Прогнал через Elevenlabs

Интересно как он поменял стиль рассказа посредине в лучшую сторону :)
Есть пара-тройка ошибок с ударением, но в целом шикарно, считаю.

#Elvenlabs #сонет
———
@tsingular

🛠 Anthropic научили, как собирать надёжные автоматизации с ИИ-агентами

В блоге Claude на примере фонового бота для дайджестов разобрали фундаментальную инженерную задачу — как спроектировать надежного агента, из каких компонентов его собрать и как связать их между собой, чтобы система не сыпалась в продакшене.
Обычный агент («модель + промпт + тулы») хрупок: он теряет данные между сессиями, опирается на устаревшую информацию, путает упавший API с отсутствием данных и уязвим к промпт-инъекциям.
Надежность строится за счет жесткой связки 6 компонентов:

1️⃣ Агент и Деплоймент — разделение логики и среды
Агент — это только конфиг (модель, инструменты, алгоритм). «Клеем» системы выступает Деплоймент: на каждый запуск он поднимает чистую песочницу, монтирует память, подключает секреты, задает бюджет и передает контекст (например, часовой пояс, чтобы агент не путал даты из-за серверного UTC).

2️⃣ Двухконтурная память — защита правил
Связь между запусками в чистых песочницах держится на внешней памяти, разделенной по правам доступа:
▪️ Контур правил (только чтение): настройки и лимиты от человека. Перечитываются на старте каждого цикла. Если контур недоступен — аварийный стоп, никакой работы «по дефолту».
▪️ Контур состояния (чтение и запись): рабочая память агента — курсоры чтения, реестр обработанного и логи запусков.

3️⃣ Источники и Vault — курсоры вместо тайм-окон
▪️ Изоляция ключей: реальные токены лежат в хранилище вне песочницы. Внутри агент видит лишь заглушки, которые платформа меняет на ключи только на выходе и только для разрешенных доменов.
▪️ Связка с памятью через курсоры: запросы «за последние N часов» при сдвиге запуска дают пропуски или дубли. Агент читает каждый источник строго от таймстампа последней закладки в памяти.
▪️ Честные сбои: если источник отвалился, агент не считает, что «новостей нет» — он оставляет курсор на месте и явно сообщает о сбое сервиса.

4️⃣ Пайплайн агента — верификация перед действием
▪️ Сверка с реестром: агент проверяет ID элементов по памяти, чтобы не обрабатывать одно и то же дважды, а фиксировать только изменения статуса.
▪️ Защита от устаревания: пока агент собирал данные, мир мог измениться. Прямо перед финальным действием он обязан повторно проверить актуальный статус каждого отобранного пункта в источнике.

5️⃣ Точка вывода — двухфазная фиксация в память
Чтобы при сбое сети не потерять данные и не наплодить дублей, действие и память связываются транзакционно: проверить, не выполнено ли действие ранее → записать в лог статус «в процессе» → получить от API явное подтверждение с ID → и только после этого сдвинуть курсоры и обновить реестр.

6️⃣ Защитные контуры — минимум прав и бюджет
Агент читает внешние тексты и уязвим к промпт-инъекциям. Поэтому безопасность вынесена на уровень инфраструктуры: токены чтения и память с правилами — строго read-only, сеть ограничена белым списком хостов, а на каждый запуск стоит жесткий лимит бюджета, чтобы зациклившийся агент не сжег баланс.

📎 Код и конфигурация примера · Claude Managed Agents, бета

#Anthropic #Claude #Агенты
———
@tsingular

🚀 Anthropic отказалась от Git. И всё из-за ИИ-агентов

Claude начал писать столько кода, что привычная инфраструктура разработки перестала справляться.

В мае Anthropic объединяла около 2500 изменений в день. К сентябрю их число превысило 30 000.

В результате компания за пять месяцев разработала собственную систему контроля версий Scion и полностью перевела на неё свой монорепозиторий.

Масштабы впечатляют:

▪️ 25 млн операций checkout ежедневно.

▪️ Почти 100 ГБ истории основной ветки.

▪️ В 200 раз меньше затрат CPU и памяти на инфраструктуру хранения версий.

▪️ Checkout ускорился с минут до секунд.

▪️ Нагрузка CI на CPU снизилась на 25%.

Scion и систему код-ревью Antique разработала команда всего из семи инженеров, активно используя Claude.

По словам разработчиков, Claude уже пишет код лучше каждого из них. Задача инженеров всё больше смещается в сторону архитектуры, контроля ограничений и принятия решений.

🔗 https://www.anthropic.com/engineering/redesigning-source-control

Miro заблокирует акканты из РФ и Беларуси

Если кто-то до сих пор пользуется Miro, - имейте ввиду.

Их недавно приобрёл Bending Spoons которые включили международные комплайенс требования

На переход отвели 5 дней и прямым текстом заявляют о полной блокировке доступа.

к концу недели ваша учётка может превратиться в тыкву

Source

Автор поста как раз пилит альтернативу, если что: https://sboard.online/

#Miro
———
@tsingular

Вайбкодер из Сингапура, на Opus 5.5, используя Tripo и Blender, за пару недель разработал игру по книге "Маленький принц"

https://littleprince.dev/

Игроков ждут сюжетные приключения на каждой из планет

#принц #gamedev #Opus
------
@tsingular

Антропики обновили правила использования платформы

https://www.anthropic.com/legal/aup

добавили много деталей про неправомерные виды использования.

Дополнительно напомнили про правила регионального использования:
https://www.anthropic.com/legal/supported-regions

Где есть, например, такой вот пункт:

Use by entities incorporated or headquartered in an unsupported region and their users or personnel, regardless of whether such individuals are physically located in a supported region.

Так что если в следующий раз чей-то аккаунт улетит в бан, - оценивайте причины с учётом всех факторов

#legal #Anthropic
———
@tsingular

Разобрали с GPT прогноз Economist на 2027 (не настоящий)

12 возможных сценариев:
1. 🌍 Январь. Земля, молния, ракета, скованный кулак. Геополитический раскол и военная эскалация.
2. 🛰 Февраль. Дроны, спутники, ракеты. Новая фаза войны с использованием автономных систем и космической разведки.
3. 🚢 Март. Контейнеровоз, шторм, беспилотники. Нарушение глобальных торговых маршрутов и цепочек поставок.
4. ⚖️ Апрель. Весы, корабль, пожары. Торговые споры, международное право и политические кризисы.
5. 🔥 Май. Пожары, засуха, водопровод. Дефицит воды, климатические катастрофы и ресурсные конфликты.
6. 🔐 Июнь. ИИ, избирательная урна, биометрия, замок. Цифровая идентификация, контроль и безопасность выборов.
7. 🫧 Июль. Семья под прозрачным куполом. Защищённые пространства, биобезопасность и социальное расслоение.
8. ✈️ Август. Паспорт, самолёты, доллар, евро, юань. Миграция, валютная конкуренция и ограничения международной мобильности.
9. 👥 Сентябрь. Толпа, мегаполис, робот. Изменения рынка труда, урбанизация и социальная напряжённость.
10. 🤖 Октябрь. Робот с планшетом, биржевой график, небоскрёбы. ИИ-агенты переходят от ответов на вопросы к самостоятельному управлению бизнес-процессами.
11. 🦠 Ноябрь. Вирус, термометр, солнечные панели, ветрогенераторы. Биологические угрозы, климат и энергетический переход.
12. ✊ Декабрь. Скованный кулак, цепи, растущая стрелка. Борьба за технологический суверенитет, протесты и экономическая нестабильность.

Полный PDF в комментарии

Пишут, что прогноз не от Economist, а чья-то генерация.

Как выйдет настоящий,- его тоже разберём (в ноябре)

#Economist
———
@tsingular

Исследователи допускают непубличные открытия OpenAI в криптографии

🧮 После публикации математических результатов OpenAI исследователь Ethereum Джастин Дрейк обратил внимание на малую представленность криптографии.
На фоне заявленных достижений в других областях он делает предположение, что часть открытий могла остаться непубличной, в том числе из-за вмешательства государства.

📚 В каталоге математических открытий, опубликованном OpenAI, 372 семейства результатов по 17 разделам.
Больше всего в теоретической информатике: 40; комбинаторике: 37; алгебраической и комплексной геометрии: 36; теории чисел: 31.

🔐 Отдельного раздела «Криптография» нет, но связанные работы опубликованы. В математической физике заявлены точная квантовая факторизация целых чисел и пример запутанного состояния, из которого нельзя получить секретный ключ в заданных протоколах.
В информатике есть ускорение задачи о сумме подмножества и факторизация многочленов над конечными полями.

⚠️ Эти результаты нельзя приравнивать к практическому взлому. Квантовая факторизация требует квантового компьютера; её авторы не обещают сокращения практических ресурсов. Факторизация многочленов не означает факторизацию целых чисел для атаки на RSA.
Публичной демонстрации взлома ECDSA или RSA на обычном оборудовании коллекция не предъявляет.

🧠 Версия о непубличном криптоанализе остаётся гипотезой Дрейка.
OpenAI сообщает примерно о 4 000 испытанных задачах, но без распределения по областям нельзя понять, отражает ли пробел отсутствие успеха, выбор задач или ограничения публикации.

💼 Оценивать угрозу нужно по алгоритму атаки, ресурсам и независимому воспроизведению. При этом сами математические результаты ещё проверяются: у коллекции уже есть исправления и отозванные работы.

📎 Публикация OpenAI · Каталог по областям · Опубликованные работы и исправления

#OpenAI #cybersecurity
———
@tsingular

Появились цены на предзаказ Microsoft Surface Ultra

20ти ядерный CPU
6144 ядерный GPU

128 гигов разделяемой оперативы под модели и 1 терабайт SSD (больше не дают)

Обойдется в $6К

#Surface #Microsoft
———
@tsingular

Enhanced счётная documentation

#юмор
———
@tsingular

У llama.cpp появилось приложение для Windows 11 с загрузкой моделей и локальным API

🦙 Команда llama.cpp и Hugging Face представила Llama Windows, бесплатное приложение для запуска локальных моделей из области уведомлений Windows 11. Это Windows-аналог Llama для macOS: движок тот же, но выбирать сборки и запускать сервер вручную больше не нужно.

🖱 Приложение подключается к уже работающему серверу или запускает свой, а при необходимости устанавливает llama.cpp. Модели можно искать на Hugging Face и скачивать через интерфейс. Для разговора открывается веб-интерфейс llama.cpp; сочетание Alt+Space вызывает отдельное окно чата поверх других приложений.

📦 Перед загрузкой видны размер модели и поддержка изображений. Для установленной модели можно выбрать длину контекста с оценкой потребления памяти. Файлы хранятся в общем кэше Hugging Face, поэтому другим совместимым инструментам не нужна отдельная копия той же модели.

🔌 Для разработчиков доступен OpenAI-совместимый API по адресу http://localhost:9931/v1. К нему можно подключать свои программы, редакторы и агентов. После скачивания модели запросы обрабатываются на компьютере, без обязательного обращения к облачному сервису.

🔐 В актуальном релизе 0.12.0 токен Hugging Face хранится в зашифрованном виде, а при открытии сервера для других устройств автоматически добавляется API-ключ. По умолчанию сервер доступен только с самого компьютера.

⚠️ Есть сборки для x64 и ARM64, заявлена поддержка NVIDIA RTX Spark. Пакет требует Windows 11 24H2 или новее (сборка 26100+). Возможность запустить конкретную модель и её скорость зависят от памяти и оборудования; размер файла не равен всей памяти, нужной при работе.

💼 Подойдёт для локального помощника и проверки собственных ИИ-приложений без оплаты облачных запросов. Код приложения открыт по MIT; условия использования выбранной модели нужно проверять отдельно.

📎 Скачать · Код и релизы

#HuggingFace #llamacpp #Windows
———
@tsingular

Google Play открывает возможность запускать собственные ИИ-приложения без аккаунта разработчика

📱 Google начала открывать новый способ создания приложений для Android: описываете задачу в Google AI Studio, создаёте приложение с помощью ИИ и запускаете его на своём устройстве через Google Play.
Для этого достаточно обычного аккаунта Google.

🔒 Такие приложения остаются личными и не попадают в общий каталог магазина.
В ближайшие месяцы Google обещает добавить возможность делиться ими с узким кругом друзей и родственников.
Если автор захочет опубликовать приложение для всех, придётся завести профессиональный аккаунт разработчика и пройти обычные проверки безопасности и качества.

🔎 Одновременно Google меняет поиск готовых приложений. Ask Play теперь умеет сравнивать их, выделяя различия и мнения пользователей. А через Play in Gemini приложения, игры и материалы разработчиков появятся прямо в разговорах с Gemini. Эту интеграцию обещают начать открывать всем пользователям Gemini в ближайшее время.

🎮 Для игр появился Game Finder с профилем предпочтений Gamer DNA. Он учитывает, как человек играет и какие жанры, механики и игры указывает сам. Подбор можно уточнять, вместо того чтобы полагаться только на популярность игры.

🌍 Доступ пока ограничен: запуск личных приложений открывают поэтапно в отдельных странах, включая США, только для пользователей 18+. Game Finder на старте доступен в США на английском.

💼 Это новый путь для небольших личных инструментов: например, учёта домашних запасов или расписания занятий.
Можно навайбкодить себе и друзьям ежедневник без публикации в общем магазине.

#Google #GooglePlay
———
@tsingular