🤖 Boston Dynamics открыла Robotics Metaplant Application Center — новый полигон для обучения гуманоидов реальной работе на производстве 🏭 🤍Знаменитая компания делает очередной шаг от эффектных видеороликов с танцующими машинами к жесткой индустриальной практике. Новый центр создан специально для того, чтобы адаптировать человекоподобных роботов к выполнению реальных сборочных и логистических задач на заводах. 🤍Главная проблема гуманоидов сегодня — не просто удержать равновесие в стерильной лаборатории, а стабильно выполнять монотонную работу в плотном потоке людей и оборудования. Инженеры компании отрабатывают сценарии взаимодействия машин с реальной производственной средой, где цена ошибки измеряется простоями конвейера. Как отмечают в Boston Dynamics, задача центра — научить роботов не просто повторять заученные движения, а гибко адаптироваться под изменяющиеся технологические процессы и запросы реального индустриального рынка. ————————— 🤖Подписывайтесь на лучший канал PRO Роботов 📲Мы в MAX

Ладно, в комментариях уже успели обосрать монтаж от Opus, но смотрите реальную ситуацию. Задача: сделать выпуск мульт подкаста с двумя персонажами человек и его душа. В формате рилс. Первый ролик был получен путём кучи попыток в Seedance 2.0 и себестоимость одного такого видео доходит до 20$ просто за генерацию движения персонажей. И всё равно это видео не ушло в продакшн. Потому что косяки в позах, озвучке, движениях. Второй ролик собрал Claude Opus. Причем анимация персонажей — это код. То есть пересобирать можно сколько угодно и с большой скоростью. И стоит это копейки. Опус создал систему для масштабного выпуска таких подкастов. То есть время было затрачено на создание такой базы, которая позволяет собирать новый ролик за 1-2 минуты реального времени.

Илон Маск заявил, что через 10 лет человечество получит миллиард роботов, а через 20 лет их число вырастет до 100 миллиардов 🤖 🤍Глава Tesla в интервью CCTV Finance поделился масштабным прогнозом развития индустрии. По его словам, в будущем у каждого человека появится персональный помощник для ухода за пожилыми родителями, присмотра за детьми и индивидуального обучения. 🤍При этом Маск считает, что один пользователь сможет одновременно контролировать тысячи автономных машин.

Однажды у каждого появится персональный робот для самых разных задач,

— отметил он. 🤍Планы звучат фантастически, но на фоне гонки гуманоидных платформ от различных технологических гигантов сроки уже не кажутся нереальными. Главный вопрос здесь упирается в реальную экономику производства и инфраструктуру для такого флота, а не только в красивые презентации. 🤍Подробнее — в источнике. ————————— 🤖Подписывайтесь на лучший канал PRO Роботов 📲Мы в MAX

Запись и таймкоды к нашему стриму про getbb.app. Также доступен на YouTube. Стрим получился очень интересным и душевным. Если ещё не успели посмотреть – welcome. Таймкоды: 0:00:00 — Подготовка к эфиру и общение 0:11:05 — Введение и представление гостей эфира 0:13:15 — Архитектура агентных интерфейсов и харнессов 0:17:35 — Уровни харнессов и концепция bb 0:22:50 — Демонстрация интерфейса и возможностей bb 0:25:55 — Кейс автоматизации документооборота агентства 0:31:00 — Удаленный доступ и подключение машин 0:34:15 — Расширяемость системы и создание плагинов 0:40:05 — Инструменты для разработчиков и бизнеса 0:44:05 — Особенности развертывания на Windows 0:50:40 — Внедрение интерактивных виджетов в интерфейс 0:53:15 — Смена парадигмы разработки с агентами 1:00:30 — Преимущества клиент-серверной архитектуры агентов 1:05:15 — Расход токенов и подписки моделей 1:12:00 — Организация памяти агентов и проектов 1:20:45 — Сравнение bb с DeepSeek Harness 1:24:40 — Личные ассистенты на базе Hermes 1:30:45 — Выбор недорогих моделей для рутины 1:37:25 — Изоляция данных в многопользовательских системах 1:43:30 — Эфемерные агенты и контекст работы 1:45:00 — Анатомия и внутреннее устройство bb 1:51:30 — Классификаторы и структурированный вывод 1:56:00 — Подведение итогов прямого эфира Подписывайтесь на участников стрима: Николай Шейко Рефат Аметов Константин Доронин

