ИИ

📣 Чтобы LLM-система рассуждала, проверяла ответы, работала с внешними знаниями и меньше ошибалась, нужна продуманная архитектура. Именно она отличает полезное решение от чат-бота, который отвечает неточно. 📆 23 июля в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок в преддверии старта курса «Большие языковые модели. Экспертный уровень / LLM». На занятии разберём: ➖ как ReAct помогает модели совмещать рассуждение и действия; ➖ зачем нужен Reflection для проверки и улучшения ответов; ➖ как RAG подключает LLM к внешним источникам знаний и снижает риск фактических ошибок. ❗️ Урок подойдёт DS-, ML- и NLP-специалистам, а также ИТ-специалистам, которые хотят проектировать более надёжные LLM-решения для рабочих сценариев. Зарегистрируйтесь и разберитесь, как комбинировать ReAct, Reflection и RAG в архитектуре LLM-систем: https://otus.pw/tvIBW/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Мы достигли точки, когда про ИИ в бизнесе говорят все. Однако превращать его в эффективные инструменты бизнеса умеют единицы. Дискуссий и громких прогнозов – вагон, а конкретных историй о том, как технология реально приносит деньги или сокращает расходы, по-прежнему мало. В следующий четверг, 9 июля, попробуем немного исправить дисбаланс. Собираемся компанией предпринимателей на онлайн-конференцию “Кейсы по внедрению искусственного интеллекта в маркетинг и работу с клиентами”. Четыре часа разбора практики – каждый показывает свой угол зрения: инвестор, разработчик, продуктолог, маркетолог, фаундер. Я выступаю в 18:30 с темой “Как за счёт ИИ создать дополнительную ценность продукту”. Программа: 15:00 – Андрей Резинкин, ангел-инвестор в 20+ стартапах, автор Money For Startup: “AI глазами инвестора: за что платят деньги, а что – просто хайп” 15:30 – Игорь Зуев, в портфеле 30+ приложений на рынок ЕС и США, ARR $1.5 млн+, автор Короче, капитан – Запускаем мини-приложения: “AI проект с 0 строк кода до 10К установок” 16:00 – Ринат Алиев, сооснователь Educate Online, Flylane, Curio. to, автор Rinat Aliev | Channel: “AI-First команда – новая норма работы и как к ней перейти” 16:30 – Кирилл Куликов, YC фаундер, автор kyrillic: “Как AI меняет всё, но не делает людей богаче 🥲” 17:00 – Алексей Подклетнов, бизнес-консультант, автор Дизраптор и Фичизм: “Как ИИ перестраивает продукт. Лучшее” 17:30 – Алексей Голобурдин, предприниматель и разработчик, ex Oracle и SAP. Автор Диджитализируй!: “Таблетка от FOMO по AI” 18:00 – Владилен Минин, предприниматель и AI-инженер, фаундер сообщества “Незаменимые”, автор Владилен: “IT в эпоху AI: “Класс задач, который раньше не существовал. 10 рабочих примеров в маркетинге и бизнесе” 18:30 – Максим Спиридонов, серийный предприниматель, сооснователь миллиардных компаний “Нетология” и “Фоксфорд”. Автор канала Максим Спиридонов: “Как за счёт ИИ создать дополнительную ценность продукту” Начинаем в 15:00 по Москве, формат онлайн, участие бесплатное – нужна только подписка на каналы спикеров. Регистрация вот здесь. Заходите послушать.

OpenAI выпускают ... клавиатуру? По моим фактчекам они переизобрели пристяжной клавиатурный блок с цифрами для бухгалтерии. Помните такие? OpenAI, похоже, готовит такой физический блок только для Codex. В тизере они показывают маленькое устройство с реальными клавишами и фразой: “Your favorite Codex shortcuts are getting an upgrade”. Запуск обещают 15 июля. Судя по всему, это коллаборация с Work Louder - производителем механических клавиатур и макропадов. То есть речь не о новом “AI-девайсе от Джони Айва”, а о нишевом контроллере для разработчиков: отдельные кнопки под review, diff, plan, run, approve и другие действия AI-агента. Вспомнил пульты для монтажа и крутилки для цветокора. Вайб-кодинг - новый контент мейкинг? https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/959174/openai-codex-hardware-work-louder @cgevent

LUNA (Learning Universal 3D Human Animation Beyond Skinning) 3D‑анимация человека Главная фишка в том, что она обходится без традиционного Linear Blend Skinning (LBS) и явного подбора параметров тела (body fitting). LUNA напрямую преобразует 2D‑сигналы (изображения, ключевые точки, эскизы) в деформации гауссиан, минуя этап построения скелета и назначения весов кожи. Это позволяет: * Избежать типичных артефактов LBS - переломов сетки, «пережатий» на сгибах и прочих проблем, связанных с неточным скинингом. * Работать с незнакомыми персонажами - модель умеет анимировать персонажей, которых не было в обучающей выборке * Поддерживать разные типы управления - можно использовать в качестве контроля для анимации и фото, и ключевые точки, и даже наброски. Кода-весов нет пока #research #humananimation #gaussian

Утренняя статья, которая позабавила, где компании вроде Nvidia, OpenAI и GitHub заставляют ИИ говорить как пещерный человек, чтобы экономить на токенах))) Дело в том, что в последнее время всё больше AI First компаний жалуются на большие счета за использование нейросетей и то, что токены слишком быстро улетают В попытках сэкономить многие приходят к плагину Caveman. Он заставляет Codex, Claude и Gemini общаться как пещерный человек, убирая всю воду и отвечая в духе «Claude думать, Claude сделать». Уже доказано, что это экономит до 65-75% токенов 🤱 Этим подходом пользуются даже лидеры рынка. Например, Шейн Суини из OpenAI лично внёс вклад в этот репозиторий на GitHub, добавив поддержку Codex

Meituan выпустила ИИ-модель с 1,6 трлн параметров, обученную только на китайских чипах Китайская технологическая компания Meituan, известная прежде всего сервисами доставки и городских услуг, представила новую языковую модель LongCat-2.0, открыв её для разработчиков через GitHub, Hugging Face и собственную платформу. По заявлению компании, это первая в мире ИИ-система с 1,6 трлн параметров, созданная и работающая на кластере из 50 тыс. китайских процессоров. LongCat-2.0 сравнялась или превзошла несколько ведущих проприетарных моделей, включая Gemini от Google, GPT-5.5 от OpenAI и Claude Opus от Anthropic, по некоторым показателям производительности. https://hightech.plus/2026/07/01/meituan-vipustila-ii-model-s-16-trln-parametrov-obuchennuyu-tolko-na-kitaiskih-chipah

Завтра делаем открытый эфир о том как крупнейшие компании проходят процесс ИИ-трансформации. Роман Бунин из Nebius и Антон Граборов из Альфа-Капитал: как крупные компании внедряют AI Это выпускники лаборатории AI-native, с ними разберём, как внедряют AI-native подход внутри больших организаций: с регуляторикой, наследием процессов, продуктовой сложностью и ценой ошибки. ​Подсмотрим в процессы: 📝 Романа Бунина – AI Adoption Lead в Nebius (ex-Яндекс), автор @revealthedata, Амстердам. До этого 4 года в Яндексе в ролях вокруг аналитики и продукта; раньше – консультант по Kaizen для заводов, к.т.н. 📝 Антона Граборова – руководитель Цифрового бизнеса Альфа-Капитал, член правления. С 2023 года ведёт AI-трансформацию в компании: 23 ИИ-проекта от AI-консультанта в мобильном приложении до помощников для операторов колл-центра и инвест-консультантов. ⏱️ 2 июля · 18:00 CET / 19:00 MSK / бесплатно! ➦ регистрация: https://luma.com/ai-11vs

Яндекс обновил модель прогнозирования конверсий в рекламе — теперь она анализирует в три раза больше сигналов до совершения пользователем покупки.  В основе новой модели «многоголовая» архитектура: сразу несколько нейросетей оценивают разные обезличенные сигналы. Это позволяет точнее спрогнозировать конверсию: одновременно извлекать полезные данные даже из посещений сайтов и приложений, которые в моменте не завершились целевым действием.  В начале 2026 года компания уже объявила о внедрении в рекомендательную систему генеративной модели, которая моделирует поведение пользователя. В связке эти две модели позволят рекламной системе в режиме реального времени точнее оценивать ценность пользователя для рекламодателя.

