This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Utopia: база знаний, которая помнит, когда каждый факт был правдой
На GitHub появилась Utopia: self-hosted платформа знаний, где RAG по своим документам работает поверх графа, в котором у каждого факта есть метка времени и срок жизни.
585 звёзд за первые недели, лицензия Apache-2.0, весь стек это один бинарник на Rust и база на Postgres.
⏳ Память с датой:
Большинство баз знаний отвечает на вопрос «что», Utopia построена вокруг «когда».
У каждого факта в графе поля valid_from и valid_to, вопрос «кто вёл проект X в третьем квартале 2024» решается чтением графа на нужный момент.
Факты дописываются, а не перезаписываются: исправление закрывает прошлую версию, история можно проследить по изменеиям во времени.
На странице графа таймлайн таскаешь мышью, и связи перерисовываются на выбранную дату.
Каждое ребро ссылается на предложение-первоисточник, без доказательства в граф ничего не попадает.
⚖️ Чем отличается от аналогов:
У Zep с движком Graphiti та же идея временных фактов, но это отдельная библиотека поверх Neo4j или FalkorDB, у Utopia только Postgres.
Mem0 отдаёт граф знаний лишь в платном тарифе за $249 в месяц, а тут открыт весь код.
RAGFlow и AnythingLLM хорошо ищут по документам, но время факта они не моделируют.
Отдельно стоит выделить полезную фишку, - "очередь ревью" она позволяет оценить сомнительные выводы и кандидаты на слияние сущностей через подтверждения человеком.
💼 Зачем бизнесу:
Классическая дыра RAG: инструкция изменилась в марте, а чат отвечает по февральской версии. Здесь это лечится на уровне модели данных.
Тот же граф по дороге станет памятью агентов: схема под memory-пространства уже есть, MCP-сервер в планах.
Но надо учитывать, что это v0.1 от одного мантейнера и фреймворк ещё сырой: API-ключи в базе лежат без шифрования, пути обновлений не гарантированы.
Для пилота в доверенной сети годится, в прод ставить рано.
Смотрим, изучаем, сравниваем с аналогами.
📎 GitHub · Zep/Graphiti для сравнения
#utopia #RAG #темпоральный #граф #opensource
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube
На GitHub появилась Utopia: self-hosted платформа знаний, где RAG по своим документам работает поверх графа, в котором у каждого факта есть метка времени и срок жизни.
585 звёзд за первые недели, лицензия Apache-2.0, весь стек это один бинарник на Rust и база на Postgres.
⏳ Память с датой:
Большинство баз знаний отвечает на вопрос «что», Utopia построена вокруг «когда».
У каждого факта в графе поля valid_from и valid_to, вопрос «кто вёл проект X в третьем квартале 2024» решается чтением графа на нужный момент.
Факты дописываются, а не перезаписываются: исправление закрывает прошлую версию, история можно проследить по изменеиям во времени.
На странице графа таймлайн таскаешь мышью, и связи перерисовываются на выбранную дату.
Каждое ребро ссылается на предложение-первоисточник, без доказательства в граф ничего не попадает.
⚖️ Чем отличается от аналогов:
У Zep с движком Graphiti та же идея временных фактов, но это отдельная библиотека поверх Neo4j или FalkorDB, у Utopia только Postgres.
Mem0 отдаёт граф знаний лишь в платном тарифе за $249 в месяц, а тут открыт весь код.
RAGFlow и AnythingLLM хорошо ищут по документам, но время факта они не моделируют.
Отдельно стоит выделить полезную фишку, - "очередь ревью" она позволяет оценить сомнительные выводы и кандидаты на слияние сущностей через подтверждения человеком.
💼 Зачем бизнесу:
Классическая дыра RAG: инструкция изменилась в марте, а чат отвечает по февральской версии. Здесь это лечится на уровне модели данных.
Тот же граф по дороге станет памятью агентов: схема под memory-пространства уже есть, MCP-сервер в планах.
Но надо учитывать, что это v0.1 от одного мантейнера и фреймворк ещё сырой: API-ключи в базе лежат без шифрования, пути обновлений не гарантированы.
Для пилота в доверенной сети годится, в прод ставить рано.
Смотрим, изучаем, сравниваем с аналогами.
📎 GitHub · Zep/Graphiti для сравнения
#utopia #RAG #темпоральный #граф #opensource
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube
🔥10❤5✍2⚡2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
PenEcho: бесконечный холст вместо тесного окна чата с ИИ
На GitHub набирает популярность PenEcho: открытая среда для работы с ИИ на холсте 20 000 × 20 000 пикселей, проект собрал 2,2 тысячи звёзд под AGPL v3.
Здесь формулы, рукописные заметки и схемы объединены в общее поле, а модель отвечает прямо возле записей.
📐 Как это устроено в пространстве:
Привычные чаты загоняют мысли в узкую ленту, где трудно держать сложную картину.
В PenEcho писать и рисовать можно в любой точке полотна стилусом или мышью.
Модель считывает взаимное расположение: видит, что написано под формулой, куда ведёт стрелка и как связаны блоки.
Память выделяется тайлами 512 × 512 пикселей строго в местах со штрихами, поэтому холст не раздувается в памяти.
В запрос уходит только нужный фрагмент с координатами, сохраняя плавность холста.
🧩 Интерактивные виджеты и агентный режим:
Ответ модели появляется отдельным черновиком: его можно двигать, менять в размере или дорабатывать перед слиянием.
Интерактивные диаграммы и HTML-виджеты изолированы в песочнице и обновляются точечно через diff.
В обновлении 1.1.7 появился PenEcho Agent: к работе подключаются PDF, Word, Excel, код и веб-поиск.
Visual Explorer собирает разрозненные материалы в наглядную карту с деталями и ссылками.
Агент ведёт длинные цепочки от 50 до 500 шагов, сохраняя контекст задачи.
💼 Чем это полезно на практике:
Запустить систему можно без покупки дополнительных API-ключей.
Если на машине авторизован CLI от Claude Code, Codex или Kimi Code, сервер использует готовое окружение.
Проект поддержала Moonshot AI через программу Kimi Open Source Friends, выделив гранты на развитие.
Сервер на Node.js подключается к планшету в локальной сети по коду и хранит файлы на устройстве.
Пространственный холст наглядно помогает при проектировании архитектуры и расчётах, заменяя переписку в чате.
📎 GitHub · Сайт проекта
#penecho #kimi #холст #визуализация #opensource
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube
На GitHub набирает популярность PenEcho: открытая среда для работы с ИИ на холсте 20 000 × 20 000 пикселей, проект собрал 2,2 тысячи звёзд под AGPL v3.
Здесь формулы, рукописные заметки и схемы объединены в общее поле, а модель отвечает прямо возле записей.
📐 Как это устроено в пространстве:
Привычные чаты загоняют мысли в узкую ленту, где трудно держать сложную картину.
В PenEcho писать и рисовать можно в любой точке полотна стилусом или мышью.
Модель считывает взаимное расположение: видит, что написано под формулой, куда ведёт стрелка и как связаны блоки.
Память выделяется тайлами 512 × 512 пикселей строго в местах со штрихами, поэтому холст не раздувается в памяти.
В запрос уходит только нужный фрагмент с координатами, сохраняя плавность холста.
🧩 Интерактивные виджеты и агентный режим:
Ответ модели появляется отдельным черновиком: его можно двигать, менять в размере или дорабатывать перед слиянием.
Интерактивные диаграммы и HTML-виджеты изолированы в песочнице и обновляются точечно через diff.
В обновлении 1.1.7 появился PenEcho Agent: к работе подключаются PDF, Word, Excel, код и веб-поиск.
Visual Explorer собирает разрозненные материалы в наглядную карту с деталями и ссылками.
Агент ведёт длинные цепочки от 50 до 500 шагов, сохраняя контекст задачи.
💼 Чем это полезно на практике:
Запустить систему можно без покупки дополнительных API-ключей.
Если на машине авторизован CLI от Claude Code, Codex или Kimi Code, сервер использует готовое окружение.
Проект поддержала Moonshot AI через программу Kimi Open Source Friends, выделив гранты на развитие.
Сервер на Node.js подключается к планшету в локальной сети по коду и хранит файлы на устройстве.
Пространственный холст наглядно помогает при проектировании архитектуры и расчётах, заменяя переписку в чате.
📎 GitHub · Сайт проекта
#penecho #kimi #холст #визуализация #opensource
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube
🔥15⚡1❤1👍1🆒1
NVIDIA покупает Hugging Face за рекордные $12,9 млрд
Дженсен Хуанг объявил о покупке Hugging Face за $12,93 млрд, закрыв слухи вокруг судьбы главного хаба свободного ИИ.
Оценка платформы выросла втрое с раунда 2023 года в $4,5 млрд, когда в капитал входили даже прямые конкуренты чипмейкера.
📦 Что переходит под контроль Дженсена:
Hugging Face стал витриной открытого ИИ: сервисом пользуются 18 млн разработчиков.
В каталоге собрано свыше 3 млн моделей, 500 тысяч датасетов и миллион приложений Spaces.
Более 200 тысяч компаний используют платформу для поиска, оценки и запуска нейросетей.
При выручке около $150 млн мультипликатор превысил 86 годовых доходов: чипмейкер забирает главную точку дистрибуции весов.
⚖️ Обещания нейтральности и тревога индустрии:
Дженсен заверяет, что сервис сохранит открытость и нейтралитет для всей индустрии.
Разработчикам разрешено выбирать любые облака и чипы, обязательной привязки к оборудованию NVIDIA не будет.
Сохраняется привычный бренд с желтым смайликом 🤗, а Клеман Деланг продолжит руководить проектом.
Однако разработчики опасаются монополии: в 2023 году AMD, Intel, Qualcomm и IBM вкладывались в хаб ради баланса сил, а теперь их доли выкуплены одним чеком.
