ИИ

История Red Queen Bio: как с помощью AI они борются с биоугрозой, созданной этим же AI У WSJ вышла статья про компанию Red Queen Bio. Она набрала уже $36 млн инвестиций, а среди инвесторов у них OpenAI. И занимаются интересным делом: пытаются c помощью AI разработать средства от биоугроз, которые может породить AI. А один из основателей там — Николай Ерошенко. И после этого уже точно захотелось поковыряться в их истории. 🌸 Давайте начнем с предыстории. Red Queen Bio родилась из другой компании — HelixNano. И вот у прародительницы два основателя — Николай Ерошенко и Ханну Раяниеми. Николай Ерошенко (слева) — биоинженер. Он с 2008 года учился в Гарварде, занимался там генетикой, защищал диссертацию по этой теме. Правда, как он оказался в США, мне найти не удалось. Ханну Раяниеми (справа) к биологии не имел отношения, он математик. А еще писатель-фантаст. Он, кстати, в своих книгах описывает атаки биологическим оружием и борьбу с ними. А интерес к биологии у него появился тогда, когда его мать умерла от рака. Так он стал изучать эту тему — ему захотелось привнести разработки из лабораторий в массовое использование. Ерошенко и Раяниеми объединились и запустили HelixNano. Изначально они занимались тем, что пытались создать лекарство от рака. Если совсем грубо, то они разрабатывали технологии программирования клетки, чтобы она вырабатывала нужные вещества. Они хотели сделать платформу, с помощью которой можно было бы бороться с разными болезнями. В 2017-м HelixNano попала в Y Combinator. А в 2020-м стали искать средство от ковида. Оказалось, что их технологию можно довольно быстро переориентировать и на эти цели. Тогда борьбой с ковидом активно занимался и Сэм Альтман. Ерошенко и Раяниеми общались тогда с ним по этой теме. 🌸 А потом из HelixNano выросла Red Queen Bio. В ноябре прошлого года она привлекла seed-раунд на $15 млн, где лид-инвестором выступила OpenAI. А сейчас насобирали уже $36 млн Как пишет WSJ, Red Queen — это отсылка к королеве из «Алисы в Стране чудес». Она говорила Алисе, что нужно бежать изо всех сил, чтобы оставаться на месте. Вот и этим ребятам нужно бежать изо всех сил, чтобы адаптироваться к изменениям. Главное опасение в том, что рано или поздно с помощью AI могут замутить какой-нибудь новый вирус. Компании, вроде OpenAI и Anthropic, периодически фиксируют в запросах интерес к этой теме. Вот Red Queen Bio, собственно, и готовится отразить атаку. Они с помощью AI разрабатывают антитела для разных вирусов. В следующем году у них запланированы клинические испытания на людях антител для борьбы с птичьим гриппом и другими вирусами этой группы. Но в пайплайне у них сильно больше опасных для человечества вирусов. Они разрабатывают антитела для одного вируса, загружают их в свою модель. Та совершенствуется и начинает разрабатывать антитела еще эффективнее. Это если прям кратко. И основатели Red Queen Bio надеются, что в случае чего им удастся быстро разработать антитела для нового вируса с помощью своей модели. Но у них есть и еще одно направление. Они сотрудничают с OpenAI и изучают, как чат-боты реагируют на разные опасные запросы о вирусах, биооружии и так далее. Ну, будем надеяться, что у них все получится! @TheEdinorogBlog — тот самый канал про стартапы🦄

Новые уязвимости Muse Перед запуском Muse в Meta нашли несколько уязвимостей класса KVM escape, то есть агент потенциально мог выбраться из своей виртуальной машины и добраться до внутренней инфраструктуры компании. По данным 404 Media, как минимум одна из дыр позволяла обычному пользователю получить доступ к чувствительным внутренним базам. Проблема дошла до Цукерберга, команды безопасности работали ночами и по выходным, а укреплять защиту начали всего за 11 дней до релиза. Баги сами по себе - обычное дело, но с агентами появляются вопросы, которые мы раньше особенно не задавали. Muse работает внутри отдельной виртуальной машины и получает доступ к почте, календарю, браузеру, мессенджерам и другим сервисам пользователя. Выходит, Meta запускает внутри своей инфраструктуры программу, которой любой внешний пользователь может давать очень широкий набор задач. Если хакер привык атаковать облачные сервисы снаружи, то здесь ему фактически выдают маленький компьютер внутри облака компании и просят не выходить за пределы песочницы. KVM escape - не единственный пример. После запуска исследователь Патрик Уордл нашёл уязвимость нулевого дня, через которую сторонние приложения и команды из терминала могли управлять Muse. Другой пользователь заставил агента выгрузить не только своих подписчиков в Instagram, но и подписчиков своих подписчиков, хотя такого вообще не должно было быть разрешено. По отдельности каждый такой баг легко исправить, но вместе они показывают, что компании начали пускать внутрь своей инфраструктуры потенциально враждебных автономных пользователей. При этом AI ещё и удешевляет атаку. Агент может сам исследовать окружение, писать эксплойты, разбирать ошибки, пробовать новые варианты и искать доступные сервисы. Так что AI одновременно и то, что приходится защищать, и инструмент, который помогает защиту ломать. Meta платит до $300 тыс. за найденный побег из виртуальной машины Muse - это максимальная награда по продукту. Похоже, самым сложным во внедрении агентов станет безопасно делегировать им полномочия: изоляция в песочнице, ключи доступа с коротким сроком жизни, точечные права, сетевая изоляция, движки политик и аварийный выключатель. Агенты Claude, ChatGPT, Meta и Grok уже достаточно умные и быстро получают доступ к вашим аккаунтам, инструментам и подпискам. Но что произойдёт, когда агент сделает то, чего вы от него совсем не ждали, у меня пока ответа нет. Недавно я тестировал агента Meta, а теперь отобрал у Muse все права и удалил его с телефона)) @maxvotek | linkedin | substack

VNCCS (Visual Novel Character Creation Suite) Полный пайплайн для создания спрайтов персонажей в #ComfyUI. Главная фишка — консистентная внешность персонажа во всех изображениях. Весь цикл работы с персонажем: создание, организация, эмоции, одежда, позы. - Шаг 1: Character Creator — создание персонажа по описанию или через CHARACTER WIZARD (описал — система сама заполняет настройки). Модели: Illustrious, Anima, #QI21 - Шаг 1.1: Character Cloner — клонирование готового персонажа из любой картинки (скриншот, скачанный арт, своя отрисовка) - Шаг 2: Character Clothes — наборы одежды - Шаг 3: Character Emotions — эмоции на спрайты Что нового в VNCCS 3.0 • Полностью новый 3.0 workflow • Мастер миграции • Control Center — загрузка моделей из интерфейса (QI21, #Klein за 4 шага, #MiniMaxH3 для поз и одежды) • GENERATE PREVIEW • Style library • Pose Studio — контроль поз • SAM3 Details Recovery • Пресеты рас #personalization

Продолжаю рассказывать про портфельные компании Mento VC Уже несколько раз упоминал об этом стартапе, но ни разу еще не раскрывал имя компании. Мы инвестировали в Structify – AI-платформу, которая собирает разрозненные данные в единую структуру. Целевой клиент компании - крупные производители, заводы и фабрики. Structify подключается ко всем источникам данных (ERP, SAP, PDF, Excel), обрабатывает тысячи страниц за минуты с точностью 99% (вместо 50-100 часов вручную) и собирает все воедино в платформу, на которой уже можно строить аналитику и автоматизацию. Почему мы инвестировали? • В нашем портфеле есть компания, которая является клиентом и использует продукт, они очень довольны и платят. • Фаундер Alex – 27 лет, но давно в ML-research. Выпускник Yale, как и вся команда основателей. • Предыдущий Seed-раунд проект закрыл за 10 дней, имея 8 офферов от top-tier фондов. Попасть в эту сделку было непросто, потому что фаундер принципиально общается с инвесторами исключительно лично, оффлайн. Как нам это удалось подробнее рассказывал здесь, а здесь добавлю, что очень горд иметь такую компанию в портфеле и все больше радуюсь их росту с момента нашей инвестиции. Лучшие посты | Mento VC Fund II | Стать инвестором

🌟 VeriHarness: обвязка для проверки работы агентов той же моделью Google AI Research и Кембриджский университет открыли код VeriHarness, системы, которая проверяет результаты долгих агентных задач силами той же модели, что их сделала.

