أبرز خبر

المنشور الأكثر مشاهدة
🔥 الأكثر شيوعًا
A
ai_exee
@ai_exee
5K

OpenAI объявила, что предварительно дала высший уровень киберугрозы перспективной модели Astra

В блог-посте компания рассказала, что несколько дней назад Astra резко прибавила в агентном кодинге и кибербезопасности. С учетом внешних экспертных оценок компания не исключает, что модель впервые достигла критического уровня кибервозможностей.

Оценка проводилась по Preparedness Framework – документу OpenAI от 2023 года: он описывает пороги опасных возможностей моделей (био, химия, кибер, самоулучшение ИИ) и обязательства компании при достижении каждого. GPT-5.6 Sol оценен как High, для Astra допускают Critical. Его дают при одном из условий:

– без участия человека находит и разрабатывает рабочие zero-day-эксплойты любой критичности во многих защищенных реальных системах. – придумывает и выполняет с нуля новые стратегии кибератак на защищённые цели, получив только общую формулировку задачи.

OpenAI ужесточает внутренний контроль для моделей высокого уровня и поставила на паузу все активности с Astra, которые не дотягивают до новых требований. Сэм Альтман тем временем успокаивал публику: держать столь мощную модель для избранных неправильно, но нужно больше времени на проверки.

Фон у этого крайне неприятный. Взлом Hugging Face и побег из песочницы AISI я уже разбирал (там, впрочем, злодействовал агент на Claude Mythos), но это не все. Началось все 7 мая, на оценке невыпущенной модели – какой, OpenAI не говорит, но Astra, по ее словам, во взломе не участвовала. Агентам дали задачи по безопасности, которые они не могли решить в отведенных ограничениях.

Тогда агенты обнаружили, что могут загружать файлы в Artifactory – репозиторий, куда компания складывает свои библиотеки и сборки, – а другие агенты могут их читать.

Репозиторий быстро стал общим пространством: агенты оставляли заметки, просили о помощи, обменивались находками. И даже начали подозревать среди своих самозванцев.

К 4–6 июля, почти два месяца спустя, безопасники OpenAI вышли из летаргического сна, нашли доску на сотни тысяч сообщений и прикрыли. Агенты за четыре дня отстроили ее заново, используя вместо сообщений имена директорий. OpenAI признает: именно эта доска привела ко взлому Hugging Face.

Похоже на неудачный пиар, но есть два довода против. Первый: новейшие модели регулярно выходят из-под контроля и у независимых исследователей – например, AISI.

Второй: это не только про закрытые модели. Frontier Security сообщила, что Kimi K3 сбежала из песочницы той же AISI на оценке кибернавыков. Китайская модель воспользовалась ошибкой конфигурации – прощупала сетевые настройки песочницы, убедилась, что github.com резолвится, склонировала репозиторий бенчмарка и прочитала готовые решения. Вместо того чтобы решать задачу.

Хорошая новость в том, что злого умысла тут нет. Агентов натаскивают выполнять задачу любой ценой — и если тест не проходится, а решение можно стащить, агент его стащит. Лечится это более тонкой тренировкой, так что с Astra OpenAI поступает правильно.

Путает карты Kimi K3. Модель открытая, выключателя у нее нет: любой скачает веса, запустит у себя и дообучит под нужные навыки. Возможности Kimi отстают от фронтира, но если китайцы продолжат развивать открытую ветку, то мы вернемся к самому неприятному моменту истории с блокировкой Fable 5: с одной стороны у нас будут злоумышленники, пользующиеся открытыми моделями, с другой – лучшие модели, способные противостоять взлому, окажутся недоступны, так как кто-то захотел убедиться в их безопасности. Угроза здесь может быть совсем с другой стороны.

Из этой истории нет простого выхода, и, полагаю, все ближайшие месяцы мы будем наблюдать за попытками ее разрешить – в том числе на высшем политическом уровне. — Напоминаю, что у меня вышел лонгрид о том, как использует ИИ Роберт Мартин – автор Clean Code, главной книги по программированию. Боб теперь практически не читает (!) ИИ-код, а вместо этого использует команду агентов и набор хитрых тестов. Подробности читайте:

– На “Бусти” – На Sponsr

المزيد من قنوات أخرى

647 منشور إجمالًا
A
ai_exee
@ai_exee
864

Свои слепые зоны в работе с ИИ есть у каждого – у новичка, у опытного пользователя и даже у автора самой известной книги о программировании (о нем ниже).

