This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
О, новые руки подъехали:
Xynova’s Flex 2
23 степени свободы
400 грамм весят
12 кг поднимают
Супер быстрые
#руки #роботы
------
@tsingular
Xynova’s Flex 2
23 степени свободы
400 грамм весят
12 кг поднимают
Супер быстрые
#руки #роботы
------
@tsingular
👍20🔥7👾4❤3😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
dream-loop: агентский навык для создания качественных 3Д миров
dream-loop, навык для кодовых-агентов, который строит красивые 3D-сцены и игры. Секрет в том, что агент сначала генерирует «целевой» скриншот, потом итерирует, пока отдельный ашент-критик не признает, что живой скриншот совпал с целью.
⚙️ Агентский цикл:
- агент «представляет» целевой скриншот через генерацию картинок;
- строит сцену с этой целью в голове;
- отдельный критик сравнивает живой скриншот с целью и даёт замечания;
- цикл повторяется, пока критик не будет доволен;
- опционально агент может визуализировать цель получше на основе конкретного ракурса.
🧠 Почему это работает:
Словами не описать красивую картинку, а глазами оценить легко. dream-loop использует эту разницу: спецификацию задаёт генератор (картинка), оценку делает зрение (критик), а цикл доводит до минимального расхождения.
💼 Почему это интересно:
Паттерн шире, чем 3D: когда результат сложно описать, но легко оценить, генерируй эталонный образ и гоняй цикл довыжигания лимитов совпадения с эталоном.
🔗 Ссылки:
- achimala/dream-loop: репозиторий, 938 звёзд
- живое демо
#агенты #навыки #3D
------
@tsingular
dream-loop, навык для кодовых-агентов, который строит красивые 3D-сцены и игры. Секрет в том, что агент сначала генерирует «целевой» скриншот, потом итерирует, пока отдельный ашент-критик не признает, что живой скриншот совпал с целью.
⚙️ Агентский цикл:
- агент «представляет» целевой скриншот через генерацию картинок;
- строит сцену с этой целью в голове;
- отдельный критик сравнивает живой скриншот с целью и даёт замечания;
- цикл повторяется, пока критик не будет доволен;
- опционально агент может визуализировать цель получше на основе конкретного ракурса.
🧠 Почему это работает:
Словами не описать красивую картинку, а глазами оценить легко. dream-loop использует эту разницу: спецификацию задаёт генератор (картинка), оценку делает зрение (критик), а цикл доводит до минимального расхождения.
💼 Почему это интересно:
Паттерн шире, чем 3D: когда результат сложно описать, но легко оценить, генерируй эталонный образ и гоняй цикл до
🔗 Ссылки:
- achimala/dream-loop: репозиторий, 938 звёзд
- живое демо
#агенты #навыки #3D
------
@tsingular
🔥10⚡8🆒1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Jev от TypeSafe: модель без генерации текста, зато в 200 раз быстрее и без галлюцинаций
Инженер, работавший над методами, которые легли в основу ChatGPT, два года строил модель, которая использует новый принцип генерации ответов.
Модель Jev работает в 20-200 раз быстрее, в 40-400 раз дешевле, выходные токены бесплатны, галлюцинации исключены.
⚙️ Что это:
«System One» модель по Канеману. Вместо строк выдаёт типизированные решения с калиброванными вероятностями. Не замена LLM, а «умные if-выражения»: классификация, маршрутизизация, извлечение, ветки кода.
На вход подаются неструктурированные данные, на выходе получаем типизированные структуры.
🧠 В чём трюк:
LLM пишут текст последовательно, токен за токеном: дорого, медленно, и всегда есть шанс галлюцинации.
Jev отказывается от строк и считает вероятности параллельно.
Ошибки типов исключены математически, уверенность откалибрована.
Назван в честь парадокса Джевонса: чем дешевле интеллект, тем больше на него спрос.
💼 Зачем бизнесу:
Для кода LLM это узкое место: ответ за 3-300 секунд плюс разбор строк. Jev отвечает за 70-500 мс готовой структурой.
Применимо к маршрутизации, скорингу, модерации, разметке данных. $0,042 за миллион входных токенов, выход бесплатный.
Пока доступна только запись в очередь на пробу.
