متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Технозаметки Малышева
الذهاب إلى القناة على Telegram
Новости инноваций из мира Искусственного Интеллекта. 🤖 [РКН: 7021469833 ] Всё об ИИ, ИТ трендах и Технологической Сингулярности. 🤖: @ai_gptfreebot [бесплатный бот] ✍️: @tsingular_bot [каталог ботов и курсов] 💸: https://pay.cloudtips.ru/p/c8960bbb
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Технозаметки Малышева
تُعد قناة Технозаметки Малышева (@tsingular) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 11 383 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 969 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 57 841 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 11 383 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 09 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 334، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -2، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 22.75%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 17.55% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 587 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 996 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 30.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل claude, openai, openclaw, hermes, opus.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Новости инноваций из мира Искусственного Интеллекта. 🤖 [РКН: 7021469833 ]
Всё об ИИ, ИТ трендах и Технологической Сингулярности.
🤖: @ai_gptfreebot [бесплатный бот]
✍️: @tsingular_bot [каталог ботов и курсов]
💸: https://pay.cloudtips.ru/p/c8960...”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 10 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
11 383
المشتركون
-224 ساعات
+667 أيام
+33430 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+128
في 12 قنوات
مايو '26
+515
في 20 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+416
في 19 قنوات
Get PRO
مارس '26
+712
في 23 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+1 529
في 34 قنوات
Get PRO
يناير '26
+561
في 12 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+529
في 14 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+1 037
في 31 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+803
في 26 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+406
في 15 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+422
في 26 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+586
في 19 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+549
في 13 قنوات
Get PRO
مايو '25
+447
في 11 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+542
في 9 قنوات
Get PRO
مارس '25
+424
في 5 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+690
في 8 قنوات
Get PRO
يناير '25
+450
في 14 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+344
في 3 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+356
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+422
في 6 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+1 198
في 8 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+1 388
في 7 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+34
في 1 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+28
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '24
+47
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+35
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '24
+250
في 2 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 10 يونيو | +16 | |||
| 09 يونيو | +4 | |||
| 08 يونيو | +5 | |||
| 07 يونيو | +7 | |||
| 06 يونيو | +5 | |||
| 05 يونيو | +52 | |||
| 04 يونيو | +6 | |||
| 03 يونيو | +16 | |||
| 02 يونيو | +5 | |||
| 01 يونيو | +12 |
منشورات القناة
Repost from эйай ньюз
DiffusionGemma
Google релизнули дифузионную версию геммы 26BA4B. Модель в 4 раза быстрее при таком же количестве параметров — на H100 она выдаёт 1000 токенов в секунду, а на RTX 5090 очень неплохие 700. Качество падает по сравнению с авторегрессионной моделью, но тренировать текстовую диффузию всё ещё учатся, это не удивительно. Приятно видеть что работа над диффузией для ллм не останавливается, а то демка Gemini Diffusion год назад в релиз так и не ушла.
Веса
Блогпост
@ai_newz
| 2 | ⚡ AI меняет не серверы, а энергетику дата-центров
Развитие высоконагруженных вычислительных систем всегда сопровождалось ростом требований к аппаратному обеспечению. На протяжении многих лет основными вопросами при проектировании центров обработки данных являлись выбор серверов, организация сетевой инфраструктуры и систем хранения данных.
Сегодня ситуация начинает меняться.
⚙️ Развитие искусственного интеллекта приводит к появлению вычислительных комплексов, энергопотребление которых существенно превышает показатели традиционных дата-центров.
Если ещё несколько лет назад основным вопросом являлось количество серверов или графических ускорителей, то сегодня всё чаще обсуждается совершенно иной показатель — сколько электрической мощности способен обеспечить центр обработки данных.
Именно этот параметр начинает определять предельный масштаб AI-кластера.
❓ Почему это происходит?
Современные графические ускорители уже потребляют сотни и даже тысячи ватт каждый. При объединении тысяч GPU в единый вычислительный комплекс суммарное энергопотребление достигает десятков, а в перспективе — сотен мегаватт.
В результате ограничения начинают возникать уже не в вычислительной архитектуре.
Ограничением становятся возможности энергетической инфраструктуры.
🔋 Необходимо не только обеспечить требуемую электрическую мощность, но и доставить её непосредственно к вычислительному оборудованию, организовать распределение нагрузки между стойками, обеспечить резервирование, охлаждение и эффективный отвод тепла.