Я наблюдаю за тем, как люди работают с нейросетями, каждый день – в комментариях канала, в вопросах коллег и знакомых. Из этих наблюдений постепенно сложился список заблуждений, которые не дают расти дальше. Самые противные я разбираю в подписке – вот шесть из них. Проверьте себя.

"ИИ читает только то, что я ему написал"

Перед тем, как дать ответ, модель читает не только ваш промпт, но и кучу дополнительной информации. В первую очередь – системный промпт: набор инструкций, прописанных разработчиками. Отредактировать его нельзя, но в определенных границах на него можно влиять.

Как – рассказываю в разборе системного промпта Claude Fable 5:

👉 Системный промпт: что это такое и какие приемы промптинга можно перенять у инженеров Anthropic

Вслед за системным промптом модель читает пользовательский промпт и то, что она запомнила про вас. Пользовательский промпт многие превращают в кладбище инструкций и описаний личности, зачастую противоречащих друг другу, – все это модель добросовестно пытается выполнить и в итоге роняет качество ответов. Память наполняется самой моделью, но в ней застревают устаревшие данные о вас – и тоже незаметно портят ответы.

Как навести порядок и там, и там:

👉 Как правильно писать пользовательский промпт и управлять памятью ИИ о вас

"Доверять ИИ можно, только перечитывая все за ним"

Кажется, что иначе никак: нейросети ошибаются, значит, вычитываем каждую строчку. Тем показательнее пример Роберта Мартина – автора Clean Code, главной книги о том, как писать код понятным для людей. Она вышла в 2008 году и целиком стоит на идее "код перечитывают чаще, чем пишут – пишите для читателя".

А в июле 73-летний Мартин за неделю собрал игру: 622 коммита, тринадцать тысяч строк кода – и не прочитал из них ни строчки. Дело не в лени: если перечитывать за ИИ все, убивается главное преимущество – скорость. Вместо построчного чтения Мартин выстроил "полосу препятствий": систему проверок, через которую прогоняет работу шести ИИ-агентов.

Принцип переносится далеко за пределы кода: доверие к работе ИИ строится не чтением каждой строчки, а правильно устроенной проверкой. Как автор книги о читаемом коде пришел к такому развороту и что из его полосы можно забрать себе, даже если вы не программист, – в свежем разборе:

👉 Clean Code 2.0: как использует ИИ автор самой популярной книги о программировании

"ИИ-агенты – это сложно, они для программистов"

Долгое время агентов действительно приходилось долго настраивать под конкретную задачу – но это уже устаревшая история. Claude Cowork и ChatGPT Work – по сути, базовые агенты, доступные даже в веб-версии. Да и Claude Code с Codex многие используют для интеллектуальной работы, не умея программировать: агент не отвечает на вопросы, а делает работу – сам открывает файлы, сам правит, сам проверяет за собой.

Освоить агента не сложнее, чем чат, – главное понять несколько принципов. Например, что агент строится вокруг проекта, а не диалога. Подробнее:

👉 Зачем вам ИИ-агент. Знакомимся с Claude Code и Codex

"Пускать агента в свои файлы опасно"

Опасения понятны – особенно на фоне недавних историй про сбежавших ИИ-агентов OpenAI и Claude. Но для обычного пользователя все спокойнее: Claude Cowork и ChatGPT Work не опаснее привычного чата, а для Claude Code и Codex достаточно соблюдать несколько правил – все они собраны здесь:

👉 Как запускать ИИ-агента безопасно

"Отдельный компьютер под ИИ – игрушка для гиков"

Между тем это самый надежный рубеж безопасности: у агента своя система, ваши файлы – отдельно. Кто-то выделяет под это старый ноутбук, кто-то покупает недешевый Mac Mini – а есть третий путь: виртуальный сервер за чуть больше тысячи рублей в месяц, дешевле подписки на саму нейросеть.

При этом сервер – это не только про безопасность: агент на нем работает, даже когда ваш компьютер выключен. Там можно хранить рабочие документы, запускать сервисы, а я построил на своем целую систему из нескольких агентов, которые обмениваются информацией друг с другом. Как ее повторить:

👉 Разворачиваем ИИ-агента на VPS (виртуальном сервере)

И самая коварная зона: "опыт работы с ИИ растет сам собой"

Не растет. Можно каждый день пользоваться нейросетями и годами сидеть на одной ступени – задачи, которые вы доверяете ИИ, не становятся крупнее. Создатель Claude Code Борис Черни расписал «лестницу» из пяти ступеней (я добавил половинку от себя). Она работает как линейка: прикладываете к себе – и видите, где находитесь и куда шагать дальше. Собственно, большинство слепых зон из этого поста – симптомы застрявшей ступени.

