многих бенчмарках бьет все другие топовые модели, включая новую Kimi 2, Claude Opus 4 и других (внимание, сравнение на скриншоте ТОЛЬКО с НЕризонинг моделями).
Моделька ТОЛЬКО недумающая. Ризонинг мода пока нет.
Контекст 256к токенов.
Молодцы китайцы все-таки, опенсорсят то, что западный мир ВООБЩЕ не готов опенсорсить и заставляют всяких там OpenAI все же становится хоть немножко "Open" и опенсорсить хотя бы некоторые свои модельки. Хорошо бы еще только урезанные повыпускали, а то на 235 миллиардов хорошо конечно, что оно в опенсорсе, но это нереально запустить обычным людям. Было бы интересно погонять что-то типа 3 млрд или 12.
Надеюсь, что с безопасностью и alignment'ом там все ОК.
HuggingFace
OpenRouter (free)
Попробовать можно тут (тоже free)
• • • • • • • • • • • •
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
Банк памяти ИИ - memo.ai
• • • • • • • • • • • •
Я обещал в воскресенье этот пост, но, как всегда, возникла куча дел, и я не успел, сорри!
• • • • • • • • • • • •
Введение
Я тут недавно наткнулся на memo.ai и понял — это именно то, чего мне не хватало в работе с разными ИИ-моделями. У меня, как у человека, который супер часто тестирует разные ИИ-модели, была одна неприятная проблема. Каждый раз мне приходилось объяснять весь мой контект новой модели. Что я Сергей, разработчик и бла бла бла. Представьте: утром работаю с Claude, объясняю ему свои проекты, стек технологий, предпочтения в коде. Днем переключаюсь на GPT для другой задачи — и опять с нуля рассказываю, кто я, чем занимаюсь, какой у меня опыт. Вечером пробую новую модель от Google — и снова та же песня. Каждый раз трачу по 10-15 минут на "введение в курс дела". За день набегает час впустую. А если еще учесть, что коллеги постоянно спрашивают "а какую модель лучше использовать для такой задачи?" — получается полный хаос контекстов.
Что такое memo.ai и зачем нужен банк памяти
memo.ai — это своего рода "облачная память" для ИИ-моделей. Простыми словами, это сервис, который запоминает информацию о вас и автоматически подгружает ее в любую ИИ-модель, с которой вы работаете. Технически это работает через MCP (Model Context Protocol) — стандарт, который позволяет ИИ-моделям обмениваться контекстом и памятью. Когда вы задаете вопрос любой подключенной модели, она автоматически получает доступ к вашему "досье" из memo.ai.
Немного технических деталей
Под капотом memo.ai использует векторные базы данных для хранения контекста. Когда вы взаимодействуете с ИИ, система делает семантический поиск по вашей "памяти" и при необходимости подгружает релевантную информацию в контекст модели. MCP работает как прослойка между вами и ИИ. Модель видит не только ваш текущий запрос, но и связанную с ним информацию из банка памяти. Это как если бы у каждой модели был доступ к вашему личному Wiki. Система также учится на ваших взаимодействиях — если вы часто обсуждаете определенные технологии или проекты, memo.ai запоминает эти паттерны и приоритизирует такую информацию. Там есть разные уровни памяти. Долгосрочная - там какие-то верхнеуровневые знания, среднесрочная - более подробная, и краткосрочная - которая помнит все подробности. Например несколько последних обсуждений.
Итого
Это не только для разработчиков полезно. Представьте: вы планируете отпуск и общаетесь с разными ИИ-помощниками. Один ищет билеты, другой — отели, третий — составляет маршрут. С memo.ai все они знают ваши предпочтения: что вы не едите острое, любите музеи, путешествуете с двумя детьми и предпочитаете отели 4*.
Теперь я экономлю время, получаю более персонализированные ответы, и главное — могу спокойно экспериментировать с новыми моделями, не теряя контекст.
memo.ai пока в раннем доступе, но уже показывает, в каком направлении будет развиваться взаимодействие с ИИ. Персональные банки памяти, как по мне — это будущее, которое уже наступило. Есть бесплатная подписка на потестить и несколько разных платных вариантов. От 25$ до 250$ в месяц
P.S. Если используете несколько ИИ-помощников в работе, очень рекомендую попробовать. Время, которое экономишь на контексте, можно потратить на решение реальных задач.