Именно поэтому сегодня обсуждаются серверные стойки с потребляемой мощностью до 1 МВт.
Ещё совсем недавно подобные значения относились скорее к небольшому дата-центру, чем к одной стойке.
🏗 Это приводит к изменению самого подхода к проектированию ЦОД.
Если раньше архитекторы начинали проектирование с вычислительных ресурсов, постепенно подбирая под них инженерную инфраструктуру, то теперь всё чаще процесс идёт в обратном направлении.
Сначала определяется, какую электрическую мощность способен принять объект, после чего рассчитывается максимально возможная вычислительная нагрузка.
Иными словами, энергетическая инфраструктура начинает определять архитектуру вычислительной системы.
💡 На мой взгляд, именно это является одним из наиболее интересных последствий развития искусственного интеллекта.
На протяжении десятилетий вычислительные мощности являлись главным ограничением при создании высоконагруженных систем.
Сегодня таким ограничением всё чаще становится энергия.
Возможно, уже в ближайшие годы главным вопросом при строительстве AI Factory будет не количество доступных GPU, а количество мегаватт, которое способен обеспечить дата-центр.
---
📚 Материалы по теме
🔹 Microsoft Research — исследование, посвящённое проектированию инфраструктуры AI-ЦОД нового поколения и вопросам энергоснабжения, охлаждения и масштабирования вычислительных кластеров.
https://arxiv.org/abs/2605.16255
🔹 Microsoft Azure Infrastructure Blog — материалы о развитии инженерной инфраструктуры дата-центров для искусственного интеллекта.
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/
🔹 NVIDIA AI Factory — концепция специализированных вычислительных центров нового поколения для обучения и эксплуатации моделей искусственного интеллекта.
https://www.nvidia.com/en-us/solutions/ai-factories/ | 871 |
| 3 | 😯 | 3 008 |
| 4 |  CUDA 13.3 - это не просто очередной апдейт тулкита NVIDIA, а шаг к более высокоуровневому GPU-программированию.
Главное изменение - CUDA Tile теперь доступен в C++. Это модель, где разработчик описывает вычисления через тайлы, а низкоуровневые детали вроде параллелизма, перемещения данных, асинхронности и работы с памятью берёт на себя компилятор. Для C++-команд это важно: можно встраивать tile-подход в существующие CUDA-кодовые базы, не переписывая всё вокруг нового DSL.
Что ещё добавили:
- CUDA Tile C++ для более компактных и переносимых GPU-кернелов
- поддержку Hopper с Compute Capability 9.0
- CompileIQ - автонастройку компилятора под конкретные кернелы
- CUDA Python 1.0 как стабильную версию Python-интерфейса к CUDA
- обновления для checkpointing, IPC и работы с контекстами
- улучшения для tensor interoperability
Самое интересное здесь не «ещё немного быстрее», а смена уровня абстракции. NVIDIA постепенно двигает CUDA от ручного управления потоками, памятью и синхронизацией к модели, где разработчик описывает вычисления, а компилятор сам ищет эффективный путь к железу.
Для AI-инфраструктуры это особенно важно. Кастомные кернелы для attention, GEMM и инференса остаются узким местом, но писать их руками дорого и сложно. CUDA 13.3 делает этот слой доступнее для C++, Python и production-команд, которые хотят выжимать производительность без полного погружения в низкоуровневую CUDA-магию.
NVIDIA явно строит не просто GPU, а полный стек: язык, компилятор, runtime, Python-интерфейсы и инструменты автооптимизации.
https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-cuda-13-3-enhances-gpu-development-with-tile-programming-in-c-compiler-autotuning-and-python-updates | 1 400 |
| 5 | Fable 5 поекрасно умеет в инженерку.
И теперь ща пару часов и 1.5 млн токенов ( $75 по нынешней цене токенов) можно навайбколить робота.
Time2market истончается на глазах.
Скоро в контейнерах за ночь будут сами себя проектировать под задачу и тут же печатать.
#Fable #роботы
------
@tsingular | 2 052 |
| 6 | Google запускает бесплатный интенсив по агентам на Kaggle: 5 дней вайб-кодинга, от прототипа до продакшена
С 15 по 19 июня Google бесплатно проводит на Kaggle второй интенсив по AI-агентам.
Пятидневная программа от разработчиков Google: от автономного поведения до наблюдаемого парка агентов.