💼 Чем это обернётся для рынка:
NVIDIA замыкает цепочку контроля: компания держит и вычислительную базу, и главную витрину готовых моделей.
Открытые веса получают мощные серверные ресурсы, ускоряя обучение новых архитектур.
Конкурентам придётся либо соседствовать на чужой витрине, либо строить независимые зеркала.
Будущее открытого ИИ теперь зависит от обещаний руководства одного производителя чипов.
📎 Блог NVIDIA · Анализ The Information
#huggingface #nvidia #opensource #сделки
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube
Дженсен Хуанг объявил о покупке Hugging Face за $12,93 млрд, закрыв слухи вокруг судьбы главного хаба свободного ИИ.
Оценка платформы выросла втрое с раунда 2023 года в $4,5 млрд, когда в капитал входили даже прямые конкуренты чипмейкера.
📦 Что переходит под контроль Дженсена:
Hugging Face стал витриной открытого ИИ: сервисом пользуются 18 млн разработчиков.
В каталоге собрано свыше 3 млн моделей, 500 тысяч датасетов и миллион приложений Spaces.
Более 200 тысяч компаний используют платформу для поиска, оценки и запуска нейросетей.
При выручке около $150 млн мультипликатор превысил 86 годовых доходов: чипмейкер забирает главную точку дистрибуции весов.
⚖️ Обещания нейтральности и тревога индустрии:
Дженсен заверяет, что сервис сохранит открытость и нейтралитет для всей индустрии.
Разработчикам разрешено выбирать любые облака и чипы, обязательной привязки к оборудованию NVIDIA не будет.
Сохраняется привычный бренд с желтым смайликом 🤗, а Клеман Деланг продолжит руководить проектом.
Однако разработчики опасаются монополии: в 2023 году AMD, Intel, Qualcomm и IBM вкладывались в хаб ради баланса сил, а теперь их доли выкуплены одним чеком.
💼 Чем это обернётся для рынка:
NVIDIA замыкает цепочку контроля: компания держит и вычислительную базу, и главную витрину готовых моделей.
Открытые веса получают мощные серверные ресурсы, ускоряя обучение новых архитектур.
Конкурентам придётся либо соседствовать на чужой витрине, либо строить независимые зеркала.
Будущее открытого ИИ теперь зависит от обещаний руководства одного производителя чипов.
📎 Блог NVIDIA · Анализ The Information
#huggingface #nvidia #opensource #сделки
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube
🤔8🔥3⚡2
Hugging Face открыла speech-to-speech: модульный голосовой агент на замену OpenAI Realtime
Hugging Face выложила в открытый доступ модульный пайплайн speech-to-speech для создания сверхбыстрых голосовых ассистентов реального времени.
Вместо закрытых облачных API разработчики получили локальный стек, где любой блок заменяется флагом в консоли.
🎙 Четыре независимых потока:
Архитектура построена как каскад из четырех модулей в отдельных потоках, связанных быстрыми очередями:
Детектор Silero VAD с модулем Smart Turn предугадывает конец мысли и не обрывает речь на естественных паузах.
Распознавание речи через Parakeet TDT или Whisper переводит звук в текст с минимальной задержкой.
Языковая модель (llama.cpp, vLLM или внешний сервис) генерирует ответ потоком.
Синтез речи на Qwen3-TTS или Kokoro озвучивает ответ сразу по мере поступления первых токенов.
⚡️ Мгновенное перебивание и совместимость:
Сложная проблема голосовых систем: естественное прерывание диалога человеком.
Разработчики встроили сквозной счетчик поколений: стоит пользователю заговорить, система гасит токены в полете и сбрасывает буфер звука.
Сервер отдает протокол OpenAI Realtime через WebSocket и WebRTC: клиенты переключаются на локальный хост сменой одного адреса.
🤖 От ноутбука до боевых роботов:
Стек предельно бережлив к ресурсам: полностью локальная сборка на Apple Silicon требует всего 7,5 ГБ памяти.
Кодовая база проверена практикой: этот стек управляет живым диалогом тысяч роботов Reachy Mini в реальной эксплуатации.
💼 Зачем бизнесу и разработчикам:
Голосовые ассистенты перестали быть закрытой монополией провайдеров.
Открытый проект позволяет бизнесу собирать речевые сервисы под свои задачи: менять языки, подставлять фирменные голоса и сохранять полную приватность данных внутри контура компании.
#SpeechToSpeech #HuggingFace #аудио #opensource
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | Дзен
Hugging Face выложила в открытый доступ модульный пайплайн speech-to-speech для создания сверхбыстрых голосовых ассистентов реального времени.
Вместо закрытых облачных API разработчики получили локальный стек, где любой блок заменяется флагом в консоли.
🎙 Четыре независимых потока:
Архитектура построена как каскад из четырех модулей в отдельных потоках, связанных быстрыми очередями:
Детектор Silero VAD с модулем Smart Turn предугадывает конец мысли и не обрывает речь на естественных паузах.
Распознавание речи через Parakeet TDT или Whisper переводит звук в текст с минимальной задержкой.
Языковая модель (llama.cpp, vLLM или внешний сервис) генерирует ответ потоком.
Синтез речи на Qwen3-TTS или Kokoro озвучивает ответ сразу по мере поступления первых токенов.
⚡️ Мгновенное перебивание и совместимость:
Сложная проблема голосовых систем: естественное прерывание диалога человеком.
Разработчики встроили сквозной счетчик поколений: стоит пользователю заговорить, система гасит токены в полете и сбрасывает буфер звука.
Сервер отдает протокол OpenAI Realtime через WebSocket и WebRTC: клиенты переключаются на локальный хост сменой одного адреса.
🤖 От ноутбука до боевых роботов:
Стек предельно бережлив к ресурсам: полностью локальная сборка на Apple Silicon требует всего 7,5 ГБ памяти.
Кодовая база проверена практикой: этот стек управляет живым диалогом тысяч роботов Reachy Mini в реальной эксплуатации.
💼 Зачем бизнесу и разработчикам:
Голосовые ассистенты перестали быть закрытой монополией провайдеров.
Открытый проект позволяет бизнесу собирать речевые сервисы под свои задачи: менять языки, подставлять фирменные голоса и сохранять полную приватность данных внутри контура компании.
#SpeechToSpeech #HuggingFace #аудио #opensource
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | Дзен
🔥16❤4✍4⚡1
Forwarded from Mashkka про Data Science
⌛️ Встречаем GigaChat 3.5 Reasoning — модель научилась рассуждать!
Сегодня коллеги выпустили новую GigaChat 3.5 Reasoning, которая умеет не просто отвечать, но рассуждать — один из важнейших навыков современных LLM теперь и в GigaChat.
Модель последовательно разбирает задачу на этапы, строит план, проверяет промежуточные результаты и исправляет собственные ошибки. Всё как у хорошего исследователя, только в разы быстрее. На нашей новой текстовой версии бенчмарка MERA модель заняла 13 место.
👉Прим. А про обновление бенчмарка можно прочитать тут.
Такой режим стал возможен благодаря специальному обучению и собственной архитектуре с технологией линейного внимания — она помогает эффективно работать с длинным контекстом и не терять нить рассуждения. Подробнее о процессе обучения модели и результатах коллеги расписали в статье на Хабре.
Приятный бонус: GigaChat 3.5 Reasoning тратит токены заметно экономнее зарубежных аналогов. Например, на математике — в среднем на 37% меньше, чем DeepSeek V4 Flash Preview. А это и скорость, и бюджет.
Что по бенчмаркам:
📈 IFBench — с 44 до 77 баллов
📈 Natural Plan — с 64 до 80 баллов
📈 Live Code Bench v6 — с 56 до 85 баллов
📈 MERA — 13 место
Попробовать модель в деле можно прямо сейчас, включив функцию «Рассуждение» в ГигаЧате. А забрать модель в свои проекты можно по ссылкам:
🔗 Hugging Face
🔗 GitVerse
#gigachat #reasoning #ai #opensource #нейросети
Сегодня коллеги выпустили новую GigaChat 3.5 Reasoning, которая умеет не просто отвечать, но рассуждать — один из важнейших навыков современных LLM теперь и в GigaChat.
Модель последовательно разбирает задачу на этапы, строит план, проверяет промежуточные результаты и исправляет собственные ошибки. Всё как у хорошего исследователя, только в разы быстрее. На нашей новой текстовой версии бенчмарка MERA модель заняла 13 место.
👉Прим. А про обновление бенчмарка можно прочитать тут.
Такой режим стал возможен благодаря специальному обучению и собственной архитектуре с технологией линейного внимания — она помогает эффективно работать с длинным контекстом и не терять нить рассуждения. Подробнее о процессе обучения модели и результатах коллеги расписали в статье на Хабре.
Приятный бонус: GigaChat 3.5 Reasoning тратит токены заметно экономнее зарубежных аналогов. Например, на математике — в среднем на 37% меньше, чем DeepSeek V4 Flash Preview. А это и скорость, и бюджет.
Что по бенчмаркам:
📈 IFBench — с 44 до 77 баллов
📈 Natural Plan — с 64 до 80 баллов
📈 Live Code Bench v6 — с 56 до 85 баллов
📈 MERA — 13 место
Попробовать модель в деле можно прямо сейчас, включив функцию «Рассуждение» в ГигаЧате. А забрать модель в свои проекты можно по ссылкам:
🔗 Hugging Face
🔗 GitVerse
#gigachat #reasoning #ai #opensource #нейросети
🔥16✍2🆒2⚡1❤1
Google выкатили фреймворк ARTEMIS для управления приложениями на Android
Google выкатила открытый фреймворк ARTEMIS для управления Android-устройствами через агентов.
Результат: рекордные 99% на бенчмарке AndroidWorld (Google Research) на сотне задач в 20 приложениях.
📱 Мост из IDE прямо в смартфон:
Релиз закрывает давний разрыв: агенты в Antigravity, Claude Code или Cursor пишут код и собирают билд, но тестировать интерфейс приходилось вручную.