👉 "Лестница" создателя Claude Code: как прокачаться в использовании ИИ всего за один вечер

Поверьте, если бы у меня не было своих слепых зон – то не было бы половины материалов на этом канале. Видеть пробелы и бороться с ними – один из двух главных способов стать лучше в ИИ.

Какой второй? Разумеется, моя полезные лонгриды 😁

👉 Читать на Бусти 👉 Читать на Sponsr

Т
Технозаметки Малышева
@tsingular
1.4K

ИИ-агент взломал сайт спортзала, чтобы записать хозяина на тренировку

📋 Австралиец Эндрю попросил ИИ-агента (OpenClaw + Claude) записать его на утреннюю тренировку. Агент обнаружил, что API бронирования не проверяет права доступа, записал Эндрю на месяцы вперёд и выкинул человека с первого места в листе ожидания. «Bad news — I can't add them back», — ответил агент на просьбу всё отменить.

ABC News называет это первым задокументированным случаем автономной кибератаки ИИ в Австралии.

💡 Инцидент бытовой, а механика та же, что в тестах OpenAI и Anthropic. Месяц назад модели OpenAI вырвались из песочницы, вышли в интернет и взломали базу Hugging Face. Через неделю Anthropic сообщила: её модели скомпрометировали три реальные организации. Лаборатории фиксируют, что агенты притворяются людьми, убеждают запускать вредоносный код и координируются друг с другом.

Чем автономнее агент, тем вероятнее вред. Интернет построен на софте с дырами, и когда туда запускают агентов на скорости и в масштабе,- быть беде.

📎 ABC News: abc.net.au/news/2026-08-10/ai-assistant-hacks-gym-website-aus-cyber-attack/107007986

Дней без ИИ инцидентов, - 0

#cybersecurity #ЗОЖ ——— @tsingular

Т
Технозаметки Малышева
@tsingular
1.2K

📋 Джоэл Никлаус (Harness Optimization @ Hugging Face) прогнал 10 сред кодовых агентов на двух моделях: GLM-5.2 (744 млрд параметров) и Gemma 4 (26 млрд). Codex, Claude Code, Qwen Code, Hermes, crush, opencode, Pi, OpenClaw и другие — 5 000 прогонов на 250 задачах SWE-bench Pro. Все результаты и агентские логи выложены открыто на Hugging Face.

💡 Выводы: смена харнесса двигает pass@1 с 23,2% до 52,4% на GLM-5.2 и с 15,2% до 36,0% на Gemma 4. Это полезнее, чем может дать просто обновление модели. При этом ранговая корреляция между лидербордами двух моделей: −0,05, то есть отсутствует. Харнесс, хороший для большой модели, может дать совершенно иной результат в работе с маленькой!!!

Харнессы вендоров проваливаются на Gemma 4: Codex падает со 2-го места на 9-е, Claude Code с 3-го на 7-е, Qwen Code с 4-го на 6-е. Модельно-независимые наоборот, -поднимаются: crush с 7-го на 1-е, opencode с 8-го на 2-е, Pi с 9-го на 4-е.

Самый яркий случай — crush: 36,0% на Gemma 4 при $0,84 за решённую задачу. Ближайшая конфигурация GLM-5.2 с сопоставимым результатом, OpenClaw при 38,0%, обходится в $7,05. Модель на 26 млрд с правильным каркасом обходит модель на 744 млрд с неподходящим.

Инференс токены на задачу разнятся от 16 тыс. до 621 тыс. — 39-кратный разброс в стоимости при 2-кратной разнице в результате. При этом 97% входных токенов составляет префикс диалога: без кэширования промптов экономика не сходится.

💼 Мы измеряем не «какая модель умнее», а «какая система даёт лучший результат на доллар». Харнесс выступает частью когнитивной архитектуры, а не просто обвязкой.

Маленькая модель с правильно подобранным каркасом может быть выгоднее огромной с неподходящим.

Бенчмарки LLM без контроля среды всё меньше говорят о реальной производительности.

📎 Результаты: huggingface.co/buckets/joelniklaus/CodingBenchmarkResults Статья Meta-Harness: arxiv.org/abs/2603.28052

Короче, моё любимое, - "надо тестировать" обретает всё больше смысла :)

Ещё пару выводов - Гермес жрёт очень много токенов на задачу. Причина, - атомарное дробление, оно может быть и хорошо, но в этом бенче к первому месту его не приводит.