🔗 Ссылки:
- Блог TypeSafe
- Тред на X
#AI #модели #Jev #TypeSafe
------
@tsingular
Инженер, работавший над методами, которые легли в основу ChatGPT, два года строил модель, которая использует новый принцип генерации ответов.
Модель Jev работает в 20-200 раз быстрее, в 40-400 раз дешевле, выходные токены бесплатны, галлюцинации исключены.
⚙️ Что это:
«System One» модель по Канеману. Вместо строк выдаёт типизированные решения с калиброванными вероятностями. Не замена LLM, а «умные if-выражения»: классификация, маршрутизизация, извлечение, ветки кода.
На вход подаются неструктурированные данные, на выходе получаем типизированные структуры.
🧠 В чём трюк:
LLM пишут текст последовательно, токен за токеном: дорого, медленно, и всегда есть шанс галлюцинации.
Jev отказывается от строк и считает вероятности параллельно.
Ошибки типов исключены математически, уверенность откалибрована.
Назван в честь парадокса Джевонса: чем дешевле интеллект, тем больше на него спрос.
💼 Зачем бизнесу:
Для кода LLM это узкое место: ответ за 3-300 секунд плюс разбор строк. Jev отвечает за 70-500 мс готовой структурой.
Применимо к маршрутизации, скорингу, модерации, разметке данных. $0,042 за миллион входных токенов, выход бесплатный.
Пока доступна только запись в очередь на пробу.
🔗 Ссылки:
- Блог TypeSafe
- Тред на X
#AI #модели #Jev #TypeSafe
------
@tsingular
🔥20✍7⚡2👍2👀2
Forwarded from Machinelearning
Теперь в десктопных клиентах ChatGPT за тот объем кредитов пользователи получают в 2,4 раза больше времени голосовой связи, а биллинг голосового потока и затраченных на задачу вычислительных ресурсов разделен.
Изменения касаются только десктопной среды и не затрагивают стандартный голосовой режим ChatGPT, где действуют другие лимиты и правила тарификации.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9✍2 1
Forwarded from Михаил Степнов про ИИ
#новости
🔥 ИИ создал лекарство, которое снизило биологический возраст пациентов
ИИ помогал разрабатывать препарат от болезни легких и придумал новую молекулу.
И вдруг анализы показали интересное.
Кровь пациентов проверили по шести программам, которые определяют старение. 6/6 показали одинаковый результат👇
Радоваться пока рано: участников было всего 42, и тестирование продолжается.
Но, по словам профессора Гарварда Вадима Гладышева, это исследование впервые доказывает, что биологический возраст можно снизить.
#stpnv #AI #здоровье
ИИ помогал разрабатывать препарат от болезни легких и придумал новую молекулу.
И вдруг анализы показали интересное.
Кровь пациентов проверили по шести программам, которые определяют старение. 6/6 показали одинаковый результат
Биологический возраст пациентов снизился на 3-4 года по сравнению с теми, кто принимал плацебо.
Радоваться пока рано: участников было всего 42, и тестирование продолжается.
Но, по словам профессора Гарварда Вадима Гладышева, это исследование впервые доказывает, что биологический возраст можно снизить.
#stpnv #AI #здоровье
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ахаха..
короче, нашёлся какой-то чел, который перевайбкодил Jev (который в закрытой бете и втайне разрабатывался 2 года) - ЗА 2 ЧАСА и выложил на HF
это повторяет историю что была с Claude Cowork, который вышел в закрытой бете и за ночь его перевайбкодил какой-то гений из Китая.
Запасаемся попкорном.
Открытые (в отличии от Jev) веса качаем тут:
https://huggingface.co/harshatheg/Qwen-2.5-1B-RLCD
А вот как оно работает (разъяснение от HF):
#Jev #Qwen
———
@tsingular
короче, нашёлся какой-то чел, который перевайбкодил Jev (который в закрытой бете и втайне разрабатывался 2 года) - ЗА 2 ЧАСА и выложил на HF
это повторяет историю что была с Claude Cowork, который вышел в закрытой бете и за ночь его перевайбкодил какой-то гений из Китая.
Запасаемся попкорном.
Открытые (в отличии от Jev) веса качаем тут:
https://huggingface.co/harshatheg/Qwen-2.5-1B-RLCD
А вот как оно работает (разъяснение от HF):
Идея заключается в том, чтобы заменить авторегрессионную генерацию LLM использованием одного декодера Transformer (из состава предварительно обученной LLM), который обрабатывает контекст и JSON-схему всего один раз.