Через протокол MCP агент подключается к устройству: собирает APK, ставит через ADB, логинится и ловит краши в Logcat.
Внутри два режима: быстрый Flash (3–5 секунд на шаг) для типовых действий и глубокий Pro с графом планирования и изоляцией сбоев.
🔍 Заимствование у стартапа Minitap:
Главная интрига релиза, - его происхождение.
Код ARTEMIS во многом копирует открытый проект mobile-use от Minitap.
В репозитории Google нашли дословный системный промпт агента Hopper (названного инженером Minitap в честь блока из Minecraft), модули ADB-туннеля и идентичные тесты.
В августе имена авторов удалили из конфигурации форс-пушем, а заявку на лидерборд со 100% успехом игнорировали месяцами.
После огласки на Hacker News Google 12 сентября оперативно вписала Minitap в лицензию Apache 2.0 и закрыла обсуждение.
💼 Зачем бизнесу:
Команды получают автономное тестирование интерфейса без поддержки хрупких скриптов Appium или UIAutomator.
Агент берет на себя сквозную проверку сценариев прямо на реальном устройстве.
💡 Выводы:
ARTEMIS закрывает пробел в мобильной разработке, делая агента полноценным тестировщиком.
Но осадочек остался: корпорации всё так же охотно забирают чужой опенсорс, - если что-то пишете, оставляйте водяные знаки (не вредоносные только :) ).
#ARTEMIS #Google #Android #агенты #тестирование #opensource
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен
Google выкатила открытый фреймворк ARTEMIS для управления Android-устройствами через агентов.
Результат: рекордные 99% на бенчмарке AndroidWorld (Google Research) на сотне задач в 20 приложениях.
📱 Мост из IDE прямо в смартфон:
Релиз закрывает давний разрыв: агенты в Antigravity, Claude Code или Cursor пишут код и собирают билд, но тестировать интерфейс приходилось вручную.
Через протокол MCP агент подключается к устройству: собирает APK, ставит через ADB, логинится и ловит краши в Logcat.
Внутри два режима: быстрый Flash (3–5 секунд на шаг) для типовых действий и глубокий Pro с графом планирования и изоляцией сбоев.
🔍 Заимствование у стартапа Minitap:
Главная интрига релиза, - его происхождение.
Код ARTEMIS во многом копирует открытый проект mobile-use от Minitap.
В репозитории Google нашли дословный системный промпт агента Hopper (названного инженером Minitap в честь блока из Minecraft), модули ADB-туннеля и идентичные тесты.
В августе имена авторов удалили из конфигурации форс-пушем, а заявку на лидерборд со 100% успехом игнорировали месяцами.
После огласки на Hacker News Google 12 сентября оперативно вписала Minitap в лицензию Apache 2.0 и закрыла обсуждение.
💼 Зачем бизнесу:
Команды получают автономное тестирование интерфейса без поддержки хрупких скриптов Appium или UIAutomator.
Агент берет на себя сквозную проверку сценариев прямо на реальном устройстве.
💡 Выводы:
ARTEMIS закрывает пробел в мобильной разработке, делая агента полноценным тестировщиком.
Но осадочек остался: корпорации всё так же охотно забирают чужой опенсорс, - если что-то пишете, оставляйте водяные знаки (не вредоносные только :) ).
#ARTEMIS #Google #Android #агенты #тестирование #opensource
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен
👍5✍3⚡2❤1🆒1
Энкодер GLiNER2.5-Decide на 340M параметров обошел 4B декодеры в классификации
Fastino Labs, получившая $25 млн от Khosla и Microsoft, тренируют модели на игровых GPU TechCrunch, выкатали открытую GLiNER2.5-Decide: 340M параметров, энкодер, Apache 2.0.
Принцип как у Jev, - на входе текст и схема вопросов, на выходе решения с вероятностями.
Автор GLiNER Уршад Заратиана( GitHub)
⚙️ Технические детали:
Энкодер читает текст и схему одновременно, а ограниченный декодер ищет лучшую комбинацию ответов по заявленным правилам.
Бенч Fast Decisions: 5100 примеров на 17 незнакомых датасетах.
Средний балл 60.1%, победы в 9 датасетах из 17.
Для сравнения, - модели на декодерах Qwen3.5-4B, в 12 раз крупнее дали худший результат: JevK5 получила 57.5% и SemIf 56.4%.
На саппорт-интентах 75.3%, на 18.6 пункта впереди.
По скорости 38.3 мс на V100 и 167 мс на серверном CPU.
💼 В чём польза для бизнеса:
Сценарий быстрых классификаций получает всё более широкое применение.
Моделей по типу TypeSafe Jev, Laya от Convai уже сотни, теперь вот к ним добавился Gliner от Fastino.
Такие модели детерминированы, стоят копейки и могу работать в закрытом контуре без интернета.
Модель качаем тут: https://huggingface.co/fastino/GLiNER2.5-Decide
#GLiNER #Fastino #агенты #opensource
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен
Fastino Labs, получившая $25 млн от Khosla и Microsoft, тренируют модели на игровых GPU TechCrunch, выкатали открытую GLiNER2.5-Decide: 340M параметров, энкодер, Apache 2.0.
Принцип как у Jev, - на входе текст и схема вопросов, на выходе решения с вероятностями.
Автор GLiNER Уршад Заратиана( GitHub)
⚙️ Технические детали:
Энкодер читает текст и схему одновременно, а ограниченный декодер ищет лучшую комбинацию ответов по заявленным правилам.
Бенч Fast Decisions: 5100 примеров на 17 незнакомых датасетах.
Средний балл 60.1%, победы в 9 датасетах из 17.
Для сравнения, - модели на декодерах Qwen3.5-4B, в 12 раз крупнее дали худший результат: JevK5 получила 57.5% и SemIf 56.4%.
На саппорт-интентах 75.3%, на 18.6 пункта впереди.
По скорости 38.3 мс на V100 и 167 мс на серверном CPU.
💼 В чём польза для бизнеса:
Сценарий быстрых классификаций получает всё более широкое применение.
Моделей по типу TypeSafe Jev, Laya от Convai уже сотни, теперь вот к ним добавился Gliner от Fastino.
Такие модели детерминированы, стоят копейки и могу работать в закрытом контуре без интернета.
Модель качаем тут: https://huggingface.co/fastino/GLiNER2.5-Decide
#GLiNER #Fastino #агенты #opensource
———
@tsingular | Max | YouTube | RuTube | VK | VK Video | Дзен
🤝8✍4🔥4⚡2❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
CopilotKit: один фреймворк переиграл проприетарные системы OpenAI, Meta*, xAI и Anthropic
Пока крупные лаборатории выпускали закрытые мультиагентные продукты, CopilotKit выпустила отдельные открытые клоны, тратя на каждый релиз по паре дней.
Свежий пример: OpenDots, опенсорсный аналог OpenAI Dots, собрали за два дня после анонса.
Каждый Dot это AI-коллега со своим компьютером, браузером и файлам, который всегда в онлайне.
До него вышли OpenMuse (Meta* Muse), OpenBot (Grok Bot от xAI) и OpenTag (ClaudeTag от Anthropic).
🧩 Откуда такая скорость: все четыре шаблона это вариации интерфейса поверх единого стека CopilotKit, который даёт компоненты UI, AG-UI, открытый протокол обмена агент-пользователь, тянет поток, инструменты и общее состояние
(встроили LangGraph, CrewAI, Mastra, LlamaIndex, MS Agent Framework), а CopilotKit Intelligence ведёт в продакшн.
⚙️ Что уже в коробке:
- Чат и генеративный UI: агент рисует интерфейс под задачу, а не гоняет всё текстом
- Любой агентский харнесс через AG-UI, любая OpenAI-совместимая модель
- Автоматическое обучение: диалоги превращаются в переиспользуемые навыки после ревью
- Ветки обсуждений, треды, общая память между агентами
- Каналы Slack и Teams в одном треде с веб-чатом
- Продуктовая аналитика из коробки
- Self-hosting или облако, лицензия MIT
💼 Зачем это бизнесу: у нас ещё один универсальный мультиагентский харнесс, который позволяет вам бесплатно попробовать тот функционал, за который проприетарные вендоры берут сотни баксов в месяц.
📎 OpenDots · GitHub OpenDots · OpenMuse · OpenBot · OpenTag · AG-UI · CopilotKit
*Meta - запрещённая в РФ организация, признанная террористической
#CopilotKit #агенты #opensource
———
@tsingular
Пока крупные лаборатории выпускали закрытые мультиагентные продукты, CopilotKit выпустила отдельные открытые клоны, тратя на каждый релиз по паре дней.
Свежий пример: OpenDots, опенсорсный аналог OpenAI Dots, собрали за два дня после анонса.
Каждый Dot это AI-коллега со своим компьютером, браузером и файлам, который всегда в онлайне.
До него вышли OpenMuse (Meta* Muse), OpenBot (Grok Bot от xAI) и OpenTag (ClaudeTag от Anthropic).
🧩 Откуда такая скорость: все четыре шаблона это вариации интерфейса поверх единого стека CopilotKit, который даёт компоненты UI, AG-UI, открытый протокол обмена агент-пользователь, тянет поток, инструменты и общее состояние
(встроили LangGraph, CrewAI, Mastra, LlamaIndex, MS Agent Framework), а CopilotKit Intelligence ведёт в продакшн.
⚙️ Что уже в коробке:
- Чат и генеративный UI: агент рисует интерфейс под задачу, а не гоняет всё текстом
- Любой агентский харнесс через AG-UI, любая OpenAI-совместимая модель
- Автоматическое обучение: диалоги превращаются в переиспользуемые навыки после ревью
- Ветки обсуждений, треды, общая память между агентами
- Каналы Slack и Teams в одном треде с веб-чатом
- Продуктовая аналитика из коробки
- Self-hosting или облако, лицензия MIT
💼 Зачем это бизнесу: у нас ещё один универсальный мультиагентский харнесс, который позволяет вам бесплатно попробовать тот функционал, за который проприетарные вендоры берут сотни баксов в месяц.