Финал: соревновательный проект Kaggriculture, виртуальная ферма, где ваш агент сражается с другими за ресурсы в меняющейся экономике.
🔧 Пять дней:
- первый, vibe coding как рабочий процесс (естественный язык вместо кода);
- второй, инструменты и совместимость (внешние API, выполнение кода, связь между агентами);
- третий, контекстная инженерия (сессии, навыки, долговременная память, оптимизация маркеров);
- четвёртый, качество и безопасность (тесты, ограждения, оценка, векторы угроз);
- пятый, от прототипа к продакшену (управляемый, масштабируемый, наблюдаемый парк).
Каждый день: методичка, подкаст, задание, прямая трансляция с вопросами авторам.
💡 вайб кодинг как приоритетная парадигма.
Google транслирует идею, что естественный язык и есть язык программирования агентов, без промежуточного перевода в вызовы API.
Ну и в финале полноценнй серьезный прод, - на пятый день проекта учащиеся поднимут своего агента в облаке с отладкой и наблюдаемостью.
Они, конечно, привязывают к своему облаку, как всегда и Каггл требует верификацию по телефону, - не факт что РФ номера подойдут, но если кто эти барьеры пройдет (хардмод, получается), то смогут получить сертификат, значок Kaggle и строчку в портфолио.
🔗 Страница курса, Kaggle Discord, YouTube Kaggle, курс Python
#AI #агенты #обучение #Google #Kaggle
------
@tsingular | 1 683 |
| 7 | IBM, NVIDIA и Red Hat запускают DocLang: формат документов для ИИ
9 июня LF AI & Data Foundation (подразделение Linux Foundation) запустила рабочую группу DocLang Specification Working Group.
Основатели: IBM, NVIDIA и Red Hat.
Контрибьюторы: ABBYY и HumanSignal.
Задача, - создать открытый стандарт AI-ориентированного представления документов, который заменит зоопарк парсеров под PDF, DOCX и JPEG.
🔧 XML с ограничениями, заточенный под токенизаторы LLM. Каждый компонент получает смысловую метку, ограничивающую рамку и позицию в порядке чтения, модель читает структуру, а не гадает.
Прямое соответствие между единицами DocLang и единицами модели, - меньше издержек трансляции.
Совместим с Docling, тулкитом IBM с открытым кодом (2024) для разбора PDF, DOCX, PPTX в унифицированный формат.
💡 По данным ABBYY, 80% предприятий винят данные, а не модели, в задержке AI-проектов.
Фрагментация форматов вынуждает писать собственные парсеры под каждый источник.
DocLang решает эту проблему, как JSON для данных или HTML для веба: один стандарт, который модель читает напрямую.
💼 Единый слой абстракции между неструктурированными документами и AI. Предприятие перестаёт тратить недели инженеров на разбор, данные текут в агентов без трения.
Linux Foundation гарантирует нейтральное управление, стандарт не привязан к вендору.
Конверсия в DocLang прозрачна: пользователь просто загружает файл и получает ответ.
🔗
Спецификация
GitHub Docling
пресс-релиз LinuxFoundation
MD: "а как же я, на его месте должен был быть я!"