P.P.S Только не забудьте MCP от memo.ai подключить к своим моделькам. Чем раньше сделаете, тем больше памяти соберется.
Попробовать можно тут
• • • • • • • • • • • •
🐈 Поставил реакцию = погладил котика
❓ Гид по каналу
✨ #полезныеинструменты
• • • • • • • • • • • •
Я обещал в воскресенье этот пост, но, как всегда, возникла куча дел, и я не успел, сорри!
• • • • • • • • • • • •
Введение
Я тут недавно наткнулся на memo.ai и понял — это именно то, чего мне не хватало в работе с разными ИИ-моделями. У меня, как у человека, который супер часто тестирует разные ИИ-модели, была одна неприятная проблема. Каждый раз мне приходилось объяснять весь мой контект новой модели. Что я Сергей, разработчик и бла бла бла. Представьте: утром работаю с Claude, объясняю ему свои проекты, стек технологий, предпочтения в коде. Днем переключаюсь на GPT для другой задачи — и опять с нуля рассказываю, кто я, чем занимаюсь, какой у меня опыт. Вечером пробую новую модель от Google — и снова та же песня. Каждый раз трачу по 10-15 минут на "введение в курс дела". За день набегает час впустую. А если еще учесть, что коллеги постоянно спрашивают "а какую модель лучше использовать для такой задачи?" — получается полный хаос контекстов.
Что такое memo.ai и зачем нужен банк памяти
memo.ai — это своего рода "облачная память" для ИИ-моделей. Простыми словами, это сервис, который запоминает информацию о вас и автоматически подгружает ее в любую ИИ-модель, с которой вы работаете. Технически это работает через MCP (Model Context Protocol) — стандарт, который позволяет ИИ-моделям обмениваться контекстом и памятью. Когда вы задаете вопрос любой подключенной модели, она автоматически получает доступ к вашему "досье" из memo.ai.
Немного технических деталей
Под капотом memo.ai использует векторные базы данных для хранения контекста. Когда вы взаимодействуете с ИИ, система делает семантический поиск по вашей "памяти" и при необходимости подгружает релевантную информацию в контекст модели. MCP работает как прослойка между вами и ИИ. Модель видит не только ваш текущий запрос, но и связанную с ним информацию из банка памяти. Это как если бы у каждой модели был доступ к вашему личному Wiki. Система также учится на ваших взаимодействиях — если вы часто обсуждаете определенные технологии или проекты, memo.ai запоминает эти паттерны и приоритизирует такую информацию. Там есть разные уровни памяти. Долгосрочная - там какие-то верхнеуровневые знания, среднесрочная - более подробная, и краткосрочная - которая помнит все подробности. Например несколько последних обсуждений.
Итого
Это не только для разработчиков полезно. Представьте: вы планируете отпуск и общаетесь с разными ИИ-помощниками. Один ищет билеты, другой — отели, третий — составляет маршрут. С memo.ai все они знают ваши предпочтения: что вы не едите острое, любите музеи, путешествуете с двумя детьми и предпочитаете отели 4*.
Теперь я экономлю время, получаю более персонализированные ответы, и главное — могу спокойно экспериментировать с новыми моделями, не теряя контекст.
memo.ai пока в раннем доступе, но уже показывает, в каком направлении будет развиваться взаимодействие с ИИ. Персональные банки памяти, как по мне — это будущее, которое уже наступило. Есть бесплатная подписка на потестить и несколько разных платных вариантов. От 25$ до 250$ в месяц
P.S. Если используете несколько ИИ-помощников в работе, очень рекомендую попробовать. Время, которое экономишь на контексте, можно потратить на решение реальных задач.
P.P.S Только не забудьте MCP от memo.ai подключить к своим моделькам. Чем раньше сделаете, тем больше памяти соберется.
Попробовать можно тут
• • • • • • • • • • • •
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍7🔥4
• • • • • • • • • • • •
1) Amazon сокращает облачников
AWS увольняет часть команды. Сколько именно - не говорят, какие подразделения - тоже. Выручка AWS три квартала подряд была ниже ожиданий, вот и оптимизируют штат.
