Forwarded from Уставший техдир
Внимание — новый параметр у задач
Теперь, один из главных вызовов в разработке — научиться разделять задачи, которые мы готовы доверять агентам, с задачами, в которых мы ожидаем пристальный контроль и внимание со стороны человека
Важно: сразу оговорюсь, ответственность ВСЕГДА остаётся на инженерах, не надо задавать тупые вопросы вида "если накосячил с кодом агент, кто отвечает за результаты его труда". Тот кто агента настроил и запустил, тот кто процесс его работы организовал, тот и отвечает, ок? Теперь вернемся к вопросу как разделять
По мне, это формируется буквально парой базовых принципов:
- Чем дороже исправление тем больше человеческого внимания надо уделять (если исходить из описание архитектуры, как тех решений, которые очень дорого поменять)
- Уровень внимание должен быть достаточным, чтобы минимизировать потенциальные critical и high косяки (достаточность определяется аппетитом к риску. Больше аппетит — быстрее скорость и наоборот, как всегда, ничего не меняется)
- При повышении автономности в работе кодинговых агентов инженеры должны фокусироваться на проверке ожидаемого поведения (кликая человеком, агентами, автоматизируя тесты и код-ревью)
При этом:
- Задача человека — управлять потоком агентной работы, формировать требования и ожидания, авторизовывать результат
- Задача инженерной команды — повышать автономность и снижать количество петель обратной связи (когда агент ошибся или плохо сделал работу, она вернулась к человеку)
По факту наша текущая задача, как человеков, научится безопасно выменивать у агентов внимание человеков на скорость без потери качества. Именно этот размен несет эффективность (повышение фроупут, снижение кост ту велью). Следующие несколько лет будем двигаться в этом направлении товарищи
А вы что думаете?
Теперь, один из главных вызовов в разработке — научиться разделять задачи, которые мы готовы доверять агентам, с задачами, в которых мы ожидаем пристальный контроль и внимание со стороны человека
Важно: сразу оговорюсь, ответственность ВСЕГДА остаётся на инженерах, не надо задавать тупые вопросы вида "если накосячил с кодом агент, кто отвечает за результаты его труда". Тот кто агента настроил и запустил, тот кто процесс его работы организовал, тот и отвечает, ок? Теперь вернемся к вопросу как разделять
По мне, это формируется буквально парой базовых принципов:
- Чем дороже исправление тем больше человеческого внимания надо уделять (если исходить из описание архитектуры, как тех решений, которые очень дорого поменять)
- Уровень внимание должен быть достаточным, чтобы минимизировать потенциальные critical и high косяки (достаточность определяется аппетитом к риску. Больше аппетит — быстрее скорость и наоборот, как всегда, ничего не меняется)
- При повышении автономности в работе кодинговых агентов инженеры должны фокусироваться на проверке ожидаемого поведения (кликая человеком, агентами, автоматизируя тесты и код-ревью)
При этом:
- Задача человека — управлять потоком агентной работы, формировать требования и ожидания, авторизовывать результат
- Задача инженерной команды — повышать автономность и снижать количество петель обратной связи (когда агент ошибся или плохо сделал работу, она вернулась к человеку)
По факту наша текущая задача, как человеков, научится безопасно выменивать у агентов внимание человеков на скорость без потери качества. Именно этот размен несет эффективность (повышение фроупут, снижение кост ту велью). Следующие несколько лет будем двигаться в этом направлении товарищи
А вы что думаете?
✍10💯7🔥3⚡1❤1🫡1🦄1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
С одной стороны хочется порадоваться за прогресс в авиамоделировании, конечно.
С другой стороны представьте рой таких под управлением ИИ.
749 км/ч,- 0.61 маха.
Все что летает сейчас,- покажутся кукурузниками.
#дроны
------
@tsingular
С другой стороны представьте рой таких под управлением ИИ.
749 км/ч,- 0.61 маха.
Все что летает сейчас,- покажутся кукурузниками.
#дроны
------
@tsingular
🤯29 20🔥4👻2👍1😁1🤔1
Samsung × OpenAI: крупнейшее корпоративное внедрение
📋 Samsung Electronics развернул ChatGPT Enterprise и Codex для всех сотрудников в Южной Корее и подразделений DX по миру — более 200 000 человек.
Это крупнейшее корпоративное внедрение OpenAI.
💡 Влияние на Samsung
Samsung внедряет ИИ как базовую платформу для всей организации, а не инструмент для отдельных команд.
Harrison Kim, глава OpenAI Korea: «Samsung воспринимает ИИ как ядро для улучшения работы и инноваций сотрудников по всему миру».
Codex тут ключевой элемент: 5 млн еженедельных пользователей, рост на 800% в Корее с февраля.
Сотрудники применяют его для разработки, ревью кода и автоматизации процессов.
💼 Бизнес-контекст
Сделка расширяет партнёрство: Samsung уже поставляет полупроводники для ИИ-инфраструктуры OpenAI, теперь сотрудничество охватывает трансформацию рабочих процессов. ChatGPT Enterprise даёт защиту данных и управление доступом.