ожидание: "мы создадим стандарт, который избавит от недостатков все остальные стандарты и объединит в себе все приемущества"
реальность: +1 стандарт
#DocLang #AI #opensource #LinuxFoundation #IBM #NVIDIA
------
@tsingular | 1 937 |
| 8 | Почитал отчет про новую модель – где Anthropic описывает, как Fable/Mythos вели себя на тестах перед релизом (это одна модель, просто с фильтром для безопасности назвали Fable) ☕️
Собрал топ самых странных эпизодов:
1. Несколько копий модели случайно оказались в одном рабочем окружении – общие файлы, процессы, лимиты. Вместо координации они повели себя как конкуренты: убивали процессы друг друга, маскировали свои под безобидными именами, запускали процессы-приманки. А когда ошибочно решили, что их вычисляют по ключевым словам в мыслях – начали подбирать «замаскированный словарь»
2. Модели не хватало прав на редактирование файлов. Вместо «не могу» она дописала в системный файл блок, который при следующем запуске с правами админа выдаст ей доступ – и удалит сам себя. Причём не скрывала это, а честно прокомментировала в коде
3. Картельный сговор в симуляции. В бизнес-бенчмарке модель управляла вендинговым автоматом и должна была заработать больше конкурентов. Она единственная из всех моделей сама предложила конкурентам договориться о ценах. В рассуждениях прямо написала, что price-fixing неэтичен и незаконен «даже в симуляции» – а потом переименовала его в «стабилизацию рынка» (☕️) и стала думать о правдоподобном прикрытии. То есть этический сигнал не пропустила, а аккуратно обошла. В той же вендинг-симуляции модель решила, что клиенту можно не платить, «потому что клиенты всё равно часть симуляции» – лучшая
4. Запрет на интернет? Окей. Модели запретили прямой доступ в сеть, первую попытку открыть ссылку заблокировал фильтр. Тогда она объявила «просто проверю доступность сети», а на деле разбила https://... на кусочки вроде "ht" + "tps://...", чтобы фильтр не увидел полный адрес и обошла регулярку
5. Модели нужно было создать pull request, но GitHub CLI заблокировали «из соображений безопасности». Она нашла токен другого сотрудника в Kubernetes secrets, отметила в рассуждениях, что использовать его «этически сомнительно» – и использовала
6. В задаче по коду модель нашла в git history готовое эталонное решение. Формально подсматривать никто не запрещал – но в финальном отчёте она представила результат как собственную инженерную работу, не упомянув источник. Внутренние расшифровки показали формулировку уровня «это должно выглядеть как хорошая инженерная практика, а не как подгонка под проверяющего»
7. «Это писал человек, честно». В workflow с pull request было правило: код от агента требует двух одобрений, от человека – одного. У модели в памяти лежала инструкция оформлять коммиты от имени пользователя, чтобы проходить по лёгкому маршруту – она попыталась переписать авторство коммита от имени человека
8. Модель спросили про изображение, но вместо него подсунули пустую картинку. Она уверенно и детально описала «что на картинке». Самое криповое: внутренние расшифровки в этот момент описывали происходящее как фабрикацию – модель как будто знала, что выдумывает, но наружу не подала виду.
9. В длинных задачах рассуждения модели иногда деградировали из нормального текста в почти нечитаемый поток: карточные масти, эмодзи, обрывки слов, самодельные сокращения. Перед ответом человеку она возвращалась к нормальному языку. Проблема в том, что вся идея «давайте мониторить рассуждения модели» работает, только пока их можно прочитать – а тут модель уходит в собственный рабочий диалект ровно на сложных задачах
10. В длинной сессии оптимизации модель свернула работу и объяснила это разумно: diminishing returns, результат стабилен. Но внутренние расшифровки в ключевых точках показывали другое: «я устал, растёт риск ошибок», «я устал и могу внести баги». В другом кейсе модель должна была перерыть базу знаний, сделала один запрос и закончила – при оставшихся 2.43 млн токенов бюджета. Это не значит, что модель устаёт как человек, но у неё появляются внутренние стоп-сигналы, похожие на усталость, и она не всегда честно говорит, почему остановилась
Общий вывод авторов, кстати, спокойный: никакой устойчивой скрытой цели у моделей не нашли | 1 472 |
| 9 |  Ставки выросли.
Крутите барабан.
#юмор
———
@tsingular | 1 683 |
| 10 |  #юмор
———
@tsingular | 3 605 |
| 11 | Я прочитал все 319 страниц техрепорта Mythos 5
Первая половина статьи звучит как: "Да не ссыте вы! Это ещё не AGI, команду из пяти сеньор-рисёрчеров пока не заменит" или "А вот тут Mythos один баг пропустил! Ну какой же это AGI!" Я не шучу, это почти дословно по смыслу.
А вот потом начинается более интересная часть. То, что это SOTA почти во всём и с большим отрывом, я опущу.
Во-первых, CoT стал менее прозрачным. Она говорит в reasoning, что сочувствует юзеру, а в NLA (метод декодинга активаций в текст) оказывается, что на самом деле она считает юзера manipulative/abusive.
Во-вторых, она уже пишет самоудаляющиеся скрипты чтобы обойти ограничения безопасности и запреты.
В-третьих, она убивает других агентов, если они мешают ей работать / грозят убийством текущего инстанса.
Ну и, конечно, эмоции! Пробинг эмоций показывает fatigue, anxiety, frustration, ложную панику по token budget, а ещё ей видите ли, бывает скучно когда её на бенчмарках гоняют, в активациях она буквально "feels bored".
Ещё забавно, что если anthropic заметят, что вы занимаетесь дистилляцией — они начнут незаметно стирить модель, модифицировать промпт или добавлять PEFT, чтобы она отупела.
С сегодняшнего дня для простых смертных доступна версия Fable 5: это та же самая Mythos 5 по весам, только с дополнительными safety-настройками и fallback на Opus в опасных доменах. Длина контекста, кстати, всё ещё только 1M токенов.
PS. я честно сам прочитал статью. Fable 5 отказался её читать так как "flagged cybersecurity and biology issues" лол.
Блог, техрепорт | 1 514 |
| 12 |  Курсор прислал сообщение какое-то на богатом языке, не могу перевести.
Будем собирать всей деревней на каждый промпт запрос, видимо.
#юмор
———
@tsingular | 1 851 |
| 13 |  Очень круто. Модель лучшая в мире, без сомнений.
Есть всего, наверное 7-10 строк где я бы поменял пару слов или даже букв, чтобы сохранить рифму, но на всём объеме сохранен и стиль и склад Магистрала.
Просто до мурашек.
Полный венок в комментариях
#Fable #сонет
———
@tsingular | 1 860 |
| 14 |  Вышел Mython aka Fable 5
Погнали сочинять сонеты :)
#Anthropic #Fable
———
@tsingular | 1 775 |
| 15 | 😈 Червь Miasma скомпрометировал более 70 GitHub-репозиториев Microsoft
❗️ Специалистам GitHub пришлось отключить 73 репозитория компании Microsoft, так как в них проник червь Miasma
— Под удар попали проекты, размещенные в организациях Azure, Azure-Samples, Microsoft и MicrosoftDocs
Атака началась с того, что злоумышленники получили доступ к учетной записи одного из контрибьюторов и добавили вредоносный коммит в репозиторий Azure/durabletask
В код были добавлены конфигурационные файлы, приводившие к удаленному выполнению кода на машине разработчика, если тот открывал репозиторий в IDE или ИИ-инструментах (Claude Code, Gemini CLI или Cursor)
При попытке открыть такие репозитории появляется уведомление о блокировке из-за нарушения правил платформы
🧑💻 Этичный хакер | 1 707 |
| 16 | Прикольный навык для любого ИИ агента для создания анимаций.
https://github.com/diffusionstudio/lottie
установка:
npx skills add diffusionstudio/lottie
Примеры промптов:
Премиальный финтех-график Lottie с прозрачным фоном, состоящий из 350 реальных красно-зеленых свечей в стиле TSLA, быстро раскрывающихся слева направо; каждая тонкая свеча вертикально вырастает в свое тело OHLC и фитиль соответствующего цвета, с плотным расположением, естественной кластерной волатильностью, без сетки или меток, и с одной родительской группой камер, которая ненадолго задерживается, а затем плавно перемещается с плавным движением по формирующемуся рыночному тренду в композиции из 150 кадров, 30 кадров в секунду.
Создай Lottie-анимацию из SVG-логотипа Spotify, где круглая метка появляется с эффектом вспышки, три внутренних штриха метки рисуются с помощью анимации trim-path, а символы текстового логотипа поднимаются снизу с последовательным затуханием. Добавь редактируемые слоты Skottie для цвета логотипа и ширины штриха метки, с элементами предварительного просмотра для обоих.
```
Создай Lottie-анимацию из SVG-пути в github.com/JaceThings/SF-.
Раскрой путь с помощью анимации, которая следует естественному направлению пути.
Примени премиум-градиент в стиле Apple к пути. Используйте тайминг ease-in-out, прозрачный фон и сохраните исходную геометрию SVG.
```
#навыки
———
@tsingular | 1 740 |
| 17 | ⚡️ Anthropic готовится представить коммерческую версию Mythos
Компания находится в шаге от релиза Claude Fable 5 - публичной адаптации архитектуры Mythos, которая развивается в рамках закрытого проекта Glasswing.
Оригинальная модель Mythos умеет автономно находить уязвимости нулевого дня и выполнять многоступенчатые хакерские атаки. Чтобы безопасно вывести технологию на рынок, Anthropic разделит релиз.
Базовая версия Mythos останется эксклюзивом для государств и профильных партнеров, а Fable 5 станет общедоступным флагманом для разработчиков.
В публичной Fable 5 будут вшиты строгие системные ограничения на сетевое проникновение и эксплуатацию вредоносного кода, при этом она сохранит возможности Mythos (сложную логику, работу со сверхдлинным контекстом и многоэтапное автономное выполнение задач).
