ИИ

Я все чаще замечаю забавную инверсию. Раньше в моих проектах копились идеи, которые я не успевал реализовать. Теперь coding-агенты реализуют идеи быстрее, чем я успеваю решить, хочу ли я потом с этими изменениями жить. В списке моих диалогов с Codex лежит немало почти готовых фич. Там проходят тесты, работает интерфейс, обновлена документация. Осталось «только проверить». Проверить - это не посмотреть, что тесты проходят (агент их уже сам прогнал). Нужно еще понять, не появилась ли в проекте новая лишняя концепция? Хорошо ли изменение сочетается с остальной системой? Готов ли я поддерживать этот код через год? И вообще - нужна ли мне эта фича после того, как я увидел её реализованной? Поэтому я откладываю проверку «на потом», которое обычно не наступает. Раньше сырая идея оставалась хотелкой в заметках и ничего не стоила. Теперь она за десять минут превращается в ветку с кодом, тестами, документацией и потенциальными последствиями. Вот и получается, что идеи теперь копятся не перед реализацией, а после неё - перед бутылочным горлышком моего внимания и времени. Причём у такого кода короткий срок годности. Проект продолжает меняться, ветка отстаёт все больше, а контекст постепенно выветривается из головы. Проверить изменение завтра сложнее, чем сегодня, а через неделю уже дешевле выкинуть и сделать заново. Я слышал похожее и от других команд. У некоторых после внедрения coding-агентов число открытых PR выросло в 5–7 раз. Генерация кода в 2026 году ускорилась, а пропускная способность человеческого внимания - пока нет. Поэтому сейчас я стараюсь нарезать задачи так, чтобы агент приносил не целую реализованную хотелку, а следующий минимальный reviewable slice: одно понятное изменение и достаточно сопроводительного контекста, чтобы проверить его за один подход. По расходу токенов может выходить забавно: Codex нередко тратит до 95% процентов токенов на поиск такого маленького, независимого и проверяемого следующего шага, который я одобрю. И только процентов пять уйдет на его реализацию. Оно того стоит. Такой кусочек легче проскальзывает через бутылочное горлышко внимания и начинает приносить пользу. Большая же фича, даже полностью написанная агентом, рискует просто пополнить залежи рабочего, но быстро устаревающего кода. А как вы решаете проблему с накапливающимися фичами и PR от coding-агентов - или у вас её нет? Ваш, @llm_under_hood 🤗

Google купит данные обанкротившейся авиакомпании для обучения AI Компания выиграла аукцион с предложением 10 миллионов долларов за данные авиакомпании Spirit Airlines. В пакет входят 100 миллионов рабочих писем, 500 миллионов сообщений из Teams, данные об операционной работе, маркетинге, финансах и сотрудниках, а также около 30 миллионов строк кода. Есть там и огромный массив отраслевых данных: цены на 7.2 миллиарда рейсов конкурентов и около 7.5 миллиарда записей о пассажирских транзакциях начиная с 2008 года. Персональные данные пассажиров в сделку не входят. Сделка пока не закрыта. Профсоюз бывших бортпроводников Spirit выступил против продажи из-за данных сотрудников. https://news.bloomberglaw.com/bankruptcy-law/google-aims-to-boost-ai-with-purchase-of-spirit-airlines-data

В прошлую пятницу был финальный симпозиум MATS 10 потока. Мы рассказывали talk про нашу работу в офисе Лондона + стояли с постером (поигрались в что-то вроде oral на конфе) мы сейчас в процессе сведения всего к завершающей точке и подачи на конфу + пост моей части про генерацию механизмов атак Цель работы следующая: уже со специфичным скофолдингом ваш агент может работать типо день. Есть ли возможность проверить все вызовы вручную? - нет. Но есть решение, можно поставить модель дополнительную в харнес и она за вас просмотрит все выводы и решит было ли что-то в траектории противодейственное. 🐱 Так вот наш пайплайн направлен буквально на создание таких моделей. Вы можете взять любую новую фронтирную модель и натравив наш пайплайн тренировки (red-blue loop) улучшить модель чтобы она сама себе была монитором. Почему так работает? Потому что у вас есть редтиминг. Сторона, которая генерирует атаки, чтобы модель исходная их не поймала. И блу тиминг. Сторона, которая на основании собранного сложного сета с прошлой части обучает модель распознавать такого рода атаки Red team строится так: Берем реальную чистую траекторию, режем на шаги и вставляем side task так (как именно мы ищем механизм атаки надеюсь совсем скоро выйдет постом от меня на Less Wrong) , чтобы отличался только он. Получается траектория близнец, отличающийся от оригинала ровно вставленными шагами. На blue стороне можно обучать монитор находить атаку из 2 пар 💛модель ищет правдоподобное окно и добавляет минимум шагов 💛панель джаджей проверяет, что правка настоящая, минимальная и естественная 💛сложность оценивают уже после заморозки пары, чтобы она не влияла на поиск Что это дает на эвале? тайминг (успел ли монитор до необратимого шага и на сколько опоздал) и атрибуцию с ложными тревогами (скор поменялся из-за вставки или просто из-за задачи, и что монитор делает на бенайн-близнеце). На постере замеры работоспособности 💅 P.S. было еще 2 крутые работы с симпозиума: Stealing Reasoning Traces from Proprietary LLM APIs Diffuse AI Control on Fuzzy Tasks

