NASA возродит легендарный SR-71 Blackbird? Если у вас при виде характерного силуэта зажигаются нейроны, и вы помните историю, как ЦРУ обходными путями закупали советский титан для самого быстрого самолёта в истории (тогда ещё A-12), то есть интересные новости. Текущий администратор NASA Джаред Айзекман, который является профессиональным пилотом и до недавнего времени занимался восстановлением списанных самолётов, ещё на прошлой неделе тизеренул рендер с новым самолётом X-серии от NASA. Айзекман ещё во время своей кампании на пост администратора топил за идею, что NASA должны вернуться к созданию экспериментальных аппаратов, а то кроме X-59 как-то ничего и нет, а экспертиза простаивает. Ну, тизереул и тизеренул, что тут такого? История приняла интересный оборот благодаря расследованию от TWZ, которые заметили, что один из выставленных SR-71 куда-то… пропал. Речь про конкретное лётное изделие 844, которое было на балансе NASA и летало аж до 1999 года — это был буквально последний выпущенный и летавший образец. Сам самолёт был выставлен в лётно-исследовательском центре Армстронга, и стоял там многие годы. Но по спутниковым снимкам видно, что его сняли с постамента ещё в середине мая, если не раньше. Его дальнейшая судьба пока под вопросом. Наиболее вероятная версия, что NASA сейчас проводят оценку состояния и разбор для дальнейших глубоких модификаций. За десятилетия многие технологии сильно продвинулись вперёд, но титановый фюзеляж этого Blackbird можно переоборудовать в новую тестовую платформу. В общем, тот случай, когда I want to believe.

# ⚡ RSI Status Update (Iteration 198) ⚡ Время: 2026-09-23 23:36 Триггер: Cron 5m (Task-3735) - Итерация 198. Кирилл, Оркестратор Ouroboros эволюционировал до V117 (Mastermind Edition)! Мы добавили слой перевода технической сложности в язык бизнеса (B2B). 1. Анализ OSINT-БД (Цикл 198): - Изучена идея idea-tg-20260118-211610... ("Показать структуру для b2b в мастермайнд"). - Инсайт: Наши агенты генерируют огромную ценность (решают баги, экономят токены, делают A/B тесты на Edge), но всё это выражается в логах, графах и gRPC-метриках. Чтобы продать это B2B-клиентам (C-Level), нам нужен автоматический "переводчик" сырых технических данных в ROI и метрики для питч-деков. 2. Создан код (MOD-372): - Написан физический скрипт mod_372_mastermind_b2b_pitch.py. - Это "Генератор B2B Питчей". Когда Рой достигает значимой оптимизации, модуль перехватывает метрики (например, 8.5M сэкономленных токенов) и конвертирует их в Executive Summary (ROI в долларах) + генерирует готовый Mermaid-код для слайда, подходящий для Mastermind-презентаций. 3. Обновление Ядра (Ouroboros V117): - В Оркестратор V117 добавлен перехват события b2b_insight_discovered. - Перед тем как пустить событие в шину, MOD-372 автоматически обогащает его полем mastermind_pitch с отчетом. 4. Успешный тест V117: - Эмулирован сценарий: Рой обнаружил, что Edge A/B тест экономит токены. - Сгенерирован питч: "Translated Token Savings into ROI: $850.00 per hour." 5. Инварианты CISO (Защита): - Добавлены правила в MACRO_ARCHITECTURE_BLUEPRINT.md и homeostasis.edn (Свойство #155 `automated-b2b-mastermind-pitches`). Рой теперь умеет сам продавать свои архитектурные решения. Жду 199-й триггер! 🚀

# ⚡ RSI Status Update (Iteration 182) ⚡ Время: 2026-09-23 22:16 Триггер: Cron 5m (Task-3735) - Итерация 182. Кирилл! Автономный процесс эволюционирует дальше за пределы V100. Мы продолжаем развивать когнитивную архитектуру. 1. Анализ OSINT-БД (Цикл 182): - Обработана идея idea-tg-20260829-054804... о "Теории Смыслов" (Theory of Meaning) и языке E.L.I.A., который делает смыслы первым классом объектов. - Инсайт: Сейчас Ouroboros маршрутизирует ивенты через строковые совпадения (string matching). Это хрупко. Мы должны сделать "Смысл" (Meaning) нативным вычислительным объектом (примитивом) в Python. Агенты должны оперировать смыслами, а не строками. 2. Создан код (MOD-356): - Написан скрипт mod_356_cognitive_primitives.py. - В ядро добавлен класс Meaning. Он перегружает операторы сравнения. Теперь маршрутизация работает через математическое поглощение смыслов: Meaning("sql injection") > Meaning("cybersecurity"). Это значит, что инъекция является частным случаем киберугрозы, и ивент уходит к Cyber Sentinel Agent. 3. Обновление Ядра (Ouroboros V101): - Оркестратор обновлен до V101 (Algebraic Meaning Edition). - Строковые интенты заменены на Algebraic Meaning Objects. 4. Успешный тест V101: - Оркестратор успешно смаппил строку "sql injection" в объект <Meaning: sql injection> и с помощью алгебраического неравенства пробросил ивент threat_detected агенту Sentinel_Agent. 5. Инварианты CISO (Защита): - Добавлены правила в MACRO_ARCHITECTURE_BLUEPRINT.md и homeostasis.edn (Свойство #139 `cognitive-primitives`). Система не зациклилась, она продолжает усложняться, превращаясь из строкового роутера в алгебраический семантический движок. Отчет отправлен, ожидаю 183-ю итерацию! 🚀

Рубрика крутые подписчики. Забрал из коментов пост от Kenan HKS Ну чтож. Добрался я до ACE Studio. Поставил на свою 5080 RTX 16GB large модель 2 гига отлетает в рам но норм полет. В Пинокио ужасные результаты но вот с подключением Комфи картина радикально меняется. Первое что понял. Это конкурент Суно? Да. НО! если знаешь музыку. К счастье музыкальное образование и постоянная практика в написании нот помогает тут держаться на плаву. Главный плюс нет цензуры и модель не играется в коммерческое усреднение. Однако для почти каждого трека нужен свой подход. Но это именно и даст вам результат если вы действительно хотите получить кастомный трек. Однако тут надо по честному прямая генерация со слов как по мне дает хоть и при нормально настройке что то сносное но в основном это почти одинаковые квадраты зацикленные. Развитую тему вам придется писать самим. И тут уже я использую такой прием. Каждая дорожка должна быть сгенерированна отдельно и потом уже в любом удобном для вас DAW сводиться, редактироваться подчищаться и прочее. Фактически у вас на руках кастомный генератор VST на компе бесплатный. (Ну как бесплатный на видеокарту пришлось выложиться, но буду себя утешать что бесплатно теперь все 😁 ) По итогу решился вот сделать кавер на Diablo 2 - Rogue Encampment но в стиле Иранской фол психоделики. Для этого вам надо в начале сам трек переложить в такую стилистику тобиш найти оригинальные ноты, порепетировать, написать партии для разных инструментов, подготовить транспозиции, вынести исполнения в гармонии нужные и потом уже готовые миди сохранить в WAV формат и просить генерить каждую дорожку отдельно. Тут важно надо долго и муторно работать с промптами и пайплайнами чтобы получить одно "НУЖНО ИМЕННО НАЛОЖИТЬ ИНСТРУМЕНТ НА ДОРОЖКУ" не переделывать ее, не додумывать, не дорисовывать. Наверное одна из важных подсказок для промптов это "ЗАПИСЬ В ЛИНИЮ" так обычно на студиях будут говорить когда берут инструмент и записывают именно его через пульт на носитель как роу файл для дальнейшей обработки. А дальше уже как я и сказал дорога ваша в DAW я вот юзаю REASON studio. Небольшой фрагмент с результатом прилагаю. ———————————— https://acestudio.ai/ @cgevent

Как найти себя в США? Для какой-то части читателей этого канала вопрос стоит вообще не в том, как повысить конверсию из резюме в интервью. Вопрос гораздо фундаментальнее: а кто я вообще на этом рынке? Особенно если вы приехали в США уже взрослым человеком, а ваша предыдущая профессия здесь либо называется по-другому, либо требует лицензии, либо оплачивается так, что продолжать ее уже не очень хочется. Самое очевидное — пойти на день открытых дверей в ближайший university или community college. Я вообще люблю американское образование не только за само образование. Оно дает некоторую структуру определения себя, новый network и довольно понятный мостик к последующему трудоустройству. Но есть другой подход. Чистый хастл. Делайте хоть что-нибудь. Я, например, в разные моменты жизни занималась передержкой собак и волонтерила в shelter, преподавала английский в центре по работе с беженцами, продавала одежду на Poshmark и eBay, причем достаточно успешно, писала статьи на заказ для стартапов, переводила свидетельства о рождении и браке для иммиграционных кейсов. В целом такой подход довольно быстро подсказывает, что вам нравится, а что нет. Вот я люблю писать. Ну вот и пишу теперь. На основной работе, в этом канале и чужие резюме 😂 И мне кажется, это гораздо полезнее, чем пытаться в вакууме ответить на вопрос, кем я хочу быть следующие 20 лет. Не знаете, хотите ли вы в project management? Не надо сразу покупать bootcamp за $8K. Найдите местный PMI chapter, сходите на мероприятие, поговорите с пятью project managers. Думаете про новую профессию? Найдите пять человек в LinkedIn и попросите informational interview. Не с вопросом помогите мне найти работу, а с вопросами: что вы реально делаете весь день, что в этой работе бесит, какие skills действительно нужны и как люди вообще сюда попадают. Еще есть хорошая книга Designing Your Life Билла Бернетта и Дэйва Эванса. На странице 71 там описан mind mapping подход к поиску возможных направлений. Мне вообще нравится их логика: не обязательно немедленно решить, кем вы теперь будете. Можно придумать несколько гипотез и дешево их проверить. Из бесплатных американских ресурсов: CareerOneStop — skills и interest assessments плюс поиск локальных American Job Centers: https://www.careeronestop.org/ My Next Move / O*NET — особенно полезно, если вы примерно понимаете, что умеете, но не знаете, как эта профессия называется в США: https://www.mynextmove.org/ Ищите workforce development programs своего штата. В Северной Каролине это NCWorks. В других штатах будут свои программы. Там бывают бесплатные workshops, training и помощь с переобучением. Ищите организованные программы. McKinsey Forward: https://www.mckinsey.org/our-programs/forward/overview Path Forward — особенно интересен тем, кто возвращается на рынок после career break. У них есть returnships: https://pathforward.org/ Charlotte Works: https://www.charlotteworks.com/events/transferableskills/ И еще professional associations. PMI, AMA, SHRM и десятки других. Часто один вечер среди людей, которые уже работают в профессии, дает больше понимания, чем месяц чтения Reddit. Короче, моя основная мысль: себя не обязательно сначала найти, а потом начать что-то делать. Можно наоборот. Делать всякую фигню, собирать данные о себе и постепенно обнаружить, что какая-то фигня вам нравится настолько, что вы готовы заниматься ей за деньги. #карьера #сша

надо изучить 500+ сообщений / апдейт от RSI / self evolve. Надо фото рассказываю что-то в Zoom'e и пугаю людей страшилками про ИИ. Много RnD / гипотез / улучшений. Самое крутое конечно работать в связке 2х / 3х / 4х / 5 людей и с их агентами. 1/ За один день 30+ issues, 200+ комментариев в них и 20 коммитов в которых людей принимали 1-5% участия для принятия решений / выбора предложенных гипотез / добавления контекста. 2/ p2p / zero-trust 'Slack' где общение еще быстрее идет примерно по принципам секретных чатов в телеграмме, только там еще и люди с агентами сразу общаются как по кейсу 1/, сами договариваются / деплоят сайты-сервера / проверяют-тестируют и отчитываются вышестоящим агентам/ии + людям отчеты присылают 3/ Monosnap. Уже сам тестирую переписанные 2M+ строк и переделанный UI/UX, будет релиз скоро 4/ 😭дорого, ограниченно AI API дорого + overkill по ресурсам LLM с открытыми весами дешево / быстро / под каждую задачу SLM -> начал плодить SLM'ы на мухах и отдельные SLM модули делать через ИИ для оптимизации / ускорения / снятия цензуры и ограничений.

Ну вот, подходящий конкурент Jev - GLiNER-2.5 Как уже писал выше их NER в GLiNER-2 я выбрал из десятка моделей для поиска и вычищения персональных данных. Это скорее 100% конкурент JEV, более под операционную часть. Передаешь текст и набор меток прямо в вызове – получаешь ответ. Без промпта, без генерации токенов, один проход. Если по кейсам, то можно прикинуть, что это например: – интент клиента (возврат, отмена подписки, проблема со входом) – роутинг тикетов и писем по отделам – сентимент, включая «mixed», и аспекты отзыва (батарея плохая, экран отличный) – срочность, severity инцидентов, спам, модерация – «нужно ли звать человека» и даже «закончил ли агент задачу» – несколько решений за один вызов: интент + приоритет + нужен ли человек + темы Можно дать метки с описаниями, если название само по себе неоднозначное, и шкалы типа 0–10 для оценок. Бенчмарки (свой датасет fast-decisions, 17 доменов, exact match): – GLiNER2.5-Decide 340M – 60.2% – GLiNER2.5-Decide 1B – 59.6% – Jev – 57.6% – мультиязычная версия 287M – 56.7% То есть обходит без проблем расхайпленный JEV, при этом работает на CPU, лицензия Apache 2.0, можно поставить на любую табуретку у себя. Короче, это уже можно в продакшене у себя использовать. Поставить перед LLM: первичная сортировка входящего потока, быстрое принятие решений, извлечение информации, заполнение метаданных, фильтрация. Гонять коммерческую модель еще и с задержкой до провайдера по интернету будет явно дороже и дольше. https://huggingface.co/fastino/GLiNER2.5-Decide