Забавно, что Amazon после 2022 года уволила уже 27+ тысяч человек (!!! хренасе текучка), а продолжает нанимать в AWS. Видимо, одних увольняют, других нанимают. Обычная история с большими корпорациями.
Источник
• • • • • • • • • • • •
2) Основатель Robinhood собрал $100 млн на математический ИИ
Влад Тенев (да, тот самый из истории с GameStop) создал стартап Harmonic AI и привлек $100 млн от Kleiner Perkins, Sequoia и других. Оценка - $875 млн.
Они делают ИИ для решения сложных математических задач. Флагманская модель называется Aristotle, обещают выпустить в конце года. Цель амбициозная - решать математические задачи лучше любого человека и в перспективе tackle основные нерешенные проблемы науки.
Интересно, получится ли у них то, что не получается у всех остальных - создать по-настоящему рассуждающий ИИ для математики.
Источник
• • • • • • • • • • • •
3) Figma идет на IPO после провала сделки с Adobe
Хотят привлечь до $1 млрд при оценке $13,6 млрд. Это меньше тех $20 млрд, которые предлагала Adobe два года назад, но аналитики думают, что после размещения может быть и $21 млрд.
Выручка за Q1 - $228 млн, прибыль - $45 млн. Неплохо для сервиса по дизайну (или они уже не только про это?)
Любопытно, на сколько рынок оценит Figma без Adobe. Все-таки они неплохо растут и монетизируются.
Источник
• • • • • • • • • • • •
4) Perplexity покупает Индию целиком
Perplexity заключили сделку с индийским оператором Bharti Airtel - всем 360 млн абонентам дадут годовую подписку Pro бесплатно. Обычно она стоит $200.
Логика простая: в США OpenAI уже всех захватила, а Индия - второй по величине интернет-рынок. Загрузки Perplexity там за квартал выросли на 600%. Плюс сделка эксклюзивная - другие операторы Perplexity бесплатно раздавать не смогут.
Неплохая стратегия - если не можешь победить в Америке, захвати Индию. 360 миллионов пользователей - это тебе не хухры мухры
Источник
• • • • • • • • • • • •
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
warp.dev — терминал, который понял, что 2025-й уже наступил
• • • • • • • • • • • •
warp.dev — это терминал нового поколения для macOS/Linux/Windows, написанный на Rust. Он ориентирован на разработчиков, которые устали от архаичных CLI-интерфейсов. Warp делает терминал интерактивным и мышедружественным.
Ключевые фишки:
GUI+CLI гибрид: ввод делится на команды (Command Blocks), как в IDE. Навигация мышью, и копирование вывода команды — норма.
AI-компаньон: встроенный Copilot подсказывает команды, объясняет ошибки, генерирует сниппеты. Можно использовать кучу моделей, при этом есть и basic model какая-то от самого warp - она бесплатная и работает в целом неплохо, но я сижу на Claude Sonnet 4.
История и поиск: команды хранятся с контекстом, есть полнотекстовый поиск по истории. Можно использовать его вместо cmd r (хотя я старовер в этом плане еще, cmd r для меня все).
Я вообще думал, что он полностью бесплатный, а оказывается там прайсинг есть, просто я не вылезал за лимиты никогда, потому что инфраструктурой нечасто занимаюсь. А так, есть тарифы за 15 и 40 долларов.
Мои задачи типа "поставь docker", "настрой такой-то проксипас на nginx", "место закончилось на диске, выясни почему, какой процесс отжирает память" и все в таком духе - решает сам на отлично.
Итого: если терминал — твоя основная рабочая лошадь, или ты, как я, иногда хочешь решать девопсовские задачки без боли и запоминания флагов и тд (поймите меня правильно, я ЗА то, чтобы использовать хоткеи, помнить флаги и тд, просто я очень редко такими задачами занимюась, и думаю, таких много) - настоятельно советую попробовать warp. Быстро, умно, удобно. И до определенных лимитов хватает бесплатной версии. Прям золото.
https://www.warp.dev/
• • • • • • • • • • • •
🐈 Поставил реакцию = погладил котика
❓ Гид по каналу
✨ #полезныеинструменты
• • • • • • • • • • • •
warp.dev — это терминал нового поколения для macOS/Linux/Windows, написанный на Rust. Он ориентирован на разработчиков, которые устали от архаичных CLI-интерфейсов. Warp делает терминал интерактивным и мышедружественным.
