IT

2 пачки новых оптимизаций и SOTA. Много разных направлений, в основном все вокруг контекста / окна контекста / работы с деградацией / работы с мульти агентскими системами фрактальными (оркестраторами и общим контекстом), 3х уровневый слой памяти и оптимизация структуры/алгоритмов. + всякие другие оптимизации / симбионты склеянные из открытых источников. Можете скормить своим LLM/AI/агентам картинки - что-то могут выцепить и улучшить. Собираю дальше архитектуры/blueprints/расширения/модули для AI IDE и собираю на коленке через opensource свой кастомный AI IDE с полный контролем окна контекста и всех уровней памяти. -> какие-то вещи похожие есть в Hermes, но не то.

Дайджест венчурного рынка и ИТ-индустрии: ✅ VK продала магазин приложений RuStore главе компании-разработчика стора Дмитрию Панкрушеву, перевела соцсеть "ВКонтакте" на домен .ru. Приложения самой VK пропали из Google Play. ✅ 450 крупных российских ИТ-компаний для сохранения аккредитации заключили больше тысячи соглашений с вузами на общую сумму 10 млрд рублей. ИТ-игроки должны оказывать учебным заведениям содействие в реализации образовательных ИТ-программ и направлять не менее 3% средств, сэкономленных за счет применения налоговых льгот. ✅ Nebius Group Аркадия Воложа подписала контракт с американским разработчиком ИИ-моделей Reflection о предоставлении облачных мощностей и доступа к новейшим чипам GB300 от Nvidia. Соглашение действует до 2029 года. Сумма сделки превышает $1 млрд. ✅ Теннисистка Мария Шарапова вложилась в шведский стартап Neko Health, занимающийся сканированием тела и оценкой здоровья. Компания привлекла $700 млн. В сделке также участвовали Клаудия Шиффер, Марк Цукерберг с женой Присциллой Чан и другие. ✅ Производитель гуманоидных роботов Humanoid, принадлежащий Артему Соколову, привлек $150 млн. Компанию оценили в $1,2 млрд. Сама она хочет привлечь еще $80–$100 млн к сентябрю.

Сможете ли вы найти пять ошибок в Python-коде, который вызывает LLM Вызов языковой модели давно стал обычной строчкой. Импортировали клиент, отдали промпт, забрали ответ. С обычными ненадёжными зависимостями питонист управляется отлично, ставит таймаут, вешает retry, помнит про идемпотентность. А вызов модели попадает в код так, будто это локальная функция, без оглядки на то, что она платная, медленная и недетерминированная. Дальше всё вылезает по очереди. asyncio.gather запускает десять тысяч корутин разом, провайдер отвечает лавиной отказов, и неудачные запросы тоже съедают лимит. Таймаут срабатывает на клиенте, а модель дописывает ответ до конца, и токены считают все, так что за одну использованную генерацию можно заплатить как за четыре. А тест на равенство строк зеленеет ровно до дня, когда один и тот же промпт с нулевой температурой вдруг отдаёт разные ответы. Разберём пять мест, где поход по сети мстит за отношение к нему как к локальному вызову.

И как же я узнал, что это нейробот?

Интересно, как разработчики выбирают страны и локации - есть ли шанс попасть в менее известные регионы или акцент всё же на туристические страны? И как часто обновляются задания? Интересно, насколько преследования "нежелательных" идей реально заденут обычных людей, а не только активистов? Когда начинают гореть книги - кто решает, что будет следующим в списке? Интересно, где грань между метафорой безупречного воина и романтизацией насилия? Хагакурэ прославляет дисциплину, но не превращается ли она у нас в культивирование жестокости под маской долга? Интересно, как вы переносите критику кадрового резерва философии на современный контекст - не повторяется ли сегодня та же динамика в digital-гуманитариях или стримерах-мыслителях? Или форма изменилась, а суть - "пересказ без ссылок" - осталась? Интересно, насколько разделение на платные и бесплатные фичи внутри платного контейнера оправдано с точки зрения UX? Не превращается ли это в абсурд - платить за доступ, а потом сталкиваться с новыми барьерами? Это мотивирует к оплате или раздражает?

А очень просто: ни одной ошибки в ТСЯ и ТЬСЯ

Легко ли сделать эмулятор ZX Spectrum для SEGA Mega Drive? Задача казалась тривиальной. Взять картридж на FPGA, поднять внутри кристалла ядро Z80, подкинуть BIOS, замапить порты. За три дня рабочая база и правда завелась, игры запускаются, кнопки нажимаются, из телевизора идёт звук. Оставалось выдохнуть и написать «почти готово, Спектрум на Сеге работает». Радость оборвалась на классическом тестере, где сработал спектрумовский эффект FLASH, обычное мигание текста через инверсию цвета. Картинка развалилась на куски. За этим стояла глухая стена видеопроцессора Сеги, которая рисует не пикселями, а тайлами, и не переваривает пиксельный мир Спектрума. Дальше выяснилось, что впихнуть нужно 24 КБ за кадр, а шина протаскивает семь. Отставание больше чем в три раза, и это только первый из тупиков. Разберём, как в итоге удалось обмануть видеопроцессор Сеги и вернуть ламповую загрузку с кассеты.

давно хотела сделать удобную навигацию по каналу - кажется, что можно было бы просто опубликовать пост со ссылками, но так не интересно, да и всю 1000 постов вместе не уместить. Так что я решила навайбкодить интерактивную карту 😎 взяла все что есть с 2019 года, прогнала через эмбеддинги и разложила на плоскость - близкие по смыслу оказались рядом. получилось 12 зон - причем если до 2023 это были технические и личные посты, то после - скорее про aesty и стартапы. Ну и про визу талантов сша целый кластер нарисовался 🤨 каждый пост связан с ближайшими соседями по смыслу, так что по архиву можно гулять, плюс поиск и фильтры по годам и темам скажите, если хотите опенсорс, чтобы можно было сделать такое для своего канала

Одна из самых крутых возможностей на стажировке – поиграть на полную мощь с агентами для кодинга. У нас на них довольно большой (фактически чувствующийся неограниченным) бюджет. Клод Код получает в месяц больше денег, чем стажёры 🥲 Благодаря этому получается почувствовать, насколько сильно меняется мир. Я программирую уже с десяток лет и знаю много вещей из разных областей, но каждый день узнаю от Клода что-то новое. Он просто знает сильно больше алгоритмов и подходов, чем я или кто-либо ещё. Мышление переносится на уровень выше, начинаешь думать задачами и выстраивать путь к исполнению проекта, а не отвлекаешься на мелкие проблемы. То, что в начале пхд занимало у меня дни – например, установка зависимостей и организация данных – или даже месяцы – например, запуск чужих методов – теперь делается буквально за вечер. Нужно только расписать Клоду, что нужно сделать, убедиться, что он тебя правильно понял и идти спать, а утром читать отчёт Агенты всё ещё далеко не идеальны, а управление ими – навык, требующий опыта. Но на мой взгляд это теперь самый эффективный способ работы, и ближайшее будущее – несомненно за ним. Совершенно непонятно, что будет в хоть чуть-чуть отдалённом будущем: Клод Кодычу едва исполнился год А также совершенно понятно, что научная инфраструктура абсолютно не готова к грядущим изменениям. Какой смысл ревьюить статьи по году, если они могут устареть через неделю (определённо не все, но разработка новых вычислительных методов уж точно)? Как вообще проводить пир-ревью, если статей станет кратно больше (а оплата ревьюерам всё ещё стремится к нулю)? Как проводить конференции, если количество заявок на них скоро достигнет сотен тысяч? Как ориентироваться в лавине статей? Нужны ли вообще ещё статьи как основной метод обмена информацией? Одно могу рекомендовать совершенно точно: если вы не работаете с агентами для кодинга, обязательно попробуйте. Если вы заведующий лабораторией, достаньте студентам доступ к лучшим инструментам и выстраивайте культуру работы с ними. Задач пока ещё хватает и все их агенты не решат. Но без них люди будут двигаться в разы медленнее

Чат GPT за 20 баксов хватает на один вечер. Всем привет, буквально позавчера я писал, что заготовил себе агентство выходного дня. И что, думаете, Chat GPT на SOL у меня опять кончился за один вечер — недельный лимит, и я опять ничего не успел сделать. А сделать я придумал интересное: я решил попробовать сделать ритм-игру. Я люблю музыку, люблю вайбить, и почему бы не объединить две эти идеи и сделать интерактивную игру, в которую можно играть с вашей музыкой? Идея показалась мне интересной, но вот лимит подписки за 20 баксов кончился, даже не дойдя до рабочего демо. Тут я вспомнил про Kimi K3, которые выпустили недавно свой собственный харнес, и я решил его протестировать. Скачал фирменный харнес, залогинился, запустил — не работает, много говорит про очередь. Пришлось оплатить подписку за 20 баксов, дело пошло, разобрался достаточно быстро в задаче и подхватил доделку за Chat GPT SOL. По расходу токенов пока непонятно. Но вот что понятно — харнес у них ну прям ооочень базовый. В нём нет буквально ничего: в нём есть агентность, есть чат, и на этом, собственно, всё. Ни сплит-вью всяких, ни красивых логов, ни аудиоввода или прослушивания сообщений — это всё ещё не завезли. Так что юзать фирменный харнес с ясовременно точно не советую. Но для чистоты эксперимента решил попробовать. Хотя если вы не притязательны и не знаете, что харнесы бывают разные, может, вам и подойдёт для базовых задач. Но я пробовал уже почти все харнесы, и пока всё ещё считаю самым прикольным Claude Desktop. Что ещё из забавного: Kimi K3 спавнит агентов с человеческими именами — это странно. А вы уже пробовали Kimi K3? Как вам? И какой ваш любимый харнес — пишите в комментариях.

Компьютеры в «Парке юрского периода» ничего не считали. За них это делали люди из соседней комнаты Съёмочная группа не стала ничего имитировать, потому что зрители и в 90-х неплохо разбирались в компьютерах. Технику одолжили у Silicon Graphics и Apple на суммы, эквивалентные примерно 4 миллионам долларов нынешними деньгами, и заставили её работать по-настоящему в кадре. Вот только «по-настоящему» тут с подвохом. Всю графику на мониторы подавала вживую команда из четырёх человек, спрятанная в соседнем помещении. Полгода они готовили анимации, а на съёмках ловили по радио подсказки со сцены и в нужный момент выводили нужную картинку на нужный экран. Актёры делали вид, что управляют системой, а на деле дирижировали ими люди за кадром. И это лишь одна деталь из целого разбора, где нашлось место и суперкомпьютеру с бессмысленно мигающими лампочками, и той самой сцене «Это система Unix, я её знаю».

За последний год стало очевидно: главный вопрос в AI больше не звучит как «Какая модель умнее?» Главный вопрос теперь другой: «Кто сможет построить вокруг модели лучшую экономику?» Кажется, что AI - это гонка технологий. Но если посмотреть на рынок внимательнее, становится видно: технологии начинают быстро превращаться в инфраструктуру. Так уже происходило с электричеством, интернетом и облачными вычислениями. Когда технология становится инфраструктурой, побеждает уже не тот, у кого она лучше. Побеждает тот, кто лучше встроил её в экономику. Именно поэтому сегодня особенно интересно наблюдать за расстановкой сил. Anthropic делает ставку почти исключительно на корпоративных клиентов. Google встроил AI внутрь поиска, рекламы и Workspace - пользователь может даже не думать о том, какая модель работает под капотом. OpenAI пытается одновременно быть лабораторией, платформой, потребительским приложением, производителем устройств и инфраструктурной компанией. И это очень показательный момент. Кажется, что AI-индустрия проходит тот же путь, который проходили почти все технологические рынки. Сначала конкурируют технологии. Потом конкурируют продукты. А затем начинают конкурировать бизнес-модели. Именно здесь появляется самый интересный сдвиг. Если несколько моделей способны решить одну и ту же задачу почти одинаково хорошо, то сама модель перестаёт быть главным источником преимущества. Преимуществом становятся данные, каналы распределения, интеграции, пользовательские привычки, стоимость выполнения запроса, способность встроить AI в существующие процессы. Другими словами, интеллект постепенно становится дешёвым ресурсом. А вот понимание бизнеса становится дорогим. Поэтому мне кажется ошибочным популярный тезис, что AI уничтожит экспертов. Скорее наоборот. AI уничтожает ценность универсальных знаний, но резко увеличивает ценность доменной экспертизы.