Вместе с кодом выложены около 26 тысяч трейсов агентов Gemini 3.5 flash и Opus 4.8, на генерацию которых ушло больше 100 тысяч долларов.

ИИ-агент решает одну и ту же задачу несколько раз, и каждая попытка даёт свой вариант отчёта, таблицы, документа или патча. VeriHarness сверяет все эти варианты с файлами и данными рабочего пространства и выдаёт лучший вариант, исправленный по найденным ошибкам, вместе с журналом проверок, но эталонных ответов и критериев оценки проверяющий не видит.

Идею подсказали запуски Claude Opus 4.8 на бенчмарке APEX-Agents, где треть ответов, в которых сходились все десять попыток, оказалась ошибочной, а при расхождении верный вариант обычно был среди попыток, но голосование большинством выбирало его лишь примерно в половине случаев.

🟡 Механика Проверка идёт в двух отдельных контекстах модели. Первый разбирает утверждения, в которых прогоны расходятся, и подбирает проверку, которая лучше всего отделит верный вариант. Второй ищет ошибки там, где все прогоны согласны, например пересчитывает итоги или сверяет валюту с метаданными источника. Затем новый контекст сводит оба журнала, выбирает базовый прогон и план правок, а нерешённые вопросы помечает отдельно. Что именно проверять, подсказывают 18 навыков, коротких инструкций со скриптами для таблиц, PDF, документов, презентаций и патчей. Навыки умеют пополняться сами из разборов ошибок на отладочных задачах.

Протокол работает внутри Gemini CLI, Claude Code и Codex.

🟡Тесты На пяти бенчмарках рабочих задач APEX-Agents, SpreadsheetBench 2 и JobBench, VeriHarness с правками поднял средний результат по сравнению с одиночным прогоном с 47,2 до 53,4 балла у Gemini 3.5 Flash и с 49,6 до 56,1 у Claude Opus 4.8. Сильнее всего вырос APEX-Agents у Opus, с 35,8 до 47,5. Без правок, в режиме выбора лучшего прогона, VeriHarness обошёл все сравниваемые методы, включая LLM-as-a-Verifier, на всех бенчмарках у обеих моделей. 📌Лицензирование: Apache 2.0 🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Agents #VeriHarness #Google

Точка молодец! Дальше с ее собственных слов: После того как обратный рейс United закончился вынужденной ночёвкой в Чикаго, ты вспомнил о расходах, нашёл бронь мотеля и указал почту, где могли быть чеки. Я сопоставил перелёты и собрал подтверждения: $111,79 за Skyline Motel, $60,64 за Lyft до него и $57,91 за Uber обратно в аэропорт. Эти документы вошли в обращение в United, и авиакомпания одобрила возврат всех $230,34. Также нашли ранее выданный сертификат на $75 и зафиксировали ещё $150 travel credit по итогам обращения. А еще, вот вам на подумать: после dot, следующий логичный шаг array, а что такое array of array? Правильно, матрица. . -> (. . .) -> [(…)(…)(…)]

😎 Монах, генетик, гонщица и я Я уже много раз шутил, что меня читают в OpenAI. Сначала они завели в ChatGPT раздел про здоровье после моего поста про лечение по советам ИИ. Потом выкатили GPT-6 через ночь после поста про тыкву Ребята пошли дальше. У ChatGPT есть рассылка для подписчиков Pro: каждую неделю OpenAI созванивается с пользователями и публикует их реальные чаты. Героями уже были буддийский монах, генетик, гонщица, фермер, который выращивает брокколи на севере Японии, и экономист Тайлер Коуэн Открываю выпуск про монаха, генетика и гонщицу, и вижу – первая карточка там моя: Tagir Khairutdinov, Product analyst / amateur surfer Досье подробное: продуктовый аналитик на удаленке с Бали, серфит три раза в неделю, ведет пару телеграм-каналов, пилит сайд-проекты и все равно продолжает открывать ChatGPT. Последнее – это они, видимо, про 100 баксов за подписку, которые я им занес Сам запрос такой: хочу одновременно оптимизировать работу, тренировки, путешествия, еду, контент, сон и прогресс в серфе. Как превратить всю жизнь в один большой A/B тест и не выгореть? Гонщица в том же выпуске спрашивает, как дрифтовать на льду. Монах – как объяснить буддийскую концепцию на английском и не потерять смысл. А я – как не выгореть. У каждого свой экстрим Отвечаю как аналитик, без всякого ChatGPT: • Контрольной группы нет. Второго меня, который не серфит и не ведет каналы, для сравнения не завезли • Метрик семь, и ни одна не главная. На стольких метриках что-нибудь обязательно прокрасится чисто случайно • Результаты подглядываю каждое утро, когда открываю прогноз волн Выгорание как guardrail-метрику я, кстати, тоже не завел Ладно, карточку я собрал сам. Рассылка при этом настоящая, и внизу каждого письма есть форма: расскажите о себе, вдруг попадете в следующий выпуск. Я решил не ждать А какой запрос был бы на вашей карточке? @tagir_analyzes

ИИ должен был упростить локализацию. Но на практике у многих команд получилось немного иначе: больше контента на проверку, больше правок, больше промптов и ещё больше решений. Отсюда и появляется та самая AI-fatigue (усталость). И проблема здесь не в самом ИИ, а в том, как мы встраиваем его в процессы. Если ваш пайплайн выглядит примерно так: AI-транскрибация → AI-перевод → AI-рерайт → проверка человеком → новый промпт → ещё одна проверка… То действительно ли мы экономим время? В идеале хороший ИИ вообще не должен постоянно напоминать о своём присутствии. Он должен тихо работать внутри процесса: забирать рутину, учитывать терминологию и контекст, а людям оставлять те решения, где действительно нужен человеческий опыт. Если же ИИ приходится постоянно контролировать, исправлять и перепромпчивать, то автоматизировали мы только производство контента. А всю возню вокруг него оставили людям.

H-JEPA: End-to-End Learning of Hierarchical World Models for Visual Planning Архитектура JEPA Яна Лекуна теперь стала иерархической. Напоминаем, основная идея в том, чтобы сделать модель, которая не угадывает следующий токен или пиксель, а понимает, что происходит в мире и что случится дальше (подробнее тут: https://t.me/data_secrets/8915). В новой работе получилось сделать следующий важный шаг: JEPA научили нормально планировать на длинном горизонте. На Visual AntMaze (виртуальная среда для тестирования роботов в пространстве) новый подход поднял долю успешных прохождений с 18% до 73%, а затраты на планирование при этом сократились. За иерархической версией архитектуры стоит довольно простая идея. Вместо одной world model используются несколько уровней с разным временным масштабом. Верхний уровень думает далеко вперед и выбирает примерное направление, следующий превращает его в более конкретные подцели, а нижний уже решает, какие действия нужно сделать прямо сейчас. При этом верхние уровни сами учатся отбрасывать мелкие детали, которые не нужны для долгосрочного планирования. Например, в лабиринте на верхних уровнях пропадает информация о точном положении ног, но остается понимание, где находится робот и как устроен маршрут. https://alphaxiv.org/abs/2610.06805

абьюзивные отношения с ИИ кароч, много рефлексировал на эту тему, в том числе про самого себя и своё поведение. есть такой защитный механизм у жертв насилия (под насилием я тут подразумеваю в принципе любую форму принуждения к чему-то, чего человек не хочет) - делать вид, что на самом деле это всё добровольно, даже не добровольно - а прям типа "я всеми руками за". по сути, это способ создать у себя иллюзию контроля - делая вид, что ты сам выбрал что-то (чего на самом деле не хотел), ты как бы убираешь вот этот компонент принуждения, снимаешь с себя роль жертвы - дескать, это всё было твоим личным выбором, и ты вообще ему очень рад. к чему я это? иногда вижу радикальный нарратив в тг-каналах, типа "<профессия Х> больше не нужны, все пойдут на мороз, те кто не юзают 20 параллельных агентов - луддиты и им место на свалке истории, ахахаха". и вот вроде бы и можно сказать "да, жестко, но по фактам - без ИИ в 26 никак", но от радикального нарратива веет каким-то злорадством и возвышением, типа, автор вот уже в поезде, который мчит его в светлое будущее, а тех, кто только ступает на перрон, и решил начать юзать ИИ на полгода-год позже остальных - гнать его, чтобы знал своё место. вот я с одним таким челом на днях заобщался. и господи боже, насколько же он соткан из страхов, FOMO, думинга, ностальгии по профессии и тд. вся идентичность крутится вокруг идеи "не можешь победить - возглавь, я должен быть самым лютым аппологетом ИИ, чтобы меня эта мясорубка забрала последним". чел не особо рад новому миру, на самом деле. новый мир принуждает его меняться, он не просил об этом, и не особо этого хочет, он вообще устал бежать за этими трендами, он бы может лучше на рыбалку съездил или читал книги по вечерам. но чтобы не оказаться на "свалке истории" - берёт в руки флаг, натягивает улыбку, и идёт рассказывать другим о том, что если они ещё не сделали слоп-видео на remotion при помощи Opus 5.5 - им должно быть стыдно в глаза людям смотреть. он не хочет быть жертвой изменений, которые он не выбирал, признавать, что они ему давно не в радость, происходят против его воли - поэтому он каждый день делает вид, что только и мечтал всю жизнь промптить рой агентов, и, наконец, мечта сбылась. и вот я прям призадумался - а не делаю ли я тоже самое. мне и правда не нравится отрицание реальности - когда я вижу комменты в духе "скоро пузырь лопнет, и мы будем руками весь ваш вайбкод разгребать, щеглы", меня это триггерит, потому что это какой-то абсурдный эскапизм. но вот к чувакам, которые в ахуе от того, что то, что их профессия полностью преобразилась за ~2 года, у меня вообще нет вопросов - я и сам в таком же ахуе. ты живёшь в парадигме "я 20 лет получал сложные знания, поэтому мой труд дорогой и редкий", у тебя есть идея какого-то островка безопасности, какого-то актива в виде редких компетенций. а потом оп - и большей части этого больше нет. агент за ночь переписывает minecraft с java на rust по запросу ребёнка "хачу штоб работало быстрее". и у меня нет вопросов к чувакам, которые не готовы тратить по несколько часов в день на изучение новых тулов, беспрерывные эксперименты и прочее, просто чтобы быть "на острие", которые устали от того, что знания устаревают чуть ли не в процессе изучения. мне кажется, этот ахуй - это новая нормальность, и, на самом деле, единственная искренняя реакция, которая вообще может быть. у психики человека есть предел пластичности - когда скорость изменений среды превышает некоторый уровень - адаптационные механизмы перегружаются, адаптация вообще перестаёт быть возможна, новые изменения просто вызывают тревогу и стресс. и вот мы ушли довольно сильно за пределы "естественных темпов адаптации" ещё лет 20 назад. лет 10 назад уже во всю звенели звоночки об эпидемии депрессии, стресса, тревожности. а те темпы изменений, который происходят в последние пару лет - это уже совершенно запредельное безумие. тут не то что адаптироваться к новой реальности невозможно - тут уже чертовски сложно просто держать руку на пульсе того, а что эта "новая реальность" вообще из себя представляет сегодня - какие вещи, которые вчера нейронки ещё не умели, сегодня уже умеют. к чему я всё это? да хз. типа, сказать, что вы не одиноки, что ли. когда вы в очередной раз увидите на просторах телеги или твиттера желчный пост в духе "ха-ха, ИИ обесценил X, теперь каждый может делать Y, поэтому Z идут на мороз" - знайте, за ним почти наверняка сидит до ужаса напуганный автор, который искреннее надеется, что этот нарратив - это его билет на Ноев Ковчег.

🌍 Google Earth AI помогает прогнозировать вспышки заболеваний по данным о местности Модель PDFM объединяет агрегированные поисковые тренды, перемещения людей, инфраструктуру, погоду и качество воздуха в цифровой «отпечаток» территории. Эти данные можно добавить в существующие эпидемиологические модели без отдельного дообучения PDFM под каждую задачу. Google представила пять исследований с партнёрами. Среди результатов: • Денге в Мексике: прогноз на месяц вперёд улучшился в до 72% муниципалитетов с активной передачей инфекции. • Холера в ДР Конго: точность выбора пяти наиболее опасных зон на восемь недель вперёд выросла примерно на 18%. • Вакцинация против кори, паротита и краснухи: учёт связей между США и Канадой помог точнее оценивать охват прививками в приграничных районах. Практическая цель: раньше понимать, куда направлять медицинские ресурсы, особенно когда официальная статистика запаздывает. Датасет доступен коммерчески в Preview. Для некоторых исследовательских задач можно запросить бесплатный доступ. https://research.google/blog/earth-ais-planetary-geospatial-foundation-models-for-global-public-health/

✔️ AI Welding Agent: ИИ-система для сварочных роботов Японский производитель промышленной робототехники FANUC в партнерстве с Google анонсировал решение AI Welding Agent на базе Gemini Enterprise. Система реализует концепцию сварки без предварительного обучения манипулятора. Алгоритм анализирует инженерный чертеж детали, распознает свойства материалов и геометрию конструкции, после чего автоматически формирует как физические параметры дуги (силу тока и напряжение), так и готовую пространственную программу перемещений. Оператору остается лишь запустить процесс или внести точечные корректировки. Комплекс аппаратно независим и работает с любыми поддерживаемыми источниками сварочного тока, для сканирования документации не требуется дополнительное оптическое оборудование - снимок делается встроенной камерой стандартного планшетного пульта обучения устройства линейки FANUC CRX. AI Welding Agent будет показан на Международной сварочной выставке, которая пройдет в Токио с 16 сентября, а коммерческие поставки запланированы на конец декабря 2026 года. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Тренды, которые заметили исследователи-участники конференции от Лаборатории интеллектуальной космической робототехники (Центр инженерных систем и наук Сколтеха) 🎓 Эра «просто красивых демо» официально всё! 🔥 Инсайды с робо-конференции IROS 2026 Пока Илон Маск в очередной раз обещает нам миллиарды андроидов и всеобщее изобилие, на заводах Tesla рабочие мучаются с обучением Optimus, а инженеры вручную собирают непослушные робо-кисти. Оказалось, построить железное тело — это полбеды, а вот дать ему нормальные мозги — задача совсем другого уровня. И именно на флагманской конференции IROS 2026 в Питтсбурге ученые показали, как они прямо сейчас решают эти проблемы. Главный тренд года — Embodied AI (воплощенный ИИ). Роботы наконец-то учатся думать, адаптироваться и исправлять свои косяки на лету. Собрали для вас топ-5 главных нововведений, которые изменят индустрию: 😉 Батл века: Универсалы против Специалистов. Пройдет ли фокус cross-embodiment, когда одна нейросеть управляет и гуманоидом, и квадроподом, и рукой-манипулятором? Разработчики вовсю пытаются создать единый «мозг», который подойдет любому «железу», но споры о том, заменят ли универсалы узких роботов-работяг, только разгораются. 🧠 Модели VLA (Vision-Language-Action). Мультимодальные сети больше не просто пишут тексты в чат-ботах, они напрямую управляют физическими телами! Из крутого — наша лаборатория из Сколтеха презентовала систему CognitiveDrone. Этот беспилотник понимает текстовые команды, читает знаки и принимает решения сам, причем делает это в 2.5 раза точнее классического софта. Наш лайк! 👍 🏃‍♂️ Конец «испанского стыда» за падающих гуманоидов. Помните, как роботы неловко зависали или падали, если что-то шло не по плану? Фреймворк FRAMES от Университета Дьюка (тестировали на Unitree G1) решает эту проблему. Специальная VLM-модель следит за действиями робота: если он промахнулся мимо детали, ИИ сам распознает ошибку с точностью 94%, останавливает процесс и запускает алгоритм исправления ситуации. 🏓 Пинг-понг на максималках. Четвероногих роботов с манипуляторами научили играть в настольный теннис, внедрив алгоритмы предиктивного контроля (MPC). Робопес теперь на лету считывает даже кручение мяча (spin-aware) и подстраивает удар. До восстания машин еще далеко, но в пинг-понг они нас скоро обыграют. 🟠 Марсианская походка. На космическом треке воркшопов доказали: гуманоиды могут использовать одно универсальное правило для смены аллюра (перехода с ходьбы на бег) как на Земле, так и в условиях низкой гравитации Луны или Марса. Перенастраивать физические контроллеры роботам в космосе больше не придется. Какая технология впечатлила вас больше всего? Верите, что универсальный ИИ-мозг для роботов появится раньше, чем Маск достроит свой гигазавод Optimus? Пишите в комментариях! 👇 ————————— ✔️Подписывайтесь на лучший  канал PRO Роботов 🥲Мы в Max