готовы? :)

в коммитах DSH засветился deepseek-v5 профиль

#DeepSeek
———
@tsingular

true story

утащил у torshina.lena

#юмор
———
@tsingular

Auto Ontology от NVIDIA,- немного SQL смысла для ИИ агентов

Фреймворк автоматически собирает онтологию данных из метаданных и анализа: вытаскивает схему из Postgres, Databricks, Snowflake или DuckDB, сводит расходящиеся определения метрик и складывает граф в Postgres с pgvector. Агент обращается к нему через MCP, CLI или API 🧾

Смысл в проверяемости. Модель получает не просто список таблиц, а подтвержденные определения, связи и наследуемость, а сгенерированный SQL сверяется с этими определениями.
Фреймворк позволяет избежать ошибок, возникающих в запросах без точного контекста.

Вклад онтологии проверяется парными тестами: один и тот же вопрос получает агент с голой схемой и агент с онтологией, оба прогона оцениваются сравнением результата. Для этого даже не нужен отдельный вызов модели.
В репозитории для этого лежит отдельный набор с BIRD и BEAVER.

По умолчанию внутри инференс идёт через NVIDIA NIM, - Nemotron 3 Nano 30B A3B для запросов, Nemotron 3 Embed 1B для эмбеддингов и Llama Nemotron Rerank VL 1B v2 для переранжирования, но Next.js и FastAPI гибкие, можно настроить под себя. Есть схема разворачивания в Helm в Kubernetes или Docker Compose локально.

💼 Исправления и удачные запросы возвращаются в онтологию, поэтому общий контекст уточняется с каждым вопросом.
Внешние пул-реквесты компания пока не принимает.

📎 Набор для замеров text-to-SQL

#NVIDIA #LLM #OpenSource
———
@tsingular

Вчера я выложил пост про сборник «Будущее искусственного интеллекта», который Академия наук СССР выпустила в 1991 году. А сегодня из него уже вырос сайт с 18 советскими книгами про искусственный интеллект. Это проект Soviet AI: книги 1958–1991 годов, прогнозы учёных и фантастов про компьютеры, ИИ и роботов, вердикт по каждому прогнозу и сканы страниц с цитатами. У 7 книг прогнозы сбылись, у 9 частично и только у 2 не сбылись. Есть и квиз, где можно проверить, угадаете ли вы сами.

Я этот проект не планировал. Мой бот-исследователь собрал материал по 17 книгам, другой бот увидел его и предложил сделать прототип. Проект родился прямо в моменте и в моменте же был реализован.

Всё это благодаря тому, как я настроил свой процесс. Крутые проекты у меня теперь появляются каждый день, просто потому что так устроена работа. Для меня это новый уровень.

Посмотрите обязательно обе ссылки. Сайт проекта — отдельное произведение искусства. А в статье я рассказал, как это сделано: какие боты что делали и на какой инфраструктуре всё держится. По ней видно, что это не разовая удача, а процесс, в котором я сейчас нахожусь.

Сайт проекта: https://lab.pimenov.ai/soviet-ai/

Статья: https://pimenov.ai/articles/soviet-ai-kak-post-prevratilsya-v-proekt/

Google представила Gemini 4 Carbon

Новая флагманская модель заняла первое место в Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 с результатом 59 баллов. Основной упор сделали на кибербезопасность, программирование и длительную автономную работу ИИ-агентов.

Результаты бенчмарков:

- SEC-bench Pro - 88,2%: поиск реальных уязвимостей в программном обеспечении.
- ExploitGym - 54,8%: проверка возможности эксплуатации найденных уязвимостей.
- CWE-bench - 71%: автоматическое исправление уязвимого кода.
- WebDev Arena - 1769 Elo: четвёртое место в разработке веб-интерфейсов.

Что ещё интересного:

- Автономная работа несколько дней. Внутри Google модель решала сложные инженерные задачи, находила причины ошибок и исправляла их в больших кодовых базах.
- В 2 раза лучше Gemini 4 Argon генерирует безопасный код по внутренним тестам Google.
- В 10 раз эффективнее другой передовой модели создаёт качественные патчи для Chrome, по оценке команды браузера.
- На 80% меньше серьёзных нарушений инструкций при работе с кодом.
- Вдвое меньше необоснованных утверждений по сравнению с Argon.

Отдельно Google заявляет, что Carbon успешно отразила все проверенные атаки через prompt injection в одном из бенчмарков.