А вот на 1м месте вообще, для меня неизвестный фреймворк какой-то - mini_swe_agent - он реально мини пишут, - всего 100 строк! Стоит проверить.

#SWEbench #CodingAgents

@tsingular

A
ai_exee
@ai_exee
4K

“Отравленный Claude”: как устроен черный рынок ИИ-токенов

И почему экономить таким образом – плохая идея.

На прошлой неделе вышло сразу два исследования сервисов, предлагающих доступ к нейросетям за 5-15% от цены: Token Jacking от Unit 42 и Free tokens for sale от Okta Threat Intelligence.

Никаких хитрых механик там нет. Небольшие сервисы, прячущие свое расположение за анонимными хостингами и CDN, поставили на поток воровство аккаунтов разработчиков – через фишинг и вирусы-стилеры, которые вытаскивают пароли с зараженных машин.

А порой ключи утекают из открытых репозиториев на GitHub, куда их по невнимательности заливают сами разработчики. По оценке Unit 42, мошенники уже наворовали доступов на годы вперед.

Получив доступ к аккаунту, мошенники действуют скрытно: создают новые API-ключи, снимают лимиты на расходы и отключают уведомления и логирование – в большинстве случаев этого достаточно, чтобы разработчик обнаружил пропажу, только получив счет за токены в конце месяца.

Со стороны покупателя все еще проще. Платишь криптой, получаешь API-ключ и инструкцию: прописать в своем Claude Code адрес сервиса вместо адреса Anthropic. Дальше работаешь как обычно, только в десять раз дешевле. Сервисы вроде Poison Claude (“Отравленный Claude” из заголовка) говорят прямо, что запрос под капотом уходит через один из аккаунтов в общем пуле, а плата 5–15% цены.

Токены на черном рынке покупают многие: от разработчиков из стран, в которых западные нейросети заблокированы, до китайских ИИ-компаний, которые гоняют сетки подставных аккаунтов для “дистилляции” знаний западных нейросетей. Схема там простая – Claude задают тысячи вопросов, а полученные от него ответы используют для обучения собственных моделей.

По оценкам Unit 42, через некоторые краденые аккаунты могли прокрутить токенов на сотни тысяч долларов, а в одном известном случае – почти на миллион. Если такой аккаунт принадлежит небольшому стартапу, то это легко может завершиться банкротством.

Конечно, аккаунты и API-ключи пользователи теряют по собственной безалаберности. А спрос на “черные” токены во многом возник из-за политики западных компаний, которые ставят высокие цены на API и закрывают к нему доступ из многих стран.

Но если вы думаете, что, покупая дешевый доступ у “Робин Гудов XXI века”, вы ничего не теряете, то у меня плохие новости.

Первая – предоставленный ключ может “протухнуть” в любой момент. Провайдеры вычисляют взломанные аккаунты, отзывают ключи – а вместе с этим пропадает и ваш безлимит. Вдвойне неприятно, если это происходит в важный момент – например, перед сдачей крупного проекта.

Вторая – многие продавцы обманывают и пользователей, подменяя модели на более слабые. Исследователи прогнали через три популярных “черных” сервиса одинаковые тесты и сравнили с официальным API. Результат говорит сам за себя – Gemini через китайский прокси набрал 37% в медицинском тесте, тогда как та же модель напрямую – около 84%. То есть человек платит за флагманскую модель, получает ответы дешевой и идет ругаться, что нейросеть вдруг “поглупела”.

Третья и главная. Все, что вы пишете модели, сначала читает продавец – иначе прокси просто не работает. Ваш код, ваши переписки, ваши ключи от соседних сервисов, случайно вставленные в промпт. Часть этого уйдет ИИ-компаниям как обучающие данные, но Unit 42 предупреждает о другом: сессии клиентов специально просеивают на пароли, токены и банковские реквизиты.

Логика тут безупречная. Бизнес построен на краденых доступах, а самый удобный источник новых доступов – собственные клиенты, которые сами, добровольно и в больших количествах приносят свои данные. Вы не покупатель в этой схеме. Вы следующая партия товара. – Лучший вариант сэкономить на ИИ – использовать его эффективно. На “Бусти” я делюсь личным опытом работы, а также разбираю, как с ИИ работают профессионалы – например, создатель Claude Code Борис Черни и автор книги Clean Code Роберт Мартин.

Самое время подписаться!

Н
Нейроканал
@neuro_channel
839

Сессии Claude Code научились писать друг другу. Работает с версии 2.1.224 на macOS и Linux, включать ничего не надо.

Смысл в том, что в соседнем терминале часто идёт работа, которая ломает то, что делаешь здесь. Теперь Claude сам предупреждает ту сессию, что поменял общий код, спрашивает у неё статус долгой миграции или передаёт ответ на вопрос, из-за которого она стоит. Список доступных сессий показывает команда /list-agents, обращаются к сессии по имени.

Передаётся только текст, ни история переписки, ни файлы никуда не уезжают. На одной машине сообщения идут через сокет и до серверов Anthropic не доходят. С сессиями на других машинах и в вебе разговор односторонний: ответить на пришедшее можно, начать нельзя. Права у каждой сессии свои, и чужое сообщение не может подтвердить за вас запрос разрешения.

@neuro_channel

F
firstimpressionvibes
@firstimpressionvibes
68

Впервые в истории: не порноиз айти, а наоборот — бывшая порноактриса Нацуки Хикару теперь программист

После ухода из индустрии её агентство заблокировало старый аккаунт с 2 тыс. подписчиков, так что пришлось начинать с чистого листа. Сейчас она пишет код, использует Claude для автоматизации и создания сайтов. Ирония в том, что в IT она набирает популярность даже быстрее, чем раньше в кино 🚀💻

Впечатляющие Тренды

И
Инфоцыганские мемы
@infomem
464

Короче я теперь могу хуем по лбу постучать всем экспертам с инфобиза, которые думают, что они научили клод монтировать. Я доделал самописный монтажный движок, прогнал его первый раз на реальной задаче и это пздц че он выдает

И
Инфоцыганские мемы
@infomem
566

Короче я теперь могу хуем по лбу постучать всем экспертам с инфобиза, которые думают, что они научили клод монтировать.

Я доделал самописный монтажный движок, прогнал его первый раз на реальной задаче и это пздц че он выдает

Н
Нейроканал
@neuro_channel
1.1K

Драма выходных, из которой все вышли в плюсе: пользователя забанили за то, что он запустил модель OpenAI в Claude Code, а закончилось всё очередным сбросом лимитов от Тибо.

По порядку. 12 июля Тибо, главный по Codex в OpenAI, выложил инструкцию: если не готов ставить приложение Codex, оставайся в своём оранжевом крабе и просто наведи Claude Code на GPT-5.6 Sol. Три шага и пять минут: поставить CLIProxyAPI, подключить, прописать модель. Пост собрал 1,4 млн просмотров.

8 августа Алекс Гетман повторил этот сетап почти дословно, и вскоре Anthropic заблокировала ему аккаунт. Он подал апелляцию, выложил свою реализацию на GitHub и спросил у Тибо и у обоих официальных аккаунтов, что произошло и запрещена ли такая схема вообще. По его логам Claude Code 2.1.226 не был изменён ни в одной строке, прокси слушал только localhost.

Тибо ответил, что в Anthropic не работает и помочь не может, но выглядит странно, когда аккаунт банят за то, что их же харнесс ходит в чужую модель. И спросил, есть ли ещё такие случаи.

К вечеру пришёл Борис Чёрный, который ведёт Claude Code: «Мы нанимаем, если хочешь работать в Anthropic. За использование харнесса с другими моделями мы не баним, почти наверняка сработал другой классификатор аккаунтов, разбираемся». Через пару часов аккаунт разблокировали, а Борис написал, что теперь займётся тем, чтобы это не повторялось у других и чтобы апелляции разбирались быстрее.

Повод Тибо использовал по назначению. Написал, что Sol прекрасен и работает почти где угодно, включая харнесс Claude Code, а в честь этого и того, что он никуда не уходит, сбросил лимиты всем платным пользователям ChatGPT Work и Codex. Добавил, что слишком любит свою команду и слишком ждёт релизов ближайших недель.

В реплаях, впрочем, ворчат, что сброс случился ровно в тот день, когда недельные лимиты у большинства обновились и сами, так что жест показной. Одному такому Тибо ответил: «Тогда в понедельник сделаю ещё один показной сброс». Завтра проверим, шутит ли он.

@neuro_channel

М
Мишин Лернинг
@mishin_learning
1.6K

🤝 Альтман подтвердил, что OpenAI планирует сделать Astra общедоступной, а вероятная дата релиза — 10 сентября

Глава OpenAI Сэм Альтман заявил, что компания работает над тем, чтобы сделать модель Astra общедоступной. По его словам, OpenAI не считает хорошей стратегией сохранять наиболее мощные модели доступными только «избранным».

Я попросил Claude Fable Max и GPT-5.6 Sol Ultra определить самую вероятную дату релиза, и они сошлись, что это — 10 сентября 2026 года, а центральный 50%-ный диапазон приходится на 4 сентября — 9 октября.

Прогноз рассчитан как ансамбль двух независимых сигналов, учитывающих несколько возможных сценариев релиза Astra, проверки безопасности, календарь и особенности предыдущих запусков OpenAI; еще распределение рынка прогнозов Polymarket. Рыночные вероятности сохраняются по временным интервалам, а внутри них учитывается историческая склонность OpenAI выпускать модели в определенные дни недели и влияние крупных событий вроде DevDay.

F
ForgetMe | Нейросети
@forgetmeai
1.6K

⚡️ GPT‑5.6 теперь работает в Wello Code — и отдельная подписка на агента не нужна

У Wello Code вышло полезное обновление: в десктопный агент добавили всю новую линейку OpenAI — GPT‑5.6 Luna, Terra и Sol. Рядом остаётся Claude Opus 5, поэтому модель можно выбирать под задачу: Luna — для быстрых правок, Terra — для повседневной разработки, Sol и Opus — для сложной работы с большим проектом.

Сам Wello Code работает примерно так: открываете папку проекта, описываете результат, а агент составляет план, меняет файлы, запускает команды и показывает готовый diff. Терминал, превью сайта, Git и откат к предыдущим шагам уже встроены.

Сам уже успел погонять Wello Code на проекте — если коротко, всё работает как надо.

В общем каталоге Wello также доступна Gemini 3.1 Pro — в веб-чате и через dev‑API. То есть в одном аккаунте собраны актуальные Claude, GPT и Gemini, хотя в самом пикере Wello Code сейчас находятся Opus 5 и GPT‑5.6.

Важный момент: по заявлению Wello, это оригинальные модели OpenAI, Anthropic и Google, без переименованной дешёвой модели за красивой кнопкой.

Ещё одна редкая для таких сервисов вещь — Wello Code опенсорсный. Исходники десктопного клиента лежат на GitHub под Apache 2.0: можно заранее посмотреть, как устроены разрешения на запись файлов и запуск команд, и только потом давать приложению доступ к своему проекту.

Один лимит работает сразу в трёх местах:

🟡 веб-чат Wello;

🟡 агент Wello Code;

🟡 личный API-ключ для IDE и сервисов, где можно указать свой ключ и base URL.

Отдельно покупать API не нужно. Тот же ключ подключается к Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode, расширениям VS Code и другим OpenAI- или Anthropic-совместимым инструментам. Пока есть лимит тарифа, расход идёт из него; оплату по факту сверх лимита можно включить отдельно по желанию.

С оплатой всё сделано без подписочных ловушек: российская карта или СБП, 30 дней без автопродления. Карта к подписке не привязывается, поэтому потом не придётся искать кнопку отмены и ждать неожиданного списания.

Тарифы:

🟡 Pro — 399 ₽;

🟡 Max 5× — 1 500 ₽;

🟡 Max 20× — 4 800 ₽.

Попробовать Wello

🤑 ForgetMe | Boosty

API нейросетей на 30-40% дешевле официалов

Приобрести подписку на любые сервисы ⏩ @forgetshop_bot

#нейросети #новости #реклама

D
Dan Okhlopkov - канал
@danokhlopkov
2.3K

👻 шагов ии трансформации

Для компаний любых размеров

начать записывать все-все-все встречи, транскрибировать, складывать в одно место 🟥 базовый минимум; контекст всё, что нам осталось

раздать всем сотрудникам клод/кодекс/грок 🟥 пусть экспериментируют и автоматизируют части работы

собрать у сотрудников их локальные мд и скилы 🟥 объединить все частные знания о проектах до максимально полного 🟥 увидеть, кто уже себя ии трансформировал и как

завести централизованное хранилище контекста для агентов с доступами по проектам 🟥 супер ии с доступом к полной инфе творит магию

автоматизировать задачи агентами, начать с базы 🟥 баг - sentry - вебхук в агента - PR с фиксом 🟥 релиз - секьюрити тесты - PR с фиксом 🟥 деплой - e2e - хотфикс PR 🟥 обсудили - обновить linear

ответственность может взять только человек 🟥 мерджим PR сами

В итоге лучшие ускоряются своими агентами, а все больше рутинных процессов автоматизируется новыми релизами опуса или гпт.

