agentyСбросить фильтр ×

Автор создал ИИ-скилл для оформления рекламы у блогеров

К@kdoronin_blogAI-инженер
6 дн
Автор создал ИИ-скилл для оформления рекламы у блогеров

Агенты всё чаще участвуют в рабочем общении

П@badTechProjectAI-инженер
6 дн
Мне нравится, как изменился мир. На встрече все чаще звучат фразы:
Так, ща я своему агенту закину, пока давайте двигаться дальше, как ответит я вернусь!
Как у вас с этим? 🔥 - ваще аналогично ❤️ - иногда бывает 💊 - мы еще по «проводному звоним», какие агенты)

Как создать среду для сбора данных агентом

А@AGI_and_RLAI-инженер
6 дн
чел рассказывает как делал енв чтобы агент собирал данные (400 млн токенов) для претрена небольшой типа nanogpt модельки оч прикольно https://justin-chae.org/blog/pretraingym/
Как создать среду для сбора данных агентом

Стэнфорд и NVIDIA открыли модель CLM-8B для выбора действий агентов

1 нед
Стэнфорд и NVIDIA открыли модель CLM-8B для выбора действий агентов

Какие ИИ-инструменты использовать для пентеста

К@pentesting_channelавтор про «it»
1 нед

Manga2Animate превращает страницы манги в анимацию через агентов

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
1 нед

Anthropic автоматизировала ревью кода, написанного Claude

В Anthropic Claude пишет около 90% кода Claude Code, а объём изменений вырос с 2 500 в мае до более чем 30 000 в день. Проверять каждый дифф вручную компания уже не может, поэтому внедрила многоступенчатое ревью с участием агентов и людей для рискованных изменений.

За три месяца число принятых PRi выросло более чем вдвое, а доля откатов снизилась на 40%. Людям оставили архитектурные решения, оценку того, нужна ли задача, и ответственность за результат.

90%кода пишет Claude
30 000изменений в день
40%снижение доли откатов

Полный разбор →

Дима Хануков рассказал о схеме работы с двумя ИИ-моделями

з@ctodailyAI-инженер
1 нед
Погуляли по берегу Темзы с техдиром Dwelly Димой Хануковым и он поделился отличным ИИ-сетапом: запускать две модели от ведущих лабораторий, OpenAI и Anthropic, в режиме конкуренции. Управлять всем этим через третьего агента-оркестратора (у Димы это Hermes). То есть оркестратор дает задачу Codex’у и проверяет через Claude Code, или наоборот, пока они не договорятся. У нейросетей от каждого производителя свои «слепые пятна», а так получается полное покрытие. Учитывая, что все это в родных харнесах по подписке — не слишком дорого. И как я сам не догадался? Для финального код ревью Дима рекомендует qodo.

Как аккуратный проект повлиял на результат вайб-кодинга

L@llm_under_hoodAI-инженер
1 нед

Как выбрать книгу с помощью роя ИИ-агентов

D@denissexyAI-инженер
1 нед
Нашел простой АИ-способ выбирать книги: 1. Даешь агенту полный доступ ко всем своим файлам, почте и тп, и просишь составить таймлайн жизни – ставишь как goal закончить за сутки с деталями 2. Ставишь авторесеч скилл и просишь рой агентов выбрать самую важную книгу конкретно для тебя 3. Спустя суткис, вагон сожженного угля и работу ~200 агентов получаешь книгу ☕️ (На самом деле, самый ценный тут датасет полученный в 1, я его часто использую теперь когда мне что-то нужно конкретно под меня)
Как выбрать книгу с помощью роя ИИ-агентов

Скилл antislop-code очищает комментарии от лишнего текста

C@campcodeAI-инженер
1 нед
Вычищаем следы Claude из вашего кода — для агентов собрали набор правил Anti Slop 😮 Работает как с обычным текстом, так и с кодом — скилл antislop-code проходится по комментариям, убирает лишние комментарии, баннеры из =====, пересказ каждого шага и бессмысленные TODO вроде «улучшить потом». Объяснения логики, ограничений API, нюансов безопасности и неочевидных костылей остаются ☕️ Сам исполняемый код этот скилл трогать запрещает — вся уборка только в комментариях. Полезное
Скилл antislop-code очищает комментарии от лишнего текста

Perplexity запустила Photon — новый поисковый движок для агентов

Perplexity представила Photon — движок, который ищет и ранжирует веб-страницы до того, как языковая модель соберёт из них ответ. Он заменил открытый движок, который компания годами поддерживала как форк, и теперь обслуживает весь поиск Perplexity; быстрый режим на его основе доступен в Search API для агентов.

Быстрый режим сокращает задержку и стоимость поиска, сохраняя близкое качество на агентных тестах. Внутренние показатели релевантности у него ниже, чем у стандартного режима.

160 мсмедианная задержка быстрого режима
230 мсзадержка быстрого режима p95
68%снижение стоимости задачи

Полный разбор →

Как агенты справлялись с незнакомыми инструментами на бизнес-воркшопах

L@llm_under_hoodAI-инженер
1 нед
Как агенты справлялись с незнакомыми инструментами на бизнес-воркшопах

Anthropic перевела монорепозиторий с Git на Scion

Рост объёма кода, создаваемого Claude и ИИ-агентами, превратил подготовку копий репозитория для проверок в узкое место. За пять месяцев команда из семи инженеров с помощью моделей разработала Scioni и перевела на него основной монорепозиторийi Anthropic: теперь операции с историей и изменениями выполняются на сервере, а агенты получают только нужные данные.

Anthropic заявляет, что новая инфраструктура в 200 раз снижает расход CPU и памяти, ускоряет checkouti примерно в 100 раз и освобождает 25% вычислительных ресурсов CI. Scion создавали под гигантский репозиторий и постоянно работающих агентов, а не как замену Git для обычных проектов; публиковать систему компания не планирует.

30 000+изменений в день
25 млнcheckout в день
600 ПБрасчётный трафик за сутки

Полный разбор →

3DCodeVerse: экосистема для создания 3D-контента кодом

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
1 нед

NVIDIA выпустила открытые модели Nemotron 3.5 для AI-агентов

NVIDIA представила мультимодальную Nemotron 3.5 Super VL с 120 млрд параметров для постоянно работающих агентов. Она обрабатывает текст, изображения и видео, распознаёт документы и выполняет многошаговые задачи с вызовом инструментов.

Одновременно вышли компактные версии для локального запуска: Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B помещается в 24 ГБ видеопамяти, а Bolt E4B рассчитана на устройства с 4 ГБ. Это расширяет варианты применения моделей — от рабочих процессов на компьютере до голосовых помощников и роботов.

120 млрдпараметров Super VL
24 ГБпамять для Bolt 74B-A9B
4 ГБпамять для Bolt E4B

Полный разбор →

leanrea: текстовый скилл для реверсинжиниринга приложений

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер
1 нед
leanrea: текстовый скилл для реверсинжиниринга приложений
Ещё ↓