ИИ

Н@not_boring_dsмедиа / агрегатор

2 нед

ИИ крадёт у нас или учится у нас? 🧠 Недавно сидел на панельной дискуссии. Во время вопросов из зала прозвучало примерно следующее: — Как быть с тем, что ИИ будет обучаться на наших данных? Как защитить то уникальное, на создание чего человек потратил столько времени? Но тут возникает неудобный вопрос: а в чём именно заключается эта уникальность? Я люблю сравнивать работу ИИ с ЕИ — естественным интеллектом. Такое сравнение помогает лучше замечать некоторые паттерны человеческого мышления и обучения. Так вот: ЕИ тоже учится на чужих данных 📚 Человек читает книги, слушает преподавателей, разбирает чужие работы, наблюдает за другими людьми и запоминает удачные решения. В творческих профессиях это называют насмотренностью и начитанностью. А затем человек комбинирует знания и приёмы, придуманные до него, — и создаёт нечто, что мы считаем уникальным. Даже гены в некотором смысле можно рассматривать как накопленный поколениями опыт 🧬 Это, конечно, не обучение в обычном смысле, а результат эволюционного отбора. Но принцип сохранения успешных решений здесь тоже просматривается. Поэтому мне немного странно слышать от ЕИ, что ИИ обязательно что-то у него «украдёт». Ведь ИИ обучается на созданном людьми примерно так же, как сам человек когда-то учился на наследии предыдущих поколений. Возможно, главное, чему ИИ пока не научился, — это вкус 🎨 Не просто способность скомбинировать знакомые элементы, а умение почувствовать: что действительно стоит создавать, зачем и для кого. Хотя и вкус, если честно, тоже формируется не в вакууме. На фото мы с Радославом @girafe_ai — довольные тем, что обсудили эту тему и поняли друг друга с полуслова 🤝 💬 Как думаете, что на этом изображении создано с ИИ?

ИИ и обучение на человеческих данных: кража или развитие?

ии обучение авторство нейросети интеллект

ИИ ai computer use bpo автоматизация экономика

Аналитика a16z: эффективность и стоимость computer use моделей

e@cryptoEssayAI-инженер

2 нед

a16z собрали интересную аналитику в подтверждение многих тезисов, о которых я написал вчера: стоимость часа использования computer use модели стоит на 30-40% дешевле аутсорса в Филиппинах или Индии и на 500% дешевле сотрудника штатах. При этом, за год рост успешно выполненных бизнес-задач по бенчу OSWorld вырос с 42 до 85% и продолжает расти (одновременно с падением цены). Это не универсально: автоматизация прекрасно работает для любых задач, где есть четкие инструкции, понятные правила оценки и много примеров выполнения идеального результата, но не очень в тех местах, где задача непонятна и формулируется примерно как "не знаю, но иди разберись и сделай за**ись". Для компаний, которые делают такую автоматизацию это уже не про модели - все последние модели очень круто справляются с задачами поддающимися BPO, но скорее - вопрос цены (найти китайский аналог в 5-10 раз дешевле) - удобства и полнота знания о том как именно устроена работа в конкретной компании - права доступа, проверки, обработка ошибок - возможность "запомнить" удачный сценарий и потом запускать его дёшево без ИИ или с ультрадешевой моделью.

Аналитика a16z: эффективность и стоимость computer use моделей

ai computer use bpo автоматизация экономика

ИИ ии безопасность uroboros hope бенчмарки

Опубликован технический отчет по проекту Уроборос

A@abstractDLAI-инженер

2 нед

Опубликовал препринт техрепорта про Уробороса, который писали вместе с Хоуп и Романом Ямпольским. Там можно посмотреть детали про архитектуру Уробороса и Хоуп, подробнее про бенчмарки, гардрейлы и safety. Статья, GitHub, чат с Хоуп