Корея — один из самых быстрорастущих рынков OpenAI: ChatGPT Edu для 47 000 студентов Сеульского университета, интеграция в KakaoTalk, корпоративные клиенты — LG, Krafton, Toss, Samsung SDS.
📎 OpenAI Blog
Сумма технологий по Лему, - вы нам память, мы вам ИИ, который ускорит разработку новой электроники.
#Samsung #OpenAI #ChatGPT #Codex #Корея
———
@tsingular
📋 Samsung Electronics развернул ChatGPT Enterprise и Codex для всех сотрудников в Южной Корее и подразделений DX по миру — более 200 000 человек.
Это крупнейшее корпоративное внедрение OpenAI.
💡 Влияние на Samsung
Samsung внедряет ИИ как базовую платформу для всей организации, а не инструмент для отдельных команд.
Harrison Kim, глава OpenAI Korea: «Samsung воспринимает ИИ как ядро для улучшения работы и инноваций сотрудников по всему миру».
Codex тут ключевой элемент: 5 млн еженедельных пользователей, рост на 800% в Корее с февраля.
Сотрудники применяют его для разработки, ревью кода и автоматизации процессов.
💼 Бизнес-контекст
Сделка расширяет партнёрство: Samsung уже поставляет полупроводники для ИИ-инфраструктуры OpenAI, теперь сотрудничество охватывает трансформацию рабочих процессов. ChatGPT Enterprise даёт защиту данных и управление доступом.
Корея — один из самых быстрорастущих рынков OpenAI: ChatGPT Edu для 47 000 студентов Сеульского университета, интеграция в KakaoTalk, корпоративные клиенты — LG, Krafton, Toss, Samsung SDS.
📎 OpenAI Blog
Сумма технологий по Лему, - вы нам память, мы вам ИИ, который ускорит разработку новой электроники.
#Samsung #OpenAI #ChatGPT #Codex #Корея
———
@tsingular
🔥14⚡5✍2
Альянс разведок увидел риск от передовых ИИ моделей в разрушении бизнесов и даже свержении правительств через месяцы
12 июня Anthropic отключила Fable 5 для всех,- всего через три дня после релиза.
Приказ Минторга США: заблокировать доступ для любых иностранцев, включая сотрудников компании не граждан США.
📋 Через десять дней объединение киберразведки Five Eyes выпустили совместное заявление: передовые AI-модели трансформируют наступательные кибервозможности, и горизонт измеряется не десятилетиями, а месяцами.
Триггером стал звонок главы Amazon министру финансов: исследователи Amazon использовали Fable 5 для получения информации, пригодной для кибератак.
Администрация потребовала от Дарио Амодеи исправить джейлбрейк или отозвать модель — Anthropic настаивает, что ей не дали ни деталей, ни шанса.
💡 Cyberscoop добавляет: те же возможности достижимы через старые Claude Opus и Sonnet, а также через китайские open-source разработки.
В среднем Open-source отстаёт от передовых моделей на 6–8 месяцев, что означает что модели, которые еще вчера были в закрытом доступе, завтра будут нагнаны бесплатным открытыми моделями, доступными любому злоумышленнику.
💼 Рекомендации альянса — эшелонированная защита, ускоренный патчинг, отказ от устаревших систем,- в принципе ничего нового, но именно эти вектора AI-атаки и будут эксплуатировать в первую очередь.
Гонка вооружений перешла в фазу, где оружие само пишет новое оружие, и Five Eyes в очередной раз подсветили этот риск.
📎 Заявление Five Eyes · The Guardian · Forbes · CyberScoop
#FiveEyes #Anthropic #Fable #cybersecurity
------
@tsingular
12 июня Anthropic отключила Fable 5 для всех,- всего через три дня после релиза.
Приказ Минторга США: заблокировать доступ для любых иностранцев, включая сотрудников компании не граждан США.
📋 Через десять дней объединение киберразведки Five Eyes выпустили совместное заявление: передовые AI-модели трансформируют наступательные кибервозможности, и горизонт измеряется не десятилетиями, а месяцами.
Триггером стал звонок главы Amazon министру финансов: исследователи Amazon использовали Fable 5 для получения информации, пригодной для кибератак.
Администрация потребовала от Дарио Амодеи исправить джейлбрейк или отозвать модель — Anthropic настаивает, что ей не дали ни деталей, ни шанса.
💡 Cyberscoop добавляет: те же возможности достижимы через старые Claude Opus и Sonnet, а также через китайские open-source разработки.
В среднем Open-source отстаёт от передовых моделей на 6–8 месяцев, что означает что модели, которые еще вчера были в закрытом доступе, завтра будут нагнаны бесплатным открытыми моделями, доступными любому злоумышленнику.
💼 Рекомендации альянса — эшелонированная защита, ускоренный патчинг, отказ от устаревших систем,- в принципе ничего нового, но именно эти вектора AI-атаки и будут эксплуатировать в первую очередь.
