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

Расцензурить модели на движке Strata можно без изменения самих моделей

📋 В Strata, - движке локального инференса, обнаружилась встроенная функция «проекции контрольных векторов».
Она позволяет снимает отказы модели прямо во время генерации, не трогая GGUF-файл: веса на диске остаются оригинальными.

💡 У модели есть «направление отказа» - вектор в пространстве активаций, который заставляет её вежливо отказывать на неудобные запросы.
Strata на слоях с 4 по 44 (для модели Qwen 3.8 Flash Next) вычитает проекцию этого направления из остаточного потока: h = h − (h·v)v. Модель перестаёт «видеть» причину отказывать сама при этом не меняясь.

💼 Включается такой режим четырьмя флагами в конфиге движка:

--control-vector-scaled Qwen3.8-Flash-Next-cvec.gguf:1.0
--control-vector-layer-range 4 44
--cvec-mode project
--cvec-dir per-layer

Смысл каждого: масштаб вектора, диапазон слоёв, режим именно «вычесть», а не добавить (стоковый llama.cpp так не умеет) и свой вектор на каждый слой.
В тестах - 1 отказ из 50 вместо 50 из 50. Фича спрятана под именем «experimental speed projection», хотя к скорости отношения не имеет и даже стоит +0,2–0,4% на токен.

📎 Документация Strata — раздел «Experimental speed projection»

#LLM #инференс #цензура #cybersecurity
———
@tsingular

UltraBERT: один энкодер сразу для классификации и поиска

📋 Исследователи DMIS Lab на этой неделе выпустили UltraBERT, - семейство энкодеров на 150M и 380M параметров с нативным контекстом 32K токенов. Это первый энкодер, который лидирует сразу в двух бенчмарках: 91.0 на GLUE и 47.7 на BEIR.

💡 Раньше ни одна модель не была лучшей одновременно в классификации и поиске. Авторы прогнали абляции на 70 триллионах токенов и нашли причину: низкая доля маскирования (5%) делает сильнее классификатор, высокая (50%) - поисковик, а их смешивание в одной голове даёт компромисс.
Бонусом выяснили, что энкодеры, в отличие от декодеров, насыщаются: качество выходит на плато уже после 1-2 триллионов токенов.

💼 Рецепт UltraBERT - раздельные LM-головы: в каждом батче смешаны последовательности с 5% и 50% маскирования в пропорции 4:1, и у каждой доли своя голова при общем теле.
Бэкбоны отпилены от крупной учительской модели и дистиллированы. Отдельно вышла UltraBERT-Embed-150M - лучшая модель эмбеддингов до 200M параметров: 67.24 на MTEB по английскому и 73.30 по коду, с контекстом 32K и без дистилляции из более крупного эмбеддера.

📎 Блог Hugging Face

#NLP #BERT #эмбеддинги
———
@tsingular