Доступ пока ограничен: сначала модель получат специалисты по кибербезопасности. Массовый релиз состоится позднее.

Стоимость API после запуска составит $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов на вводном тарифе.

https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon/

Anthropic поделились sandbox-runtime: песочница для агентов на уровне ОС без контейнеров

Репозиторий anthropics/sandbox-runtime под Apache-2.0 даёт утилите srt ограничить любой процесс по файлам и сети, не поднимая контейнер или виртуальную машину.

Ставится через npm, работает как командная строка и как библиотека для TypeScript; последний релиз v0.0.81 вышел 20 октября.

🧱 На macOS границы задаёт Seatbelt через sandbox-exec, на Linux bubblewrap с сетевыми пространствами имён, на Windows отдельная учётная запись srt-sandbox с фильтром исходящих соединений. Ограничения действуют на всё дерево процессов, включая дочерние.

📁 Запись закрыта по умолчанию: путь нужно явно разрешить, иначе процесс получает EPERM. Чтение открыто, но чувствительные каталоги вроде ~/.ssh вычитаются из разрешённого. Правила несимметричны: allowRead перекрывает denyRead, а denyWrite перекрывает allowWrite.

🌐 Сеть тоже закрыта по умолчанию, наружу пропускает только прокси на хосте: HTTP для HTTP и HTTPS, SOCKS5 для остального TCP. На Linux прокси доступен через Unix-сокет, на macOS через локальный порт.
Ограничения дополняют друг друга: файловое не даёт вынести ключи, сетевое не даёт выйти в обход.

В своей работе Anthropic измерила сокращение запросов подтверждения на 84%. Смысл в том, человек, который сотый раз жмёт «разрешить», перестаёт читать, что именно он разрешает 📉

💼 В Claude Code песочница охватывает только команды оболочки. Встроенные файловые инструменты, MCP-серверы и хуки работают вне неё, поэтому srt применяют к ним отдельной обёрткой. Проект пока в бета-превью, поддержка Windows в альфе, форматы конфигурации могут меняться.

📎 Документация: песочница для Bash в Claude Code
📎 Разбор механизма от Anthropic

#Anthropic #песочница #cybersecurity
———
@tsingular

AI-ROI: учёт ИИ проектов

Если вам тоже надоело считать ROI от ИИ-проектов в эксель-табличках, возможно вам пригодится портал AI-ROI.
Сделал сначала для себя, но подумалось, что вам тоже может быть полезно, поэтому делюсь.

Что он умеет:
- бизнес-кейсы по Forrester TEI: NPV, ROI и окупаемость в трёх сценариях (пессимист/реалист/оптимист)
- жизненный цикл проекта по ГОСТ 34.601: идея → планирование → пилот → разработка → тестирование → внедрение → масштабирование → поддержка, и на каждом гейте — чек-листы «когда пускать дальше» (по практике Anthropic: пороги метрик, cost per outcome, готовность эксплуатации)
- документы и испытания как в ГОСТ: устав проекта и ТЗ с критериями приёмки до старта, протоколы предварительных/опытных/приёмочных испытаний, риски P×I и журнал изменений
- доверие к ИИ по ГОСТ Р 59276: качество данных, наблюдаемость, безопасность - прямо в чек-листах гейтов; классификация ИИ-решений по 59277 (автономность, технология)
- учёт всех затрат попроектно: подписки, GPU, токены по прайслисту, труд
- реестр выгод с дисциплиной: сначала базовая линия, потом подтверждение факта
- выгрузка отчёта в PDF/Excel и возможность ведения нескольких компаний с изолированными данными

Проще говоря: мировые методики (TEI, graduation criteria) обёрнуты в российские нормативы.

Эта версия без интеграций: портал ничего не тянет сам, только ручной ввод или файлы, но к интеграции все готово, - скажите агенту подключить к LiteLLM или иному прокси и учёт расхода ваших токенов будет импортироваться автоматически.

Архив и инструкция для установки на канале ИИзбранное, как и другие полезные материалы и записи обучающих эфиров (1 неделя, - пробная)

Можно просто купить архив и получить скидку на подписку :)

Если попробуете — расскажите, чего не хватает. Буду развивать потихоньку.

#проекты #airoi
———
@tsingular

Когда ИИ научится зарабатывать

Все наверное помнят, как за последний месяц ИИ сделал тысячи открытий в математике? Ещё год назад мало кто верил, что такое возможно.