ASASR: Coloring the Noise: Adversarial Sobolev Alignment for Faithful Image Super-Resolution Апскейл изображений 4x методом состязательного выравнивания по Соболеву. Он помогает модели восстанавливать детали, лучше сохраняя структуру и правдоподобность текстур, а не выдумывая их. Ключевая идея - выравнивать генеративный процесс со статистикой естественных изображений через спектрально окрашенный шум и adversarial‑коррекцию. Выполнено в виде лоры к Flux.1‑dev Два компонента LoRA для совместного использования: * базовый SR‑LoRA - сам апскейл и предварительная структура * AS‑DPO LoRA - подавляет артефакты и галлюцинации Гитхаб HF Спасибо @m_franz #flux #lora #upscale #imagerestoration

😱Профсоюз даркнета в панике: хакеры ноют, что ИИ отбирает у них работу Аналитики Sophos почитали закрытые хакерские форумы и обнаружили там классический экзистенциальный кризис. Киберпреступники на полном серьезе боятся, что нейросети оставят их без хлеба. Раньше, чтобы написать толковый троян или грамотно развести клерка на доступы, нужны были мозги и опыт. Теперь на черном рынке полно ИИ-утилит, которые делают это по одному промпту. Автоматизировано всё: от написания малвари до генерации голосовых дипфейков для скама. Языковой барьер тоже рухнул - нейронки общаются с жертвами без акцента и ошибок на любом языке. Старая гвардия в бешенстве. Ветераны теневых форумов жалуются, что автоматизация тупо обрушит прайс на их услуги. Мол, рынок сейчас завалят дешевым сгенерированным мусором, а их ручной труд обесценится. Звучит один в один как таксисты, которые ругают агрегаторы. 🦔 CyberYozh

В этой книге, находящейся в открытом доступе, развивается марксистская концепция искусственного труда. Используя определение труда, данное Марксом в «Капитале», Келли предлагает три варианта будущего. Стандартная марксистская линия отрицает возможность искусственного труда и вместо этого предсказывает, что ИИ приведет к перепроизводству, безработице и необходимости расширения капитализма. Теория технофеодализма предсказывает, что ИИ будет создавать искусственный труд, но останется вплетенным в существующие платформы и отношения собственности. Концепция «Двойной свободы» для роботов предполагает, что капитализм будет стимулировать развитие подлинных искусственных рабочих: роботов, юридически эмансипированных, но практически зависимых от капитала. Книга «Бесплатный роботизированный труд» использует марксистскую теорию для обоснования радикального вывода: ИИ не просто повысит производительность человеческого труда, он приведет к созданию машин, способных к труду.

Вышла Reverse centaurs guide to life after AI от Cory Doctorow (автор Enshittification - я постил осенью). Круто разбирает AI-пропаганду: - Кентавр - это метафора когда tech на благо людей. А у бигтехов АНТИ-кентавр: водители Amazon и Uber херачат под супер-контролем камер. А теперь и "белым воротничкам - приготовиться". Но люди сами виноваты, тк соглашались на эту слежку - AI можно юзать тупо (фейковые тексты) (кстати, как слово "галлюцинации" заменило "ошибки"?!) или юзать умно: e.g. локально расшифровать 40 часов аудио - Прогноз: пузырь дичи крэйзи CEO лопнет, а open source на локальных девайсах - останется (тк это privacy) ДО Как мы сюда попали? В США всегда ложно хайпили. E.g. adtech'и когда-то внушали, что их реклама - это якобы контроль мозга потребителей итд итп. И власти отмолчались. А теперь эти же люди впаривают AI Якобы неизбежное CEO - они как Тетчер: внушают всем, что якобы альтернатив нет - и так технологиями и абьюзат весь социум Странная математика - Бигтехи одержимы "ростом" чисто тк их биржевая оценка зависит от их имиджа "акций роста" (вникните в P/E). Отсюда их рисковые инвестиции в AI и фэйкание до упора (тк крах акций будет резкий) - Но ведь щас CEO и в прочих отраслях стали как в tech: мечты и утопить людей в KPI, и в идеале - заменить на AI. И этим миражом уже сегодня оправдывают сокращения ПУЗЫРЬ Странное стало опасным - Disruptive innovation = что вынесут какую-то имеющуюся отрасль. Боссы готовы платить до 80% за AI вместо людей. На практике - госпитали уволят врачей и оставят клерков, одобряющих диагнозы AI -> жди трагедь - AI билборды в Washington и SF чисто для CEO + финансового сектора. А "superintelligence" пиарят чтобы оправдать замещение людей. "Удачно" начали с разрабов (ушла эпоха заискивания перед ними, а профсоюзов же нет!) и креаторов - и вот: гонка кто быстрее одобряет тонны slope. Но AI бот же вовсе не замена людям. Но да, разрабы крутят LLM как игровые автоматы AI "искусство" GenAI - это не то, что арт - это жуть (eerie): что-то бесчувственное и плоское (как и все корпоративное). Но да - будет засирать интернеты.. AI влияет на занятость (а не копирайты) Рост отрасли копирайта совпал со взлетом индустрии развлечений и стало все оч строго, однако доля денег, идущая творцам, падала. С AI труд креаторов подешевеет еще больше. И борзый scraping всего что можно в инете - продолжится. И пока бигтехи успешно проехались на дырке в копирайтах про книги.. Что делать креаторам? Хз. Порадоваться, что genAI вещи пока нельзя защитить копирайтами (т.к. все законы - про людей. Или это пока?) Реальный AI - Будет некая каша что и как поменяется. В B2B - помните рисеч MIT что 95% AI-пилотов не принесли фин.результатов? - Google хотят выдавать summaries и продавать ads, не выдавая клики на сайты из кого они саммари слепили. Reddit'у они платят за данные - и там начался ад из фэйковых "обсуждений" итп Индусы Техно-отрасль обожает фэйки. Магазы Amazon якобы без продавцов (индусы по камерам, закрыли через 3 г.), Musk в 2021 человека в робота нарядил, self-driving cars уже лет 10 с водителями ездят итд итп Agentic AI итп абсурды Agentic AI начинали с универсальных работников, потом что будут специалисты, а щас уверяют якобы весь инет надо сделать под агентов (нахера это фирмам? Они же титанически прячут цены и детали чтобы брать с клиентов маржу повыше). Но да: инвесторы любят накинуть премию на то, в чем не шарят ПОСЛЕ Пузыри и хорошее после - Они бывают разные: после Enron были суды над топами. Или крипта - она регулярно пузырится. А вот дотком-баббл привнес в tech бездну гуманитариев и это перевернуло мир - А с GPU непонятно: пока топ-модели становились лишь дороже, что нетипично для айти. Зато open source дешевели (становясь лучше) После У нас будет куча крутых инструментов и полезных кейсов (типа как НКО Human Rights Data Analysis Group юзают LLM). Но и много людей уволят - не из-за AI, а т.к. кто-то залечил их боссов ** Он социалист и борец за цифро-свободы в НКО Electronic Frontier Foundation (с 1999 судятся за privacy и права граждан) и Книга шикарно про безудержный капитализм

Муж в командировке, дети в садике, а жена - с горячим ИИ-лордом Forbes на днях поведал историю: Некая дама под псевдонимом "Cookie" переехала в Северную Каролину. Муж вечно в разъездах, а дома - четырёхлетняя дочь и тотальное одиночество в незнакомом городе. Спасением стал Janitor AI - сайт, где можно выбрать персонажа (вампира, бродячего лорда, миллиардера, кого в кайф) и прожить с ним целую романную линию. Cookie выросла на любовных романах, так что теперь просто переехала с бумажных страниц бумаги на сайт с романтичными ИИ-героями. И вот тут самое интересное. Делает это всё не корпорация и даже не крупный стартап с венчурными миллиардами - вроде Character AI и кучи других - а буквально три чувака (надеюсь, бородатые и в майках-алкашках). Сайт гоняет около 100 млн визитов в месяц и 13 триллионов токенов, но при этом его инфра держится на ~$130К в месяц. Вот это я понимаю эффективность! Это не мешает Janitor AI залетать в десятку самых посещаемых ИИ-продуктов вообще, обгоняя кучу кодинг-инструментов с гигантскими бюджетами. И конечно, ~80% его аудитории - женщины. Остальные 20%, я так понимаю, *запрещено в РФ* (напомню - там романтика с ИИ-вампирами, лордами, и вот такими мачомэнами со шваброй). Я много писал про AI-girlfriends. Это очевидная ИИ-ниша и здоровенный рынок, но тамошний продукт - это почти всегда "эротика с порога", где диалог нужен только как обёртка для секса. И почти вся аудитория - мужчины. А я, будучи большим знатоком женской натуры (у меня аж целая жена есть!), могу ответственно заявить: женщинам нужно другое. В том числе - в ИИ-секстинге. Секс в Janitor AI тоже есть, но он не точка входа, а часть истории. А завлекают юзерш через нарратив, романтику, недосказанность и прочие "приключения". То есть, как в классическом любовном романе, но только с интерактивным ИИ-движком и принципиально другим уровнем погружения. Кстати, если жена застукает мужа за секстингом с ИИ-гёрлфренд, то это почти наверняка сочтут за адюльтер: скандал, развод и тапочки по почте. А если муж спалит жену за романтическим ИИ-приключением с бродячим лордом, где интим сокрыт под грудой других механик? Всё-таки мы, мужчины, примитивные существа, и продукты у нас соответствующие. Дизраптор

Anthropic возвращает доступ к модели Fable 5 после запрета властей США Компания Anthropic объявила о возобновлении доступа к своей самой мощной языковой модели Fable 5. Ранее ее использование было полностью заблокировано по требованию американского правительства. По неофициальным данным, причиной жестких ограничений стал внутренний отчет Amazon. В документе подробно описывалось, как алгоритмы Fable 5 способны самостоятельно находить и эксплуатировать критические уязвимости в программном обеспечении. Для предотвращения подобных рисков разработчики изменили систему фильтрации. Теперь при обнаружении потенциально опасного контекста сложные запросы пользователей будут автоматически перенаправляться на более контролируемую модель Opus 4.8.

🏁Эпопея с моделями Anthropic завершилась (пока) История, за которой мы следили последние недели, подошла к концу. Anthropic возвращает Fable 5 и Mythos 5: Минторг США снял экспортные ограничения, и доступ начинают восстанавливать уже с этой среды, сперва на платформах Claude, а затем в облаках AWS, Google Cloud и Microsoft Foundry. Напомним, в начале июня власти под угрозой заставили компанию отключить эти модели из-за потенциального «взлома», на который указали исследователи Amazon. Чтобы вернуть их в строй, Anthropic обучила новый защитный классификатор: он блокирует ту самую технику более чем в 99% случаев, а заблокированные запросы теперь автоматически уходят на Opus 4.8. Но заплатить за возвращение пришлось куда дороже. Anthropic согласилась пускать государство к моделям ещё до релиза: чиновники смогут независимо проверять возможности и защиту будущих ИИ, особенно важных для нацбезопасности, и получат доступ к техническим специалистам компании. Добавьте сюда быстрый обмен данными о серьёзных джейлбрейках и общую с другими лабораториями «добровольную» планку безопасности. Нам кажется прецедент создан громкий: государство наглядно показало, что может выдернуть с рынка массовую коммерческую модель. Показательно и то, что новую GPT-5.6 от OpenAI власти тоже разрешили выкатывать лишь поэтапно и только для одобренного списка. Похоже, за передовые ИИ правительства берутся всерьёз. Остаётся надежда на OpenSource. @droidergram

✔️ OpenAI анонсировала клавиатуру под Codex Создатель ChatGPT cовместно с производителем периферии Work Louder выпустит клавиатуру Codex для разработчиков. Официальная презентация и публикация характеристик запланированы на 15 июля. Судя по тизеру, контроллер базируется на мини-клавиатуре Creator Micro 2. В базовой версии девайс оснащен 13 механическими переключателями, аналоговым джойстиком и сенсорными панелями для настройки макросов и быстрых команд. Ожидается, что устройство получит аппаратную интеграцию с моделями OpenAI для генерации кода и вызова ИИ-ассистентов в одно нажатие. OpenAI Developers в сети Х ✔️ Anthropic представила среду для научных вычислений Claude Science - ИИ-среда для научных исследований, в которой представлены более 60 настроенных навыков для геномики, протеомики и хемоинформатики. Платформа интегрирована с Nvidia BioNeMo и дает доступ к моделям Evo 2, Boltz-2 и OpenFold3. Среда позволяет анализировать литературу, визуализировать данные и писать черновики статей, а встроенный агент верификации проверяет точность расчетов и цитирований. Приложение запускается локально на macOS или Linux и подключается к удаленным серверам. Чувствительные данные остаются во внутренней инфраструктуре, облачной модели передается только необходимый контекст. Нагрузка масштабируется от одного до сотен GPU. Бета-версия доступна на тарифах Pro, Max, Team и Enterprise. До 15 июля Anthropic распределит до 50 грантов по 30 000 долларов в виде вычислительных кредитов. anthropic.com ✔️ Релиз LongCat-2.0: первая LLM, обученная на китайских чипах Китайская компания Meituan представила модель на 1,6 трлн параметров с контекстом 1 млн токенов. Полный цикл претрейна и инференса прошел на кластере из 50 тыс отечественных ASIC. Поставщик ускорителей не назван, но использование библиотеки HCCL указывает на архитектуру Huawei. Ранее локальное железо массово применяли преимущественно для инференса, а обучение оставалось слабым местом. По тестам LongCat-2.0 обходит Gemini 3.1 Pro в кодинге и агентных сценариях на Terminal-Bench 2.1 и SWE-Bench Pro. Модель пока уступает GPT-5.5 и Claude 4.8 Opus. LongCat-2.0 доступна через API Meituan и OpenRouter. Веса ожидаются на Hugging Face. longcatai.org ✔️ Генерация изображений в Gemini стала бесплатной для пользователей США Google открыла базовым аккаунтам из США бесплатный доступ к персонализированной генерации изображений в Gemini. Ранее инструмент на базе движка Nano Banana был доступен только в тарифах Plus, Pro и Ultra. Для формирования контекста Gemini анализирует данные из Gmail, YouTube, истории поиска и Google Фото. Система напрямую подтягивает снимки пользователя из облака, заменяя ручную загрузку исходников. Функция работает в рамках инструмента Personal Intelligence, развертывание которого идет с весны. Доступ к данным определяет пользователь, он сам выбирает приложения для интеграции с ассистентом. blog.google ✔️ Ford вернул в штат 300 инженеров после неудачного внедрения ИИ Автопроизводитель вернул в штат QA-инженеров после неудачного внедрения автоматизированного контроля качества. Ранее компания установила сотни CV-камер для проверки производственных деталей на соответствие проектным требованиям. Системам машинного зрения не хватило данных о специфических и реальных дефектах. Большинство опытных специалистов покинули Ford до того, как их экспертизу формализовали и перенесли в обучающие датасеты. Сейчас вернувшиеся занимаются сбором данных, дообучением CV-алгоритмов и менторством младшего персонала. bbc.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Очередной лайфхак с ИИ. Последние 3 месяца я плотно работаю с Claude Code. Из них последний полтора месяца в основном работаю через новый сервис оболочку для него. Который позваляет таким НЕтехнарям как я, спокойно работать с ним. Короче там много фишечек, вроде сквозной памяти между чатами, вторым мозгом ( без связки с обсидиан) все чаты локально на компе, управление через телеграм. Об этом чуть позже расскажу А сейчас просто одна из случайных рутиных задач которую мне сделал Dave за 20 секунд. Я генерирую обложки для каруселей в ChatGPT Image. Сохраняю их в загрузки и от туда уже скидываю на телефон дял выкладки. Обложки перемешаны с кучей других файлов, плюс у них может повторятся название. А я просто хотел собрать их все в одну папку и расположит ьв хронологическом порядке. Так и написал в DAVE.

выбери в папке загрузки все изображения с названия chatgpt image ... они в формате пнг
создай папку обложки инст в загрузках и перенеси туда все изображения

Он сначала собрал все обложки засунул в папку ( ну так любой агент сейчас может). А потом я попросил переименовать их в хронологическом порядке, чтобы я мог смотреть их по дате скачивания. И он сам за 10 секунд отсмотрел все даты и переименовал 160 файлов.

так а отсортируй их чтобы они были по дате создания или скачивания, а то сейчас все в разнобой

Вроде такая мелочь, а на сколько кайфово, что можно простым человеческим языком ставить задачу и получать ответ за минуту!