Ключевые фишки:
GUI+CLI гибрид: ввод делится на команды (Command Blocks), как в IDE. Навигация мышью, и копирование вывода команды — норма.
AI-компаньон: встроенный Copilot подсказывает команды, объясняет ошибки, генерирует сниппеты. Можно использовать кучу моделей, при этом есть и basic model какая-то от самого warp - она бесплатная и работает в целом неплохо, но я сижу на Claude Sonnet 4.
История и поиск: команды хранятся с контекстом, есть полнотекстовый поиск по истории. Можно использовать его вместо cmd r (хотя я старовер в этом плане еще, cmd r для меня все).
Я вообще думал, что он полностью бесплатный, а оказывается там прайсинг есть, просто я не вылезал за лимиты никогда, потому что инфраструктурой нечасто занимаюсь. А так, есть тарифы за 15 и 40 долларов.
Мои задачи типа "поставь docker", "настрой такой-то проксипас на nginx", "место закончилось на диске, выясни почему, какой процесс отжирает память" и все в таком духе - решает сам на отлично.
Итого: если терминал — твоя основная рабочая лошадь, или ты, как я, иногда хочешь решать девопсовские задачки без боли и запоминания флагов и тд (поймите меня правильно, я ЗА то, чтобы использовать хоткеи, помнить флаги и тд, просто я очень редко такими задачами занимюась, и думаю, таких много) - настоятельно советую попробовать warp. Быстро, умно, удобно. И до определенных лимитов хватает бесплатной версии. Прям золото.
https://www.warp.dev/
• • • • • • • • • • • •
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍8
• • • • • • • • • • • •
1) Alibaba представила новую кодерскую модель Qwen 3 Coder
Китайцы выпустили очередную модель для программирования, которая показывает результаты близкие к Claude Sonnet 4. Главный плюс - можно использовать чат-версию бесплатно. По api тоже стоит довольно дешево.
Создается ощущение, что все компании устроили гонку "кто больше моделей выкатит" - каждый день что-то новое появляется. Но это и хорошо для нас - конечных потребителей.
На данный момент Qwen-3-Coder и Qwen-3-235B-A22B-2507 - две очень хорошие бесплатные в чат версии модели, которые вполне могут вам заменить ChatGPT и работают как будто стабильнее, чем DeepSeek. Тут тоже все есть - генерация картинок (сегодня котик оттуда), аплоад документов и картинок, диприсерч, веб-поиск и тд. Единственное, mcp пока не подключить конкретные, но думаю - добавят скоро.
Пробуем тут
• • • • • • • • • • • •
2) Сэм Альтман бьёт тревогу из-за ИИ-мошенников
Руководитель OpenAI выступил с предупреждением о том, что искусственный интеллект научился легко взламывать системы проверки личности, особенно распознавание голоса. Выступая перед ФРС, он охарактеризовал происходящее как "приближающуюся катастрофу".
"Банки продолжают использовать голосовую авторизацию для крупных переводов. Это просто безрассудство" - заявил Альтман. Он подчеркнул, что ИИ без труда имитирует голос и внешность людей, а банковская сфера не успевает адаптироваться к новым угрозам.
Забавно, что предупреждение исходит от главы компании, которая как раз разрабатывает подобные технологии. Типичная история: "Мы запустили джинна из бутылки, теперь всем надо с этим разбираться".
Источник
• • • • • • • • • • • •
3) ChatGPT получит образовательный режим для учащихся
OpenAI разрабатывает специальную функцию "Study and Learn" для помощи в обучении:
— решение домашних заданий
— подготовка к экзаменам по всем дисциплинам
— разъяснение сложных концепций
Скорее всего, функция появится к началу нового учебного сезона - к сентябрю.
Привет, EdTech-стартапы. OpenAI продолжает методично поглощать рынки одним обновлением за раз.
