В эту субботу мы ходили на Turbo ML Conf и там нам удалось пообщаться с очень интересным спикером Знакомьтесь: это Дмитрий Ушанов, Директор в AI-центре Т-Банка. В общем, Дмитрий управляет практически всем, что в Т-Банке связано с ИИ. Поговорили про агентов, их реальную пользу и узкие места, а еще про изменяющуюся роль разработчиков в эру ИИ и опенсорс. Полная версия – в видео, а ниже топ-3 самых значимых цитаты Дмитрия из нашего разговора:

Модели сейчас перестали быть узким горлышком для большого количества задач. Боттлнек сейчас не в моделях – это процессы, инструменты, данные, которые оптимизированы не под человека, а под автоматику. Большой потенциал именно в том, чтобы сделать AI-ready инфраструктуру и трансформировать процессы, и тогда мы сможем получать полноценный профит от автоматизации.

Мы будем продолжать выкладывать модели. Пока мы не пытаемся выкладывать general-модели, которые решают любые произвольные задачи: больше фокусируемся на том, чтобы выкладывать модели, которые хорошо заточены под конкретную задачу, под конкретный домен, и при этом являются эффективными с точки зрения инференса. Какой-то экономической цели мы тут не преследуем – это больше про развитие комьюнити и технологического бренда, про фасилитацию рабочих продуктов.

Мы точно видим, что в отдельных командах, в отдельных функциях уже происходит какой-то переход к работе человека с агентом. Это пока достаточно локально, но мы стараемся вот такой подход культивировать. Если мы говорим про внутреннее развитие сотрудников, то мы стараемся включать в их матрицы компетенции и процессы роста вещи, которые связаны с обучением, использованием искусственного интеллекта и построением таких систем для тех профессий, для которых на среднесрочном горизонте это станет обязательной практикой.

Пет-проект на один день: делаем свою Codex Micro из стриминг-дока Друг подарил на день рождения многофункциональный док (или дек, кто как называет) от Ajazz. Это такой девайс с кнопками, который обычно используют стримеры для переключения сцен и запуска различных эффектов и действий на стримах, но не только. Обычно в стрим-доках есть несколько программируемых кнопок, но конкретно в этом Ajazz функциональность сильно шире. Например, в кнопках встроены экранчики, есть продолговатый тачскрин-экранчик, а также четыре крутилки (нажимабельные) плюс несколько USB-портов расширения на всякий пожарный. Всё это дело по USB подключается в ПК. Я поначалу его использовал без настройки — просто поставил какую-то стандартную раскладку для вызова системных программ, иногда крутил громкость звука, но не более. А когда вышла клавиатура Codex Micro, я понял, что эти «клавы для вайбкодеров» это фигня по сравнению с тем, что можно выжать из такого стримдека. Что в итоге сделал: — Вывод загрузки ПК: CPU, GPU, RAM, скорость интернета; — Актуальные лимиты по Claude/Codex; — Погода от Open-Meteo (там оказывается миллиарды разных данных и несколько моделей прогноза); — Закастомил вывод следующего события из календаря через простое приложение; — Управление музыкой (больше кнопок вывел в отдельную сцену); — Крутилки на настройку звука: общий системный, музыка, браузер, микрофон. Если кто-то захочет повторить, выложил плагины и настройки сюда. А вы бы себе что туда вывели?

ИИ делает разработчиков сильнее или ленивее? 🤔 Давайте порассуждаем на эту тему? Когда появились первые инструменты, способные генерировать код, многие разработчики начали спорить о том, что произойдёт с профессией. Одни увидели в ИИ помощника, который берёт на себя рутинные задачи и освобождает время для более интересной работы, а другие решили, что люди постепенно разучатся программировать самостоятельно. Мне кажется, что обе стороны в определённой степени правы. ИИ действительно способен сделать разработчика сильнее, если человек использует его как инструмент для ускорения собственной работы. Можно быстрее разобраться с незнакомой технологией, найти несколько вариантов решения, проверить идею или сгенерировать рутинный фрагмент кода, который раньше отнимал много времени. При этом тот же самый инструмент легко превращает разработчика в человека, который просто копирует готовые решения и надеется, что они каким-то образом заработают. В такой ситуации постепенно теряется понимание происходящего, потому что необходимость разбираться в проблеме исчезает. Интересно, что многие люди уже сегодня используют ИИ именно как замену собственным знаниям, хотя, возможно, гораздо полезнее было бы воспринимать его как очень быстрого коллегу, который иногда уверенно предлагает полную ерунду. А что думаете вы?

