ИИ

Voice Mode в ChatGPT — это лучший коуч по английскому У меня есть задача научиться классно выступать и говорить на английском. Я долго и занудно искал себе коуча, проводил собеседования, знакомился, платил денюшки. А теперь ChatGPT делает то же самое за ту подписку, которую я уже ей плачу. И делает это на удивление хорошо. Сегодня я гулял с собакой [нашему сладкому пирожочку уже скоро год] и за час нейронка помогла мне найти и начать менять коммуникативные паттерны: • привычка к длинным переусложнённым предложениям • монотонный ритм внутри предложения с ростом или падением интонации к концу • отсутствие гибкости в ритме и интонациях То есть эта шайтан-машина слышит интонацию и ритм! Она перебивает, корректирует по ходу, гибко подстраивается под запрос и контекст. Почему лучший коуч? Потому что доступен сразу и входит в твою подписку. Не требует определённого времени. И можно просить его вайбкодить тебе тетради для практики и может давать обратную связь на тексты. Прикиньте! Я не знаю зачем нужны скайенги и преподаватели по английскому. Я абсолютно mindblown 🤯

Интересное в мире хай-тек 17 августа 2026 Кратко о событиях за прошедший день 🌐 В России внедрена поддержка полностью кириллических адресов электронной почты в доменах .RU и .РФ. Теперь адрес до «@» тоже может быть написан на русском, например инфо@пример.рф, благодаря поддержке стандартов EAI и SMTPUTF8. 🥶 В ASUS GPU Tweak III 2.1.8.0 появилась опция автоматического выключения ПК при аномальном токе в разъеме питания видеокарты. Функция дополняет технологию Power Detector+ и защищает разъем 12VHPWR, срабатывая при токе свыше 9,2 А. 🙂 Бывший директор Square Enix Джейкоб Навок считает, что полный отказ PlayStation от дисков в 2028 году может снизить цены в PS Store. По его мнению, издатели начнут сильнее конкурировать между собой, как в Steam, что приведет к более гибкому ценообразованию и частым скидкам. 🧠 В ChatGPT для macOS появилась функция Computer History. Она отслеживает клики и нажатия клавиш, чтобы анализировать рабочие процессы и создавать автоматизации. Опция отключена по умолчанию, не делает скриншотов и позволяет исключать отдельные программы или режим инкогнито. 📺 С 24 августа 2026 года YouTube изменит алгоритм подсчета просмотров для обычных длинных видео и трансляций. Просмотр будет засчитываться сразу с первого кадра воспроизведения, а для расчета монетизации в аналитике появится метка «вовлеченные просмотры». #хайтекзадень

Вайбкодинг и качество Ещё в прошлом году вайбкодинг мне казался лишь игрушкой. Круто, конечно, что можно что-то там сказать компьютеру, и он сделает. Но результат будет держаться на соплях и сойдёт разве что как прототип. Чтобы сделать качественную, надёжную вещь, нужно держать весь код под контролем. Можно писать его с нейросетями, но нужно понимать, из каких абстракций он состоит, как они связаны, какие события как обрабатываются, что где хранится и так далее. Но сейчас я разрабатываю одну программу под Мак — посложнее, чем Колокол Тарта — и прихожу уже к противоположному выводу. Разрабатывать я её взялся потому, что все существующие, написанные настоящими программистами аналоги, меня не устраивают из-за низкого качества. И даже то, что мне написал Кодекс за первый день (после недели ленивых диалогов для написания первичной спецификации), уже работает быстрее и чётче, чем все аналоги. При этом я вижу много направлений для улучшения: https://ilyabirman.ru/meanwhile/all/tart-bell-mac/ Я вижу, что требуемый мне уровень качества просто недостижим в классическом программировании. Если бы я сам умел такое программировать, у меня бы просто не хватило терпения всё вылизывать. Если бы рядом со мной был опытный программист, у него бы тем более не хватило терпения слушать мои придирки к неидеальности того, что видно только при покадровом просмотре скринкаста. По моим наблюдениям, большинство программистов просто не замечают многие нюансы или не считают их значимыми. Но даже если представить, что мне бы попался один из тех, кто замечает и считает, я бы сам постеснялся просить его попробовать переписать вообще всё по-другому только чтобы проверить, не станет ли чуточку приятнее — это же живой человек, всё-таки! А те редкие программисты, у которых такой же высокий собственный уровень требований к качеству, вряд ли сидят и ждут, что я буду ими командовать — у них своих задумок полно. Короче, теперь мне уже кажется, что высокое качество достижимо только при вайб-кодинге.