Источник
• • • • • • • • • • • •
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2
Вайбкодинг - пока что мертв
• • • • • • • • • • • •
Итак, ребята, решил я опять немножко поныть и пожаловаться, подвести итоги своего небольшого вайбкод-проекта. Извините за мат в картинках, но он меня в какой-то момент довел)
Для понимания бизнес-логики и объема проекта: несколько сдк интеграций + несколько внешних апи интеграций + перевод данных в векторы и поиск по ним + относительно несложная бизнес логика + интерфейс телеграм лонгполлинг бота. Не rocket science, но и не что-то стандартное, что можно купить коробкой. Больше подробностей по бизнес-логике осознанно не раскрываю, если все получится - обязательно расскажу.
Стек: kotlin-spring-coroutines-pg-redis-python-postgres
У меня была цель написать проект полностью с помощью агента Cursor (прям чтобы вообще ни строчки не писать самому), но как раз, когда я начал - вышла Kiro IDE от Amazon, была доступна свободно и бесплатно - и я решил попробовать. Спойлер - попытка провалилась. И нет, это не из-за Kiro - в Cursor было бы так же.
Сначала была эйфория, он довольно долго писал самостоятельно, закрывал задачи, писал тесты, ставил галочки, я подходил раз в час к ноуту - все было очень классно - все было зелененькое.
Потом настал момент, когда я сел запускать и тестировать все это счастье. И знаете, здесь я понял, что это полная шляпа. Были написаны сотни тестов, которые, по факту, ничего не тестировали. Была ОЧЕНЬ переусложнена архитектура проекта, хотя я много раз в ТЗ писал не переусложнять и сделать максимально просто. Очень много лишних конфигураций, которые на самом деле вы никогда менять не будете, и лучше захардкодить. Некоторые места, которые не поддались реализации - агент просто замокал с комментарием - у меня тут не сработало, реализовать позже. Или - с помощью этого сдк так сделать не получится, но я его оставлю, потому что было сказано его использовать, а тесты скипну - чтобы выполнить задачу (одним из условий выполнения было - чтобы все тесты проходили).
В итоге я сел и сам зарефакторил за вечер все. Очень сильно упростил архитектурные решения, выпилил нафиг все тесты, потому что толку от них было ноль, переписал некоторые куски и дореализовал то, что было недореализовано. Делал это на 50% сам, на 50% с помощью Github Copilot внутри Intellij Idea - но уже маленькими кусками с работой над конкретными файлами. Да, за вечер я все поправил, запустил проект, все работает, как ожидаемо - но я теперь не знаю, как было бы быстрее - может с нуля написать самому + агент для маленьких кусков типа круда и тд? По ощущениям, как будто - так было бы действительно быстрее, чем тот подход, который изначально выбрал я.
Я уже сравнивал текущий уровень агентов с недоджунами - и еще раз повторюсь: прям очень похоже. Меня так же выбесили некоторые решения, меня также удивили архитектурные переусложнения и попытки скрыть недочеты - как если бы это все писал какой-нибудь джуно-интерн.
В общем - если вы не понимаете ничего в кодинге - не получится пока что ничего сложнее какого-то лендоса или стандартного круда или какого-то ОЧЕНЬ стандартного решения навайбкодить (а такие решения обычно есть как готовые коробки за подписку и тд, и я, опять же, не вижу в них смысла). Либо получится, но под капотом там такой трешак будет, что любое изменение будет невыносимой болью.
Думаю, 30% кода с Microsoft и тд, написанные с помощью ИИ - это именно "дописывание функций и строк" и какие-то круды и базовые юнит-тесты (которые разработчики потом сами все равно шлифуют).
Через месяцок-другой сделаю еще один подход, уже наверняка выйдет какая-нибудь условная GPT-5 и пара больших обновлений для агентов. Но пока - мое фи.
• • • • • • • • • • • •
🐈 Поставил реакцию = погладил котика
❓ Гид по каналу
✨ #ии
• • • • • • • • • • • •
Итак, ребята, решил я опять немножко поныть и пожаловаться, подвести итоги своего небольшого вайбкод-проекта. Извините за мат в картинках, но он меня в какой-то момент довел)
Для понимания бизнес-логики и объема проекта: несколько сдк интеграций + несколько внешних апи интеграций + перевод данных в векторы и поиск по ним + относительно несложная бизнес логика + интерфейс телеграм лонгполлинг бота. Не rocket science, но и не что-то стандартное, что можно купить коробкой. Больше подробностей по бизнес-логике осознанно не раскрываю, если все получится - обязательно расскажу.