Гонка вооружений перешла в фазу, где оружие само пишет новое оружие, и Five Eyes в очередной раз подсветили этот риск.
📎 Заявление Five Eyes · The Guardian · Forbes · CyberScoop
#FiveEyes #Anthropic #Fable #cybersecurity
------
@tsingular
🤯10🔥7 5❤3🗿3😁1🆒1
Patch the Planet — OpenAI и Trail of Bits запустили инициативу по защите критического open source
📋 22 июня 2026 года OpenAI запустила инициативу Patch the Planet в рамках программы Daybreak.
Партнёр инициативы, - Trail of Bits, выделивший всю команду исследователей безопасности на 19 проектов.
HackerOne и Calif подключены для триажа и координированного раскрытия.
Схема: модели Codex Security и GPT-5.5-Cyber ищут уязвимости, инженеры Trail of Bits вручную валидируют каждую находку, пишут патчи и сопровождают их до мержа.
💡 Суть проблемы по версии OpenAI: AI ускоряет поиск уязвимостей, но находки без патчей не защищают пользователей,- они лишь заваливают мейнтейнеров отчётами.
Patch the Planet построен чтобы снизить эту нагрузку.
Каждое взаимодействие начинается с консультации с мейнтейнером: инженеры выясняют, где проекту нужна помощь — валидация уязвимостей, разработка патчей, улучшение CI/CD или долгосрочная инженерия безопасности.
💼 Результат первых недель: сотни выявленных проблем, десятки смерженных патчей, множество находок прошли через скоординированное раскрытие.
Фаззинг-лаборатория с десятками точек входа, вариантных сборок и платформ построена меньше чем за день — вручную это заняло бы несколько недель.
Конвейер поиска вариантов известных CVE извлекает структуру уязвимостей из истории, сканирует кодовые базы и фильтрует ложные срабатывания через агентов-оценщиков.
Дифференциальное тестирование реализаций одного протокола: дни вместо недель или месяцев.
Модели угроз и тесты на основе свойств, построенные на спецификациях и RFC, оставляют проектам расширенное покрытие тестами и документацию.
Участники: cURL, NATS Server, pyca/cryptography, Sigstore, aiohttp, Go, freenginx, Python и python.org.
Проектам предоставляются ChatGPT Pro, доступ к Codex Security и API-кредиты.
📎
• Блог OpenAI: openai.com/index/patch-the-planet
• Trail of Bits: trailofbits.com
• Программа Daybreak: openai.com/daybreak
#OpenAI #cybersecurity #PatchThePlanet
———
@tsingular
📋 22 июня 2026 года OpenAI запустила инициативу Patch the Planet в рамках программы Daybreak.
Партнёр инициативы, - Trail of Bits, выделивший всю команду исследователей безопасности на 19 проектов.
HackerOne и Calif подключены для триажа и координированного раскрытия.
Схема: модели Codex Security и GPT-5.5-Cyber ищут уязвимости, инженеры Trail of Bits вручную валидируют каждую находку, пишут патчи и сопровождают их до мержа.
💡 Суть проблемы по версии OpenAI: AI ускоряет поиск уязвимостей, но находки без патчей не защищают пользователей,- они лишь заваливают мейнтейнеров отчётами.
Patch the Planet построен чтобы снизить эту нагрузку.
Каждое взаимодействие начинается с консультации с мейнтейнером: инженеры выясняют, где проекту нужна помощь — валидация уязвимостей, разработка патчей, улучшение CI/CD или долгосрочная инженерия безопасности.
💼 Результат первых недель: сотни выявленных проблем, десятки смерженных патчей, множество находок прошли через скоординированное раскрытие.
Фаззинг-лаборатория с десятками точек входа, вариантных сборок и платформ построена меньше чем за день — вручную это заняло бы несколько недель.
Конвейер поиска вариантов известных CVE извлекает структуру уязвимостей из истории, сканирует кодовые базы и фильтрует ложные срабатывания через агентов-оценщиков.
Дифференциальное тестирование реализаций одного протокола: дни вместо недель или месяцев.
Модели угроз и тесты на основе свойств, построенные на спецификациях и RFC, оставляют проектам расширенное покрытие тестами и документацию.
Участники: cURL, NATS Server, pyca/cryptography, Sigstore, aiohttp, Go, freenginx, Python и python.org.
Проектам предоставляются ChatGPT Pro, доступ к Codex Security и API-кредиты.
📎
• Блог OpenAI: openai.com/index/patch-the-planet
• Trail of Bits: trailofbits.com
• Программа Daybreak: openai.com/daybreak
#OpenAI #cybersecurity #PatchThePlanet
———
@tsingular
👍5⚡3❤1✍1
Computer Use — в Hermes Agent добавили фоновое управление для macOS, Windows и Linux
📋 Hermes Agent получил кроссплатформенный инструментарий computer_use: агент кликает, печатает, скроллит и перетаскивает элементы на macOS, Windows и Linux в фоновом режиме. Курсор пользователя не двигается, фокус клавиатуры не перехватывается, виртуальные рабочие столы не переключаются, - это позволяет человеку и агенту работать на одной машине параллельно.