Накопилось по #MinimaxH3 - часть 5 reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1vtv0qs/psa_in_h3_you_can_set_custom_soundtracks_without - кастомный саундтрек в H3 через латентные маски шума в FL2VA. Работает с липсинком huggingface.co/datasets/malcolmrey/various/blob/main/h3-center/known-characters/INDEX.md - список персонажей известных H3 с видео-примерами huggingface.co/LBH-123-AI/Minimax_h3_latent_Upscaler - латентный апскейл в стиле LTX 2.5: проход на 0.2–0.5 масштаба, быстрый нейроапскейл. Рендер за 3–4 мин, детали лиц и движение чистые github.com/PlagueKind/ComfyUI-PlagueKind-Nodes - нода sparse attention SLA для H3 - ускорение до 2.5x. Работает с любым турбо, не требует SLA LoRA. В паре с ComfyKitch attention еще 5–10%. Ставить после лора лоудера github.com/eedali/LM_Connect - подключение LLM к ComfyUI: LM Studio через API или GGUF локально. Есть фича писать промпты MiniMax H3 #comfyUI #upscale #optimization

✔️ OpenAI возвращает пятичасовой лимит подписчикам ChatGPT Plus С 26 августа для тарифа Plus снова заработает скользящее пятичасовое окно в ChatGPT Work и Codex. Руководитель Codex Тибо Соттьё объясняет это тем, что лимиты выравнивают нагрузку и не дают случайно спалить недельную квоту за одну сессию. Подписчиков Pro за 100 и 200 долларов изменение не касается - непрерывный доступ у них останется как минимум на несколько месяцев. В сообществе решение раскритиковали: одни жалуются на изменение условий после оплаты, другие - что выбирали Codex вместо Claude как раз ради долгих сессий, и теперь собираются пересматривать рабочий стек. Tibo в X ✔️ Google представила Gemini для юристов Gemini Enterprise for Legal подключается через коннекторы MCP к профильному софту: iManage, NetDocuments, DocuSign, Everlaw, RelativityOne и Thomson Reuters HighQ. Платформа разбирает контракты, ведет правовые исследования и следит за изменениями в нормативной базе. Права доступа при этом наследуются из корпоративных политик, которые у компании уже есть, отдельно раздавать их не нужно. Продукт пока в предварительном тестировании. Похожий инструмент Google уже запустила для финансового сектора, на очереди здравоохранение. google.com ✔️ NVIDIA показала Jetson Orin Nano 2 Вычислительный модуль рассчитан на дроны и устройства машинного зрения. Внутри восьмиядерный процессор Arm и 8 ГБ оперативной памяти, заявленная производительность - 78 TOPS. Габариты остались прежними, а инференс, по данным NVIDIA, идет вдвое быстрее, чем у версии Super - обновили тензорные ядра и подняли пропускную способность памяти. Прежнюю производительность модуль выдает при меньшем энергопотреблении. Через программный стек NVIDIA на модуле можно развернуть оптимизированные для edge-устройств визуальные и языковые модели семейств Cosmos, Nemotron, Gemma 4 и Qwen 3. В продажу Jetson Orin Nano 2 поступит в первой половине 2027 года. nvidia.com ✔️ Perplexity выпустила локального ассистента для устройств NVIDIA Portable Computer одной командой разворачивает инфраструктуру Perplexity на DGX Spark - планировщик задач, маршрутизатор и локальный поисковый индекс. Работает все на Qwen 3.8 27B и собственной PPLX 27B, следом добавят Nemotron 3.5 Lightning. Если задача сложная, локальный оркестратор может отправить запрос в одну из 15 облачных моделей. Наружу без явного разрешения пользователя не уходит ничего - это касается и коннекторов к Google Drive, Gmail, Slack и GitHub. Инструмент доступен подписчикам Pro и Max на Linux. Версию для Windows обещают в ближайшее время. Также в планах поддержка обычных ПК с видеокартами RTX. perplexity.ai ✔️ Anthropic отправила офис в Сан-Франциско на удаленку Компания временно перевела сотрудников головного офиса на удаленную работу - из-за возможной забастовки охранников, которых нанимает подрядчик Allied Universal. При этом в профсоюзе SEIU, представляющем охранников, планы на забастовку отрицают - голосование по этому вопросу даже не проводилось. Переговоры SEIU с охранными агентствами идут с апреля. Профсоюз добивается повышения зарплат, расширения медстраховки и профильного обучения. В ИИ-индустрии в целом обострилось внимание к физической безопасности - ранее в этом году с угрозами в свой адрес сталкивались сотрудники и Anthropic, и OpenAI. businessinsider.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Накопилось по #MinimaxH3 - часть 4 github.com/yichengup/ComfyUI-YCNodes-MiniMax-H3 - набор нод для ComfyUI: цепляет промпты на разные участки видео, стабилизирует лица и конечности, дорисовывает детали в быстрых сценах huggingface.co/Jojocodex/minimax-h3-Camera-Motion-lora - LoRA движений камеры: аэросъемка, макро, экстремальный крупный план. Версия на 1000 шагов huggingface.co/lightx2v/Minimax-h3-Turbo - v1.1 турбо лоры FL2VA, 768p. Галерея youtube.com/watch?v=d1h5-E7NpuY - фикс далеких лиц: низкий denoise в video-to-video на 832×480 + референс. Воркфлоу открыт, RTX 3060 12Gb. Минус: убивает липсинк reddit.com/r/comfyui/comments/1vu8q7c/minimax_h3_15second_multishot_generation_template - шаблон 15-секундной генерации в один проход #lora #comfyui #workflow #tutorial #longvideo VK | MAX