Стек: kotlin-spring-coroutines-pg-redis-python-postgres
У меня была цель написать проект полностью с помощью агента Cursor (прям чтобы вообще ни строчки не писать самому), но как раз, когда я начал - вышла Kiro IDE от Amazon, была доступна свободно и бесплатно - и я решил попробовать. Спойлер - попытка провалилась. И нет, это не из-за Kiro - в Cursor было бы так же.
Сначала была эйфория, он довольно долго писал самостоятельно, закрывал задачи, писал тесты, ставил галочки, я подходил раз в час к ноуту - все было очень классно - все было зелененькое.
Потом настал момент, когда я сел запускать и тестировать все это счастье. И знаете, здесь я понял, что это полная шляпа. Были написаны сотни тестов, которые, по факту, ничего не тестировали. Была ОЧЕНЬ переусложнена архитектура проекта, хотя я много раз в ТЗ писал не переусложнять и сделать максимально просто. Очень много лишних конфигураций, которые на самом деле вы никогда менять не будете, и лучше захардкодить. Некоторые места, которые не поддались реализации - агент просто замокал с комментарием - у меня тут не сработало, реализовать позже. Или - с помощью этого сдк так сделать не получится, но я его оставлю, потому что было сказано его использовать, а тесты скипну - чтобы выполнить задачу (одним из условий выполнения было - чтобы все тесты проходили).
В итоге я сел и сам зарефакторил за вечер все. Очень сильно упростил архитектурные решения, выпилил нафиг все тесты, потому что толку от них было ноль, переписал некоторые куски и дореализовал то, что было недореализовано. Делал это на 50% сам, на 50% с помощью Github Copilot внутри Intellij Idea - но уже маленькими кусками с работой над конкретными файлами. Да, за вечер я все поправил, запустил проект, все работает, как ожидаемо - но я теперь не знаю, как было бы быстрее - может с нуля написать самому + агент для маленьких кусков типа круда и тд? По ощущениям, как будто - так было бы действительно быстрее, чем тот подход, который изначально выбрал я.
Я уже сравнивал текущий уровень агентов с недоджунами - и еще раз повторюсь: прям очень похоже. Меня так же выбесили некоторые решения, меня также удивили архитектурные переусложнения и попытки скрыть недочеты - как если бы это все писал какой-нибудь джуно-интерн.
В общем - если вы не понимаете ничего в кодинге - не получится пока что ничего сложнее какого-то лендоса или стандартного круда или какого-то ОЧЕНЬ стандартного решения навайбкодить (а такие решения обычно есть как готовые коробки за подписку и тд, и я, опять же, не вижу в них смысла). Либо получится, но под капотом там такой трешак будет, что любое изменение будет невыносимой болью.
Думаю, 30% кода с Microsoft и тд, написанные с помощью ИИ - это именно "дописывание функций и строк" и какие-то круды и базовые юнит-тесты (которые разработчики потом сами все равно шлифуют).
Через месяцок-другой сделаю еще один подход, уже наверняка выйдет какая-нибудь условная GPT-5 и пара больших обновлений для агентов. Но пока - мое фи.
• • • • • • • • • • • •
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍12😁11
• • • • • • • • • • • •
1) OpenAI собирается выпустить GPT-5 в августе
Много пока неизвестно про модель, но она, по идее, должна быть SOTA везде + по обещаниям Альтмана - она должна быть all in one - то есть нам больше не придется выбирать между разными моделями для разных задач (mini для легких, o3 для очень сложных и тд) - она будет сама решать, сложная эта задача или легкая, и задействовать соответствующие ресурсы. Интересно, если это действительно будет так, стоимость тоже будет рассчитываться исходя из сложности? Пока я не до конца понимаю, ждем информации, но в любом случае - уже скоро.