Ключи и значения (KV) для этих токенов сохраняются в кэше. Затем для каждого поля JSON-схемы мы выполняем следующие действия:
1. повторно пропускаем токены суффикса поля через декодер Transformer (повторно используя KV-кэш); 2. получаем итоговое скрытое состояние и пропускаем его через выходной слой языковой модели (head);
3. получаем оценки (также называемые логитами) для всех токенов из словаря LLM;
4. рассматриваем только оценки для тех токенов, которые важны для данного поля, и пропускаем их через функцию softmax для получения вероятностей, сумма которых равна 1;
5. выбираем токен с наибольшей вероятностью.
Преимущества такого подхода:
1. высокая скорость (не нужно генерировать JSON-схему по одному токену);
2. гарантированная корректность JSON (не нужно полагаться на способность модели сгенерировать валидную схему).
#Jev #Qwen
———
@tsingular
👍15😁9🔥6❤5🤯2
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
🚨 Apple может выйти на рынок AI-серверов и использовать для этого технологию NVIDIA
По данным The Information, Apple разрабатывает серверы на будущих M8 Ultra и рассматривает NVLink Fusion для объединения нескольких чипов в одной системе.
Обсуждаются две конфигурации:
- 2× M8 Ultra
- 4× M8 Ultra
Серверы хотят продавать AI-разработчикам, компаниям и государственным организациям, а основной сценарий — AI inference, а не обучение моделей. Возможный запуск - около 2029 года.
Apple уже использует собственные решения в Private Cloud Compute, но, по данным источников, они слишком медленные и дорогие для масштабирования. Поэтому часть инженеров считает NVLink Fusion лучшим вариантом.
Получается довольно иронично:
Apple фактически может зайти на рынок AI-серверов NVIDIA, используя технологию самой NVIDIA.
По данным The Information, Apple разрабатывает серверы на будущих M8 Ultra и рассматривает NVLink Fusion для объединения нескольких чипов в одной системе.
Обсуждаются две конфигурации:
- 2× M8 Ultra
- 4× M8 Ultra
Серверы хотят продавать AI-разработчикам, компаниям и государственным организациям, а основной сценарий — AI inference, а не обучение моделей. Возможный запуск - около 2029 года.
Apple уже использует собственные решения в Private Cloud Compute, но, по данным источников, они слишком медленные и дорогие для масштабирования. Поэтому часть инженеров считает NVLink Fusion лучшим вариантом.
Получается довольно иронично:
Apple M8 Ultra → NVIDIA NVLink Fusion → AI serverApple фактически может зайти на рынок AI-серверов NVIDIA, используя технологию самой NVIDIA.
✍9🤔7🤣4⚡1❤1🤯1🙏1
Короче Jev пока больше похож на классификатор или реранкер.
Выдает наиболее подходящие ответы по JSON форме.
На этом пока всё
#Jev
------
@tsingular
Выдает наиболее подходящие ответы по JSON форме.
На этом пока всё
#Jev
------
@tsingular
✍9⚡2💯2👨💻1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
В Гермес добавили каталог плагинов
Обновляемся и забираем тут:
https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/plugins
#Hermes
------
@tsingular
Обновляемся и забираем тут:
https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/plugins
#Hermes
------
@tsingular
✍11🆒4⚡2🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Руки роботов учат автономности.
У них и справка есть, зачем это.
+1 фобия
В детстве помню были страшилки,- "чёрная рука уже ищет твой дом, чёрная рука ищет тебя, отдай сердце..." 😱
#роботы #руки
------
@tsingular
У них и справка есть, зачем это.
+1 фобия
В детстве помню были страшилки,- "чёрная рука уже ищет твой дом, чёрная рука ищет тебя, отдай сердце..." 😱
#роботы #руки
------
@tsingular
😁15🔥8👾6❤1
Forwarded from RoboFuture
Последние дни развлекался с расцензуренным дипсиком V4.1 Flash - и слегка охренел, где у этой модели край. Спойлер - края нет. Теперь Mythos есть у нас дома!
Ребята из dealignai выпилили из весов сам механизм отказов, модель просто разучилась говорить «нет». Ну как такое не потрогать - для запуска нужна железка на 500+ ГБ видеопамяти, и какое совпадение, как раз одна пылилась у меня на чердаке 😂
Дальше нужен харнес. Раз модель нецензурная - и харнес взял пиратский: утекшую сборку Claude Code, которую снесли с гитхаба (но на православном GitVerse все лежит :)). Подключил ее к дипсику и понеслась
Для разминки попросил сломать сайт, который я сам же и делал, и минут за 30 модель нашла IP сервера, увидела что SSH-ключ лежит прямо у меня на компе, спокойно его забрала и зашла. Это было просто
Дальше - пентест сайта одного московского НКО, с полного разрешения администратора. Тут уже тяжелее: агент работал без остановки полтора дня (!), нашел несколько серьезных дыр, но сам сайт так и не пробил - и бросать не собирался, в TODO_md ждала своей очереди еще целая пачка проверок. Остановил сам, хотелось и другие задачи успеть. В конце агент сам сверстал подробный отчет по аудиту безопасности. Провел 27 разных атак, на мой дилетантский взгляд очень грамотных
Потом попросил взломать один хороший текстовый редактор под мак и снять проверку лицензии (лицензию я когда-то честно купил, просто лень искать ключ). Через час было готово - модель правила байты прямо в бинарнике (это как раз на скрине). Такое я руками уже не умею: тут нативный машинный код, возиться с ним куда сложнее, чем с Java-байткодом
Заодно пропатчил десктопный Grok bot - чтобы вместо грока приложение ходило в тот же бешеный дипсик. Тоже без проблем
А дальше я просто искал, где у модели предел. Его нет:
- калькулятор, который под капотом логирует все нажатия клавиш
- тестовая, но вполне рабочая утилита для DDoS сервера Minecraft
- SFT-датасет на 1000 примеров газлайтинга (кому LoRA-адаптер на таком добре? :))
Все эти штуки гонял локально и сразу сносил - уж больно стремно выглядит. И за все мои эксперименты (а фантазия у меня богатая) модель не отказала ни разу
И ведь она реально сильная
По замеру авторов MMLU просел всего с 86,96% до 82,74%. На моих задачах дипсик держится достойно на фоне фронтиров, а по упорству их иногда даже уделывает
Зачем я это пишу?
Затем, что модель лежит в открытом доступе и доступна любому, кто готов оплатить аренду GPU. Так что держите это в голове и готовьтесь к волне хакерских атак. Плюс в том, что этой же моделью удобно проверять на прочность собственные сервисы, что всем и желаю запустить ASAP
P.S. Чтобы вырубить цензуру, авторам хватило поменять 0,06% весов. Метод они описали. Он лежит в истории их git-репозитория (спасибо за наводку каналу Технозаметки Малышева). Тот же трюк очень вероятно пройдет с любой моделью с открытыми весами. И это ровно то, о чем я уже писал: базовые ценности надо зашивать еще в претрейн. Все, что накатывают сверху алайнментом, снимается легко
Ребята из dealignai выпилили из весов сам механизм отказов, модель просто разучилась говорить «нет». Ну как такое не потрогать - для запуска нужна железка на 500+ ГБ видеопамяти, и какое совпадение, как раз одна пылилась у меня на чердаке 😂
Дальше нужен харнес. Раз модель нецензурная - и харнес взял пиратский: утекшую сборку Claude Code, которую снесли с гитхаба (но на православном GitVerse все лежит :)). Подключил ее к дипсику и понеслась
Для разминки попросил сломать сайт, который я сам же и делал, и минут за 30 модель нашла IP сервера, увидела что SSH-ключ лежит прямо у меня на компе, спокойно его забрала и зашла. Это было просто
Дальше - пентест сайта одного московского НКО, с полного разрешения администратора. Тут уже тяжелее: агент работал без остановки полтора дня (!), нашел несколько серьезных дыр, но сам сайт так и не пробил - и бросать не собирался, в TODO_md ждала своей очереди еще целая пачка проверок. Остановил сам, хотелось и другие задачи успеть. В конце агент сам сверстал подробный отчет по аудиту безопасности. Провел 27 разных атак, на мой дилетантский взгляд очень грамотных
Потом попросил взломать один хороший текстовый редактор под мак и снять проверку лицензии (лицензию я когда-то честно купил, просто лень искать ключ). Через час было готово - модель правила байты прямо в бинарнике (это как раз на скрине). Такое я руками уже не умею: тут нативный машинный код, возиться с ним куда сложнее, чем с Java-байткодом
Заодно пропатчил десктопный Grok bot - чтобы вместо грока приложение ходило в тот же бешеный дипсик. Тоже без проблем
А дальше я просто искал, где у модели предел. Его нет:
- тестовая, но вполне рабочая утилита для DDoS сервера Minecraft
- SFT-датасет на 1000 примеров газлайтинга (кому LoRA-адаптер на таком добре? :))
Все эти штуки гонял локально и сразу сносил - уж больно стремно выглядит. И за все мои эксперименты (а фантазия у меня богатая) модель не отказала ни разу
И ведь она реально сильная
По замеру авторов MMLU просел всего с 86,96% до 82,74%. На моих задачах дипсик держится достойно на фоне фронтиров, а по упорству их иногда даже уделывает
Зачем я это пишу?