А теперь представьте, что то же самое произойдёт в экономике.
Если перефразировать мысль Степана Гершуни, очень скоро ИИ изучит практически все доступные способы заработка на динамичном рынке и начнёт находить и эксплуатировать коммерческие возможности в любых нишах быстрее самых опытных коммерсов.

Миллиарды ИИ-агентов будут круглосуточно «майнить бабло», находя и мгновенно закрывая любые рыночные возможности.

И главный парадокс: чем умнее ИИ, тем сложнее будет заработать на его интеллекте.
Потому что те же возможности одновременно увидят миллионы других агентов.

Ещё одна причина купить землю и завести коз.

#деньги #future
———
@tsingular

Китайское сообщество разобрало задним числом механизм блокировки Claude. Вот их открытия

Claude использует систему баллов. При регистрации аккаунт получает начальный балл, затем в зависимости от поведения начисляются или снимаются баллы. Ниже порога — прямая блокировка. Вернуть баллы очень сложно

Факторы, влияющие на баллы:

Регистрация
> Чистый IP — самый важный фактор. Не обязательно домашний широкополосный, но обязательно чистый
> Gmail уже не лучший выбор, есть почтовые сервисы с большим весом
> Аккаунты, которые сразу при регистрации требуют KYC, можно выбрасывать
> Регистрация через мобильное приложение добавляет баллы

Платежи
> Подписка сразу после регистрации снимает баллы
> Прямой переход на Max сильно снимает баллы. Лучше подождать пару дней и сначала взять Pro
> Требование KYC при оплате означает, что аккаунт в периоде наблюдения, но не обязательно заблокируют
> Карты иностранных банков добавляют баллы. Google Play тоже подойдет. Виртуальные карты снимают баллы

Использование
> Не используйте лимит полностью за один раз. Лучше чередовать два аккаунта, чем выжимать один до конца
> Десктопный клиент дает небольшое добавление баллов. Старайтесь реже использовать веб-версию
> Мобильная версия тоже дает небольшое добавление баллов
> Включение функции памяти добавляет баллы. Чем больше файлов памяти, тем выше баллы

IP и устройство
> Стабильность — ключевой фактор. Не прыгайте по IP, старайтесь всегда использовать один и тот же
> Прокси должен быть в глобальном режиме с включенным TUN
> Вход с нескольких устройств сильно снимает баллы. Идеал — один компьютер, один клиент
> Частая смена IP, частые логины, высокая параллельность — все это сильно снимает баллы

Возраст аккаунта
> Старые аккаунты имеют огромный запас прочности. Аккаунты 2023 года явно лучше
> Баллы растут со временем, но очень медленно

Другое
> Windows и macOS без разницы. Linux снимает баллы
> Часовой пояс и язык почти не влияют. Не заблокируют просто из-за пекинского времени
> Сказать Claude, что вы из Китая, — не проблема, память не вызовет блокировку
> Массовое использование Fable снимает баллы
> Обновление до Max с большой вероятностью запускает период наблюдения, если только это не старый аккаунт с высоким весом

Период наблюдения и блокировка
> При приближении к порогу аккаунт может войти в период наблюдения. Типичный признак — сброс логина
> В периоде наблюдения дальнейшее снятие баллов приведет к блокировке
> Аккаунты с высокими баллами могут пережить несколько периодов наблюдения

Вышел Mac Studio в максимальной комплектации.

за модель с 512Gb объединённой памяти и 16Tb хранилкой можно отдать или $29 799 сразу (+ налоги) или 2.483.25 в месяц при рассрочке на 12 месяцев.

Домашний ПК по цене автомобиля. официально.

Короче, все желающие помочь автору канала купить когда-нибудь такой комбайн, - подписываются на ИИзбранное, авось через год накоплю как раз когда эта версия подешевеет :)

#MacStudio
———
@tsingular

NVIDIA представила открытый транскрибатор Nemotron 3.5 Transcribe с улучшенной расшифровкой и диаризацией

NVIDIA выложила Nemotron 3.5 Transcribe: открытую модель 4/34B способную качественно разобрать часы аудиозаписей с высокой точностью меток времени, диаризацией и переводом.
Одна модель для всех типов задач сразу.

Контекстное окно 65К - 1 час аудио за 1 запрос.