Под капотом: open-source cua-driver, общающийся с Hermes по MCP через stdio. На macOS используются приватные SPI SkyLight (те же, что у Codex от OpenAI), на Windows — UIA, на Linux — AT-SPI.
💡 Три режима захвата экрана:
som (скриншот с нумерацией интерактивных элементов — основной),
vision (чистый скриншот),
ax (дерево доступности без изображения — для текстовых моделей).
Ключевое отличие от аналогов: computer_use работает с любой моделью, поддерживающей инструменты, — Claude, GPT, Gemini или открытая модель на vLLM.
Никакой привязки к Anthropic-схемам.
Установка:
статус:
💼 Оптимизация токенов: сессия из 20 действий на дисплее 1568×900 тратит ~30K токенов скриншотного контекста вместо ~600K.
Четыре слоя сжатия: удаление избыточных скриншотов, очистка старых вызовов, интеллектуальная обрезка.
Безопасность: блокировка опасных shell-паттернов в действиях type, запрет деструктивных команд, режим ручного подтверждения каждого действия через
Драйвер обновляется вместе с Hermes (
📎
• Документация: hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/computer-use
• Навык агента: hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/skills/bundled/computer-use
• Драйвер: github.com/trycua/cua
#Hermes #ComputerUse #update
———
@tsingular
📋 Hermes Agent получил кроссплатформенный инструментарий computer_use: агент кликает, печатает, скроллит и перетаскивает элементы на macOS, Windows и Linux в фоновом режиме. Курсор пользователя не двигается, фокус клавиатуры не перехватывается, виртуальные рабочие столы не переключаются, - это позволяет человеку и агенту работать на одной машине параллельно.
Под капотом: open-source cua-driver, общающийся с Hermes по MCP через stdio. На macOS используются приватные SPI SkyLight (те же, что у Codex от OpenAI), на Windows — UIA, на Linux — AT-SPI.
💡 Три режима захвата экрана:
som (скриншот с нумерацией интерактивных элементов — основной),
vision (чистый скриншот),
ax (дерево доступности без изображения — для текстовых моделей).
Ключевое отличие от аналогов: computer_use работает с любой моделью, поддерживающей инструменты, — Claude, GPT, Gemini или открытая модель на vLLM.
Никакой привязки к Anthropic-схемам.
Установка:
hermes computer-use install, статус:
hermes computer-use status.💼 Оптимизация токенов: сессия из 20 действий на дисплее 1568×900 тратит ~30K токенов скриншотного контекста вместо ~600K.
Четыре слоя сжатия: удаление избыточных скриншотов, очистка старых вызовов, интеллектуальная обрезка.
Безопасность: блокировка опасных shell-паттернов в действиях type, запрет деструктивных команд, режим ручного подтверждения каждого действия через
approvals.mode: manual. Драйвер обновляется вместе с Hermes (
hermes update) или принудительно (hermes computer-use install --upgrade).📎
• Документация: hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/features/computer-use
• Навык агента: hermes-agent.nousresearch.com/docs/user-guide/skills/bundled/computer-use
• Драйвер: github.com/trycua/cua
#Hermes #ComputerUse #update
———
@tsingular
❤🔥9🔥9✍5❤3⚡3👍1
LiteLLM переписали AI-шлюз на Rust
Проект пока экспериментальный и продовый Python-шлюз не заменяет, но вектор интересный.
⚡️ Python-шлюз добавляет миллисекунды задержки к каждому LLM-запросу.
Для кодовых ИИ агентов, которые делают десятки вызовов на одну задачу, эта разница умножается и становится узким горлышком.
В Rust версии накладные транзакционные расходы меньше миллисекунды.
Совместимость с Python-версией полная: тот же config.yaml, та же схема Postgres, ключи, виртуальные ключи, команды, бюджеты, маршрутизация и резервные цепочки, - без изменений.
SDK и админка те же, просто меняется исполняемый файл.
📦 Из коробки: планировщик задач (cron, webhook, API), песочницы E2B и Daytona для изолированных запусков Claude Code, сохранение состояния агентских сессий.
В планах, - долговременные сессии, память, артефакты, хранилище.
Для промышленного использования с требованиями к доступности и нормативному соответствию пока все ещё рекомендуется LiteLLM Enterprise на Python-шлюзе.
Анонс: docs.litellm.ai/blog/litellm-rust-launch
Репозиторий: github.com/LiteLLM-Labs/litellm-rust
#LiteLLM #Rust
———
@tsingular
Проект пока экспериментальный и продовый Python-шлюз не заменяет, но вектор интересный.
⚡️ Python-шлюз добавляет миллисекунды задержки к каждому LLM-запросу.
Для кодовых ИИ агентов, которые делают десятки вызовов на одну задачу, эта разница умножается и становится узким горлышком.
В Rust версии накладные транзакционные расходы меньше миллисекунды.