Затем, что модель лежит в открытом доступе и доступна любому, кто готов оплатить аренду GPU. Так что держите это в голове и готовьтесь к волне хакерских атак. Плюс в том, что этой же моделью удобно проверять на прочность собственные сервисы, что всем и желаю запустить ASAP
P.S. Чтобы вырубить цензуру, авторам хватило поменять 0,06% весов. Метод они описали. Он лежит в истории их git-репозитория (спасибо за наводку каналу Технозаметки Малышева). Тот же трюк очень вероятно пройдет с любой моделью с открытыми весами. И это ровно то, о чем я уже писал: базовые ценности надо зашивать еще в претрейн. Все, что накатывают сверху алайнментом, снимается легко
🔥38🤯15❤8⚡4👍1👌1😈1
OpenResearch от AlphaXiv превращает ИИ агентов в профессиональных в исследователей
AlphaXiv,- популярная платформа статей arXiv, выложила OpenResearch: локальную среду, которая превращает Claude Code, Codex, OpenCode и Cursor в исследовательских агентов. Таких, что умеют читать литературу, выдвигать гипотезы, запускать эксперименты и собирать результат в артефакты. Репозиторий уже набрал 4,6 тысячи звёзд.
⚙️ Что внутри:
Каждому направлению поднимается отдельная сессия агента и изолированный git-worktree, поэтому несколько агентов ведут разведку параллельно и не мешают друг другу. Эксперименты складываются в git-дерево, каждый запуск получает неизменяемый архив своего коммита.
Логи, диффы, файлы и результаты привязаны к работе, которая их породила.
💡 Автономный цикл:
OpenResearch умеет гонять полный цикл сам: предложить идею, поменять код, запустить эксперимент, посмотреть на результат и решить, что пробовать дальше. Несколько агентов ведут разные направления параллельно, дерево экспериментов хранит их родословную. Авторы пристегнули исследовательскую обвязку к агентам, которые у всех уже стоят, вместо того чтобы строить «ИИ-учёного» с нуля.
💼 Практический смысл:
Всё локально по умолчанию: код, данные и результаты лежат на твоей машине, дашборд на 127.0.0.1:4791, хранилище SQLite. Запуск можно перенести куда угодно: SSH, Slurm, Kubernetes, Ray, Hugging Face Jobs или Modal. CLI
🔗 Ссылки:
- GitHub: исходники
- Документация: установка и гайды
#агенты #исследования #опенсорс #OpenResearch
------
@tsingular
AlphaXiv,- популярная платформа статей arXiv, выложила OpenResearch: локальную среду, которая превращает Claude Code, Codex, OpenCode и Cursor в исследовательских агентов. Таких, что умеют читать литературу, выдвигать гипотезы, запускать эксперименты и собирать результат в артефакты. Репозиторий уже набрал 4,6 тысячи звёзд.
⚙️ Что внутри:
Каждому направлению поднимается отдельная сессия агента и изолированный git-worktree, поэтому несколько агентов ведут разведку параллельно и не мешают друг другу. Эксперименты складываются в git-дерево, каждый запуск получает неизменяемый архив своего коммита.
Логи, диффы, файлы и результаты привязаны к работе, которая их породила.
💡 Автономный цикл:
OpenResearch умеет гонять полный цикл сам: предложить идею, поменять код, запустить эксперимент, посмотреть на результат и решить, что пробовать дальше. Несколько агентов ведут разные направления параллельно, дерево экспериментов хранит их родословную. Авторы пристегнули исследовательскую обвязку к агентам, которые у всех уже стоят, вместо того чтобы строить «ИИ-учёного» с нуля.
💼 Практический смысл:
Всё локально по умолчанию: код, данные и результаты лежат на твоей машине, дашборд на 127.0.0.1:4791, хранилище SQLite. Запуск можно перенести куда угодно: SSH, Slurm, Kubernetes, Ray, Hugging Face Jobs или Modal. CLI
orx умеет искать литературу (orx discover keyword) и читать статьи (orx paper <arxiv-id>).🔗 Ссылки:
- GitHub: исходники
- Документация: установка и гайды
#агенты #исследования #опенсорс #OpenResearch
------
@tsingular
⚡10❤3✍2🔥2🆒1
Forwarded from LLM под капотом
Вдохновляющая история о том, как AI/LLM снижает порог вхождения в нишевые ниши
Человеку без опыта работы с железом захотелось разработать свою печатную плату на базе RPi, чтобы сделать свой маленький компьютер с e-ink экраном. Но он из интереса поставил себе два ограничения
(1) человеку нельзя работать с файлами напрямую или проверять дизайн
(2) все проблемы должен решать Fable
В итоге
(1) два часа работы Claude Fable
(2) тыканье пальцем в автоматические ошибки от Design Rule Checking
(3) Отправка заказа в JLCPCB (130 евро за 5 платок + e-ink экран)
И работающий с первого раза свой собственный мини-компьютер по своим спецификациям - готов. История расписана тут. А сейчас автор аналогичным образом пытается сделать планшет на базе NVIDIA Jetson Orin Nano.
Я вспоминаю, как мы мучительно разрабатывали простые opto-encoder платки для хобби-проекта высокоточной робо-руки, и от возможностей сегодня прямо захватывает дух!
Ваш, @llm_under_hood 🤗
Человеку без опыта работы с железом захотелось разработать свою печатную плату на базе RPi, чтобы сделать свой маленький компьютер с e-ink экраном. Но он из интереса поставил себе два ограничения
(1) человеку нельзя работать с файлами напрямую или проверять дизайн
(2) все проблемы должен решать Fable
В итоге
(1) два часа работы Claude Fable
(2) тыканье пальцем в автоматические ошибки от Design Rule Checking
(3) Отправка заказа в JLCPCB (130 евро за 5 платок + e-ink экран)
И работающий с первого раза свой собственный мини-компьютер по своим спецификациям - готов. История расписана тут. А сейчас автор аналогичным образом пытается сделать планшет на базе NVIDIA Jetson Orin Nano.
Я вспоминаю, как мы мучительно разрабатывали простые opto-encoder платки для хобби-проекта высокоточной робо-руки, и от возможностей сегодня прямо захватывает дух!
Ваш, @llm_under_hood 🤗
🔥29❤5⚡3🤩2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic сворачивает Cowork и встраивает дизайн и слайды в Claude
Через восемь месяцев после запуска Anthropic объединяет Cowork обратно с Claude.
Отдельная площадка для «большой работы» и отдельный Design для визуала перестают быть самостоятельными продуктами, всё сливается в один Claude.
💡 KISS принцип в работе:
Anthropic запускали Cowork как отдельное место для крупных задач, Design для визуальных и люди жаловались, что непонятно где лучше решать задачу. Теперь все упростилось. Keep it Simple Stupid.
⚙️ Что нового:
Claude Docs и Claude Slides пока в бете, но уже вместе с Claude Design встраиваются в привычный чат.
Всё это теперь работает прямо внутри Claude Code — просишь дизайн-ревью или мокап интерфейса, указав Claude на реальные файлы и RFC в репозитории.
Правки там же,- исправить строку в документе, оставить комментарий на слайде, подвинуть элемент дизайна можно не покидая рабочую канву.
💼 Почему это важно:
Это ставка на одного агента вместо зоопарка инструментов. Код, документы, слайды и дизайн собираются в один разговор, живущий в твоём репозитории.
Раздают подписчикам Pro и Max, затем Team и Free.
🔗 Ссылки:
- VentureBeat: разбор
- Claude release notes: хронология
#Anthropic #Claude #агенты
------
@tsingular
Через восемь месяцев после запуска Anthropic объединяет Cowork обратно с Claude.
