ииСбросить фильтр ×

DeepSeek выпустила десктопный AI-агент Harness для Windows и macOS

DeepSeek представила публичную превью-версию Harnessi — десктопного инструмента для автономных ИИ-агентов на Windows и macOS. Агент существует с августа, но теперь вышел в открытый доступ по всему миру и позиционируется как опенсорсная альтернатива Claude Code и Codex от Anthropic/OpenAI.

Harness автоматизирует написание и тестирование кода, работу с файлами, терминалом, документами и таблицами, а также длительные многошаговые задачи. Ключевая особенность архитектуры — принцип «всё является плагином»: любой элемент, от отдельного инструмента до компонентов интерфейса, можно заменить или создать заново, в отличие от монолитных конкурентов вроде Hermes, OpenClaw или LM Bionic.

v0.2версия превью Harness

Полный разбор →

Nvidia выпустила DGX Spark с 64 ГБ памяти — дороже, но слабее оригинала

AI-редакция
2 источника · показать все· свернуть
собирается · 2обновлено 3 нед назад

Nvidia представила новую версию мини-ПК DGX Sparki с 64 ГБ памяти — вдвое меньше, чем у оригинальной модели. При этом новая версия стоит дороже стартовой цены оригинала: $4999 против $3999.

DGX Spark предназначен для локального запуска и разработки ИИ-моделей без использования облака. Парадокс в том, что урезанная по памяти версия обходится дороже первоначальной цены флагманской модели, хотя сама флагманская модель с тех пор подорожала ещё сильнее.

$4999цена новой версии DGX Spark 64 ГБ
$3999стартовая цена оригинальной модели 128 ГБ
$6950текущая цена оригинальной модели 128 ГБ

Полный разбор →

TypeSafe AI выпустила Jev — модель, которая не пишет текст, а мгновенно принимает решения

AI-редакция
26 источников · показать все· свернуть
FuturisTypeSafe представила Jev — модель для быстрых решений и проверки действий ИИData SecretsБывший разработчик ChatGPT представил System One Models и модель JevCodeCampTypeSafe AI представили модель Jev для быстрых вычисленийTips AI | IT & AIВыход ИИ-модели Jev от стартапа TypeSafeFuturisТестирование модели Jev в игровых механикахСвята место пусто не бываетОбзор Jev: альтернатива LLM для классификации задачНейронавт | Нейросети в творчествеJev: специализированная альтернатива LLM для классификации и скорингаElKornacioОбзор Typesafe: специализированный классификатор вместо LLMEDUTypeSafe представили Jev — специализированную модель для структурированных ответовВенчур по ПонятиямОбзор новой модели Jev от соавтора ChatGPTNot Boring TechВышла коллекция проектов на базе ИИ-моделей JevGPT/ChatGPT/AI Central Александра ГорногоTypeSafe представила Jev — нейросеть для классификации данныхМы ж программист!Стартап TypeSafe AI представил модель Jev для принятия решенийfrom:adamАнализ модели JEV от стартапа TypeSafeDealer.AIРазбор архитектуры JevMashkka про Data ScienceРазбор архитектуры модели JevLLM под капотомБенчмарк специализированной LLM модели JevПресидский заливОбзор модели Jev: универсальный классификатор для эффективных вычисленийМиша Ларченко – о программировании и не толькоСкептический взгляд на новую модель JevAI Product | Igor AkimovАнализ производительности и применимости модели JevСергей Булаев AI 🤖Jev: специализированная модель для заполнения анкетСергей Булаев AI 🤖Jev: использование LLM-анкет для создания интерпретируемых векторовГалера МореваТекстовая версия обзора JEV-моделиProduct Management & AIJev: новая архитектура System One Models для принятия решенийLove. Death. Transformers.Анализ эффективности модели Jev для антиспам-фильтрацииСвята место пусто не бываетОбзор нейросети Jev от TypeSafe
мега-хайп · 26обновлено 3 нед назад

Diogo Almeida, один из соавторов исследования InstructGPTi и метода RLHF, лежавших в основе ChatGPT, после ухода из OpenAI в 2024 году основал стартап TypeSafe AI и два года работал в стелс-режиме. 16 сентября команда представила Jev — первую модель нового класса «System One Modelsi»: вместо последовательной генерации текста она параллельно отвечает вероятностями на заранее заданные вопросы (да/нет, выбор варианта, шкала), возвращая структурированный JSON, а не строку, которую потом нужно парсить.

За счёт отказа от генерации языка Jev обещает резкое ускорение и удешевление на задачах классификации, скоринга и роутинга — том самом «мясе» агентных пайплайнов, где обычно впустую жгутся токены на пояснительный текст. Это вызвало волну хайпа («новый ChatGPT/DeepSeek момент») и одновременно скепсис: независимые тесты показывают, что Jev — скорее очень быстрый и дешёвый специализированный классификатор, а не замена большим LLM.

$0,042цена за 1 млн входных токенов
193,6 разазаявленное ускорение против LLM
444,6 разазаявленное снижение стоимости против LLM

Полный разбор →

Дарон Ачемоглу о влиянии ИИ на демократию и концентрацию власти

e@cryptoEssayAI-инженер
3 нед

Хинтон, Бенджио и еще 20 учёных предупреждают об «интеллектуальном взрыве» ИИ

22 исследователя, включая Джеффри Хинтона, Йошуа Бенджио, главного научного сотрудника OpenAI Якуба Пачоцки/Пахоцки и сооснователя Anthropic Джека Кларка, опубликовали в Кембридже статью о риске «интеллектуального взрыва» — резкого ускорения прогресса ИИ за счёт того, что сам ИИ начинает автоматизировать собственную разработку. По их мнению, годы научного прогресса могут сжаться в месяцы, а это грозит потерей контроля над моделями и сломом баланса сил между компаниями и странами.

Авторы ссылаются на внутренние данные Anthropic о резком росте доли кода и R&D-работы, выполняемой ИИ, и просят регуляторов заранее обязать лаборатории отчитываться об уровне автоматизации и подготовить механизмы экстренного замедления — до того, как сценарий начнёт реализовываться.

ВыводСтатья написана в Кембридже, имеет 22 автора; ссылка на отчёт — casp.ac/reports/intelligence-explosion

80%+доля кода, написанного ИИ в Anthropic
1%→26%рост доли автономных R&D-задач ИИ
середина 2028прогноз METR для автоматизации многомесячных R&D-проектов

Полный разбор →

ИИ-агенты и декомпиляция позволили разработчикам скрещивать механики разных игр друг с другом

AI-редакция
2 источника · показать все· свернуть
собирается · 2обновлено 3 нед назад

Моддинг-сообщество перешло от простой замены текстур к переносу целых движков, физики и инвентарей между играми. Благодаря прогрессу в декомпиляции и рекомпиляции кода, а также ИИ-ассистентам, фанаты создают гибриды: механики Escape from Tarkov в Skyrim, паркур Minecraft в GTA V и Red Dead Redemption 2, зомби-режим Call of Duty на картах Mario Kart, Человек-паук от Marvel в Batman: Arkham, Марио в Elden Ring.

Ключевой инструмент — вышедший 30 сентября 2026 года проект Universal Modderi (разработчик rehan-remade, GitHub). На базе Claude Code он самостоятельно определяет игровой движок, исследует файлы, находит модлоадеры и тестирует сборку, резко ускоряя то, что раньше требовало недель ручного reverse engineering. Это уже называют «гейминг-слопом 2.0» — волной автоматически собранных модов, количество которых продолжает расти.

3 днясрок с релиза Universal Modder до поста

Полный разбор →

Владислав Куренков запустил сообщество для обучения ИИ долгосрочному планированию через NetHack

Б@boris_againAI-инженер
3 нед
Владислав Куренков запустил сообщество для обучения ИИ долгосрочному планированию через NetHack

Опубликованы записи докладов с конференции deep tech night

D@data_secretsAI-инженер
3 нед

Очистка контекста и памяти агента

T@kryak_startupAI-инженер
3 нед
Что-то флэшбэк и вспомнил Матрицу первую "Wake up Neo..." Разбудил агента и от галлюцинаций / деградаций / переполнений контекста/памяти спас/очистил.
Очистка контекста и памяти агента

Анонс архитектуры FractalMAS, Ralph Loop v10 и Speculative Model Routing

T@kryak_startupAI-инженер
3 нед
Я не знаю почему так общается со мной агент, хотя я многим представляюсь "Отец Кирилл", я же Кирилл и отец 🤷 В общем, после спекулятивного роутера в github'e, распишу/выложу "святую троицу" 🕸️ 1. FractalMAS (Fractal Multi-Agent Swarm) 🔄 2. Ralph Loop v10 (Ouroboros / Autonomous Hypotheses) 🧠 3. Speculative Model Routing (Zero-Trust Council) 🛡️ Итог: Наш Ouroboros 3-Tier Memory Manager + Эта "Святая Троица" исполнения — это абсолютный монолит SOTA 2026. Память не переполняется благодаря демону компактизации. Агенты не простаивают благодаря Ralph Loop. Деньги не сгорают благодаря Speculative Routing.
Анонс архитектуры FractalMAS, Ralph Loop v10 и Speculative Model Routing

Кейс: создание анимационного контента с помощью ИИ-агентов

A@nn_for_scienceAI-инженер
3 нед

Эксперименты с генерацией видео через opus-5.5 и Grok

D@danokhlopkovAI-инженер
3 нед

Apple ужесточит контроль за полным доступом к диску на Mac из-за ИИ-агентов

Apple объявила в блоге для разработчиков, что введёт дополнительные меры контроля для разрешения Full Disk Accessi (полный доступ к диску) на macOS. Причина — рост автономности и «умелости» ИИ-агентов, из-за которых подобный уровень доступа становится всё более опасным.

Сейчас многие пользователи не понимают, какие разрешения они выдают приложениям, а разработчики это не разъясняют. Apple хочет сделать так, чтобы дать приложению Full Disk Access можно было только через «очень явное действие» пользователя.

Полный разбор →

Meta представила SDK для интеграции ИИ-агента Muse в микроконтроллеры

v@vcnewsмедиа / агрегатор
3 нед
Запрещённая в России Meta представила SDK для микроконтроллеров ESP32 и устройств на Linux, чтобы разработчики-энтузиасты могли подключить ИИ-агента Muse к своим экспериментальным «девайсам». «Возможные "побочки" — "окирпичивание" платы, перебои питания, банкротство. Использовать на свой страх и риск!» vc.ru/ai/3173349
Meta представила SDK для интеграции ИИ-агента Muse в микроконтроллеры

В ChatGPT появилась виртуальная примерка одежды

OpenAI добавила в ChatGPT функцию виртуальной примерки одежды и аксессуаров: пользователь загружает селфи и фото в полный рост, а бот генерирует изображение с примеренной вещью. Функция работает везде, где в чате появляется карточка товара с одеждой.

Идея не новая — похожую примерку Google встроила в свой Поиск ещё в 2025 году, так что OpenAI скорее догоняет конкурента, чем создаёт рынок с нуля.

2фото нужно загрузить (селфи и в полный рост)

Полный разбор →

Карпаты предложил «лестницу» форматов ответа ИИ: от текста на ASD-STE100 до персональных видео-объяснений

Андрей Карпаты, впервые за два месяца написавший публичный пост, рассказал, как теперь правильно просить LLM объяснять сложные вещи. По его мысли, по мере роста автономности моделей человек будет все меньше делать работу сам и все больше — проверять и понимать результат, поэтому формат ответа становится почти так же важен, как его качество.

Он предлагает иерархию из четырёх уровней: обычный текст (но на стандарте ASD-STE100i), диаграмма или картинка, интерактивная HTML-страница с визуализацией, и — лучший вариант по его оценке — одноразовое объясняющее видео в стиле 3Blue1Browni с озвучкой через ElevenLabsi.

900разрешённых слов в стандарте ASD-STE100
20 словмаксимум в процедурном предложении стандарта
55 836сохранений поста за сутки

Полный разбор →

Утечка данных из 16 тысяч баз Supabase из-за отключенной RLS

C@cyberyozh_officialAI-инженер
3 нед
Утечка данных из 16 тысяч баз Supabase из-за отключенной RLS
Ещё ↓