Совместимость с Python-версией полная: тот же config.yaml, та же схема Postgres, ключи, виртуальные ключи, команды, бюджеты, маршрутизация и резервные цепочки, - без изменений.
SDK и админка те же, просто меняется исполняемый файл.
📦 Из коробки: планировщик задач (cron, webhook, API), песочницы E2B и Daytona для изолированных запусков Claude Code, сохранение состояния агентских сессий.
В планах, - долговременные сессии, память, артефакты, хранилище.
Для промышленного использования с требованиями к доступности и нормативному соответствию пока все ещё рекомендуется LiteLLM Enterprise на Python-шлюзе.
Анонс: docs.litellm.ai/blog/litellm-rust-launch
Репозиторий: github.com/LiteLLM-Labs/litellm-rust
#LiteLLM #Rust
———
@tsingular
🔥12 2😁1🤔1🤯1
Forwarded from Machinelearning
Cursor начал выкладывать на свой канал запись прошедшей на прошлой неделе конференции Compile 26.
Если коротко: Cursor окончательно перестал быть умным редактором кода и превратился в экосистему, где ИИ - полноценный кодер-коллега, а не просто продвинутый автокомплит.
Сооснователь Майкл Труэлл начал с интересной статистики: сейчас около 95% пользователей Cursor взаимодействуют с ним в первую очередь как с агентом, такие запросы превышают использование классического автокомплита в 5 раз. Ответом на это стал Cursor 3.
Редактор переписали с нуля, сделав его полностью агентным. Интерфейс переработали под взаимодействие с ИИ-командами, появилась поддержка рекурсивных субагентов (это когда агент может вызывать других агентов).
Отдельная фича - Design Mode: теперь можно буквально ткнуть агента в нужный элемент UI на экране, и он сам найдет и поправит соответствующий код.
Стартап уходит от концепции закрытого проприетарного продукта и выпускает SDK, позволяющий расширять функционал среды под себя.
Помимо этого, прокачали CLI. Всего более 50 QoL-улучшений от комьюнити. Теперь Cursor можно интегрировать с внутренними инструментами компаний, базами данных, а также использовать сторонние API и протокол MCP.
Платформа открыта для плагинов от сообщества.
Продакт-лид Кевин Нипарко уверяет, что Cursor хочет, чтобы ваши ИИ-коллеги работали 24/7, даже когда вы спите, катаете в фифу или общаетесь с клиентами.
На помошь в этом приходят облачные агенты. Под капотом - инфраструктура с изолированными виртуалками, у которых есть свои клонированные репозитории, терминал, браузер, зависимости и т.д.
Агенты могут сами запускать тесты, верифицировать работу и делать скриншоты для отчета.
Кевин привел кейс: компания Amplitude сейчас использует эту автоматизацию для миграции 20 000 React-компонентов на Tailwind.
В январе 2026 года Cursor купили стартап Graphite, и его сооснователь Томас Реймерс представил новую агентную Git-платформу Origin.
Томас посетовал что классические Git и CI/CD сценарии ломаются под скоростью и объемом кода, который генерирует сейчас ИИ. Origin построен с учетом реалий:
Полноценный релиз для всех запланирован на осень этого года, пока можно постучаться в вейтлист.
Чтобы управлять агентами отовсюду, выкатили мобильное приложение, в котором видно, над чем сейчас трудится ИИ, можно аппрувить PR, разблокировать зависшие таски и просматривать скриншоты.
Если агент где-то затроил, достаточно прямо на скрине с телефона обвести проблему, написать коммент и отправить переделывать.
Бета-версия под iOS в TestFlight уже доступна.
Cursor развивал свою линейку моделей Composer, фокусируясь на скорости и дешевизне. Но пришло время идти ва-банк. На подходе новая модель, которая обучается прямо сейчас:
Релиз состоится в ближайшие пару недель.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17❤6👍4⚡2👻2✍1🏆1
Forwarded from Мой Компьютер
Санкциям назло: китайский суперкомпьютер LineShine стал самым быстрым в мире
Система из Национального центра суперкомпьютерных вычислений в Шэньчжэне смогла показать 2.198 экзафлопса в тесте Linpack. Мало того, что это больше чем у американского El Capitan, так еще это первый результат выше 2 экзафлопс в FP64, полученный только на ядрах процессора.
Которых тут аж 13.8 млн штук – используются китайские 304-ядерные чипы LX2 на архитектуре ARMv9, объединенные сетью LingQi и работающие с памятью на HBM с ПСП до 4 ТБ/с на процессор. Каждый вычислительный узел также имеет 256 ГБ DDR5. Суммарное потребление системы – 42.2 МВт.
Мой Компьютер | MK в MAX
Система из Национального центра суперкомпьютерных вычислений в Шэньчжэне смогла показать 2.198 экзафлопса в тесте Linpack. Мало того, что это больше чем у американского El Capitan, так еще это первый результат выше 2 экзафлопс в FP64, полученный только на ядрах процессора.