Запилил видео про то что нас ждет в следующие 10 лет от развития ИИ (хорошее и плохое) ИИ развивается быстрее, чем компании успевают его внедрять. Модели берут на себя всё более сложные задачи и начинают участвовать в собственном улучшении. Даже освоение уже существующих возможностей займёт годы: придётся менять процессы, учить людей и перестраивать организации. Автоматизация будет менять состав профессий. Программист всё больше занимается постановкой задач, архитектурой и проверкой результата; код пишет агент. Похожая перестройка ждёт бухгалтерию, продажи, поддержку и другие области интеллектуального труда. Часть людей освоит новые задачи, часть столкнётся с потерей работы и дохода. Одновременно ИИ притягивает капитал в чипы, энергетику и дата-центры. Эти вложения конкурируют с другими отраслями за деньги и ресурсы, меняют кредитные рынки и требуют реакции государства. Технологический прогресс начинает влиять на всю экономику задолго до полной автоматизации труда. Самый трудный этап — «длинная ночь»: прежнее устройство жизни перестаёт работать, а новое ещё складывается. Вместе с профессией человек теряет привычный статус, чувство компетентности и смысл своей деятельности. Тревога усиливает политическую радикализацию. Страны будут экспериментировать с запретами, субсидиями, перераспределением доходов и новыми формами контроля. Продолжительность этого периода зависит от их ресурсов и решений. За этим переходом начинается «новый рассвет». Персональные учителя, врачи, юристы и другие помощники становятся доступнее; исследования и разработка лекарств ускоряются. Люди продолжают заниматься тем, что им нравится, даже когда их труд больше не нужен экономике. Писать код или ковать мечи можно ради самого занятия, без необходимости зарабатывать этим на жизнь. Самые глубокие изменения затронут управление. ИИ сможет связывать спрос, производство и распределение ресурсов через непрерывную обратную связь. Личный агент будет представлять интересы человека, а государственные системы — принимать, исполнять и проверять решения. Демократичность таких институтов зависит от того, как люди их устроят. Масштаб этой перестройки выходит далеко за пределы отдельных профессий: меняется способ организации общества.

Сказ о том, как Ozon сортировку автоматизировал На День программиста гонял на E-CODE - ежегодную конфу Ozon Tech. Там дофига всего было: про их tech и опенсорс, как они AI/ML внедряют, и даже как под капотом устроен Морковск, кек. Но я особо прикололся с истории, как они с нуля сделали 3D-сортировщика для склада. Эта фрагмент из блока про роботизацию (её и другие записи выступлений можно глянуть тут), а я сейчас расскажу основное. Итак, в чём, собсна, была проблема. На сорт-центр Ozon заезжает до 100 тысяч товаров в час (100 ТЫЩ В ЧАС). Приезжают все они в коробках, в каждой лежит (в среднем) 27 штук товара, всё вперемешку. Но в вашем ПВЗ вы забираете не спиночесалку, которую дядя Вася заказывал, а ровно то, что заказали вы. То есть, товары нужно быстро, чётко и (желательно) максимально эффективно отсортировать. И первый этап сортировки - это "раскидать" все товары по 400-600 направлениям, примерно столько обслуживает один сорт-центр. Но есть нюанс - никто не знает, в какой коробке что лежит, поэтому каждая сортировочная машина должна уметь пулять товар во все направления сразу. А их, напомню, аж 400-600 штук. По классике такую задачу решают через "кросс-белт" - конвейер с лентами-скидывателями, вдоль которого стоят коробки. Но под 400 направлений он вытянется на сотни метров, а если встанет, то... лучше даже не представлять. Поэтому ребята решили поменять подход и "делать наверх". Они взяли алюминиевый профиль, станочные направляющие, два сервопривода (один ездит по горизонтали, второй по вертикали) и ленточную каретку, которая скидывает товар налево или направо. Получился своеобразный робот-кран, поэтому штуку назвали... "Робокран". Машинка относительно небольшая, но направлений берёт много. Подробнее можете глянуть на картинках. Но тут всплыла ещё одна проблема. Товар Озона - это не аккуратная коробочка одного размера. Он может быть очень разный - мелкий/большой, твёрдый/мягкий, отскакивать и т.д. И чтобы он точно попадал в каретку - её пришлось научить "подныривать" под подающий буфер. Это было непросто, потому что товар буквально "зажёвывало" (как бумагу в принтере), и приходилось каждый раз звать кожаного, что руинило весь смысл роботизации. Пришлось калибровать до долей миллиметра, но справились. Чтобы упростить разработку на этом этапе - каждому разрабу выдали свой "виртуальный кран". Потом упёрлись в человека ещё раз. Один Робокран делает 360-450 товаров в час, а оператор кладёт до 1000 в час. Решение - сделать сдвоенный Робокран. Но на 10 тысяч товаров в час нужно 28 таких, а на весь поток сорт-центра - ещё раз в десять больше. Но всё равно, даже когда полностью убрали человека с сортировки - появилась новая ручная работа. Кто-то должен снимать заполненные коробки с Робокрана и ставить на него пустые, чего при ручной сортировке не было вообще (там человек сам разложил-закрыл- отдал). В итоге, добавили модуль, который сам снимает и ставит ящики. Я пока слушал - прям экс-консалтерскую скупую слезу пустил. Сразу флешбеки, как автоматизируешь один шаг процесса, а рядом вываливается новый прикол, которого раньше вообще не было. В итоге, идёшь шаг за шагом, пока не упакуешь в новый формат весь процесс от и до. А Ozon в процессе ещё и полноценного нового робота изобрёл (которого можно даже в отдельный продукт завернуть), прикольно. Дизраптор

К примеру, тут в видео-демке скилл, сделанный в августе - называется /slides-generator. Он для и под меня меня делает из любого дока или транскрипта примерно вот так как на видео: нарезает слайды, создает анимированные иллюстрации, разные лейауты, цвета, autoplay, pecha kucha mode и т.д.. Не спрашивайте зачем мне это все. Ну надо! По таким запускам становится понятно, почему ai-native подход так сильно бьет по SaaS с подписками, где Notion многие считают "эталонным ребенком". Такие кастомные, красивые, четкие штуки с нужными функциями - это всего лишь часы, максимум дни ненапряжные диалогов с claude или codex. И вжух - уходит головная боль многих прошлых лет. Условие одно обязательное, чтобы это работало: понимать, как построить ai-операционную систему - с базой знаний, инструкциями, скиллами и правильными инструментами под каждую задачу. That's where кайф is. @ppprompt

Вайбкодинг — это новый Excel Посмотрите это видео — реклама Excel, которая в своё время произвела фурор. Прикол в том, что раньше сводную таблицу с пересчётом значений на коленке не собрать. Вариантов было два: либо активно кликать по калькулятору и записывать результаты на листочке, либо писать консольное приложение. А для этого нужно было знать COBOL, Fortran, dBase или тот же C. И тут появляется Excel — и человек без опыта и знания языков программирования просто открывает таблицу и сам решает свою задачу. Формулы, пересчёты, сводные — всё из коробки. Excel при этом не убил программистов. Он просто навсегда изменил то, за что готовы платить: огромный пласт задач перестал требовать разработчика вообще. С вайб-кодингом сейчас происходит то же самое. Менеджер, дизайнер, аналитик — любой открывает агента и делает себе нужную автоматизацию. Не идеально, не production-ready, но для своей задачи — достаточно. Мысли написать этот пост появились после того, как я увидел, что мой брат, который совсем не программист, навайбкодил внутреннюю систему учёта финансов для нашей компании. Которая раньше состояла из огромного монструозного Excel-файла :) История повторяется. Только на этот раз таблицы заменили кодом.

Чем мой оркестратор отличается от claude -p и т. п.? Помимо полезных инструкций, вправляющих мозги как координатору, так и воркерам, важнейшая фишка конкретно моего pragmatic-orchestration в том, что он умеет перенаправлять воркера прямо во время работы (в Codex эта фича называется Steer). То есть, если агент-координатор во время очередной проверки видит, что условный Devin пошел не туда или что-то не учел, ну или просто вы отправили какое-то уточнение координатору, он сможет перенаправить воркера (или воркеров) прямо во время выполнения, не прерывая их работу. И это поддерживается практически для всех harnesses - где-то через ACP, где-то встроенными средствами. @ai_driven

💊 Больше ИИ в больницах - ниже смертность? На графике медицинские учреждения с более активным использованием ИИ показывают меньшую смертность. Но здесь важно не путать корреляцию с причинностью. Возможно, дело не только в технологиях. Лучше финансируемые клиники обычно имеют больше сотрудников, современное оборудование и одновременно чаще внедряют ИИ. На результат также могут влиять диагнозы, возраст и тяжесть состояния пациентов. Чтобы говорить о реальном эффекте ИИ, исследование должно учитывать все эти различия. Врачи тратят огромное количество времени на документацию и бюрократию. ИИ-агенты могут заполнять документы, структурировать историю болезни, готовить выписки и проверять данные. Возможно, первая медицинская революция ИИ произойдёт в освобождении врачей от рутины. https://x.com/Hedgeye/status/2101658383971762407

Добавляем себе в вишлист интересный девайс: Увидел в иксе у парня на холодильнике висит e-ink экран, который он использует как трекер БЖУ с обновлением через телеграм Там внутри обычная ESP32, батарейка на 2000 мАч, микрофон, экранчик 4.2 дюйма, NFC и магнит на задней крышке Можно вывести например: - таск трекер - данные из Apple Health - да и в целом что угодно, кодом Либо интегрировать туда агентов, к примеру статус-бар для Claude/Codex (даже есть какие-то плагины уже) или вообще стоя у холодильника, голосом давать агенту задачи ☕️ Конкретно у того парня ZecTrix NOTE4 за 55$, но есть еще TRMNL за 139$+ Тоже популярный, но есть отличия: - размер на выбор 7.5 и 10.3 дюймов - вместо кнопок сенсорная полоса для жестов - куча готового софта и живое комьюнити - но обновление экрана раз в 15 минут лол (на фото слева ZecTrix NOTE4, справа TRMNL) Вот сижу и думаю что тоже хочу что-то подобное.. Если у вас уже есть, поделитесь что лучше взять, и где? 🤝🤝 @tips_ai