Нобелевский лауреат Аджемоглу: причина споров об ИИ — общий кризис либеральной демократии Нобелевский лауреат по экономике Дарон Аджемоглу раскритиковал обе крайности в дискуссии об искусственном интеллекте — безоговорочный оптимизм и отрицание реальных возможностей ИИ. По его мнению, поляризация вокруг технологии отражает более глубокую проблему: кризис либеральной демократии, которая утратила способность вырабатывать компромиссы и обеспечивать широкое участие людей в экономическом развитии. Аджемоглу считает, что ИИ необходимо развивать так, чтобы он дополнял труд и создавал новые возможности для работников, а не заменял их. https://hightech.plus/2026/08/17/nobelevskii-laureat-adzhemoglu-prichina-sporov-ob-ii--obshii-krizis-liberalnoi-demokratii

MCP → CLI Я только собирался написать, почему CLI сосут, и на что их заменять, как понял, что у меня даже нет поста, почему сосут MCP (от которых мы и ушли к CLI). Исправляю! Сначала напомню в двух словах зачем эти ребята нам вообще нужны:

агент сам по себе мало что умеет в мире, где наши данные разбросаны по десяткам веб-приложений, начиная от почты и календаря, заканчивая транскрибаторами звонков, джирами и сервисами электронного документооборота

Нужно его к ним как-то коннектить. И на заре агентных систем ребята придумали подсовывать ему новые инструменты как tools (то, что агент может вызывать в цикле перед тем как дать итоговый ответ). Назвали это MCP (model-context-protocol) У стандарта MCP было много исторических болячек: невнятная аутентификация, загромождение контекста всеми методами всех mcp'шек, , отсутствие строгого следования схеме, stateful логика 🥴 Сейчас они по большей части вылечены. Но есть одна главная проблема – это все еще лишний слой абстракции поверх обычного API. И он требует модель возвращать вызов инструмента в перегруженном JSON формате. То есть, вместо вместо того, чтобы сразу дернуть API нашего условного гитхаба, обвязка нашего агента (она выполняет роль MCP клиента) отправляет это в какой-то MCP сервер (в случае с гитхаб он удаленный, но может быть и локальным), а он уже отправляет это в API Любой агент, у которого есть вызов терминала может либо написать скрипт, который будет обращаться к API напрямую, либо просто вызвать уже сто лет существующую команду gh с нужными параметрами. Всё! И вот какие у этого плюсы: 1. Жрет меньше токенов (потому что не verbose json) 2. Можно стакать вызовы команд в любой последовательности 3. Не обязательно засирать контекст модели всем выводом. Перенаправляем и фильтруем вывод терминальной команды как душе угодно 4. Обычно сильно больше комбинаций параметров 5. Если какой-то функции или параметра нет, агент все так же может написать кастомный скрипт, который сходит в API и сделает то, что нужно Но надо признать, кое-где MCP все-таки нужны – когда у вас есть эфимерная сессия + нужна авторизация. Короче, во всех облачных чатах и коворках. CLI там не подходит по одной причине – авторизация происходит внутри сэндбокса и на каждый новый чат придется делать ее заново Пример: gh отлично работает у вас на ноуте, но в ChatGPT Work вы задолбаетесь каждый раз проходить авторизацию, а вот GitHub MCP подключите один раз и он будет работать всегда В разговорах слышал еще такие аргументы за MCP (но мне они не нравятся): 1. Проще раскатывать на команду и обновлять (хз, автообновление cli делается тривиально) 2. MCP сразу поддерживает инструкции, а про CLI тул агент еще должен как-то узнать (скиллы наш бро) 3. В MCP есть функции, которых нет в API (это вообще извращение, не делайте так. но если пользуетесь чужим сервисом таким, то да, тут придется страдать) А у вас в команде используют MCP? Почему? (напоминаю, что скоро будет пост о том, почему CLI тоже не самый лучший выбор) @ai_grably