Все лимиты и ресеты для Codex 200$ закончились. Рекорд - расход 2 недельных подписки за сутки (работа над RepoContextBench v2 ведется полным ходом). А Claude медленный, да еще и с лимитированным фейблом. В итоге, взял Грока за 300$ 100$ - говорят, там лимиты почти бесконечные и все очень быстро. Грок за 30$ мне понравился как по качеству, так и по скорости. Грока я использую в качестве исполнителя внутри OpenCode (возможно, перееду теперь на его нативный харнесс Grok Build) через свой скилл agents-consilium, его вызывает Codex App или Claude как субагента, поэтому получается очень удобно. Итого, сетап теперь такой: Планирует Fable или GPT-5.6 Sol high/xhigh Выполняет Grok 4.5 high Ревьят: Opus 4.8, GPT 5.6 Sol, GLM 5.2 и по итогу Fable. Позже добавлю Kimi K3 в ревьюеры и посмотрим еще на возможности релизной DeepSeek V4 Pro и Qwen 3.8. Есть еще темная лошадка SWE 1.7 от ребят из Devin - супер быстрый (на Cerebras чипах) и, судя по Frontier Code, с классными результатами. Если кто пробовал - отпишитесь. Еще, мне регулярно перестает хватать мощностей моего мака на комфортную разработку, поэтому планирую арендовать VMку и делегировать тяжелые задачи агента туда. Ах да, напоследок - лайфхак. Поскольку ручной сброс кодекс лимитов просто стартует новую неделю - получается, что выгоднее сразу после органического сброса как можно быстрее выжать лимиты, затем сделать ручной сброс, тогда вы за один и тот же помежуток времени сделаете больше работы нагенерите больше кода и, условно, в месячной подписке станет почти 6 полных недельных квот вместо 5-ти (без учета общих сбросах). Почему-то об этом никто не пишет. @ai_driven

Ключевое за 3 дня ⚡ Главное • Китайские AI-модели бросают вызов США — Moonshot и Alibaba представили модели, дешевле конкурентов. • Claude Fable 5 опровергает гипотезу Якобиана — Найден контрпример к задаче 1939 года. • Microsoft и Mistral: многомиллиардное партнёрство — Развёртывание GPU Nvidia и интеграция моделей. • Google выпустил три новые модели Gemini — Google выпустил Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite и кибер-версию. • США выделяют $5 млрд на ИИ-решения научных проблем — 15 агентств получат доступ к суперкомпьютерам, Microsoft даст $40 млн. 📈 Рост и Оптимизация • Человеческие математики проигрывают AI в поиске контрпримеров — AI-инструменты решают теоремы и пишут доказательства в Lean, ускоряя исследования. • Рои агентов и новая экономика моделей — С ростом AI единицей работы становится спецификация; как заставить рой следовать ей. • DeepMind восстановил потерянный гол Пеле — Google DeepMind с помощью ИИ реконструировал знаменитый гол 1959 года. • Gemini Flash Cyber нашёл 55 уязвимостей в коде Google — Модель Google нашла 55 уязвимостей в V8, 10 из них уникальны. • Выручка Alphabet выросла на 24%, Gemini приближается к 1 млрд пользователей — Выручка Q2 $119,8 млрд, облачная выручка +82%, Gemini 950 млн пользователей. • TSMC ускоряет строительство заводов в Аризоне, чтобы использовать AI-мегатренд — TSMC увеличивает инвестиции в Аризону до $265 млрд, видя спрос на чипы для AI. • OpenAI достигла 10 млн пользователей AI-агентов после запуска ChatGPT Work — Использование агентов почти удвоилось с начала месяца. 🤖 Промпты и Практика • Промпт для Minecraft-фона — Инструкция: загрузи фото в ChatGPT и используй промпт. • 6 задач в Google Sheets, переданных Gemini — Больше не делаю вручную. • 6 инструкций для де-AI вашего LLM — 6 инструкций, чтобы убрать AI-стиль: активный залог, четкие предложения.

Новый релиз! 🥳 Давно я нового софта не рилизил, поэтому пора! OpenRoughCut v0.1.2

Это программа для того чтобы подготавливать сырое видео к монтажу. Софт автоматически определяет тишину и вырезает ее. Так же есть возможность определить повторные дубли и оставить только последний. На выходе получаете готовый проект для своей монтажной программы где можете продолжить более точную работу.