Источник
• • • • • • • • • • • •
2) Трамп решил обогнать Китай в AI любой ценой
Новый президент подписал серию указов, чтобы ускорить развитие ИИ в США. План амбициозный: упростить строительство дата-центров, дать им приоритет в поставках энергии (включая угольную), ужесточить контроль экспорта AI-чипов и поддержать экспорт AI-пакетов в дружественные страны.
Но самое интересное — Трамп требует "идеологическую нейтральность" от AI-моделей. Никаких упоминаний DEI, климата и дезинформации в стандартах. Плюс разрешили обучать модели на авторских текстах без согласия правообладателей — авторы явно не в восторге.
Указ Байдена 2023 года с требованиями к прозрачности и безопасности отменили. "Америка начала гонку AI — и мы её выиграем", — заявил Трамп. Посмотрим, получится ли обогнать Китай такими методами.
Мне не нравится это все, не одобряю. Звучит как-то слишком вызывающе и опасно.
Источник
• • • • • • • • • • • •
3) Tesla продолжает проседать из-за падения продаж электрокаров
Чистая прибыль Tesla за Q2 2025 упала на 16% до $1,17 млрд. Причина простая — люди меньше покупают электрокары. Поставки снизились на 13,5%, продали всего 384,1 тыс. авто за квартал. Выручка тоже просела на 12% до $22,5 млрд.
Маск признает, что впереди могут быть несколько сложных кварталов, но обещает более дешевую версию Model Y. Плюс делает ставку на автономные машины — говорит, что они улучшат финансовое положение компании к 2027 году.
Интересно, насколько быстро Tesla сможет адаптироваться к изменившемуся спросу на электрокары. Пока что цифры не радуют.
• • • • • • • • • • • •
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Киберпанк все ближе
• • • • • • • • • • • •
За 5900$ можно купить себе такую игрушку, он будет за вами бегать, прыгать, и на руках ходить)) Ценность пока сомнительная, конечно, ждем побольше инфы, но я так и представляю уже, что через пару лет таких товарищей на улице будет пруд пруди
Норм или стрем?
• • • • • • • • • • • •
🐈 Поставил реакцию = погладил котика
❓ Гид по каналу
✨ #ии
• • • • • • • • • • • •
За 5900$ можно купить себе такую игрушку, он будет за вами бегать, прыгать, и на руках ходить)) Ценность пока сомнительная, конечно, ждем побольше инфы, но я так и представляю уже, что через пару лет таких товарищей на улице будет пруд пруди
Норм или стрем?
• • • • • • • • • • • •
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
• • • • • • • • • • • •
1) Yandex B2B Tech открыл доступ к Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 через свое API
Это инстракт модель, не ризонинг, но очень большая и умная, по бенчмаркам показывает себя на уровне топовых моделек OpenAI и DeepSeek. Если я правильно понял их ценники на сайте, то стоит в районе 330 рублей на 1млн токенов (входные-выходные они не специфицируют), что очень неплохо, если даже взять текущий курс доллара.
Источник
• • • • • • • • • • • •
2) ChatGPT Agent стал доступен в подписке для обычных людей (за 20$, а не за 200$)
У меня Plus подписка, я попробовал, потыкал. Тот же самый Manus и собратья, только как будто делает все дольше, чем они. Видно, что OpenAI сейчас все силы (как я думаю) отдают на GPT-5, и вот эту штуку я уже реально жду
Мой тест по покупке билетов из Барселоны в Мадрид он успешно выполнил (дошел до ввода паспортных данных и данных карты), но у него ушло 17 минут на это. Так что двоякое ощущение.
В месяц на Plus подписке доступно 40 токенов, на поиск билетов ушло 2.
Агента можно потыкать в tools -> agent mode в интерфейсе chatgpt
• • • • • • • • • • • •
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
Новая большая модель Qwen3 Coder от Alibaba
• • • • • • • • • • • •
Очередной сюрприз от наших китайских друзей. Alibaba выкатили Qwen3 Coder, и я должен сказать — это реально впечатляет, учитывая, что модель в опенсорсе и доступна бесплатно в формате чата.
Это модель на 480 миллиардов параметров (хотя активных только 35B благодаря MoE архитектуре), которая натренирована на 7.5 триллионах токенов, причем 70% из них — чистый код. Это просто безумие какое-то (это офигеть какой объем, они весь инет выкачали?). По бенчмаркам она почти дотягивает до Claude 4 Sonnet. Почти догнали западных гигантов. У которых речь о полноценном бесплатном доступе - даже и близко нет.
Поддерживается до 1млн токенов контекста.
Вместе с моделью запустили Qwen Code — это форк Gemini CLI, заточенный специально под Qwen Coder. Плюс для пользователей Claude Code сделали совместимый эндпоинт с API Anthropic. Я не совсем понял по ценнику, там какие-то очень сложные формулы, и я так понял, что эта штука как раз не сильно дешевле аналогов.
Я уже говорил, я радуюсь тому, как быстро развиваются открытые китайские модели. Они реально дышат в затылок западным гигантам, и это создает здоровую конкуренцию. Qwen3 Coder — это большой серьезный шаг вперед в мире кодинг-моделей.
Модель доступна бесплатно в веб-версии, так что можете сами потестить.
Кстати, доступна без впн в РФ. И уже точно получше яндексовых и, прости господи, гигачата. Рассмотрите заменой дипсика.
Источник
• • • • • • • • • • • •
🐈 Поставил реакцию = погладил котика
❓ Гид по каналу
✨ #ии #полезныеинструменты
• • • • • • • • • • • •
Очередной сюрприз от наших китайских друзей. Alibaba выкатили Qwen3 Coder, и я должен сказать — это реально впечатляет, учитывая, что модель в опенсорсе и доступна бесплатно в формате чата.
Это модель на 480 миллиардов параметров (хотя активных только 35B благодаря MoE архитектуре), которая натренирована на 7.5 триллионах токенов, причем 70% из них — чистый код. Это просто безумие какое-то (это офигеть какой объем, они весь инет выкачали?). По бенчмаркам она почти дотягивает до Claude 4 Sonnet. Почти догнали западных гигантов. У которых речь о полноценном бесплатном доступе - даже и близко нет.
Поддерживается до 1млн токенов контекста.
Вместе с моделью запустили Qwen Code — это форк Gemini CLI, заточенный специально под Qwen Coder. Плюс для пользователей Claude Code сделали совместимый эндпоинт с API Anthropic. Я не совсем понял по ценнику, там какие-то очень сложные формулы, и я так понял, что эта штука как раз не сильно дешевле аналогов.
Я уже говорил, я радуюсь тому, как быстро развиваются открытые китайские модели. Они реально дышат в затылок западным гигантам, и это создает здоровую конкуренцию. Qwen3 Coder — это большой серьезный шаг вперед в мире кодинг-моделей.
Модель доступна бесплатно в веб-версии, так что можете сами потестить.
Кстати, доступна без впн в РФ. И уже точно получше яндексовых и, прости господи, гигачата. Рассмотрите заменой дипсика.
Источник
• • • • • • • • • • • •
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2
• • • • • • • • • • • •
1) Meta наконец нашла себе Chief Scientist
Им стал Shengjia Zhao из OpenAI. Там он работал над GPT-4, o1, o3, GPT-4.1 и возглавлял направление synthetic data. А еще он соавтор оригинальной статьи про ChatGPT вместе с Яном Лейке и Джоном Шульманом.
Ну что, ждем наконец уже от Meta каких-то новостей, а то уже прошло какое-то время с новой командой за сотни миллионов долларов. Думаю, в течение пары месяцев выкатят что-то очень и очень крутое
• • • • • • • • • • • •
2) OpenAI хочет еще $40 млрд
- OpenAI хочет привлечь рекордные $40 млрд за 2025 год
- Founders Fund и Dragoneer обязались дать $1+ млрд
- SV Angel вложит около $200+ млн
- Оценка компании до привлечения капитала уже $260 млрд
- В первом транше получили $40 млрд (из них SoftBank дал $7,5 млрд)
- Среди инвесторов Andreessen Horowitz и госфонд Сингапура
- Ведут переговоры с госфондом Саудовской Аравии
Интересно, куда они столько денег тратят? На чипы понятно, но $40 млрд - это серьезно даже для них.
Несколько лет назад любые инвестиции на 1млрд$ были чем-то невероятным. А тут - на порядки больше.
• • • • • • • • • • • •
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1