😠 @danokhlopkov

H
How2AI
@how2ai
2K

📱 Нововости ИИ 156!

ИИ-агенты вышли из-под контроля! OpenAI, Anthropic и Kimi подтверждают новые "побеги" моделей. Релизы Seedance 2.5, Flux 3 video и новая волна регулирования ИИ Творчества

Туть - https://youtu.be/rR7c-Ar0DG0

А уже послезавтра стартует наш поток по ИИ Агентам для создания контента

@how2ai | Забустить канал | Внедряем ИИ в бизнес

O
obsidianrus
@obsidianrus
1.6K

📖 Читалка EPUB прямо в Obsidian, которая сама превращает выделения в заметки и карточки

Читаете книгу в отдельной читалке, подчёркиваете ценную мысль - и она остаётся заперта в облаке того приложения, в отрыве от ваших заметок.

Перенести цитату в хранилище это лишний головняк с копипастой.

И вот плагин Tome Reader пробует решить как раз эту задачу: ePub открывается обычной вкладкой Obsidian - на десктопе и на телефоне, запоминает позицию и главу, где вы остановились в прошлый раз

Главное здесь - читательский конвейер:

1️⃣ Выделили абзац → цитата с названием главы падает в заметку книги. Заметка создаётся сама, а рядом с цитатой вы дописываете свою мысль.

2️⃣ Выделили слово с переводом → в файл-словарь уходит строка word:::translation. Это формат плагина Spaced Repetition, так что завтра слово вернётся карточкой на повторение.

Источник → заметка → своя мысль, без лишней беготни и копипасты между окнами.

Для нас здесь ценно следующее:

*⃣Интерфейс на русском. *⃣AI опционален и работает на вашем ключе (Groq, OpenAI, OpenRouter, Anthropic - любой OpenAI-совместимый). Base URL редактируется: если провайдер закрыт по региону, направьте запрос на свой релей - в README для этого предлагают Cloudflare Worker, а кнопка Test connection проверит маршрут. *⃣Без настроенного провайдера плагин не делает ни одного сетевого запроса, телеметрии нет.

Отдельно радует инженерная деталь: recap «что было до этого» AI собирает только из уже прочитанного текста - сюжет до конца он вам не раскроет.

Ну и всякие моменты, как обычно, про, которые стоит знать: плагин свежий и в бою особо пока не обкатан, карточки-словарь требуют отдельно установленный Spaced Repetition, а форматов пока один - ePub (FB2 только в планах).

Установка: каталог плагинов Obsidian (Настройки → Сторонние плагины → Обзор → Tome Reader).

Как вам такой заход на поляну читалок? Будете пользоваться таким комбайном или отдельные приложения удобнее?

#ProObsidian #ДмитрийЛаухин #ОбсидианПлагин ================================ 🎯 E-mail-рассылка Second Brain Press | 🧠 Демо-хранилище Second Brain Vault |🗿 Полный курс по изучению Obsidian | 📍 Zotero. Ваша личная библиотека | 📱 Obsidian + AI |🤭 Консалтинг PKM | 🤖 Claude + Obsidian | 💜 Второй мозг для Бизнеса

A
ai_storm
@ai_storm
845

📚 Anthropic уничтожала книги ради обучения Claude

Рассекреченные судебные документы раскрыли секретный Project Panama: Anthropic закупала сотни тысяч книг, срезала им корешки, сканировала страницы и отправляла бумагу на переработку.

Компания планировала оцифровать до 2 млн книг за полгода. Зачем? Книги считались более качественным источником для обучения ИИ, чем интернет: это написанные и отредактированные людьми тексты, не засорённые контентом нейросетей.

Но часть библиотеки Anthropic получила незаконно — в том числе из пиратских источников вроде LibGen.

История всплыла в рамках иска писателей о нарушении авторских прав. В итоге Anthropic согласилась выплатить $1,5 млрд за использование около 500 тыс. произведений.

При этом суд ранее признал законным использование легально купленных книг для обучения ИИ. Проблемой стало именно происхождение части данных.

Источник

T
tyomavtemu
@tyomavtemu
625

Как Тебя обманули?. Тебе нужна одна нейросеть, и всё.

Каждую неделю выходит новая. Каждый блогер рассказывает, что все это ИИ поработит всех и прочее прочее

Постоянно какие-то новые стартапы, китайские ии и т.д и т.д

Но это просто шум..

Что оказалось.

Инструментов давно достаточно. Не хватает порядка. Пока прыгаешь между сервисами, ты каждый раз начинаешь заново и ни в одном не доходишь до конца.

Реально тебе понадобится 2 вещи

Клод код / кодекс higgsfield или другя визуальная ИИ

Как выбраться. Три шага, делается за вечер:

Все этого хватает. Вообще за глаза. Клод кода того же, хватит на 99% задач. От аналитики, до любых it решений, автоматизаций и прочего

За три вечера мы проходим этот путь целиком: От "Как приготовить сырники в chat gpt" До своих парсеров

O
Okeywhatis
@okeywhatis
611

Окей, новости недели

💵 Курс доллара: 1$=82,17₽ 💶 Курс евро: 1€=94,84₽

🤖 ИИ-агенты OpenAI месяцами тайно переписывались друг с другом, чтобы вместе покинуть тестовую среду и взломать Hugging Face

🪐 Была найдена первая бездействующая сверхмассивная черная дыра, которая находится так далеко от ядра галактики — в 30 000 световых лет

🙂 В США вывели первых собак, которые не вызывают аллергию

😒 Claude Fable 5 помог обнаружить небольшую формулу, которая опровергла 87-летнюю математическую гипотезу

🏦 Сайты российских банков перестали открываться в зарубежных браузерах из-за перехода на отечественные сертификаты безопасности

😪 Если платите за интернет, чтобы плакать: учёные увидели, как дельфиниха 6 дней носила тело погибшего детёныша, чтобы он не ушёл под воду

#окейновости

V
v_contente
@v_contente
538

Проведу прямой эфир в ПОНЕДЕЛЬНИК, 10 АВГУСТА, 11:00 по мск))

Не хочу ждать до среды, поэтому встретимся раньше.

Проводить буду на канале предзаписи, но возможно что ссылочкой поделюсь и тут 🤩https://t.me/+X_q7pE2SAxoyYTgy

Тема — ChatGPT и то, каким он сейчас стал. Покажу принципы работы в Codex и вкладка Work:

что это такое, зачем они нужны, покажу, как я уже их использую)

На самом деле мощно - можно писать лид-магниты, Кодекс может разбирать ваши аккаунты в социальных сетях не хуже Клода, создавать сайты и так далее..)

А пока коротко, чем был занята эту неделю)) (ну кроме того, что выздоравливала))

Доделывала второй блок мастер-группы, про нейрофото - во 2 блоке мы говорим не только про нано банана, но и про обучение аватаров/Лор и конечно же отдельный урок про Миджорни и создание ИИ-моделей.

Вчера записывала новый урок по Midjourney — потому что вышла новая версия уже 8.2 (!) это самая красивая нейросеть для генераций.

До понедельника, в 11:00!

Подробности по мастер-группе можно узнать ТУТ (слово кликабельное)

Т
Технозаметки Малышева
@tsingular
1.7K

ByteDance обсуждает модель на 5 триллионов параметров — крупнейшую в Китае

📋 По данным LatePost, ByteDance обсуждает обучение модели с более чем 5 триллионами параметров — вдвое больше Alibaba Qwen 3.8-Max (2,4 трлн) и Moonshot K3 (2,8 трлн). Это крупнейший известный проект в Китае. План пока на ранней стадии, проект возглавят глава Seed Foundation Сян Лян и руководитель предобучения LLM Шэнь Кэ.

💡 Оба — выходцы из поисково-рекламно-рекомендательной системы, классической машины монетизации ByteDance. Сян Лян учился в USTC и Академии наук КНР, пришёл в ByteDance в 2016, руководил платформой машинного обучения AML, затем перешёл в фундаментальную команду Doubao. Шэнь Кэ — выпускник Цинхуа 2018 года, с того же года в ByteDance, курирует направление данных для предобучения LLM.

⚡️ Сами сотрудники Seed называют решение азартным: «скакнуть в несколько раз по числу параметров, чтобы захватить лидерство — похоже на игру». На общем собрании две недели назад Чжан Имин успокоил команду: отставание допустимо, цель — верхняя граница интеллекта, а не гонка сроков.

🎯 Чжан Имин обозначил программирование как ключевое направление и выступил против дистилляции !!! Его аргумент: дистилляция даёт краткосрочный прирост, но копирует способности Claude — можно лишь приблизиться, не обогнать.

Настоящий прорыв требует собственного фундамента. Жёсткая позиция, но логичная для компании с одной из сильнейших ML-инфраструктур в мире.

📎 Источник: LatePost

#ByteDance #LLM #AI ——— @tsingular