📎 OpenDots · GitHub OpenDots · OpenMuse · OpenBot · OpenTag · AG-UI · CopilotKit
*Meta - запрещённая в РФ организация, признанная террористической
#CopilotKit #агенты #opensource
———
@tsingular
🔥11⚡2❤2🆒1
ArtCraft: весь пакет Adobe переписывают на чистом Rust, с MCP-управлением
📋 ArtCraft Studios, - команда, которая с 2022 года развивает AI-студию ArtCraft для художников, выложила на GitHub семь приложений на чистом Rust:
PhotoCraft для растровой обработки (аналог Photoshop),
VectorCraft для векторов (Illustrator),
FilmCraft для видео (Premiere Pro),
LightCraft для фототек (Lightroom),
PrintCraft для PDF (Acrobat),
EffectCraft для моушена (After Effects) и DesignCraft для вёрстки (InDesign).
Лицензия MIT и Apache-2.0, репозитории обновляются ежедневно. PhotoCraft выложили 30 сентября: за пять дней 82 коммита, три релиза и 1,6 тыс. звёзд. Сегодня набор вышел на Hacker News.
⚙️ PhotoCraft в ранней альфе, но редактор настоящий: слои, маски, 16 корректирующих слоёв, стили, векторы, типографика и движок кистей с реакцией на нажим пера. PSD-файлы открываются и сохраняются байт в байт: 134 из 135 реальных документов проходят круг без потерь. RGB, CMYK и Lab, 8/16/32 бита, ICC-профили. GPU-композитор на wgpu, без Electron, вся программа собирается в WebAssembly и работает в браузере. Больше 1 700 тестов, а совпадение с меню Photoshop измеряет автоматическая задача cargo xtask parity.
🤖 Каждое действие интерфейса, - это команда из общего реестра на 500+ команд. UI, CLI, JSON-канал управления и MCP-сервер вызывают одни и те же команды, поэтому всё, что можно кликнуть мышью, умеет и агент.
В корне каждого репозитория лежат AGENTS.md и CLAUDE.md: агентам-контрибьюторам отдельная инструкция наравне с людьми.
💼 Подписка на пакет Adobe стоит под сотку $ каждый месяц, а тут семь бесплатных аналогов. В продакшен рановато, конечно,- альфа есть только у PhotoCraft, остальные шесть в разработке.
Но в базе они уже функциональны и могут заменить проприетарные продукты в ближайшем будущем.
Отдельный плюс,- сразу заточено под ИИ агентов с MCP.
Вайбкодеры всех переиграют, - 82 коммита за пять дней. 🤖
📎 getartcraft.com, - все семь приложений с установщиками
📎 PhotoCraft на GitHub, - код и план развития
#Rust #OpenSource #Adobe #ArtCraft
———
@tsingular
📋 ArtCraft Studios, - команда, которая с 2022 года развивает AI-студию ArtCraft для художников, выложила на GitHub семь приложений на чистом Rust:
PhotoCraft для растровой обработки (аналог Photoshop),
VectorCraft для векторов (Illustrator),
FilmCraft для видео (Premiere Pro),
LightCraft для фототек (Lightroom),
PrintCraft для PDF (Acrobat),
EffectCraft для моушена (After Effects) и DesignCraft для вёрстки (InDesign).
Лицензия MIT и Apache-2.0, репозитории обновляются ежедневно. PhotoCraft выложили 30 сентября: за пять дней 82 коммита, три релиза и 1,6 тыс. звёзд. Сегодня набор вышел на Hacker News.
⚙️ PhotoCraft в ранней альфе, но редактор настоящий: слои, маски, 16 корректирующих слоёв, стили, векторы, типографика и движок кистей с реакцией на нажим пера. PSD-файлы открываются и сохраняются байт в байт: 134 из 135 реальных документов проходят круг без потерь. RGB, CMYK и Lab, 8/16/32 бита, ICC-профили. GPU-композитор на wgpu, без Electron, вся программа собирается в WebAssembly и работает в браузере. Больше 1 700 тестов, а совпадение с меню Photoshop измеряет автоматическая задача cargo xtask parity.
🤖 Каждое действие интерфейса, - это команда из общего реестра на 500+ команд. UI, CLI, JSON-канал управления и MCP-сервер вызывают одни и те же команды, поэтому всё, что можно кликнуть мышью, умеет и агент.
В корне каждого репозитория лежат AGENTS.md и CLAUDE.md: агентам-контрибьюторам отдельная инструкция наравне с людьми.
💼 Подписка на пакет Adobe стоит под сотку $ каждый месяц, а тут семь бесплатных аналогов. В продакшен рановато, конечно,- альфа есть только у PhotoCraft, остальные шесть в разработке.
Но в базе они уже функциональны и могут заменить проприетарные продукты в ближайшем будущем.
Отдельный плюс,- сразу заточено под ИИ агентов с MCP.
Вайбкодеры всех переиграют, - 82 коммита за пять дней. 🤖
📎 getartcraft.com, - все семь приложений с установщиками
📎 PhotoCraft на GitHub, - код и план развития
#Rust #OpenSource #Adobe #ArtCraft
———
@tsingular
🔥18⚡2❤2🤩1
Multi-harness RL: Hugging Face обучает модели прямо внутри Claude Code и Codex
📋 Команда Hugging Face вместе с Liquid AI опубликовала открытый фреймворк и большую статью: маленькую модель LFM2.5-2.6B обучили методом GRPO одновременно в четырёх оболочках для кодинга,- OpenCode, Claude Code, Codex и Mini-SWE-Agent.
Оболочки работают как есть, их код не трогают.
Результат на отложенных задачах: с 42,2% до 54,2% решённых, и на 31% меньше вызовов инструментов на задачах, которые модель и раньше решала.
⚙️ Инженерный ход,- прокси-перехват между оболочкой и моделью.
Прокси записывает промпты и ответы ровно в том виде, в котором их видела и генерировала модель, вместе с лог-вероятностями.
OpenEnv отдаёт эти трассы в TRL, Harbor поставляет задачи и песочницы.
Оболочка сохраняет свои инструменты, сжатие контекста и цикл выполнения: повторять их логику внутри тренажёра не нужно.
💡 Зачем это нужно: одна и та же модель в разных оболочках показывает разные результаты. GLM-5.2 на SWE-bench Pro,- 23% в одной оболочке и 52% в другой (замер Joel Niklaus).
Смена оболочки двигала GLM-5.1 на 13 пунктов, смена модели внутри одной оболочки,- всего на 2,5-5.
Модель учит «как решать задачу в интерфейсе конкретной оболочки», и вне его навык теряется: OpenSWE-32B в непривычной оболочке падает на 59 пунктов. Frontier-лаборатории уже масштабируют число оболочек при обучении: Kimi K3, Qwen3-Coder-Next (шесть оболочек), MiMo-V2.6.
💼 Обучение на траекториях крупной модели (SFT) дало 43,1% против 54,2% у RL: копирование чужого поведения слабее собственной практики.
Фреймворк открытый, Apache-2.0, и маленькая модель после такого обучения одинаково предсказуема во всех оболочках сразу.
Прямой путь к дешёвым агентам на собственных мощностях.
📎 FineEnvs на GitHub,- код сред и обучения
📎 OpenEnv,- прокси и интерфейс сред
#RL #HuggingFace #агенты #OpenSource
———
@tsingular
📋 Команда Hugging Face вместе с Liquid AI опубликовала открытый фреймворк и большую статью: маленькую модель LFM2.5-2.6B обучили методом GRPO одновременно в четырёх оболочках для кодинга,- OpenCode, Claude Code, Codex и Mini-SWE-Agent.
Оболочки работают как есть, их код не трогают.
Результат на отложенных задачах: с 42,2% до 54,2% решённых, и на 31% меньше вызовов инструментов на задачах, которые модель и раньше решала.
⚙️ Инженерный ход,- прокси-перехват между оболочкой и моделью.
Прокси записывает промпты и ответы ровно в том виде, в котором их видела и генерировала модель, вместе с лог-вероятностями.
OpenEnv отдаёт эти трассы в TRL, Harbor поставляет задачи и песочницы.
Оболочка сохраняет свои инструменты, сжатие контекста и цикл выполнения: повторять их логику внутри тренажёра не нужно.
💡 Зачем это нужно: одна и та же модель в разных оболочках показывает разные результаты. GLM-5.2 на SWE-bench Pro,- 23% в одной оболочке и 52% в другой (замер Joel Niklaus).
Смена оболочки двигала GLM-5.1 на 13 пунктов, смена модели внутри одной оболочки,- всего на 2,5-5.
Модель учит «как решать задачу в интерфейсе конкретной оболочки», и вне его навык теряется: OpenSWE-32B в непривычной оболочке падает на 59 пунктов. Frontier-лаборатории уже масштабируют число оболочек при обучении: Kimi K3, Qwen3-Coder-Next (шесть оболочек), MiMo-V2.6.
💼 Обучение на траекториях крупной модели (SFT) дало 43,1% против 54,2% у RL: копирование чужого поведения слабее собственной практики.
Фреймворк открытый, Apache-2.0, и маленькая модель после такого обучения одинаково предсказуема во всех оболочках сразу.
Прямой путь к дешёвым агентам на собственных мощностях.
📎 FineEnvs на GitHub,- код сред и обучения
📎 OpenEnv,- прокси и интерфейс сред
#RL #HuggingFace #агенты #OpenSource
———
@tsingular
🔥8✍4❤1⚡1
OpenH-RF: 39 терабайт сырых данных по ультразвуку от NVIDIA
📋 Университет Эйндховена и NVIDIA выпустили OpenH-RF: крупнейшую открытую коллекцию медицинских ультразвуковых измерений уровня каналов. 19,3 тыс. записей и 39 ТБ данных собрали 38 учреждений, среди них Siemens Healthineers, Johns Hopkins, Weizmann Institute и NIH. Лицензия CC BY 4.0 разрешает и коммерческое использование.