Которых тут аж 13.8 млн штук – используются китайские 304-ядерные чипы LX2 на архитектуре ARMv9, объединенные сетью LingQi и работающие с памятью на HBM с ПСП до 4 ТБ/с на процессор. Каждый вычислительный узел также имеет 256 ГБ DDR5. Суммарное потребление системы – 42.2 МВт.
Мой Компьютер | MK в MAX
🔥18 9⚡5👍1
Hermes Learn: самообучение на новом уровне
⚡️ В Hermes добавили команду
📦 Никакого отдельного create skill.
Тот идёт через read_file, web_extract и search_files, изучает источник и пишет навык через
Работает одинаково в CLI, Telegram, TUI и дашборде — потому что всю работу по сборке навыка делает агент, а не отдельный пайплайн.
🛠 Несколько примеров:
📎 Создаваемые навыки живут там же в
Разновидность create-skill.
Но поскольку тут работу делает агент в свободной форме а не внутри навыка, логично было бы попробовать в режиме создания не 1 навыка, а именно сразу коллекции навыков по исследуемой коллекции знаний.
#hermes #skills #learn #update
———
@tsingular
⚡️ В Hermes добавили команду
/learn, которая превращает любой источник в переиспользуемый навык. Можно указать любой источник,- URL документации, локальную папку с SDK, описание процедуры словами или даже сослаться на то, что только что сделал в этом же чате — агент сам соберёт материал, изучит его своими инструментами и оформит SKILL.md по стандарту.📦 Никакого отдельного create skill.
/learn — это обычный промпт, который передаётся агенту. Тот идёт через read_file, web_extract и search_files, изучает источник и пишет навык через
skill_manage. Работает одинаково в CLI, Telegram, TUI и дашборде — потому что всю работу по сборке навыка делает агент, а не отдельный пайплайн.
🛠 Несколько примеров:
"/learn REST-клиент в ~/projects/acme-sdk, фокус на auth и пагинацию", "/learn https://docs.example.com/api/quickstart", "/learn как я сейчас задеплоил staging", "/learn заполнение expense-отчёта: портал → New → Expense → прикрепить чек → submit".📎 Создаваемые навыки живут там же в
~/.hermes/skills/, совместимы со стандартом agentskills.io. Разновидность create-skill.
Но поскольку тут работу делает агент в свободной форме а не внутри навыка, логично было бы попробовать в режиме создания не 1 навыка, а именно сразу коллекции навыков по исследуемой коллекции знаний.
#hermes #skills #learn #update
———
@tsingular
1🔥28⚡4❤4🤯3
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Anthropic утверждает: Alibaba продолжает в больших масштабах дистиллировать Claude для обучения Qwen. Источник - Bloomberg.
Anthropic обвиняет операторов, связанных с Alibaba, в масштабной кампании по незаконному доступу к Claude через почти 25 000 фейковых аккаунтов.
По данным Bloomberg, Anthropic заявляет, что в рамках этой кампании с апреля по июнь было сгенерировано 28,8 млн обменов с Claude. Целью были способности вроде software engineering и agentic reasoning.
Компания считает это частью более широкой схемы «adversarial distillation», когда китайские лаборатории якобы собирают ответы американских frontier-моделей, чтобы обучать конкурирующие системы за гораздо меньшие деньги.
Посмотрим, насколько хорошим будет Qwen 3.8. Возможно, он окажется FABLEous хорош.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-24/anthropic-accuses-alibaba-of-illicitly-accessing-its-ai-models
Anthropic обвиняет операторов, связанных с Alibaba, в масштабной кампании по незаконному доступу к Claude через почти 25 000 фейковых аккаунтов.
По данным Bloomberg, Anthropic заявляет, что в рамках этой кампании с апреля по июнь было сгенерировано 28,8 млн обменов с Claude. Целью были способности вроде software engineering и agentic reasoning.
Компания считает это частью более широкой схемы «adversarial distillation», когда китайские лаборатории якобы собирают ответы американских frontier-моделей, чтобы обучать конкурирующие системы за гораздо меньшие деньги.
Посмотрим, насколько хорошим будет Qwen 3.8. Возможно, он окажется FABLEous хорош.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-24/anthropic-accuses-alibaba-of-illicitly-accessing-its-ai-models
😁22✍11❤4👍4🔥4🤔2🤨2
Чем заняться вечером вместо просмотра ЧМ по футболу,- конечно обсудить работу ИИ агентов, автономные циклы, Гермеса и прочую ИИ дичь :)
Вчера посчастливилось поучаствовать в митапе местного ИИ сообщества в НовиСаде и послушать крутейший доклад Артёма Лысенко (R&D CTO red_mad_robot) про автоматизацию разработки с агентами.
В очередной раз донес мысль, что теперь задачи, которые раньше казались сложными, - выполнимы и не просто в узком предметном смысле, а с возможностью масштабирования на всю планету, к чему всех и призываю.
#митапы #Сербия
------
@tsingular
Вчера посчастливилось поучаствовать в митапе местного ИИ сообщества в НовиСаде и послушать крутейший доклад Артёма Лысенко (R&D CTO red_mad_robot) про автоматизацию разработки с агентами.
В очередной раз донес мысль, что теперь задачи, которые раньше казались сложными, - выполнимы и не просто в узком предметном смысле, а с возможностью масштабирования на всю планету, к чему всех и призываю.
#митапы #Сербия
------
@tsingular
1⚡12🔥7💯3🆒2❤1
IBM показала первый в мире чип с техпроцессом меньше нанометра
25 июня IBM Research представила технологию чипов с техпроцессом на 0,7 нм — индустрия впервые пересекла нанометровый барьер и вошла в ангстремную эру.
Почти 100 миллиардов транзисторов на кристалле размером с ноготь, вдвое плотнее двухнанометрового узла IBM 2021 года.
📋 Ключевые цифры:
• 0,7 нм (7 ангстрем) — первый в индустрии субнанометровый техпроцесс
• ~100 млрд транзисторов на кристалле — вдвое плотнее 2 нм
• +50% производительности или −70% энергопотребления относительно 2 нм
• SRAM-ячейки уменьшены на 40% — критично для AI-чипов с высокой пропускной способностью
💡 Ключевая инновация — архитектура Nanostack: трёхмерная укладка нанолистов со смещением, где каждый слой может использовать свой материал.
Это переизобретение того, как чип строится физически: 3D-интеграция позволяет независимо оптимизировать производительность и энергопотребление на разных слоях.
IBM уже показала работающий CMOS-инвертор с ожидаемыми характеристиками переключения, а в Олбани скоро запустят High NA EUV-литограф от ASML — ключевой инструмент для производства в таких масштабах.
💼 Последствия для рынка:
• IBM оценивает путь до производства в пять лет и утверждает, что Nanostack поддержит ещё минимум десятилетие масштабирования
• Партнёры по R&D: Lam Research, Tokyo Electron, SCREEN Semiconductor Solutions
• IBM параллельно выделяет квантовый foundry Anderon в самостоятельный бизнес — классические и квантовые вычисления расходятся по разным трекам
Что интересно,- Huawei ранее уже показал похожую 3д технологию упаковки чипа, на которых они уже произвели сотни чипов и к 2031му планируют снизить размерность до 14 ангстрем.
#IBM #чипы
———
@tsingular
25 июня IBM Research представила технологию чипов с техпроцессом на 0,7 нм — индустрия впервые пересекла нанометровый барьер и вошла в ангстремную эру.
Почти 100 миллиардов транзисторов на кристалле размером с ноготь, вдвое плотнее двухнанометрового узла IBM 2021 года.
📋 Ключевые цифры:
• 0,7 нм (7 ангстрем) — первый в индустрии субнанометровый техпроцесс
• ~100 млрд транзисторов на кристалле — вдвое плотнее 2 нм
• +50% производительности или −70% энергопотребления относительно 2 нм
• SRAM-ячейки уменьшены на 40% — критично для AI-чипов с высокой пропускной способностью
💡 Ключевая инновация — архитектура Nanostack: трёхмерная укладка нанолистов со смещением, где каждый слой может использовать свой материал.
Это переизобретение того, как чип строится физически: 3D-интеграция позволяет независимо оптимизировать производительность и энергопотребление на разных слоях.
IBM уже показала работающий CMOS-инвертор с ожидаемыми характеристиками переключения, а в Олбани скоро запустят High NA EUV-литограф от ASML — ключевой инструмент для производства в таких масштабах.
💼 Последствия для рынка:
• IBM оценивает путь до производства в пять лет и утверждает, что Nanostack поддержит ещё минимум десятилетие масштабирования
• Партнёры по R&D: Lam Research, Tokyo Electron, SCREEN Semiconductor Solutions
• IBM параллельно выделяет квантовый foundry Anderon в самостоятельный бизнес — классические и квантовые вычисления расходятся по разным трекам
Что интересно,- Huawei ранее уже показал похожую 3д технологию упаковки чипа, на которых они уже произвели сотни чипов и к 2031му планируют снизить размерность до 14 ангстрем.
#IBM #чипы
———
@tsingular
🔥9⚡4❤3👍3
DeepSeek удваивает штат
DeepSeek объявила о планах удвоить все подразделения,- первый раунд внешнего финансирования на 50 млрд юаней ($7,4 млрд) превращает самого эффективного AI-игрока Китая в самого дорогого.
Оценка компании превысила $50 млрд, а основатель Лян Вэньфэн лично вложил 20 млрд юаней ($3 млрд), сохранив полный контроль через структуру limited partnership.
📋 Ключевые цифры:
• $7,4 млрд — первый в истории компании внешний раунд, крупнейший среди AI-стартапов Китая
• Оценка $52–59 млрд — DeepSeek стал самым дорогим AI-стартапом Китая
• Tencent вложил 10 млрд юаней ($1,5 млрд), CATL — 5 млрд юаней ($740 млн)
• среди инвесторов так же,- национальный фонд AI-индустрии Китая, NetEase, JD.com и IDG Capital
• Запланировано удвоение всех отделов: data engineers, development engineers, AI cross-disciplinary talent
DeepSeek переходит из режима «находка года» в режим «AI-конгломерата», - поисковик, агенты (Project Janus), собственная экосистема разработки («Red Stack»)
#DeepSeek
———
@tsingular
DeepSeek объявила о планах удвоить все подразделения,- первый раунд внешнего финансирования на 50 млрд юаней ($7,4 млрд) превращает самого эффективного AI-игрока Китая в самого дорогого.
Оценка компании превысила $50 млрд, а основатель Лян Вэньфэн лично вложил 20 млрд юаней ($3 млрд), сохранив полный контроль через структуру limited partnership.
📋 Ключевые цифры:
• $7,4 млрд — первый в истории компании внешний раунд, крупнейший среди AI-стартапов Китая
• Оценка $52–59 млрд — DeepSeek стал самым дорогим AI-стартапом Китая
• Tencent вложил 10 млрд юаней ($1,5 млрд), CATL — 5 млрд юаней ($740 млн)
• среди инвесторов так же,- национальный фонд AI-индустрии Китая, NetEase, JD.com и IDG Capital
• Запланировано удвоение всех отделов: data engineers, development engineers, AI cross-disciplinary talent
DeepSeek переходит из режима «находка года» в режим «AI-конгломерата», - поисковик, агенты (Project Janus), собственная экосистема разработки («Red Stack»)
#DeepSeek
———
@tsingular
❤🔥8✍6🔥3
Белый дом потребовал от OpenAI не выпускать GPT-5.6
Администрация Трампа потребовала от OpenAI ограничить выпуск GPT-5.6 узким кругом партнёров, одобренных правительством.
Сэм Альтман подтвердил сотрудникам: модель выйдет в режиме limited preview, а доступ к ней будет одобряться Белым домом в индивидуальном порядке.
📋 Что произошло:
• OpenAI работала с администрацией над условиями релиза ещё до того, как Anthropic получила ультиматум по Fable 5 и Mythos 5
• 12 июня Минторг США ввёл экспортный контроль на модели Anthropic — запрет доступа для всех иностранцев, включая сотрудников компании с неамериканским гражданством
• Anthropic была вынуждена отключить модели для вообще всех пользователей
• OpenAI получила более мягкий сценарий: не отключение, а дозированный доступ под надзором правительства
• Альтман в служебной записке: «Мы дали понять правительству США, что это не наша предпочтительная долгосрочная модель»
💼 Последствия для рынка:
• Прецедент: правительство США решает, кто получает доступ к frontier-моделям, — и решения эти непрозрачны
• Для Anthropic: двойной удар — модели отключены, компания в чёрном списке Пентагона, конкуренты получают преференции
• Для глобального AI: китайские open-source модели (DeepSeek, GLM) не спрашивают разрешения у Белого дома — регулирование только американских игроков создаёт асимметрию не в пользу США
• «Speed wins» — предвыборный лозунг Трампа об AI — превратился в «security reviews»
Для победы над сверхмощным ИИ нужен не Джон Коннор, а немного бюрократии.
Ну и шутки про то, что "самые мощные модели они держат у себя в подвалах" больше не шутки.
#OpenAI #Anthropic #регулирование
———
@tsingular
Администрация Трампа потребовала от OpenAI ограничить выпуск GPT-5.6 узким кругом партнёров, одобренных правительством.
Сэм Альтман подтвердил сотрудникам: модель выйдет в режиме limited preview, а доступ к ней будет одобряться Белым домом в индивидуальном порядке.
📋 Что произошло:
• OpenAI работала с администрацией над условиями релиза ещё до того, как Anthropic получила ультиматум по Fable 5 и Mythos 5
• 12 июня Минторг США ввёл экспортный контроль на модели Anthropic — запрет доступа для всех иностранцев, включая сотрудников компании с неамериканским гражданством
• Anthropic была вынуждена отключить модели для вообще всех пользователей
• OpenAI получила более мягкий сценарий: не отключение, а дозированный доступ под надзором правительства
• Альтман в служебной записке: «Мы дали понять правительству США, что это не наша предпочтительная долгосрочная модель»
💼 Последствия для рынка:
• Прецедент: правительство США решает, кто получает доступ к frontier-моделям, — и решения эти непрозрачны
• Для Anthropic: двойной удар — модели отключены, компания в чёрном списке Пентагона, конкуренты получают преференции
• Для глобального AI: китайские open-source модели (DeepSeek, GLM) не спрашивают разрешения у Белого дома — регулирование только американских игроков создаёт асимметрию не в пользу США
• «Speed wins» — предвыборный лозунг Трампа об AI — превратился в «security reviews»
Для победы над сверхмощным ИИ нужен не Джон Коннор, а немного бюрократии.
Ну и шутки про то, что "самые мощные модели они держат у себя в подвалах" больше не шутки.
#OpenAI #Anthropic #регулирование
———
@tsingular
😁19 9⚡3 2👍1🤯1