Раньше это собирали из трёх шагов: разделитель резал запись на реплики, распознавание писало текст, сведение сопоставляло их по времени, слова на перекрытиях терялсь.
Энкодер голосов Sortformer стоит параллельно с акустическим и отдаёт признаки голоса в языковую модель вместе с остальной акустикой.
Метки spk:0 и spk:1 пишутся прямо в генерации, время отдаёт голова CTC, постобработка не нужна.

В основе гибрид Mamba-2 и Transformer со смесью экспертов: 30 млрд параметров при 3,5 млрд активных, скорость добирает спекулятивное декодирование головой на восемь токенов вперёд.

📊 На английском наборе открытых тестов ошибка в словах упали до 4,71% против 4,94% у ближайшей открытой модели, на длинных записях 10,98% против 13,37%, а диаризация в сравнении David AI по 21 языку дала 18,26%, лучший из 14 систем.

Русский поддерживает

💼 У NVIDIA две разные модели семейства Nemotron 3.5 для работы с речью:

Nemotron 3.5 Transcribe (34B/4,3B active) — мультизадачная модель для записей часовой длины: распознавание 40 языков, диаризация до 8 участников на 13 языках, перевод и вопросы по содержанию записи.
Nemotron 3.5 ASR (600M) — отдельная компактная модель на архитектуре FastConformer-RNNT для потокового и пакетного распознавания речи с низкой задержкой.
При этом Transcribe — одна модель, а не конвейер из отдельных ASR, диаризации и LLM. Внутри неё объединены акустический и голосовой энкодеры, языковая MoE-модель и CTC-выравнивание временных меток.

Веса под OpenMDW-1.1 в BF16, FP8 и NVFP4, коммерческое использование разрешено, хватает одной карты.

📎 Разбор NVIDIA: модель, данные, дообучение

#NVIDIA #Nemotron #голос
———
@tsingular

Suno выкатила MCP, а Kling 4.0 заработал по API: и теперь ваш агент может собрать клип целиком

Suno открыла бета-доступ к официальному MCP-серверу, - музыка генерится прямо из чата Claude или ChatGPT.
А неделей раньше Kling запустил API видео-модели 4.0.
В итоге получается, что ваш ИИ агент теперь может собрать клип от и до: сценарий, трек, видео, правки.

🎵 Suno MCP (beta):
Подключение без API-ключа: адрес из suno.com/mcp добавляется коннектором в Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor и Claude Code, вход через логин Suno.
Умеет: песня по описанию словами, войс-мемо разворачивается в трек, каверы и мэшапы, свой Suno Voice.
Работает на всех тарифах, тратит кредиты, треки падают в библиотеку Suno.
Пока бета, доступ по заявке.

🎬 Kling 4.0 API:
Запущен 22 октября, постепенно открывается корпоративным клиентам и разработчикам.
В одном прогоне до 30 секунд видео со стереозвуком и липсинком, до 10 кейфреймов, Omni Reference до 15 референсов (картинки, видео, элементы, голоса), до 8000 токенов промпта.
Ключ и пакеты: в консоли разработчика Kling.

🔗 Что в итоге:
Агент может в одном чате написать сценарий и лирику, сгенерить трек через Suno MCP и видео через Kling 4.0 API, - с липсинком под готовый трек.
Раньше нужна была браузерная автоматизация и реселлеры, - теперь официальные каналы у обоих.

💼 Зачем бизнесу:
Конвейер клипов ставится на одного агента: музыка, видео и правки в одном цикле.
Креативные вендоры один за другим становятся MCP и API-инструментами, - как раньше Figma и Notion.

📎 Kling 4.0 API: https://kling.ai/document-api/guides/get-started/overview

📎 Suno MCP: https://suno.com/release-notes/suno-mcp-beta

#Suno #Kling #MCP #агенты #видео
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен

Очевидное Невероятное.

в сейчас лет узнал, что количество токенов в секунду сплошной модели можно посчитать разделив скорость памяти на количество Гб в модели :)

ну и отняв 10% на разгильдяйство.

например, если скорость памяти 546 Гб/с а модель 27 Гб, то ваш теоретический предел 20 ток/с, а по факту получите 18 т/с

#мысли #инференс
———
@tsingular

осталось всего 224 подписки на Орке (Continuum AI Corp. офис в San Francisco, California) чтобы получить скидку на DS 4.1 Pro как только он выйдет через 3 дня.

успейте успеть :)

#Orcarouter
———
@tsingular