😍 Эта штука уже экономит мне часы монтажа, так что я в диком восторге.  Есть версии по Mac и Windows, нормально тестировал только на Mac c M1 Pro процессором 😅 ✨ https://orc.yhub.net/ ✨ Проект с открытым кодом, так что если найдете баги — буду благодарен за issues на github Свята место | 10МДК | ВЕБМастер | YHub

✔️ США меняют стратегию НИОКР Белый дом реформирует систему федерального финансирования R&D, заменив университетские гранты прямыми выплатами ученым. По плану Управления по научно-технической политике, к 2028 году государство будет ежегодно распределять $200 млрд через персональные стипендии, чтобы минимизировать бюрократию. Основным приоритетом стратегии назван ИИ. Правительство запускает программу Genesis Mission, которая объединит вычислительные мощности суперкомпьютеров Министерства энергетики, частный бизнес и независимых специалистов для решения исследовательских задач. Параллельно США анонсировали инфраструктурные цели для технологического сектора. Среди них - запуск квантового компьютера к 2028 году и старт строительства 10 новых ядерных реакторов к 2030 году для покрытия потребностей дата-центров. wsj.com ✔️ Сэм Альтман презентует властям США новые модели На следующей неделе Сэм Альтман проведет серию брифингов для администрации США и законодателей. Глава OpenAI представит будущие ИИ-модели и обсудит их влияние на рынок труда. Встречи пройдут на фоне подготовки правительством новых стандартов безопасности для оценки ИИ-систем, релиз которых ожидается в ближайшие недели. Параллельно в X распространяются слухи о закрытом тестировании модели GPT-6. Согласно вбросам, тесты идут уже 2.5 месяца, а релиз будет раньше, чем запланировано. В соцсети утверждают, что новое поколение достигло AGI и способно решать сложные научные задачи - в частности, якобы смогла с первой попытки найти контрпример к математической гипотезе Якоби. Официальных подтверждений этой информации нет. bloomberg.com ✔️ Cursor представил автоматический роутер моделей Cursor Router - система динамического распределения запросов между LLM. Алгоритм анализирует сложность промпта и направляет сложные задачи во флагманские модели, а рутинные - в быстрые и экономичные альтернативы. Поведение системы регулируется профилями Intelligence (максимальная производительность), Cost (экономия токенов) и Balance (компромиссный режим). В тарифе Teams добавлены административные настройки. Тимлиды могут принудительно задавать режимы оптимизации для всей команды, а также блокировать или разрешать доступ к конкретным моделям. Новая функция включена по умолчанию и доступна на десктопе, в веб-версии, CLI, iOS и SDK. cursor.com ✔️ Cisco выпустила языковые модели Antares Модели обучены автономному аудиту безопасности. Они перемещаются по репозиторию, инспектируют файлы, отбрасывают тупиковые гипотезы и локализуют участки с потенциальными брешами. Компактный размер позволяет запускать модели on-premise, чтобы анализировать код локально. По данным внутренних тестов Cisco, базовая модель просканировала 500 репозиториев за 15 минут при затратах менее $1. В исходнике утверждается, что у абстрактной GPT-5.5 на аналогичную задачу ушло пять часов и более $100. Веса младших версий (350М и 1B) опубликованы на Hugging Face в режиме верификации заявки на скачивание. Старшую Antares-3B Cisco оставила закрытой для собственных коммерческих нужд. axios.com ✔️ Компания Джека Дорси запустила альтернативу Slack и GitHub Block, основанная бывшим гендиром Twitter, представила опенсорсную платформу Buzz, объединяющую мессенджер и хостинг кода. ИИ-агенты интегрированы в систему как участники команды с собственными профилями и настраиваемыми правами доступа. Агенты могут общаться в чатах, предлагать и ревьюить код, запускать скрипты автоматизации. На старте заявлена поддержка Claude Code, Codex и Goose. Архитектура Buzz базируется на децентрализованном протоколе Nostr - текстовые сообщения, воркфлоу и Git-операции криптографически подписываются и попадают в единый лог событий. Доступны классические каналы, треды, личные переписки и голосовая связь. Развернуть систему можно локально или использовать облачный хостинг от Block. Сейчас доступны десктопные клиенты для macOS, Windows и Linux. Мобильные приложения и функционал управления задачами находятся в разработке. Jack Dorsey в сети Х @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml