ИИ

Что случилось с Cursor? Он стал непопулярен? Разбираем 👇 Если коротко, то: нет, скорее изменилась сама экосистема AI-инструментов. В 2024–2025 годах Cursor был практически синонимом AI-кодинга. Если человек хотел попробовать «вайбкодинг», чаще всего он устанавливал именно Cursor. Но за последний год рынок сильно изменился. Во-первых, появился и стремительно вырос Claude Code. Многие разработчики перешли на него из-за более сильных агентных возможностей и удобной работы с большими проектами. Во-вторых, OpenAI активно развивает Codex, GitHub Copilot продолжает занимать корпоративный сегмент, а также появились Windsurf, Kiro, Jules и десятки других решений. Сегодня разработчики уже выбирают не один инструмент, а собирают собственный стек под разные задачи. При этом говорить, что Cursor непопулярен будет тоже некорректно. Многие компании продолжают использовать его параллельно с Claude Code. Например, недавно стало известно, что Disney оставляет Cursor среди основных инструментов разработки наряду с Claude Enterprise, несмотря на отказ от GitHub Copilot. Почему тогда создается ощущение, что про Cursor стали говорить меньше? В 2026 год сменился тренд. Суть тренда в том, что мы выбираем не конкретный редактор, а AI-агента или подборку агентов. Уже не столь важно, где вы будете писать код, поэтому конкретно Cursor обсуждают не так активно. Кстати никогда не спрашивала вас: А вы использовали Cursor?

Про постановку целей по AI в компаниях Часто, когда придумывают какой-то KPI, например повышение AI-зрелости, проникновения AI или экономических эффектов, в итоговую цель ложится что-то типа «повысить на 50%» или «достичь уровня 80%». Все такие формулировки неизменно вызывают много дискуссий «а как они решили, что надо именно 80, а не 70 или 90?», поэтому пара слов об этом. AI характерно то, что итоговый эффект довольно сложно точно предсказать, максимум - по порядку величины и то может оказаться, что его просто не будет. Как следствие, вы всегда ставите цель в условиях сильной неопределенности, и в какой-то момент надо просто решиться, ткнуть пальцем в график и сказать «будет вот так». Ну знаете, как Королев со своим известным «Луна твердая» (там на самом деле была чуть более длинная и менее бескомпромиссная записка, но легенда всегда становится чуть красивее). Что может смягчить для руководителя и компании последствия такого «тычка пальцем в небо» при планировании? Несколько вещей: 1. Оценивайте результат и уточняйте план чаще, чем раз в год. 2. Берите как руководитель ответственность за тот план, который сами поставили. И когда ставите цель себе, и когда ставите цели своим сотрудникам. Та же байка про Королева ведь не про гениальность и авторитарность великого, а именно про способность взять на себя ответственность. 3. Лучше сначала определитесь со способом измерения и проведите замер, что есть сейчас, чтобы потом не натягивать сову на глобус, подгоняя оценки под то, что вышло. 4. Ищите баланс между микроменеджментом и стратегичным стратегированием с отрывом от реальности: погружайтесь вглубь, чтобы не было чайка-менеджмента и форвард-менеджмента, но видьте границы ответственности. Последнее о том, что ошибиться с планом и посидеть без премии это ок, а «всех разогнать нафиг» это не ок. Если не нравится точность планирования - надо улучшать ее, а не крушить и ломать :) Не должно быть какого-то гнетущего эмоционального давления или чувства вины за неудачу, должен быть здоровый азарт - сделал ставку, пробуешь оправдать, не оправдал - что-то потерял, но не так чтобы руки дальше опускались, пробуем еще и еще. В AI это очень важно, потому что страх сильно влияет на проактивность и взятие на себя ответственности в интеллектуальной работе, где нельзя предсказать результат работы точно. 5. Самое важное: всегда, особенно при недостижении каких-то результатов, ищите возможность не поскорее найти виноватых и кого-нибудь наказать, а понять и вместе с командой придумать, как в следующем временном интервале сделать лучше. При этом терпилой быть не надо, если систематически ставите вместе с человеком цели и систематически их не достигаете, возможно вам обоим нужно поработать с кем-то другим.

✔️ OpenAI заблокировала сеть аккаунтов ChatGPT скам-центров из Камбоджи Злоумышленники использовали языковую модель для автоматизации инвестиционного и дэйтинг-скама, а также имитации работы правоохранительных органов.

ChatGPT создавал для них виртуальные личности, переводил переписки с жертвами в реальном времени и генерировал поддельные паспорта и юридические документы.

Анализ логов показал, что инфраструктура применялась для вербовки людей в киберрабство. Модель массово писала объявления о найме операторов чата с обещанием бесплатного перелета и проживания (это стандартная тактика преступных синдикатов Юго-Восточной Азии). OpenAI передала собранные улики правоохранительным органам и ИБ-партнерам. По оценкам компании, жертвами сети стали сотни человек, финансовые потери отдельных пострадавших исчисляются тысячами долларов. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Борис из Claude Code на YC Startup School рассказывал, что они сократили системный промпт на 80%. Размышлял, почему у них так, но у нас не особо: 1) Anthropic тренирует модели на трейсах claude code, и имхо модель лучше научается оперировать тулами для разных задач —> следовательно, не нужно особо расписывать в системном промпте 2) Но не на «энаших пайплайнах, поэтому мы так вот запросто не можем модель из коробки юзать, особенно если задачи некодинговые и тулы нестандартные. 3) По моим наблюдениям, действительно модели лучше справляются с задачами с более абстрактной - цель, а не способ достижения оной - постановкой НО зачастую это сжирает больше токенов и замедляет процесс. А у вас как: удается ли так лихо резать системный промпт как проповедуют?

✅KEISOSUBBOTA да, я нарисовал новую картинку... почему? секретный секрет... Кейсосуббота — это рубрика, где мы делимся своими работами и взаимодействиями с ИИ. Это может быть что угодно: -картинки -анимации -текст -код -боты -песни -видео и т.д. ❤️ Не забывайте оставлять обратную связь на работы других людей. Это очень ценно Давайте попробуем меньше разводить флуд в комментариях. Для разных вопросов у нас есть чат — там такое. А здесь давайте по делу. Читайте ниже пояснение 👇А также читать пояснения и правила по ссылке ниже. ❗️ВАЖНО! Прочитайте по ссылке ниже пояснения: Ссылка на пояснение для тех, кто не участвовал ни разу в этой рубрике. Или для тех кто не помнит, какие есть правила. + ПУБЛИКАЦИИ ОТ ИМЕНИ КАНАЛОВ И ЕСЛИ У ВАС НЕТ НИКА В ТЕЛЕГРАМ— НЕ ПРОХОДЯТ СЕЙЧАС МОДЕРАЦИЮ ТАКЖЕ - ЕСЛИ НЕ ПОЛУЧАЕТСЯ ОСТАВИТЬ КОММЕНТАРИЙ (БОТ БЛОЧИТ ВАС) -- читайте здесь 〰️Пояснения нужны для того, чтобы потом не удивлялись почему удалён тот или иной материал. Ставим реакцию🔥 этому посту и далее скидываем кейс (с использованием нейронок/ИИ/AI/whatever) в комменты ниже👇 У кого есть то, чем хочется похвастаться?🥳🥳🥳 три... два... раз.. 🚀Поехали #keisosubbota@serge_ai

M'athchomaroon! Наверняка вы смотрели Дюну или Игру престолов или просто слышали про вымышленные языки типа дотракийского, валерийского и чакобсы. И хоть названия этих языков и часть лексики придумали непосредственно авторы, то для сериалов их прорабатывал известный лингвист-конлангер Дэвид Петерсон. Он же делал это для десятков других популярных проектов и у него, кстати, есть классная книжка на эту тему. Почему бы не привлечь ИИ и сюда? Не просто для создания отдельных слов, а для поэтапной фиксации правил — какие буквы и звуки есть, как могут сочетаться, правила словообразования, синтаксис и т.д. Собственно, несколько исследователей подумали об этом, накидали немного кода и написали статью ConlangCrafter, которую приняли на ACL. Подошли к работе довольно системно, проверили консистентность перевода на получаемые языки, сравнили языковое разнообразие с естественными языками и т.д. Есть прикольные решения, например, если при переводе на ваш язык создаются новые слова, то они добавляются в текущий языковой набор (language sketch), автоматически расширяя его. Так что проект любопытный. https://conlangcrafter.github.io/

Один из самых странных аргументов против ИИ – «нельзя использовать чёрные ящики без понимания как они работают, неинтерпретируемые инструменты – бесполезны» Да конечно можно. Люди так делают всю историю своего существования. Мы до сих пор не знаем, как именно работает корова, но без проблем получаем из неё молоко. Тысячелетиями не было понятно, что такое дрожжи, но никто не мешал их использовать для выпечки. Производство лекарств при помощи бактерий, сами лекарства, да даже некоторые математические и физические законы вполне успешно применялись без понимания, почему они вообще работают. Работают – и здорово Я не говорю, что интерпретируемость – это плохо. Конечно это хорошо. Когда есть система, которая работает, но непонятно как, надо её изучить. Когда есть возможность сделать что-то интерпретируемым, не потеряв в качестве, надо это сделать. Но для решения проблем не обязательно понимание Можно представить идеальный искусственный разум, который всегда даёт правильные ответы. Просишь разработать лекарство – он даёт формулу и она работает в 100% случаев, но объяснения этому не будет. Будем ли мы пренебрегать таким инструментом? Да конечно нет На самом деле достаточно даже не 100% точности, а сравнимой с человеческой

Когда OpenAI представили линейку GPT-5.6, то переименовали модели в Sol, Terra, Luna. Идея очень классная, но у меня был вопрос: а как будут называть модель-аналог Mythos, то есть ещё больше, чем Солнце (Sol)? Были варианты и Quasar, и Alpha Centauri (как-то длинно), и Galaxia; Sirius, Nova, да кучу всего можно придумать. TheInformation пишут, что на этой неделе OpenAI показывали в Вашингтоне модель 🥁🥁🥁 Astra. Компания OpenAI подчеркнула возможности модели к организации совместной работы нескольких агентов в течение длительного периода времени для решения особо сложных задач. По словам источников, пока не определено, как скоро OpenAI планирует выпустить Astra; в компании даже не решили, будет ли она открывать линейку GPT 6 или это будет дополнительная модель в серии GPT 5, например, GPT 5.7. Модель уже проходит финальное тестирование, и она должны стать первой, кто пройдет через запланированную администрацией Трампа новую систему одобрения моделей федеральным правительством перед их выпуском в открытый доступ. Кроме этого, совсем скоро OpenAI также планирует выпустить отчет о том, как компании удалось решить 10 ранее нерешенных математических задач, видимо, с использованием этой модели. Ждём 🍿

Это тот случай, когда я не могу написать Маск - красавчик. И хочу написать: Маск - мудак. Он сегодня запостил вот такое видео в твитторе и подписал; Wow, the situation in Spain looks crazy! Хреновая шутка. 1. Ладно мы тут сразу понимаем, что это ИИ. А сколько людей не вкурят, что это генерация и что они почувствуют, когда увидят расстрел людей из пулемета. 2. Ну ок. Предположим, что Все и Сразу поймут, что это ИИ. Все равно это очень хреновая шутка. Это пост не про Испанию, это пост про херовый юмор, если вы уже побежали флудить в коменты. Разочарован. Возможно, я слишком стар для такого юмора и повидал слишком много насилия не в интернетике. А в интернетике 440 000 сердечек под постом. Народу нравицца. Мне - нет. https://x.com/elonmusk/status/2083034836097192096 @cgevent

🤖 Вышел новый локальный ИИ-ассистент Waku Agent, в котором по дефолту уже встроены четыре самые важные фичи — память, циклы, обвязки и развитие своих же навыков. Вся система работает как один цикл:

получает сообщение → думает → запускает агента, инструменты и MCP → оценивает результат → сохраняет в память → развивает свои навыки.

→ Запускается полностью на ноутбуке. → Работает через Telegram, веб-интерфейс или терминал. → Подключается к календарю, почте, заметкам, интернету и многим другим тулзам. → Цикл состоит из 95 строк на Python, а ход работы агента можно всегда посмотреть. → Вся память хранится в одном файле SQLite. Это лучший способ для новичков увидеть, как агенты устроены под капотом, и построить на этом фундаменте своего личного ассистента. Код лежит на GitHub, а пошаговый гайд — тут. @notboring_tech

Ouroboros теперь SOTA на Terminal Bench, OSWorld и CL-bench Мой любимый агентный луп на чистом питоне доэволюционорал до состояния лучшего харнесса для кодинга! На главных бенчмарках он теперь обходит Codex, Claude code, Cursor и Hermes. Выходит, что в рисёрче, в computer use, в работе через терминал и в задачах на кодинг — уроборос сейчас является лучшим агентом. Так что с этого момента всю разработку и исследования я веду только через уробороса. Для полной воспроизводимости результатов. Весь код, скрипты, трейсы я выложил в открытый доступ. Напоминаю: лицензия MIT. Так что спокойно ломайте, форкайте, проверяйте трейсы, пишите что я где наврал. И кидайте issues и PR-ы! Все постараемся с уроборосом принять😋 P.S. Кошмар какие дорогие агентные бенчи. Прогнать весь набор стоит как квартиру купить (это не шутка!!) GitHub, Хабр, установочники