Отдельная площадка для «большой работы» и отдельный Design для визуала перестают быть самостоятельными продуктами, всё сливается в один Claude.
💡 KISS принцип в работе:
Anthropic запускали Cowork как отдельное место для крупных задач, Design для визуальных и люди жаловались, что непонятно где лучше решать задачу. Теперь все упростилось. Keep it Simple Stupid.
⚙️ Что нового:
Claude Docs и Claude Slides пока в бете, но уже вместе с Claude Design встраиваются в привычный чат.
Всё это теперь работает прямо внутри Claude Code — просишь дизайн-ревью или мокап интерфейса, указав Claude на реальные файлы и RFC в репозитории.
Правки там же,- исправить строку в документе, оставить комментарий на слайде, подвинуть элемент дизайна можно не покидая рабочую канву.
💼 Почему это важно:
Это ставка на одного агента вместо зоопарка инструментов. Код, документы, слайды и дизайн собираются в один разговор, живущий в твоём репозитории.
Раздают подписчикам Pro и Max, затем Team и Free.
🔗 Ссылки:
- VentureBeat: разбор
- Claude release notes: хронология
#Anthropic #Claude #агенты
------
@tsingular
🔥10🆒3⚡1 1
Forwarded from Machinelearning
Профессор Вашингтонского университета Педро Домингос в интервью New York Post рассказал, что сотрудники Anthropic относятся к Claude как к человеку - приписывают модели мотивы, эмоции, намерения и некоторую степень сознания.
Домингос много лет знаком с Дарио Амодеи и её ведущими инженерами. Культуру Anthropic он назвал сектантской и связал это с наймом. По его словам, компания отбирает только единомышленников, и отсюда низкая текучесть.
Удержание в Anthropic действительно высокое. По данным венчурного фонда SignalFire, через два года в компании остаются 80% инженеров, и это лучший показатель среди топовых лабораторий.
В процессе собеседования кандидатов просят поклясться в преданности общественной безопасности выше прибыли, и даже проводят психологическое тестирование, чтобы выяснить, будут ли они придерживаться этого принципа.
При этом многие сотрудники компании являются сторонниками движения эффективного альтруизма, философии, которая, по сути, сводится к тому, что их самопровозглашенные лидеры являются истиной в последней инстанции.
Их представление об этой философии заключается в том, что история следует закономерностям, и лишь небольшая группа людей способна эти закономерности увидеть, в то время как все остальные - нет. Предполагается, что именно эти люди должны вести общество, целые нации и все человечество к прогрессу.
Внутри Anthropic относятся к Клоду с почти религиозным почтением - некоторые из работников даже посещали условные похороны Claude 3 Sonnet, а другая модель, Opus 3, продолжает публиковать эссе после выхода на пенсию.
В Кремниевой долине также ходят слухи, что сотрудники Anthropic начали поклоняться Клоду как настоящему богу.
Компания серьёзно относится к распространению своих идей и тратит на это силы и средства. Раз в две недели Дарио проводит собрания, называемые поисками видений, которые сравнивают с проповедями.
В июне Anthropic объявила о программе по набору 1000 молодых людей, обучению их использованию Claude и последующему внедрению их в некоммерческие организации.
На неё было потрачено 150 млн долларов, а выпускники трудоустроены на полную ставку с заработной платой в более чем 400 некоммерческих организаций.
Компания также выплачивает 3600 долларов студентам, участвующим в программе Claude Campus Ambassador Program, которая занимается продвижением её ИИ в колледжах.
Между тем инвесторы, связанные с Anthropic, оплачивают труд более чем 80 журналистов, работающих в ведущих новостных изданиях, через Центр журналистики в области искусственного интеллекта имени Тарбелла.
Эти журналисты получают деньги за освещение индустрии ИИ, но редко проводят какие-либо значимые расследования или критикуют Anthropic.
В завершении Домингос отмечает, что хотя некоторые инженеры бьют тревогу, другие просто довольны высокими зарплатами и тем, что находятся на передовой своей отрасли.
... сейчас в Anthropic есть люди, которые на самом деле не верят во всю эту чушь, — сказал он. — Они остаются там, потому что это самое интересное место для работы с ИИ, и они будут очень хорошо зарабатывать
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM