Клод умеет писать картины кодом.
просто просишь его повторить стиль автора и написать себе библиотеки, если нужно.
код в комментарии
(читать его отдельное удовольствие, - рекомендую, даже если вы не программист)
Прикольно, но мы сделаем ещё 1 шаг, - закинем картинку от Опуса в GPT - и вуаля, - у нас шедевр!
А дальше идём в Grok Imagine и у нас видео :)
what a time to be alive!
#нейрорендер #Claude #Opus #Айвазовский #dev
———
@tsingular
просто просишь его повторить стиль автора и написать себе библиотеки, если нужно.
код в комментарии
(читать его отдельное удовольствие, - рекомендую, даже если вы не программист)
Прикольно, но мы сделаем ещё 1 шаг, - закинем картинку от Опуса в GPT - и вуаля, - у нас шедевр!
А дальше идём в Grok Imagine и у нас видео :)
what a time to be alive!
#нейрорендер #Claude #Opus #Айвазовский #dev
———
@tsingular
🔥25❤6👍2⚡1
🔥25👍4⚡2
Forwarded from Уставший техдир
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
История топовых AI-компаний в одном ролике
А ведь еще недавно, мысль, что нейронки будут выдавать качественную кинематографичную картинку у большинства скептиков вызывала смех
А ведь еще недавно, мысль, что нейронки будут выдавать качественную кинематографичную картинку у большинства скептиков вызывала смех
🔥49🤩25🤣5⚡2
JetBrains Air: 26 лет разработки IDE получают глоток свежего воздуха
📋 JetBrains Air,- зонтичная система агентной разработки, запущенная 22 сентября.
Внутри: Air в самих IDE, Air Teams для координации команд и Air Governance (бывший JetBrains Central) для управления расходами и политиками, плюс свой агент Junie.
26 лет JetBrains делала рабочее место для команд разработчиков, а теперь строит систему для команд ИИ агентов.
🔧 Открытость в основе.
Агенты подключаются через ACP, общий протокол JetBrains и Zed, в реестре уже Claude Agent, Codex, Gemini CLI, Copilot и OpenCode.
Мультивендорная поддержка обеспечивается и на уровне моделей и на уровне харнесса.
Air сам по себе бесплатен, модели идут через подписку AI Pro за 10 долларов в месяц или AI Ultimate за 30 либо через свои ключи от Anthropic, OpenAI и Google.
💼 Выводы для бизнеса:
JetBrains предоставляет единый слой контроля над агентами вендоров.
Ставка тут на то, что рынок моделей и агентов растет по экспоненте и нужны инструменты и среды, которые консолидируют не только разработку, но и упростят управление процессами, политиками и затратами для любых поставщиков ИИ в компании.
📎 Ссылки:
• JetBrains Air
• ACP
• Air Governance
Диспетчерская для агентов разработчиков.
#JetBrains #агенты #разработка #IDE
------
@tsingular
📋 JetBrains Air,- зонтичная система агентной разработки, запущенная 22 сентября.
Внутри: Air в самих IDE, Air Teams для координации команд и Air Governance (бывший JetBrains Central) для управления расходами и политиками, плюс свой агент Junie.
26 лет JetBrains делала рабочее место для команд разработчиков, а теперь строит систему для команд ИИ агентов.
🔧 Открытость в основе.
Агенты подключаются через ACP, общий протокол JetBrains и Zed, в реестре уже Claude Agent, Codex, Gemini CLI, Copilot и OpenCode.
Мультивендорная поддержка обеспечивается и на уровне моделей и на уровне харнесса.
Air сам по себе бесплатен, модели идут через подписку AI Pro за 10 долларов в месяц или AI Ultimate за 30 либо через свои ключи от Anthropic, OpenAI и Google.
💼 Выводы для бизнеса:
JetBrains предоставляет единый слой контроля над агентами вендоров.
Ставка тут на то, что рынок моделей и агентов растет по экспоненте и нужны инструменты и среды, которые консолидируют не только разработку, но и упростят управление процессами, политиками и затратами для любых поставщиков ИИ в компании.
📎 Ссылки:
• JetBrains Air
• ACP
• Air Governance
Диспетчерская для агентов разработчиков.
#JetBrains #агенты #разработка #IDE
------
@tsingular
🤣7🔥4⚡3❤2🫡1🗿1🦄1
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧬 Claude обнаружил ранее неописанную ферментную систему с повторами ДНК, напоминающими CRISPR, сообщает Anthropic.
Около 950 агентов работали 21 час и использовали 210 млн токенов. Они исследовали более 200 тысяч обратных транскриптаз - ферментов, копирующих РНК в ДНК, - выделили 3500 потенциальных систем и отобрали 20 наиболее интересных.
Один агент заметил необычные повторяющиеся последовательности рядом с геном фермента.
Находку назвали ART - array-associated reverse transcriptases. Она встречается преимущественно у бактериофагов - вирусов, заражающих бактерии.
Сам фермент был известен ранее. Claude выявил связанные с ним повторы и дополнительный белок, которые вместе образуют отдельную систему. Учёные провели первые лабораторные эксперименты: оказалось, что из массива повторов образуются разные короткие РНК.
Функция ART пока неизвестна, а возможность использовать её для редактирования генома ещё предстоит исследовать.
Поиск и анализ выполняли агенты, лабораторную работу - люди. Результаты опубликованы в препринте.
https://www.anthropic.com/news/claude-discovers-novel-enzyme-system
@ai_machinelearning_big_data
#claude #anthropic
Около 950 агентов работали 21 час и использовали 210 млн токенов. Они исследовали более 200 тысяч обратных транскриптаз - ферментов, копирующих РНК в ДНК, - выделили 3500 потенциальных систем и отобрали 20 наиболее интересных.
Один агент заметил необычные повторяющиеся последовательности рядом с геном фермента.
Находку назвали ART - array-associated reverse transcriptases. Она встречается преимущественно у бактериофагов - вирусов, заражающих бактерии.
Сам фермент был известен ранее. Claude выявил связанные с ним повторы и дополнительный белок, которые вместе образуют отдельную систему. Учёные провели первые лабораторные эксперименты: оказалось, что из массива повторов образуются разные короткие РНК.
Функция ART пока неизвестна, а возможность использовать её для редактирования генома ещё предстоит исследовать.
Поиск и анализ выполняли агенты, лабораторную работу - люди. Результаты опубликованы в препринте.
https://www.anthropic.com/news/claude-discovers-novel-enzyme-system
@ai_machinelearning_big_data
#claude #anthropic
1👍14🔥12⚡2
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
⚡️ Claude помог ускорить собственный интерфейс втрое за две недели
Anthropic рассказала, как команда вместе с Claude внесла более 3000 изменений в claude.ai и десктопное приложение. По данным компании - без пользовательских инцидентов и откатов.
Результаты по 75-му перцентилю:
— Готовность сайта к вводу: 3,1 → 0,55 секунды.
— Загрузка облачной сессии Cowork: 2,6 → 0,73 секунды.
— Запуск десктопного приложения: 6,3 → 3,3 секунды.
Всё координировали в Slack: одновременно шло более 150 тредов. Claude находил узкие места, создавал бенчмарки, готовил исправления и проверял метрики после выпуска. Каждое изменение одобрял человек.
Среди находок — 6900 React-хуков и 900 подписок, участвовавших в обработке каждого нажатия клавиши, и лишний вызов
Чтобы ускорения сохранялись, в CI добавили проверки: изменение, увеличивающее число инструкций на контролируемом участке, не проходит.
Ускорили загрузку, навигацию и отрисовку интерфейса. Заявленные «3×» относятся именно к этим сценариям.
https://claude.dev/blog/how-we-made-claude-ai-faster/
Anthropic рассказала, как команда вместе с Claude внесла более 3000 изменений в claude.ai и десктопное приложение. По данным компании - без пользовательских инцидентов и откатов.
Результаты по 75-му перцентилю:
— Готовность сайта к вводу: 3,1 → 0,55 секунды.
— Загрузка облачной сессии Cowork: 2,6 → 0,73 секунды.
— Запуск десктопного приложения: 6,3 → 3,3 секунды.
Всё координировали в Slack: одновременно шло более 150 тредов. Claude находил узкие места, создавал бенчмарки, готовил исправления и проверял метрики после выпуска. Каждое изменение одобрял человек.
Среди находок — 6900 React-хуков и 900 подписок, участвовавших в обработке каждого нажатия клавиши, и лишний вызов
location.reload(), вызывавший полмиллиона скрытых перезагрузок в день.Чтобы ускорения сохранялись, в CI добавили проверки: изменение, увеличивающее число инструкций на контролируемом участке, не проходит.
Ускорили загрузку, навигацию и отрисовку интерфейса. Заявленные «3×» относятся именно к этим сценариям.
https://claude.dev/blog/how-we-made-claude-ai-faster/
🔥18⚡3❤🔥1❤1
Forwarded from Тимур Хахалев про AI Coding
Интересные инсайты по skills
Тут недавно на Hacker News появился тред с вопросом "Как вы менеджите ваши skills".
Почитал весь тред и решил выписать интересные на мой взгляд инсайты и добавить немного от себя.
Skill – это кэш рабочего процесса: "как уже делали эту задачу". Должен отвечать на вопрос "как сделать X".
1. Когда skill действительно нужен
- нужно хранить то, чего нет в обучающих данных модели:
- внутренние сервисы;
- нестандартные конфигурации;
- инфраструктуру и связи между репозиториями;
- правила доступа к окружениям.
- принятые в команде гайдлайны
- один и тот же процесс повторяется несколько раз в день или в неделю;
- процесс должен выполняться одним и тем же способом;
например:
- нужно не забывать тесты, документацию, ревью или другие обязательные шаги;
- нужно выполнять compliance-проверку;
- часто требуется один и тот же способ работы с Jira, Git, CI, инфраструктурой или браузером;
При этом, если действие можно выразить обычным кодом, лучше выразить его кодом. Модели оставить принятие решений и задачи, которые трудно формализовать.
2. Как создавать skills
- не начинать с поиска готовых skills.
- сначала попросить агента выполнить задачу.
- попросить агента упаковать процесс выполнения задачи в skill. Тут рекомендую использовать skill-creator от Anthropic – там есть evals для проверки skill.
- попробовать skill в новом чате
3. Улучшение skill
- после каждой сессии со скиллом анализировать, что можно вынести в skill;
- собирать статистику повторяющихся рабочих процессов для создания новых скиллов;
- просить другой frontier-моделью уменьшить и упростить текст skill.
- проводить ежемесячный аудит неиспользуемых skills;
4. Безопасность
- Рассматривать каждый skill как код, которому агент доверяет.
- Проверять происхождение и содержимое.
- Не устанавливать случайные skills из интернета без ревью.
В комментах добавьте ваши инсайты по скиллам!inb4: скиллы не нужны
Лайк, репост,
✔ ️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Тут недавно на Hacker News появился тред с вопросом "Как вы менеджите ваши skills".
Почитал весь тред и решил выписать интересные на мой взгляд инсайты и добавить немного от себя.
Skill – это кэш рабочего процесса: "как уже делали эту задачу". Должен отвечать на вопрос "как сделать X".
1. Когда skill действительно нужен
- нужно хранить то, чего нет в обучающих данных модели:
- внутренние сервисы;
- нестандартные конфигурации;
- инфраструктуру и связи между репозиториями;
- правила доступа к окружениям.
- принятые в команде гайдлайны
- один и тот же процесс повторяется несколько раз в день или в неделю;
- процесс должен выполняться одним и тем же способом;
например:
- нужно не забывать тесты, документацию, ревью или другие обязательные шаги;
- нужно выполнять compliance-проверку;
- часто требуется один и тот же способ работы с Jira, Git, CI, инфраструктурой или браузером;
При этом, если действие можно выразить обычным кодом, лучше выразить его кодом. Модели оставить принятие решений и задачи, которые трудно формализовать.
2. Как создавать skills
- не начинать с поиска готовых skills.
- сначала попросить агента выполнить задачу.
- попросить агента упаковать процесс выполнения задачи в skill. Тут рекомендую использовать skill-creator от Anthropic – там есть evals для проверки skill.
- попробовать skill в новом чате
3. Улучшение skill
- после каждой сессии со скиллом анализировать, что можно вынести в skill;
- собирать статистику повторяющихся рабочих процессов для создания новых скиллов;
- просить другой frontier-моделью уменьшить и упростить текст skill.
- проводить ежемесячный аудит неиспользуемых skills;
4. Безопасность
- Рассматривать каждый skill как код, которому агент доверяет.
- Проверять происхождение и содержимое.
- Не устанавливать случайные skills из интернета без ревью.
В комментах добавьте ваши инсайты по скиллам!
Лайк, репост,
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11❤6✍3⚡2💯1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Крупнейшее в мире шоу человекоподобных роботов в реальном времени в прямом эфире 💃
На церемонии открытия WorldSkills Shanghai 2026, 22 сентября, 19 человекоподобных роботов Unitree выступили вместе со 120 танцорами. Это крупнейшее в мире шоу с участием полноразмерных универсальных человекоподобных роботов: перед аудиторией более 10 000 человек полностью управляемый ИИ автономный танцевальный коллектив роботов выступил с прямой трансляцией по всему миру в реальном времени.
- 19 роботов + 120 танцоров — это групповое автономное поведение, а не одиночная демонстрация. Для физического ИИ это заметно сложнее: синхронизация и устойчивость в толпе людей.
- Заявлено полностью автономное управление ИИ без телеоператора. На видео это не проверить, но Unitree обычно показывает именно такие шоу.
#Unitree #роботы #PhysicalAI #AGI #Embodiedintelligence #Китай
------
@tsingular
На церемонии открытия WorldSkills Shanghai 2026, 22 сентября, 19 человекоподобных роботов Unitree выступили вместе со 120 танцорами. Это крупнейшее в мире шоу с участием полноразмерных универсальных человекоподобных роботов: перед аудиторией более 10 000 человек полностью управляемый ИИ автономный танцевальный коллектив роботов выступил с прямой трансляцией по всему миру в реальном времени.
- 19 роботов + 120 танцоров — это групповое автономное поведение, а не одиночная демонстрация. Для физического ИИ это заметно сложнее: синхронизация и устойчивость в толпе людей.
- Заявлено полностью автономное управление ИИ без телеоператора. На видео это не проверить, но Unitree обычно показывает именно такие шоу.
#Unitree #роботы #PhysicalAI #AGI #Embodiedintelligence #Китай
------
@tsingular
⚡8🔥8👾5❤1🆒1
Forwarded from Хакер — Xakep.RU
Малварь ClosedQuorum использует Gemini, DeepSeek, Qwen и Mistral для принятия решений
Исследователи Cisco Talos обнаружили Windows-малварь ClosedQuorum. После заражения этот вредонос не ждет команд от своих операторов, а принимает решения сам, проконсультировавшись с четырьмя ИИ-моделями: DeepSeek, Qwen, Mistral и Google Gemini. Специалисты называют ClosedQuorum первой публично описанной Windows-малварью, которая отдает тактические решения на откуп ИИ.
https://xakep.ru/2026/09/24/closedquorum/
Исследователи Cisco Talos обнаружили Windows-малварь ClosedQuorum. После заражения этот вредонос не ждет команд от своих операторов, а принимает решения сам, проконсультировавшись с четырьмя ИИ-моделями: DeepSeek, Qwen, Mistral и Google Gemini. Специалисты называют ClosedQuorum первой публично описанной Windows-малварью, которая отдает тактические решения на откуп ИИ.
https://xakep.ru/2026/09/24/closedquorum/
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
DeepSeek вышла на $1 млрд выручки в годовом выражении
По данным The Information, ещё несколько месяцев назад показатель составлял менее $500 млн. Речь о текущем темпе выручки, пересчитанном на год.
При этом более 70% вычислительных мощностей DeepSeek направляет на обучение новых моделей, а на обработку пользовательских запросов - менее 30%.
Компания подняла цены на API в 2,3-4,5 раза. По словам Ляна Вэньфэна на встрече с инвесторами, число клиентов после этого не сократилось, а спрос остался высоким. Валовая маржа API-бизнеса за январь–июль достигла 82,9%.
DeepSeek также завершает переговоры о новом раунде финансирования примерно на $7,5 млрд при оценке около $74 млрд. Закрыть его рассчитывают до конца октября.
По данным The Information, ещё несколько месяцев назад показатель составлял менее $500 млн. Речь о текущем темпе выручки, пересчитанном на год.
При этом более 70% вычислительных мощностей DeepSeek направляет на обучение новых моделей, а на обработку пользовательских запросов - менее 30%.
Компания подняла цены на API в 2,3-4,5 раза. По словам Ляна Вэньфэна на встрече с инвесторами, число клиентов после этого не сократилось, а спрос остался высоким. Валовая маржа API-бизнеса за январь–июль достигла 82,9%.
DeepSeek также завершает переговоры о новом раунде финансирования примерно на $7,5 млрд при оценке около $74 млрд. Закрыть его рассчитывают до конца октября.
🔥26🆒2⚡1
Forwarded from Machinelearning
Nemotron 3 Diarization – открытая модель диаризации на 100 млн параметров, которая работает на аудиозаписях и в потоковом режиме, размечая на записи отрезки речи каждого участника, включая моменты, когда люди перебивают друг друга.
Вместе с ASR это даёт расшифровку встреч, звонков и подкастов с разметкой по говорящим.
Модель различает до восьми собеседников – вдвое больше, чем предыдущая Streaming Sortformer компании.
Длина записи не ограничена, потому что звук обрабатывается фрагментами. Метки говорящих анонимные - модель сообщает, что
speaker_Х говорил с такой-то секунды по такую-то, но не определяет, кто это.Имена и роли участников можно задать логикой сценария в целевом приложении, связав обезличенные каналы, временные метки и личность от вывода модели с заранее определенным списком спикеров.
Внутри 31-слойный трансформерный энкодер с RoPE. На вход подаётся моно-звук 16 кГц, мел-спектрограмма сжимается в кадры по 80 мс.
На выходе модель для каждых 10 мс выдаёт вероятность того, что говорит каждый из восьми участников, поэтому одновременная речь двух людей не мешает разметке.
Как и в Sortformer, каналы нумеруются в порядке появления голосов - первый новый голос получает первый канал. В потоковом режиме модель помнит собеседников через кэш голосов из прошлых фрагментов и очередь недавних кадров.
Главный показатель – DER, доля времени речи, размеченной с ошибкой (пропуск, ложное срабатывание или путаница говорящих). Чем ниже значение, тем лучше.
В Diarization-Bench от Voice Arena модель заняла первое место из 12 систем с DER 14,72% против 19,3% у следующей.
Остальные сравнения Nvidia провела со своей прежней моделью. При задержке 1,04 секунды DER на DIHARD III снизился с 19,60 до 13,18%, на записях встреч NOTSOFAR1 – с 22,12 до 7,70%.
На разговорах двух человек из CALLHOME в офлайн-режиме новая модель немного уступает Streaming Sortformer - 5,98% против 5,68%.
Скорость подросла - на RTX PRO 5000 при обработке пакетами по 32 записи модель размечает 865 секунд звука за секунду вычислений против 136 у предшественницы.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Diarization #Speech #Nemotron #Nvidia
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12⚡1❤1🎉1