⚙️ Данные каналов,- это сырой сигнал с каждого элемента датчика до схлопывания в изображение. Каждый HDF5-файл несёт сигналы всех элементов, полную геометрию передачи и приёма, а где они есть,- готовые изображения, карты и метки. Формат zea, эталонные скрипты реконструкции открыты в GitHub. Покрытие: эхокардиография, фетальная и транскраниальная визуализация, кровоток, ультразвуковая микроскопия.
💡 Почему именно сырые данные: классический ультразвуковой конвейер сжимает сигнал датчика примерно в сто раз по дороге к изображению реального времени. Кровоток, эластичность и скорость звука в тканях выбрасываются на этом шаге. Модель, обученная на уровне каналов, восстанавливает то, что конвейер теряет, и одна сеть решает сразу несколько задач: реконструкция, движение, количественные карты. Таких открытых данных раньше не существовало, они были заперты у производителей сканеров.
💼 Релиз задуман как датасет плюс сопутствующая LLM, обученная делать выводы на основе этих данных, обучение шло с августа.
Ближайшая польза от открытых данных: портативные сканеры с ИИ-обработкой вместо дорогих аппаратов экспертного класса.
Для медицинской ИИ-индустрии это тот же момент, что ImageNet для компьютерного зрения.
📎 nvidia/OpenH-RF на Hugging Face,- данные, пока ранний доступ
📎 GitHub проекта,- формат zea и реконструкция
#NVIDIA #медицина #OpenSource #датасеты
———
@tsingular
📋 Университет Эйндховена и NVIDIA выпустили OpenH-RF: крупнейшую открытую коллекцию медицинских ультразвуковых измерений уровня каналов. 19,3 тыс. записей и 39 ТБ данных собрали 38 учреждений, среди них Siemens Healthineers, Johns Hopkins, Weizmann Institute и NIH. Лицензия CC BY 4.0 разрешает и коммерческое использование.
⚙️ Данные каналов,- это сырой сигнал с каждого элемента датчика до схлопывания в изображение. Каждый HDF5-файл несёт сигналы всех элементов, полную геометрию передачи и приёма, а где они есть,- готовые изображения, карты и метки. Формат zea, эталонные скрипты реконструкции открыты в GitHub. Покрытие: эхокардиография, фетальная и транскраниальная визуализация, кровоток, ультразвуковая микроскопия.
💡 Почему именно сырые данные: классический ультразвуковой конвейер сжимает сигнал датчика примерно в сто раз по дороге к изображению реального времени. Кровоток, эластичность и скорость звука в тканях выбрасываются на этом шаге. Модель, обученная на уровне каналов, восстанавливает то, что конвейер теряет, и одна сеть решает сразу несколько задач: реконструкция, движение, количественные карты. Таких открытых данных раньше не существовало, они были заперты у производителей сканеров.
💼 Релиз задуман как датасет плюс сопутствующая LLM, обученная делать выводы на основе этих данных, обучение шло с августа.
Ближайшая польза от открытых данных: портативные сканеры с ИИ-обработкой вместо дорогих аппаратов экспертного класса.
Для медицинской ИИ-индустрии это тот же момент, что ImageNet для компьютерного зрения.
📎 nvidia/OpenH-RF на Hugging Face,- данные, пока ранний доступ
📎 GitHub проекта,- формат zea и реконструкция
#NVIDIA #медицина #OpenSource #датасеты
———
@tsingular
🔥18❤3🤯2⚡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
EmbeddingGemma 2: Google открыла мультимодальные эмбеддинги, работающие на телефоне
Google DeepMind выпустила EmbeddingGemma 2: первую открытую модель эмбеддингов, которая нативно сводит текст, код, изображения, аудио и видео в единое векторное пространство. Модель построена на архитектуре Gemma 4 и использует ту же технологию, что эмбеддеры Gemini. Веса открыты под Apache 2.0.
⚙️ Модульная архитектура. Полная версия весит 740 млн параметров, а для текстовых задач хватает 270 млн: блоки зрения (+170 млн) и аудио (+300 млн) подключаются опционально. Matryoshka-обучение разрешает обрезать векторы с 768 до 128 измерений и экономить до 6 раз хранилища локальной векторной базы.
📱 Работает офлайн на смартфоне. С квантизацией на Google Pixel 11 Pro модели нужно около 191 МБ RAM в текстовом режиме и около 567 МБ в полном мультимодальном. Контекст вырос вчетверо против первой версии: 8K токенов, до 5,5 минуты аудио, 29 изображений или 58 кадров видео за один проход.
🔬 Бенчмарки. На MTEB Code модель поднялась с 68,76 до 78,68 балла против EmbeddingGemma 1. В классе до 1 млрд параметров она лидирует по MTEB, MAEB и MIEB, а отдельные специализированные модели вдвое большего размера обгоняет по качеству.
💼 Зачем это нужно. Локальные эмбеддинги делают поиск приватным: найти момент в видео по голосовой заметке, искать по часам аудиозаписей текстовым запросом, собрать RAG по локальным файлам вместе с Gemma 4. Всё это работает без интернета и не отправляет данные на сервер. Первая EmbeddingGemma собрала более 20 млн скачиваний, поэтому экосистема готова сразу: transformers, MLX, llama.cpp, Ollama, vLLM и файнтюн через Unsloth.
📎 Веса на Hugging Face и Kaggle
📎 Гайд для разработчиков
📎 Модельная карточка с метриками
#Google #Gemma #OpenSource #эмбеддинги
———
@tsingular
Google DeepMind выпустила EmbeddingGemma 2: первую открытую модель эмбеддингов, которая нативно сводит текст, код, изображения, аудио и видео в единое векторное пространство. Модель построена на архитектуре Gemma 4 и использует ту же технологию, что эмбеддеры Gemini. Веса открыты под Apache 2.0.
⚙️ Модульная архитектура. Полная версия весит 740 млн параметров, а для текстовых задач хватает 270 млн: блоки зрения (+170 млн) и аудио (+300 млн) подключаются опционально. Matryoshka-обучение разрешает обрезать векторы с 768 до 128 измерений и экономить до 6 раз хранилища локальной векторной базы.
📱 Работает офлайн на смартфоне. С квантизацией на Google Pixel 11 Pro модели нужно около 191 МБ RAM в текстовом режиме и около 567 МБ в полном мультимодальном. Контекст вырос вчетверо против первой версии: 8K токенов, до 5,5 минуты аудио, 29 изображений или 58 кадров видео за один проход.
🔬 Бенчмарки. На MTEB Code модель поднялась с 68,76 до 78,68 балла против EmbeddingGemma 1. В классе до 1 млрд параметров она лидирует по MTEB, MAEB и MIEB, а отдельные специализированные модели вдвое большего размера обгоняет по качеству.
💼 Зачем это нужно. Локальные эмбеддинги делают поиск приватным: найти момент в видео по голосовой заметке, искать по часам аудиозаписей текстовым запросом, собрать RAG по локальным файлам вместе с Gemma 4. Всё это работает без интернета и не отправляет данные на сервер. Первая EmbeddingGemma собрала более 20 млн скачиваний, поэтому экосистема готова сразу: transformers, MLX, llama.cpp, Ollama, vLLM и файнтюн через Unsloth.
📎 Веса на Hugging Face и Kaggle
📎 Гайд для разработчиков
📎 Модельная карточка с метриками
#Google #Gemma #OpenSource #эмбеддинги
———
@tsingular
🔥20✍3⚡2❤🔥1🤔1🤩1
ArtCraft выпустила бесплатные альтернативы Word, Excel и PowerPoint
📋 Команда ArtCraft, уже опубликовавшая семь открытых альтернатив приложениям Adobe, представила собственный офисный набор. Microsoft лицензии не меняла: это независимые программы с открытым кодом под MIT или Apache 2.0.
📝 WordCraft открывает и сохраняет DOCX, поддерживает стили, таблицы, комментарии и отслеживание правок.
📊 GridCraft работает с XLSX, формулами, диаграммами и сводными таблицами.
🖥️ DeckCraft создаёт презентации, читает и записывает PPTX, поддерживает анимации, переходы и режим докладчика. Все три проекта написаны на Rust; команда предлагает сборки для Windows, macOS и Linux, а также браузерные версии.
🤖 Все три приложения поддерживают управление через MCP и командную строку. Агент может менять документы, записывать данные в ячейки и собирать слайды через команды приложения, а затем проверять структуру результата.
⚠️ До полной совместимости с Microsoft Office ещё далеко. Авторы прямо описывают пробелы в своих планах развития: сложные файлы требуют проверки после сохранения, а выполнение VBA в GridCraft вообще исключено из целей проекта. Свежие версии 0.5.0 исправляют ошибки формул, импорта и показа слайдов.
💼 Начинать стоит с копий обычных документов и таблиц, сверяя результат в оригинальном приложении. Отменять рабочие подписки только по скриншотам преждевременно.
📎 CADCraft, альтернатива AutoCAD, уже имеет публичный репозиторий и тоже находится на ранней стадии.
Бесплатные приложения уже можно пробовать, но надёжность на ваших файлах придётся проверить отдельно.
#ArtCraft #OpenSource
———
@tsingular
📋 Команда ArtCraft, уже опубликовавшая семь открытых альтернатив приложениям Adobe, представила собственный офисный набор. Microsoft лицензии не меняла: это независимые программы с открытым кодом под MIT или Apache 2.0.
📝 WordCraft открывает и сохраняет DOCX, поддерживает стили, таблицы, комментарии и отслеживание правок.
📊 GridCraft работает с XLSX, формулами, диаграммами и сводными таблицами.