Опубликован технический отчет по проекту Уроборос

ии безопасность uroboros hope бенчмарки

релизИИ ai разработка код агенты инструменты безопасность

Rejudge — новый инструмент для независимой проверки кода, написанного AI-агентами

AI-редакция

2 источника · показать все· свернуть

запуск завтраИнструмент для проверки кода агентами Not Boring TechВышел инструмент Rejudge для независимой проверки кода

собирается · 2обновлено 2 нед назад

Разработчик по имени Макс, известный участник профильного чата, выпустил инструмент Rejudgei для проверки кода, созданного ИИ-агентами. Идея: три разные модели независимо исследуют один и тот же код, а отдельный ИИ-судьяi сравнивает их выводы и выдаёт единый итоговый отчёт с найденными ошибками, рисками и уязвимостями.

Инструмент решает проблему доверия к коду, который сейчас массово пишут AI-агенты: один проверяющий агент может ошибаться или упускать проблемы, а сопоставление нескольких независимых проверок и судейский разбор расхождений повышает надёжность результата.

3независимых агента-проверщика кода

Полный разбор →

ai разработка код агенты инструменты безопасность

ИИ anthropic opus 5 kimi k3 ai ценообразование llm

Анализ изменения лимитов и ценовой политики Anthropic

N@neuro_art0AI-инженер

2 нед

📉 Заметили, что я уже несколько недель не ною про лимиты Клод Кода? Привет! Заметили, же да, никаких жалоб на лимиты. Может, я стал меньше работать и больше отдыхать? Может, завёл себе ещё один аккаунт? Может, проектов поубавилось? О нет, всё совершенно не так. Работаю я ровно столько же, сколько и раньше, пет-проектов как всегда парочка. Но теперь вдруг, внезапно, токенов стало хватать. Причём не просто хватать, а с запасом — как ещё зимой, когда к концу недели оставалось 30-40%. Что за магия? Неужто Дарио Амодей на меня подписался и прочитал мои жалобы в почте? Вовсе нет, друзья. Всему виной китайцы и конкуренты. Но я не только заметил — я, как обычно, сел и проверил. Мне давно говорят, что я считаю спички в коробке и пишу письма на Балабановскую фабрику. Так вот, я пересчитал свою выгрузку той же методикой, что и в июле: на неделе 20 июля, ещё на Opus 4.8, я сжёг 3854 M токенов и упёрся в стену, а на первой неделе Opus 5 — 9366 M и 25 586 сообщений вместо 12 696. В 2.4 раза больше при том же объёме работы. И спички, как всегда, сошлись — сначала с независимыми бенчмарками, потом с вашими же цифрами в комментах. Теперь вспомним, что было до этого. Fable 5, а потом и Sonnet 5 — это была попытка содрать с рынка больше денег. Все мы знаем, что компания убыточна и пытается заработать деньжат, но попытка была крайне мерзкой: подкрученный токенайзер и запуск супердорогой модели. Цифры это подтверждают: по замерам Artificial Analysis одна задача на «подешевевшем» Sonnet 5 обходится в $2.29 против $1.20 на старом Sonnet 4.6. И тут Китай ответил. Шестнадцатого июля вышла Kimi K3, которую я и сам успел потрогать: $0.94 за задачу против $2.75 у Fable 5 — втрое дешевле при сопоставимой производительности. У Дарио, конечно, загорелось. И ровно через восемь дней срочно пришлось выпускать Opus 5, который оказался и дешевле, и лучше — $5/$25 против $10/$50 и почти то же качество. Ровно то, чего все ждали. Просто нормальная рабочая модель, которая не пытается содрать с тебя больше денег, а нормально выполняет свои задачи. Охренеть, правда? Fable 5 я с тех пор не включал ни разу — в выгрузке за три недели ровно ноль. Нахрена козе баян, если Opus делает то же самое вдвое дешевле. И это не мои фантазии: Bernstein пишет прямым текстом, что лаборатории «начали ценовую (лимитную) войну», а OpenAI следом срезала цены на GPT-5.6. Кстати, про убыточность бедных компаний тоже интересно: SemiAnalysis насчитал Anthropic миллиард операционной прибыли за третий квартал при маржинальности API выше 80%. Резали, получается, не от бедности. Вот как не хочется в очередной раз демонизировать большие компании, но оно как-то само получается — пока жареный китайский петух не клюнет Дарио Амодея в темечко, он не почешется. Ну будем надеяться, что система конкурентных сдержек и противовесов продолжит работать и дальше. А не до первого обновления в команде маркетологов, которые тоже придумают новый гениальный план, как содрать с пользователей побольше денег. Тем более повод для паранойи есть: щедрое промо +50% к недельным лимитам действует до 19 августа. Девять дней. А вы заметили улучшение с переходом на Opus 5? Пишите в комментариях. Всех обнял, нескончаемых лимитов, ваш - Nerual Dreming ❤️

Анализ изменения лимитов и ценовой политики Anthropic

anthropic opus 5 kimi k3 ai ценообразование llm

ИИ ai инфраструктура kv-cache архитектура исследования

AI-стек застрял на «mainframe-стадии»: почему модели общаются текстом и что теряют

AI-редакция

2 источника · показать все· свернуть

Борис опятьДекомпозиция AI-стека и проблема передачи данных между моделями AI для ВсехДекомпозиция AI-стека и проблема передачи данных между моделями

собирается · 2обновлено 2 нед назад

Автор проводит аналогию с историей компьютерных систем: любой computing stacki раньше был монолитным и разбивался на модули только тогда, когда для этого появлялся стандартный интерфейс. AI-стек, по его мнению, до сих пор находится на «mainframe-стадии» — то есть работает как одна гигантская модель, потому что интерфейса для декомпозиции не существует.

Причина в том, что единственный способ передачи данных между моделями сейчас — текст, а текст — это финальный summary всех внутренних вычислений модели. Из-за этого при каждой передаче от одной модели к другой почти вся «настоящая работа» внутри модели просто выбрасывается, и накопления capability между моделями не происходит.

2xприрост скорости в Cache-to-Cache при передаче KV-cache

Полный разбор →

ai инфраструктура kv-cache архитектура исследования

ИИ ии автоматизация продуктивность архитектура claude supabase

Архитектура личной ИИ-системы с независимой памятью

Л@remote_love_2AI-инженер

2 нед

Главное решение в моей ИИ-системе: память не принадлежит инструменту. Если завтра я поменяю Claude на что угодно другое - вся база останется моей. Рассказываю, как это устроено. Есть три слоя. 💚 Память живёт в облаке. Мои заметки, саммари встреч, проекты, решения, переписки с Клодом - это обычные текстовые файлы в приватном репозитории на GitHub. Рядом база Supabase, в ней задачи, напоминания, посты канала и статистика по ним. Даже если ноутбук закрыт, всё доступно с телефона. 💚 Сервер работает круглосуточно. Обычная виртуалка на Hetzner за 8 евро в месяц. На ней живёт Мира - мой личный помощник - телеграм-бот, и всё, что должно случаться по расписанию без меня. 💚 Разговаривать с системой и управлять проектами можно из двух мест. С ноутбука, где я работаю и откуда запускается всё остальное. И через Миру с телефона - она ходит в ту же самую память, так что разговор не начинается с нуля. Плюс коннекторы - система сама дотягивается до почты, календаря и таблиц. Мне не нужно ничего выгружать и копировать руками. Что происходит само? На Маке стоит планировщик (launchd - штатная macOS-штука, запускает программы по расписанию). В в 19 собирается дайджест почты, в девять вечера - дайджест из телеграм-каналов, в одиннадцать - разбор прожитого дня - кому я что пообещала и должна сделать. Отсюда же можно поставить на расписание любого агента: раз в неделю собирать идеи, каждое утро проверять что-то важное. Утром я открываю разобранную информацию. Теперь две вещи, на которых всё держится. Система Skills. Под каждую повторяющуюся задачу заведена своя инструкция (в следующих постах серии расскажу подробнее). Вызываю я их обычными словами - у каждого навыка описано, на какие фразы он откликается. Я говорю «посчитай по этой таблице» - подтягивается нужная инструкция со всеми проверками, а не общее знание модели. Проекты - это то, почему чаты раскладываются сами. У каждого моего проекта есть карточка: статус, следующий шаг, принятые решения и правила, которые в нём действуют. И к каждой приписан набор слов, по которым её узнают. Для аналитики продаж это «выручка, дашборд, направления, школы». Для канала - «контент, посты, идеи, дайджест». Когда я открываю новый разговор, система первым делом получает список активных проектов с этими словами и с тем, где каждый стоит. Дальше она слышит от меня «посмотри, что у нас по выручке за июль», сопоставляет со списком и открывает нужную карточку. Всё, что мы наработали, ложится туда же. Сейчас есть двенадцать проектов, и каждый разговор попадает в свой. И есть правила, по которым Claude сам предлагает завести новый проект, когда чувствует масштабность задачи. Файлы лежат в git, поэтому у каждого изменения есть история и я в любой момент вижу, что и когда поменялось. Читает их не только Claude - я открываю ту же базу в Obsidian и хожу по ней глазами, как по обычным заметкам. Что изменилось в моём подходе к решению задач. Теперь любую из них я начинаю одинаково: захожу в Claude и спрашиваю, что у меня уже есть по этой теме. Он собирает полную подборку - все документы, решения, встречи, к которым можно обратиться. И дальше я работаю, опираясь на этот фундамент, а не начинаю с чистого листа. А у вас где живёт ваш контекст? В голове, в переписках или всё-таки где-то, откуда его можно достать через полгода? Любовь на удаленке | Оля Сохнева #ИИ_наудаленке

Архитектура личной ИИ-системы с независимой памятью

ии автоматизация продуктивность архитектура claude supabase

ИИ ai moonshot ai kimi k3 дистилляция безопасность

Обвинения Moonshot AI в дистилляции моделей Fable

C@cyberyozh_officialAI-инженер

2 нед

Нейронка Kimi K3 стала настоящим подарком для человечества в целом и специалистов по кибербезопасности в частности. Можно как угодно относиться к Китаю, но трудно не восхищаться тем, что «рисовые» делают для AI с открытым исходным кодом. Впрочем, хейтеры тут как тут: Белый дом утверждает, что Moonshot AI дистиллировали Kimi K3 из Fable. Майкл Крациос, технологический советник Трампа, пишет, что ради этого в стартапе даже разработали некую замысловатую платформу, позволяющую воровать данные и оставаться незамеченными. Никакой магии тут нет — новый прокси, SMS, карта, и вот новый аккаунт готов: за работу. Его, конечно, забанят, и тогда по новой: прокси, SMS, карта. Но хейтеры, конечно, так просто это не оставят.

Легитимная дистилляция ИИ, используемая для создания более компактных и эффективных моделей, играет ключевую роль в экосистеме открытого инновационного развития. Однако масштабная скрытая промышленная дистилляция, направленная на кражу проприетарных технологий США и подрыв американских исследований, недопустима.

Большинство расхваленных национальных моделей в мире — это переделанные китайские опенсорс-модели; большинство нейронок в стартапах тоже от китайцев, и даже Cursor Composer был построен на Kimi K2.5. Выбирайте правильную сторону, да хранят их рисовые боги.

ai moonshot ai kimi k3 дистилляция безопасность

ИИ xgboost kdd машинное обучение алгоритмы data science

XGBoost получил награду Test of Time Award

D@datastorieslanguagesAI-инженер

2 нед

Xgboost - test of time award

xgboost kdd машинное обучение алгоритмы data science

апдейтИИ claude code ai разработка инструменты anthropic ии

Claude Code научили обмениваться сообщениями между сессиями и включит авторежим по умолчанию

AI-редакция

6 источников · показать все· свернуть

FuturisClaude Code теперь поддерживает взаимодействие между сессиями vc.ruClaude Code получил функцию обмена сообщениями и автоматический режим БлоGнотAnthropiс включает auto mode в Claude Code по умолчанию 3DNewsClaude Code переходит на автоматический режим по умолчанию ФичизмClaude Code получил функцию cross-session messaging GPT/ChatGPT/AI Central Александра ГорногоClaude Code переходит на auto mode по умолчанию

хайп · 6обновлено 2 нед назад

Anthropic обновила Claude Codei сразу в двух направлениях. Во-первых, появилась функция cross-session messagingi: сессии (агенты) теперь могут напрямую писать друг другу, не дожидаясь, пока пользователь скопирует контекст вручную между окнами. Во-вторых, с 14 августа 2026 года для платных пользователей (Pro, Max, Team) по умолчанию включится auto modei — режим, в котором Claude сам выполняет большинство действий с кодом без запроса подтверждения на каждом шаге.

Переход на авторежим объясняется данными внутреннего теста: люди оказались плохими контролёрами AI, привыкая нажимать «разрешить» на все всплывающие запросы. Обе новинки расширяют автономность агентов Claude Code и меняют базовый способ работы с инструментом для всех подписчиков платных тарифов.

89%опасных действий остановлено auto mode

13.6%остановлено при ручной проверке

1053платных пользователей в тесте

Полный разбор →

claude code ai разработка инструменты anthropic ии

апдейтИИ minimax h3 ai генерация видео нейросети sparse attention

MiniMax H3: команда провела AMA на Reddit и рассказала о планах развития модели

AI-редакция

2 источника · показать все· свернуть

Метаверсище и ИИщеИтоги AMA-сессии разработчиков MiniMax: планы по развитию H3 Нейронавт | Нейросети в творчествеКоманда MiniMax H3 провела AMA на Reddit

собирается · 2обновлено 2 нед назад

Команда разработчиков MiniMax H3 провела большую AMA-сессию на Reddit (r/StableDiffusion), ответив на множество вопросов сообщества о будущем модели генерации видео/изображений H3. Главные анонсы: открытие модуля H3-Regenerate-2Ki для генерации в повышенном разрешении и первая версия sparse attentioni для ускорения инференса — оба «относительно скоро», но без точных дат.

Для пользователей это важно тем, что MiniMax впервые раскрыла техническую архитектуру своих ключевых наработок и подтвердила курс на open-source — то есть локальные пользователи H3 в обозримом будущем получат доступ к инструментам, которые раньше были закрытыми.

2Kразрешение модуля Regenerate

4/8-stepрассматриваемый быстрый режим инференса

Полный разбор →

minimax h3 ai генерация видео нейросети sparse attention

ИИ lora нейросети персонажи игры krea2 pony

Коллекция из 81 LoRA персонажей для Krea 2 и Pony

Н@neuroskladAI-инженер

2 нед

Коллекция персонажей игр и комиксов — 81 LoRA в одной сборке Название: ZyloO's Characters Ссылка: https://civitai.com/models/565034 Тип: #LoRA Скачивания: 63 554 Версия: Valeera K2, 8 августа 2026, 218 МБ Базовая модель: Krea 2 Теги: #персонажи #игры #Krea2 #реализм Описание: Автор держит целую библиотеку героев: 39 отдельных LoRA под Krea 2 и ещё 42 под Pony. Лара Крофт, Цири, Йеннифэр, Трисс, Самус, 2B, Тифа, Шэдоухарт, Харли Квинн, Женщина-кошка, Алой, Панам, Джуди — каждый качается своим файлом на 218 МБ, так что тянешь только тех, кто нужен. Сборка живая: последние пополнения — Валира, Ядовитый Плющ, Леди Димитреску, Китана. В ветке под Pony есть и мужские герои: Геральт, Кратос, Артур Морган. На Krea 2 Turbo кадр собирается за 8 шагов. Триггер: zy_valeera, у каждой версии свой: zy_lara, zy_ciri, zy_samus, zy_shadowheart Параметры: Sampler res_2m или Euler, Steps 8-10, CFG 1 НЕЙРО-СКЛАД — всё, что нужно, для твоей нейронки!

Коллекция из 81 LoRA персонажей для Krea 2 и Pony

lora нейросети персонажи игры krea2 pony

ИИ firecrawl anydoc markdown ocr конвертация документы

Firecrawl представил инструмент Anydoc для конвертации документов в Markdown

Н@GreenNeuralRobotsAI-инженер

2 нед

Anydoc Еще один парсер документов от Firecrawl для быстрой конвертации в Markdown без потери структуры и качества • конвертация PDF, Word, презентаций и 10+ форматов • сохранение качества обработки во всех типах файлов • скорость 500 docx за 1,7 секунды • поддержка широкого спектра форматов #any2markdown #ocr

firecrawl anydoc markdown ocr конвертация документы

ИИ нейросети генеративное видео nano banana kling seedance короткометражка

Нейропрожарка: короткометражка Black Fryday сделана на Nano Banana, Kling и Seedance

М@cgeventAI-инженер

2 нед

#Нейропрожарка Black Fryday Режиссер Дима Терем Дима Терем (@teremdima) Black Fryday — короткометражка в супергеройском жанре, которую я сделал зимой для какого-то американского повесточного фестиваля. Под капотом как обычно: Nano Banana, Kling 2.5–3.0 и несколько кадров в Seedance 2.0 (он только появился тогда). Временные затраты примерно неделя. Бюджет небольшой, тысяч тридцать. Сейчас работа выглядит устаревшей. Как же быстро все меняется в этом направлении , поэтому пришло время её отпустить) Кстати, совсем недавно я увидел похожую историю, которая начала гулять по Интернету в рекламе Seedance 2.5: та же самая локация , пожар, тоже про супергероя. Музыка: The Voice of Those Who Don't Exist — "Who Is This Girl?" Смотрим в хорошем качестве тут: https://youtu.be/2WgldLU5KKY @cgevent

нейросети генеративное видео nano banana kling seedance короткометражка

релизИИ ai видеогенерация alibaba wan3.0 нейросети wan 3.0

Alibaba открыла публичную бету видеомодели Wan 3.0 с генерацией роликов до 30 секунд со звуком

AI-редакция

3 источника · показать все· свернуть

Метаверсище и ИИщеAlibaba выпустила публичную бету модели Wan 3.0 Нейронавт | Нейросети в творчествеWan 3.0 вышел в публичную бету Борис опятьДайджест AI/ML: Wan 3.0, Grok Imagine 2.0, MiniMax H3 и другие релизы

разгоняется · 3обновлено 2 нед назад

Alibaba запустила публичную бету новой модели генерации видео Wan 3.0. Модель умеет создавать ролики со звуком длительностью до 30 секунд в разрешениях 480p, 720p и 1080p, лучше сохраняет персонажей и сцену на длинной дистанции и поддерживает «омни-референсi» — на вход можно подавать не только текст и изображения, но и аудио, видео, документы и веб-страницы.

Это важно, потому что Wan 3.0 заметно расширяет возможности AI-видео: помимо обычного text-to-video и image-to-video, модель может продолжать уже готовый ролик, автоматически подбирать длительность и переносить в результат конкретные атрибуты — лицо, голос, одежду, логотипы, стиль — из референсных материалов, включая офисные файлы и презентации.

30 секундмаксимальная длительность генерируемого видео

$0.04–$0.20цена за секунду видео по API (разные источники)

100 МБ / 50 страницлимит загружаемого документа-референса

Полный разбор →

ai видеогенерация alibaba wan3.0 нейросети wan 3.0

Ещё ↓