#обзор_статьи Давно здесь не было обзоров статей. Но несмотря на вайбкодинг я не разучился читать. Сегодня у нас впервые за долгое время заявка на смену парадигмы в генеративном DL! # Explorative Modeling: Unlocking a Third Pretraining Axis and End-to-End Generation https://explorative-modeling.github.io/ Авторы предлагают учить генеративные модели другим лоссом который имеет теоретические основания и одновременно улучшает эффективность использования компьюта, качество и скейлинг с параметрами. Ключевая идея: мы учим генеративные модели одним образом, а инферим их совсем иначе. Например, авторегрессионные модели генерируют один токен за раз, но при инференсе мы требуем от них тысяч токенов на выходе. Диффузионные модели в трейне денойзят один шаг, а при инференсе должны делать готовую картинку. При этом, например, у диффузионной модели часто нет возможности по вектору шума понять в какую именно сторону его надо денойзить, но мы её штрафуем как будто это однозначно определено. Так сложилось потому что генеративные модели пытаются учить мультимодальные распределения. Условно где много гауссиан намешано: в одной части латентного пространства собаки, а в другой кошки и надо научиться генерировать фото обоих. Если пытаться генерировать за один шаг, то модель не может сделать ничего лучше, чем выдать нечто среднее. Пошаговая генерация это хак, который позволяет семплировать не из p(данные), а из p(данные|мы уже начали генерировать собаку), и таким образом дают модели возможность выбрать одну из мод распределения и фокусироваться на ней. Хаки это плохо, потому что разные процедуры обучения и инференса гарантируют сдвиг входов. И вообще надо, чтобы всё было end-to-end. Предлагают простое решение: во время обучения делать несколько попыток генерации, а бекпропать только самую близкую к данным. Утверждается, что такая постановка позволяет модели поисследовать разные моды распределения, а не натягивать любую сову на один глобус. На примере диффузии работает так. Для каждого примера: 1. Семплируем K разных способов его зашумить. 2. Для каждого из K делаем предикт моделью, чтобы уменьшить шум и считаем обычный диффузионный лосс. 3. Бекпропаем только наименьший из полученных лоссов. Так же предлагают процедуру как учить такую Exploration Model с нуля. Если всё как авторы утверждают, то это имеет потенциал улучшить весь генеративный DL повсеместно, от LLM до генераторов порно до VLA которыми мы занимаемся в Steelman

Открытая MoE-видеомодель MAGI-2 Preview от Sand.ai Разработчики из Sand.ai выложили в открытый доступ веса и код инференса MAGI-2 Preview. Модель построена на single-stream архитектуре и генерирует 10-секундные ролики сразу вместе с синхронной аудиодорожкой. Внутри применили редкий для таких моделей fine-grained MoE. При суммарном объеме в 114B параметров на каждый токен активируется всего 6B. По объему вычислений на шаг это в разы легче плотного MiniMax H3 (33B), благодаря чему стоимость инференса упала в ~10 раз, а модель заскочила на 6 место в лидерборде Artificial Analysis. Сам пайплайн генерации двухстадийный. Сначала базовая модель генерирует видео в низком разрешении, а затем refiner апскейлит результат до 1080p. Пока это не конкурент MiniMax H3 в плане локальной доступности. Квантованный H3 влезает в одну карту на 24GB (RTX 3090/4090), тогда как для MAGI-2 нужно заметно больше ресурсов. Зато у облачных провайдеров за счет всего 6B активных параметров инференс по API будет значительно дешевле dense моделей, да и у такой архитектуры хороший потенциал для скейлинга. Техрепорт Код Веса @ai_newz

ComfyUI Image Conveyor Кастом пак - конвейер картинок Суть: когда генеришь серию изображений - например, референсы персонажа - руками перетаскивать их между нодами и следить, что куда пошло, муторно. Эта нода держит очередь картинок и отдельную полку постоянных референсов. • Очередь Conveyor - картинки прокручиваются через генерации одна за другой • Полка Persistent Reference Shelf - до 8 референсов, которые не тратятся и держат персонажа стабильным между кадрами • Библиотеки персонажей - свой набор картинок на каждого героя, грузишь нужные в один клик • Папка как библиотека - подпапки, перенос, удаление файлов, драг-н-дроп между папками и полкой • До 8 постоянных референсов • Галереи виртуализированы - почти без нагрузки на карту • В v1.4 допилено под MiniMax H3, где мульти-референс стал важен для консистентности #referencing #minimaxH3 #comfyui VK | MAX

Ключевое за 3 дня ⚡ Главное • OpenAI представила Ultrafast-режим для GPT-5.6 Sol — До 750 токенов/с, в 14 раз быстрее, на базе Cerebras. • Meta выпустила open-weight 30B модель — Работает локально на потребительском GPU, выполняет многошаговые задачи. • Nvidia привлекает $500 млрд — Партнерство с Apollo, BlackRock, Goldman Sachs для дата-центров. • Stripe покупает OpenRouter за $7 млрд — Сделка завершена, цена может измениться. 📈 Рост и Оптимизация • Расходы на ИИ растут, но неравномерно — Топ-1% компаний тратят $7,400 на сотрудника в месяц, медианная — $11.95. • Corgi использует AI для вызова BlackRock — Corgi Invest запустила 197 ETF с декабря, планирует обогнать BlackRock. • Wonder перестраивает рестораны с роботами — Роботы делают 500 мисок в час, утроение выработки, оценка $9 млрд. • Nvidia — крупнейшая финтех-компания в мире — Nvidia подписала меморандумы с шестью крупнейшими игроками капитала на $500 млрд. • Великое разъединение потребительского финтеха — AI-агенты ослабят традиционную модель, открывая возможности для нейтральных AI-платформ. • Пол Остерман: 35% работников уже «одноразовые» — Профессор MIT утверждает, что проблема не в ИИ, а в поведении работодателей. • Оценка AI-агентов как продуктов — Три задачи для оценки эффективности. 🤖 Промпты и Практика • Управление «личностью» ИИ — Прописывайте в промпте «будь скептичнее» или «поддерживай», чтобы менять стиль ответа. • Как создать ИИ-агента — Простое руководство от Microsoft. 🛠 Инструменты • Google DeepMind WeatherNext предсказал ураган на 24 часа раньше — Дал Ямайке критическое дополнительное время. • Tesla показала Cybercab со Starlink — Спутниковая связь для будущего роботакси. • Agility заявляет о работе Digit V5 без ограждений — Гуманоид может работать рядом с людьми. • BYD представила гуманоида Xiao Di — Рост 1,6 м, в шоурумах Шэньчжэня и Шанхая. • Spotify вводит AI Persona badge — Помечает профили, где личность артиста может быть нереальной. • Xirp — память для ИИ-кодинга — Автоматически связывает сессии кодинга с кодом и документацией. • Reglyph — перевод PDF без потери вёрстки — Переводит сканы и image-only PDF, сохраняя таблицы и подписи.