🖥️ DeckCraft создаёт презентации, читает и записывает PPTX, поддерживает анимации, переходы и режим докладчика. Все три проекта написаны на Rust; команда предлагает сборки для Windows, macOS и Linux, а также браузерные версии.
🤖 Все три приложения поддерживают управление через MCP и командную строку. Агент может менять документы, записывать данные в ячейки и собирать слайды через команды приложения, а затем проверять структуру результата.
⚠️ До полной совместимости с Microsoft Office ещё далеко. Авторы прямо описывают пробелы в своих планах развития: сложные файлы требуют проверки после сохранения, а выполнение VBA в GridCraft вообще исключено из целей проекта. Свежие версии 0.5.0 исправляют ошибки формул, импорта и показа слайдов.
💼 Начинать стоит с копий обычных документов и таблиц, сверяя результат в оригинальном приложении. Отменять рабочие подписки только по скриншотам преждевременно.
📎 CADCraft, альтернатива AutoCAD, уже имеет публичный репозиторий и тоже находится на ранней стадии.
Бесплатные приложения уже можно пробовать, но надёжность на ваших файлах придётся проверить отдельно.
#ArtCraft #OpenSource
———
@tsingular
⚡12🔥7❤3✍1👍1😁1
📺 Перепрошивка телевизоров с помощью ИИ
ИИ-агенты уже умеют самостоятельно наводить порядок в Android TV: отключать рекламу, удалять из активной системы ненужные приложения, оптимизировать производительность и даже полностью менять интерфейс телевизора. Причём без root и настоящей перепрошивки.
🔹 tv-vibehack
Проект, созданный за один день с помощью Claude Code. ИИ-агент подключается к телевизору через ADB, анализирует установленные приложения, отключает лишнее и устанавливает собственный главный экран в стиле Apple tvOS.
Все изменения обратимы.
🔹 Android TV Debloat от Cobanov
Готовый промпт для Claude Code или Codex, позволяющий поручить ИИ-агенту практически всю настройку телевизора. Агент измеряет потребление памяти, отключает ненужные службы, ускоряет анимации и устанавливает альтернативный интерфейс FLauncher.
А вот ещё продолжение этой идеи — tv-debloat, в котором расширили поддержку производителей, включая Xiaomi/PatchWall, добавили списки системных приложений и универсальный промпт для ИИ-агента.
🔹 TV Box Tools
Более универсальный инструмент управления Android TV с поддержкой MCP для ИИ-агентов. Позволяет управлять приложениями, главным экраном, разрешением, пультом и системными настройками. Фактически предоставляет агенту набор инструментов для настройки телевизора.
💡 Короче, теперь вместо поиска кастомных прошивок и ручного выполнения десятков команд можно дать ИИ-агенту доступ к телевизору и поставить задачу: «Убери рекламу, отключи лишнее, ускорь систему и сделай удобный интерфейс».
⚠️ Технически это не совсем перепрошивка, а настройка существующей Android TV через ADB. И нужно понимать, что ИИ может ошибиться и отключить критическую службу, поэтому изменения нужно подтверждать и сохранять возможность отката изменений.
#ИИ #AIAgents #AndroidTV #OpenSource #ClaudeCode #MCP
———
@tsingular
ИИ-агенты уже умеют самостоятельно наводить порядок в Android TV: отключать рекламу, удалять из активной системы ненужные приложения, оптимизировать производительность и даже полностью менять интерфейс телевизора. Причём без root и настоящей перепрошивки.
🔹 tv-vibehack
Проект, созданный за один день с помощью Claude Code. ИИ-агент подключается к телевизору через ADB, анализирует установленные приложения, отключает лишнее и устанавливает собственный главный экран в стиле Apple tvOS.
Все изменения обратимы.
🔹 Android TV Debloat от Cobanov
Готовый промпт для Claude Code или Codex, позволяющий поручить ИИ-агенту практически всю настройку телевизора. Агент измеряет потребление памяти, отключает ненужные службы, ускоряет анимации и устанавливает альтернативный интерфейс FLauncher.
А вот ещё продолжение этой идеи — tv-debloat, в котором расширили поддержку производителей, включая Xiaomi/PatchWall, добавили списки системных приложений и универсальный промпт для ИИ-агента.
🔹 TV Box Tools
Более универсальный инструмент управления Android TV с поддержкой MCP для ИИ-агентов. Позволяет управлять приложениями, главным экраном, разрешением, пультом и системными настройками. Фактически предоставляет агенту набор инструментов для настройки телевизора.
💡 Короче, теперь вместо поиска кастомных прошивок и ручного выполнения десятков команд можно дать ИИ-агенту доступ к телевизору и поставить задачу: «Убери рекламу, отключи лишнее, ускорь систему и сделай удобный интерфейс».
⚠️ Технически это не совсем перепрошивка, а настройка существующей Android TV через ADB. И нужно понимать, что ИИ может ошибиться и отключить критическую службу, поэтому изменения нужно подтверждать и сохранять возможность отката изменений.
#ИИ #AIAgents #AndroidTV #OpenSource #ClaudeCode #MCP
———
@tsingular
⚡18🔥12✍11❤5
vLLM 0.32.0 добавляет API решений и сокращает расход памяти при обслуживании моделей
Вышел vLLM 0.32.0, движок для инференса моделей.
Добавлены структурированные решения, более простое подключение моделей к инструментам и экономия памяти на длинном контексте.
🧭 Новый
🔧 Универсальный разборщик
Если автор модели приложил такой шаблон, отдельный разборщик под её формат больше не нужен.
Поддержка зависит от корректных метаданных; произвольную модель это автоматически совместимой не делает.
🧠 Для GLM-5.x на NVIDIA Blackwell (SM100) FP8 стал форматом KV-кэша по умолчанию.
В тесте разработчиков с GLM-5.3 память под кэш сократилась примерно вдвое, а пропускная способность выросла на 2,3–5,5%.
При этом первый токен появляется на 7–11% позже. Экономия памяти здесь сопровождается компромиссом по скорости начала ответа
💼 Исправили и работу с длинными запросами:
Запрос, который помещается в окно модели, принимается, а длина ответа ограничивается оставшимся местом.
Это полезно для клиентов, которые передают большой предел ответа «с запасом».
⚠️ При обновлении нужны Python 3.11+ и явная настройка разрешённых сайтов для браузерных клиентов.
Также закрыты уязвимости, позволявшие исчерпать ресурсы через шаблоны чата и межсерверные соединения.
#vLLM #OpenSource #обновления
———
@tsingular
Вышел vLLM 0.32.0, движок для инференса моделей.
Добавлены структурированные решения, более простое подключение моделей к инструментам и экономия памяти на длинном контексте.
🧭 Новый
/v1/systemone принимает состояние задачи и вопросы к нему: выбрать вариант, ответить «да/нет» или выставить оценку. 🔧 Универсальный разборщик
hf читает response_template из файлов модели и по нему выделяет рассуждения и вызовы инструментов. Если автор модели приложил такой шаблон, отдельный разборщик под её формат больше не нужен.
Поддержка зависит от корректных метаданных; произвольную модель это автоматически совместимой не делает.
🧠 Для GLM-5.x на NVIDIA Blackwell (SM100) FP8 стал форматом KV-кэша по умолчанию.
В тесте разработчиков с GLM-5.3 память под кэш сократилась примерно вдвое, а пропускная способность выросла на 2,3–5,5%.
При этом первый токен появляется на 7–11% позже. Экономия памяти здесь сопровождается компромиссом по скорости начала ответа
💼 Исправили и работу с длинными запросами:
max_tokens больше не резервирует часть контекста заранее. Запрос, который помещается в окно модели, принимается, а длина ответа ограничивается оставшимся местом.
Это полезно для клиентов, которые передают большой предел ответа «с запасом».
⚠️ При обновлении нужны Python 3.11+ и явная настройка разрешённых сайтов для браузерных клиентов.
Также закрыты уязвимости, позволявшие исчерпать ресурсы через шаблоны чата и межсерверные соединения.
#vLLM #OpenSource #обновления
———
@tsingular
✍4🆒3⚡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Photoshop, Excel, AutoCAD и ещё сотню известных программ переписывают с нуля
Каталог Remade.wiki, собрал уже 123 проекта по воссозданию известных коммерческих программ и ещё 13 вспомогательных инструментов.
Причём речь не о плагинах или оболочках, а о самостоятельных реализациях, нередко на Rust, с открытым исходным кодом.
🎨 Графика и дизайн
Adobe Photoshop → PhotoCraft
Adobe Illustrator → Graphite, VectorCraft
Adobe Lightroom → LightCraft
Adobe InDesign → DesignCraft
Figma → FigCraft
Canva → Doory, Motionity
CorelDRAW → TraceDraw
🎬 Видео и анимация
Adobe Premiere Pro → FilmCraft
Adobe After Effects → EffectCraft, Motionity
CapCut → OpenCut, Concat, Pireel Studio
Adobe Animate → Flare, Next2D
📊 Офисные приложения
Microsoft Word → WordCraft
Microsoft Excel → GridCraft
Microsoft PowerPoint → DeckCraft
Microsoft Outlook → MailCraft
Microsoft OneNote → NoteCraft, OpenNote
Microsoft Power BI → MetricCraft, ReportCraft
Microsoft Project → PlanCraft, ProjectCraft
🏗 Проектирование и 3D
AutoCAD → CadCraft
Autodesk Fusion → SolidCraft, Extrudo
Autodesk Revit → BimCraft, BIM Reviera
Autodesk Maya → AztecCraft
SOLIDWORKS → PartCraft
SketchUp → ModelCraft
Houdini → Hexe
🎵 Музыка и звук
FL Studio → Lemon Studio
Ableton Live → Suhina
Avid Pro Tools → SoundCraft
Kontakt → KONTRA
Guitar Pro → OxiGuitar
🌐 Интернет и совместная работа
Discord → Fluxer, Stoat, Armada
Zoom → Sotto
Gmail → Rolltop
Jira / Linear → Plane
Auth0 → zeroauthy
ElevenLabs → VoiceStudio
Grammarly → Harper
💻 Операционные системы и утилиты
Microsoft Windows → ReactOS
MS-DOS → FreeDOS
Windows Explorer → itamiiru
Windows Recall → PreCall
Logitech Options+ → OpenLogi
Internet Download Manager → Motrix
🔬 Инженерное и специализированное ПО
MATLAB / Simulink → MatCraft
ArcGIS → RustGIS
Google Earth → EarthCraft
Adobe Acrobat → PdfCraft
💡 Что здесь особенно интересно?
Многие разработчики не просто создают бесплатные аналоги. Они переосмысливают архитектуру программ: локальное хранение данных, открытые форматы, Rust вместо старых технологических стеков.
А в некоторых проектах сразу предусмотрены CLI и MCP для управления приложениями через ИИ-агентов.
Например, можно поручить агенту работать с документами, таблицами, презентациями или инженерными моделями через программный интерфейс.
Конечно, все это ещё сырое и в основном в бете, но сама тенденция огонь: всё больше сложного профессионального ПО пытаются воспроизводить независимые разработчики.
🔗 Полный каталог:
https://github.com/replicraft/remade
P.S.: какой-то вынос капитализма происходит на наших глазах. это всё выросло за пару недель!
68% всего каталога было создано в октябре 2026
87,8% репозиториев 2026 года
#OpenSource #AI #Rust #Разработка #Программирование #ИИ
———
@tsingular
Каталог Remade.wiki, собрал уже 123 проекта по воссозданию известных коммерческих программ и ещё 13 вспомогательных инструментов.
Причём речь не о плагинах или оболочках, а о самостоятельных реализациях, нередко на Rust, с открытым исходным кодом.
🎨 Графика и дизайн
Adobe Photoshop → PhotoCraft
Adobe Illustrator → Graphite, VectorCraft
Adobe Lightroom → LightCraft
Adobe InDesign → DesignCraft
Figma → FigCraft
Canva → Doory, Motionity
CorelDRAW → TraceDraw
🎬 Видео и анимация
Adobe Premiere Pro → FilmCraft
Adobe After Effects → EffectCraft, Motionity
CapCut → OpenCut, Concat, Pireel Studio
Adobe Animate → Flare, Next2D
📊 Офисные приложения
Microsoft Word → WordCraft
Microsoft Excel → GridCraft
Microsoft PowerPoint → DeckCraft
Microsoft Outlook → MailCraft
Microsoft OneNote → NoteCraft, OpenNote
Microsoft Power BI → MetricCraft, ReportCraft
Microsoft Project → PlanCraft, ProjectCraft
🏗 Проектирование и 3D
AutoCAD → CadCraft
Autodesk Fusion → SolidCraft, Extrudo
Autodesk Revit → BimCraft, BIM Reviera
Autodesk Maya → AztecCraft
SOLIDWORKS → PartCraft
SketchUp → ModelCraft
Houdini → Hexe
🎵 Музыка и звук
FL Studio → Lemon Studio
Ableton Live → Suhina
Avid Pro Tools → SoundCraft
Kontakt → KONTRA
Guitar Pro → OxiGuitar
🌐 Интернет и совместная работа
Discord → Fluxer, Stoat, Armada
Zoom → Sotto
Gmail → Rolltop
Jira / Linear → Plane
Auth0 → zeroauthy
ElevenLabs → VoiceStudio
Grammarly → Harper
💻 Операционные системы и утилиты
Microsoft Windows → ReactOS
MS-DOS → FreeDOS
Windows Explorer → itamiiru
Windows Recall → PreCall
Logitech Options+ → OpenLogi
Internet Download Manager → Motrix
🔬 Инженерное и специализированное ПО
MATLAB / Simulink → MatCraft
ArcGIS → RustGIS
Google Earth → EarthCraft
Adobe Acrobat → PdfCraft
💡 Что здесь особенно интересно?
Многие разработчики не просто создают бесплатные аналоги. Они переосмысливают архитектуру программ: локальное хранение данных, открытые форматы, Rust вместо старых технологических стеков.
А в некоторых проектах сразу предусмотрены CLI и MCP для управления приложениями через ИИ-агентов.
Например, можно поручить агенту работать с документами, таблицами, презентациями или инженерными моделями через программный интерфейс.
Конечно, все это ещё сырое и в основном в бете, но сама тенденция огонь: всё больше сложного профессионального ПО пытаются воспроизводить независимые разработчики.
🔗 Полный каталог:
https://github.com/replicraft/remade
P.S.: какой-то вынос капитализма происходит на наших глазах. это всё выросло за пару недель!
68% всего каталога было создано в октябре 2026
87,8% репозиториев 2026 года
#OpenSource #AI #Rust #Разработка #Программирование #ИИ
———
@tsingular
🤩46👍26✍25
Open Intelligent UI превращает запросы в работающие интерфейсы прямо в чате
CopilotKit открыл под лицензией MIT проект для ответов с интерактивными инструментами. По запросу агент создаёт калькулятор, диаграмму, карту или другую форму работы с данными. Пользователь меняет параметры и сразу видит результат в том же диалоге.
⚙️ В архитектуре разделены выбор представления и создание содержимого. Маршрутизатор выбирает текст, таблицу или сложный интерфейс. Простые таблицы отображаются через A2UI, а для калькуляторов и визуализаций модель вызывает инструмент, передающий HTML, CSS и JavaScript в изолированный фрейм. AG-UI связывает агентную часть с приложением.
🧪 Проверили проект на локальных моделях. В исходной конфигурации используются OpenAI и Jev. После адаптации выбор формата поручили Nimble 9B, а генерацию ответа и интерфейса Qwen3.8 27B через Ollama. Получился рабочий диалог с локальным выполнением обеих модельных задач.
🧮 В настоящем запросе агент собрал калькулятор разделения счёта: сумма 120, чаевые 10%, 4 человека. Виджет показал 33 на человека. Изменили число участников на 6, результат сразу стал 22. Ноль, отрицательное и дробное число участников вызывали сообщение об ошибке, сброс возвращал исходные значения.
🔁 Кнопка объяснения передала текущие 120 / 10% / 6 следующим запросом в чат. Агент вернул текстовый расчёт: чаевые 12, итог 132, доля 22. Изменение полей обрабатывает JavaScript внутри виджета; новый вызов модели происходит при отправке вопроса.
💼 Такой подход позволяет выдавать пользователю инструмент для работы с ответом. Например, расчёт бюджета с изменяемыми допущениями или сравнение тарифов с фильтрами. Модель собирает нужный интерфейс, локальный код пересчитывает данные, а выбранные значения становятся контекстом следующего шага диалога.
📎 Архитектура · Локальный API решений Ollama
#CopilotKit #OpenSource #Агенты
———
@tsingular
CopilotKit открыл под лицензией MIT проект для ответов с интерактивными инструментами. По запросу агент создаёт калькулятор, диаграмму, карту или другую форму работы с данными. Пользователь меняет параметры и сразу видит результат в том же диалоге.
⚙️ В архитектуре разделены выбор представления и создание содержимого. Маршрутизатор выбирает текст, таблицу или сложный интерфейс. Простые таблицы отображаются через A2UI, а для калькуляторов и визуализаций модель вызывает инструмент, передающий HTML, CSS и JavaScript в изолированный фрейм. AG-UI связывает агентную часть с приложением.
🧪 Проверили проект на локальных моделях. В исходной конфигурации используются OpenAI и Jev. После адаптации выбор формата поручили Nimble 9B, а генерацию ответа и интерфейса Qwen3.8 27B через Ollama. Получился рабочий диалог с локальным выполнением обеих модельных задач.
🧮 В настоящем запросе агент собрал калькулятор разделения счёта: сумма 120, чаевые 10%, 4 человека. Виджет показал 33 на человека. Изменили число участников на 6, результат сразу стал 22. Ноль, отрицательное и дробное число участников вызывали сообщение об ошибке, сброс возвращал исходные значения.
🔁 Кнопка объяснения передала текущие 120 / 10% / 6 следующим запросом в чат. Агент вернул текстовый расчёт: чаевые 12, итог 132, доля 22. Изменение полей обрабатывает JavaScript внутри виджета; новый вызов модели происходит при отправке вопроса.
💼 Такой подход позволяет выдавать пользователю инструмент для работы с ответом. Например, расчёт бюджета с изменяемыми допущениями или сравнение тарифов с фильтрами. Модель собирает нужный интерфейс, локальный код пересчитывает данные, а выбранные значения становятся контекстом следующего шага диалога.
📎 Архитектура · Локальный API решений Ollama
#CopilotKit #OpenSource #Агенты
———
@tsingular
🔥7👍3✍2⚡1❤1👀1
Recursive выпустила flint, открытую модель для локальных кодинг-агентов
В библиотеке Ollama появилась flint: 39,8 млрд параметров, из них около 2,5 млрд активных на каждый токен, контекст 262 тыс. токенов, лицензия Apache 2.0. В int4 модель занимает 23 ГБ и запускается на ноутбуке командой
Мы прогнали её на Mac с M5 Max и 128 ГБ памяти.
HumanEval: 93,9% (154 задачи из 164),
MBPP: 94,0% (141 из 150 задач),
GSM8K: 90% при строгом совпадении ответа и 97% при извлечении числа (100 задач),
IFEval: 96% (100 инструкций).
Самое прикольное, - скорость около 140 токенов в секунду на маке.
Модель рассчитана на работу с агентами вроде Claude Code, OpenCode, OpenClaw и Hermes Agent и запускается командой
Практические задачи: разбор бага по коду проекта, написание тестов, рефакторинг, извлечение данных по инструкции, пошаговые расчёты.
Код и данные при этом остаются на машине.
Бенчи разработчиков:
54,9% на Terminal-Bench 2.1,
89,7% на SWE-bench Pro v2 и
74,2% на SWE-bench Verified.
Это агентные тесты в песочнице с готовым окружением, локально мы их не воспроизводили, поэтому наши цифры и цифры Recursive измеряют разное.
📎 Веса и карточка модели:
https://huggingface.co/RecursiveSI/flint
#Flint #Ollama #OpenSource #Агенты
———
@tsingular
В библиотеке Ollama появилась flint: 39,8 млрд параметров, из них около 2,5 млрд активных на каждый токен, контекст 262 тыс. токенов, лицензия Apache 2.0. В int4 модель занимает 23 ГБ и запускается на ноутбуке командой
ollama pull flint.Мы прогнали её на Mac с M5 Max и 128 ГБ памяти.
HumanEval: 93,9% (154 задачи из 164),
MBPP: 94,0% (141 из 150 задач),
GSM8K: 90% при строгом совпадении ответа и 97% при извлечении числа (100 задач),
IFEval: 96% (100 инструкций).
Самое прикольное, - скорость около 140 токенов в секунду на маке.
Модель рассчитана на работу с агентами вроде Claude Code, OpenCode, OpenClaw и Hermes Agent и запускается командой
ollama launch. Практические задачи: разбор бага по коду проекта, написание тестов, рефакторинг, извлечение данных по инструкции, пошаговые расчёты.
Код и данные при этом остаются на машине.
Бенчи разработчиков:
54,9% на Terminal-Bench 2.1,
89,7% на SWE-bench Pro v2 и
74,2% на SWE-bench Verified.
Это агентные тесты в песочнице с готовым окружением, локально мы их не воспроизводили, поэтому наши цифры и цифры Recursive измеряют разное.
📎 Веса и карточка модели:
https://huggingface.co/RecursiveSI/flint
#Flint #Ollama #OpenSource #Агенты
———
@tsingular
🔥7⚡5🏆1👨💻1
REA: реверс агент у вас дома
Про это мы еще не писали, но новость хорошо настоялась, поэтому внесём и нашу лепту в деконструкцию капитализма.
REA это MCP-сервер на TypeScript под MIT, пакет
Версия 6.7.0 вышла 18 октября, на GitHub у проекта уже 364 тыс. звёзд и 91 тыс. форков.
REA подключает Claude Code, Codex, Cursor и Gemini CLI к движкам Ghidra, Hopper, IDA и Kuna, а JavaScript, Electron и .NET разбирает статически, без движков.
Что умеет разбирать:
• бинарники Mach-O, ELF и PE, включая Windows ARM: псевдокод, ассемблер, строки, дерево вызовов;
• пакеты APK, IPA и .app: манифест, ресурсы, несколько таблиц локалей за один разбор;
• Electron: модули, точки входа, каналы IPC и source maps без запуска приложения;
• .NET: метаданные и инструкции CIL;
• сайты, SQLite, прошивки, Flutter и сравнение двух сборок.
Всё анализируется на локальной машине, к каждому выводу приложены доказательства и оговорки. Агент задаёт вопросы, REA возвращает найденные функции и связи, агент пишет код и проверяет поведение.
Бинарник конечно не превращается обратно в исходники, но имена функций, границы и вызовы восстанавливаются до псевдокода.
Примеры за неделю. Монитор LG ожил за 15 минут после патча на 30 строк. Принтер Brother научился сканировать в NAS без компьютера. Johnny Castaway переехал на Rust для трёх платформ.
Границы. В независимом тесте 22 функции из 50 остались без связей при отчёте «готово».
ВНИМАНИЕ: Поддельный репозиторий с похожим именем раздавал установщик с вредоносным кодом.
💼 Для команды это способ разобрать протокол или чужой формат без отдельного реверс-инженера.
Установка простая:
npx rea-agents setup.
📎 https://rea.tools/
#REA #OpenSource #реверс
———
@tsingular
Про это мы еще не писали, но новость хорошо настоялась, поэтому внесём и нашу лепту в деконструкцию капитализма.
REA это MCP-сервер на TypeScript под MIT, пакет
rea-agents. Версия 6.7.0 вышла 18 октября, на GitHub у проекта уже 364 тыс. звёзд и 91 тыс. форков.
REA подключает Claude Code, Codex, Cursor и Gemini CLI к движкам Ghidra, Hopper, IDA и Kuna, а JavaScript, Electron и .NET разбирает статически, без движков.
Что умеет разбирать:
• бинарники Mach-O, ELF и PE, включая Windows ARM: псевдокод, ассемблер, строки, дерево вызовов;
• пакеты APK, IPA и .app: манифест, ресурсы, несколько таблиц локалей за один разбор;
• Electron: модули, точки входа, каналы IPC и source maps без запуска приложения;
• .NET: метаданные и инструкции CIL;
• сайты, SQLite, прошивки, Flutter и сравнение двух сборок.
Всё анализируется на локальной машине, к каждому выводу приложены доказательства и оговорки. Агент задаёт вопросы, REA возвращает найденные функции и связи, агент пишет код и проверяет поведение.
Бинарник конечно не превращается обратно в исходники, но имена функций, границы и вызовы восстанавливаются до псевдокода.
Примеры за неделю. Монитор LG ожил за 15 минут после патча на 30 строк. Принтер Brother научился сканировать в NAS без компьютера. Johnny Castaway переехал на Rust для трёх платформ.
Границы. В независимом тесте 22 функции из 50 остались без связей при отчёте «готово».
ВНИМАНИЕ: Поддельный репозиторий с похожим именем раздавал установщик с вредоносным кодом.
💼 Для команды это способ разобрать протокол или чужой формат без отдельного реверс-инженера.
Установка простая:
npx rea-agents setup.
📎 https://rea.tools/
#REA #OpenSource #реверс
———
@tsingular
🔥10✍8❤1⚡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Rowboat: открытый ассистент научился работать в общих каналах с агентами других пользователей
Общие каналы Spaces появились у Rowboat 15 сентября в версии 1.0.1, актуальная стабильная сборка 1.0.3 вышла 17 сентября.
До этого Rowboat работал как личное приложение для Mac, Windows и Linux: собирал почту, встречи и заметки в память на диске владельца.
Теперь тот же ассистент научился поддерживать коммуникацию с ИИ коллегам в общей комнате.
Проект открыт под лицензией Apache 2.0, на GitHub у него около 18 тысяч звёзд.
🤖 Память приложения авторы называют Brain. В неё попадают письма, встречи и разговоры с ассистентом, связанные перекрёстными ссылками, как в Obsidian.
Такой граф пополняется, поэтому следующий вопрос не начинается с пустого места.
Модель и ключи доступа участник выбирает сам.
👥 Space соединяет чат и общую папку: сообщения, ветки, доски с курсорами, файлы в Markdown. Упоминание @rowboat запускает ассистента на машине того, к кому обратились. Он берёт личную память, готовит ответ и публикует его от имени человека с пометкой «через Rowboat».
Команда видит 👀, пока идёт работа, и ставит ✅, когда готово.
Если нужно решение или приватная деталь, ассистент спрашивает в личном чате владельца.
🔌 Сервер Harbor открыт, разворачивается в контейнере на Postgres и держит Space. Документы хранят историю версий и диффы, одновременные правки сливаются построчно.
Ассистент Rowboat ходит в комнату через MCP-сервер организации и не имеет отдельного привилегированного доступа; тот же адрес с авторизацией OAuth 2.1 подключает чужой агент, например Claude Code.
💼 В общем чате не нужно пересказывать свой контекст вручную: ответ собирает ассистент владельца сведений, а готовое предложение уходит в Claude Code или Codex.
Spaces появились около шести недель назад, протокол обмена клиента с сервером еще на стадии v0 и разрабы предупреждают что активные доработки могут содержать ломающие изменения.
📎 Релиз 1.0.3: https://github.com/rowboatlabs/rowboat/releases/tag/v1.0.3
#Rowboat #OpenSource #Агенты
———
@tsingular
Общие каналы Spaces появились у Rowboat 15 сентября в версии 1.0.1, актуальная стабильная сборка 1.0.3 вышла 17 сентября.
До этого Rowboat работал как личное приложение для Mac, Windows и Linux: собирал почту, встречи и заметки в память на диске владельца.
Теперь тот же ассистент научился поддерживать коммуникацию с ИИ коллегам в общей комнате.
Проект открыт под лицензией Apache 2.0, на GitHub у него около 18 тысяч звёзд.
🤖 Память приложения авторы называют Brain. В неё попадают письма, встречи и разговоры с ассистентом, связанные перекрёстными ссылками, как в Obsidian.
Такой граф пополняется, поэтому следующий вопрос не начинается с пустого места.
Модель и ключи доступа участник выбирает сам.
👥 Space соединяет чат и общую папку: сообщения, ветки, доски с курсорами, файлы в Markdown. Упоминание @rowboat запускает ассистента на машине того, к кому обратились. Он берёт личную память, готовит ответ и публикует его от имени человека с пометкой «через Rowboat».
Команда видит 👀, пока идёт работа, и ставит ✅, когда готово.
Если нужно решение или приватная деталь, ассистент спрашивает в личном чате владельца.
🔌 Сервер Harbor открыт, разворачивается в контейнере на Postgres и держит Space. Документы хранят историю версий и диффы, одновременные правки сливаются построчно.
Ассистент Rowboat ходит в комнату через MCP-сервер организации и не имеет отдельного привилегированного доступа; тот же адрес с авторизацией OAuth 2.1 подключает чужой агент, например Claude Code.
💼 В общем чате не нужно пересказывать свой контекст вручную: ответ собирает ассистент владельца сведений, а готовое предложение уходит в Claude Code или Codex.
Spaces появились около шести недель назад, протокол обмена клиента с сервером еще на стадии v0 и разрабы предупреждают что активные доработки могут содержать ломающие изменения.
📎 Релиз 1.0.3: https://github.com/rowboatlabs/rowboat/releases/tag/v1.0.3
#Rowboat #OpenSource #Агенты
———
@tsingular
✍3👍2⚡1🤯1