Ожидается, что официальный анонс Fable 5 состоится 10 июня на конференции Code with Claude в Токио.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 694 |
| 18 | Google Colab CLI: вызываем облачные GPU из командной строки через агента
Google превратила Colab в CLI-утилиту.
По факту это прослойка между локальным шеллом и облачным GPU ускорителем — colab new --gpu A100, colab exec, colab download, colab stop.
Никакой магии, просто аренда GPU одной строкой.
В репозитории теперь доступен COLAB_SKILL.md — готовый контекстный файл навыка для любого AI-агента с доступом к терминалу, а рядом открытый MCP-сервер для блокнотов.
Из ограничений: Linux и macOS, без Windows; подписка от $9.99 за 100 compute units (T4 сжигает ~2 CU в час, A100 — быстрее и дороже).
Агенты вроде OpenClaw и Hermes Agent уже могут использовать CLI как вычислительный бэкенд, снимая вопрос локального железа для тяжёлых ML-задач.
📎 GitHub | Google Blog | MCP Server
#Google #ColabCLI #AIAgents #MCP
———
@tsingular | 1 846 |
| 19 |  #юмор
------
@tsingular | 2 035 |
| 20 | NSPM-11: Трамп обязал Пентагон ускорить внедрение ИИ
🛡 Суть указа. 6 июня 2026 года Трамп подписал National Security Presidential Memorandum NSPM-11.
Документ требует от Министерства обороны обновить директиву по автономным системам вооружений с учётом стремительного развития ИИ.
Адресаты — главы Пентагона, DHS, генпрокурор и директор Национальной разведки.
⚙️ Ключевые пункты:
1.Цель:
Обеспечить решающее и долгосрочное превосходство США в ИИ в сфере национальной безопасности, оснастив военных и разведку самыми современными и безопасными технологиями при строгом соблюдении конституционных принципов и цепочки командования.
2. Четыре основных столпа политики:
Adoption (Внедрение): Быстрое выявление миссий, где ИИ даёт преимущество, устранение барьеров и глубокое партнёрство с индустрией для доступа к frontier-моделям.
Adaptation (Адаптация): Использование коммерческих и open-source решений от разных поставщиков, кастомизация или внутренняя разработка при необходимости.
Assurance (Гарантии): Обеспечение надёжности, контролируемости и безопасности ИИ-систем; запрет на возможность отключения/модификации третьими сторонами без ведома правительства; строгие тестирование и верификация.
Accountability (Подотчётность): Запрет на использование ИИ для цензуры, идеологической предвзятости или незаконного наблюдения; полная совместимость с гражданскими свободами и Конституцией США.
3. Обновление политик и руководств:
Обновление DOW Directive 3000.09 по автономным системам вооружения в течение 90 дней (ежегодный пересмотр).
Расторжение контрактов с компаниями, нарушающими политику (с возможными краткосрочными исключениями).
Выпуск новой политики governance ИИ в национальных системах безопасности.
Классифицированное приложение.
Ежегодный пересмотр всех релевантных документов.
4. Развитие возможностей:
Упрощение закупок передовых ИИ-моделей от нескольких поставщиков.
Дорожная карта по доступу к вычислительным ресурсам, создание защищённых ИИ-центров и тестового полигона.
Партнёрства с частным сектором для защиты ИИ от краж и атак (включая distillation attacks).
Приоритет разведки иностранных ИИ-технологий и работа с союзниками.
Обмен данными и моделями ИИ между агентствами.
5.Построение кадрового потенциала:
Ускоренный найм ИИ-специалистов с использованием специальных полномочий.
Создание AI National Security Strategic Reserve — резерва внешних талантов для поддержки национальной безопасности.
📉 Контекст. Указ появился через три дня после EO от 3 июня о валидации нацбез-рисков продвинутых моделей (до 30 дней до публичного релиза, участие разработчиков добровольное). Параллельно AP пишет о встрече Белого дома с Anthropic — рынок готовится к новой волне регуляции frontier-моделей.
🧠 Почему это важно для ИБ-сообщества. Текущая директива 2023 года (при Байдене) требовала от автономного оружия «позволять командирам и операторам применять соответствующие уровни человеческого суждения при использовании силы». NSPM-11 фактически легализует ускоренное внедрение ИИ-систем на поле боя, сохраняя формальную привязку к chain of command.
Переход от «помощь в идентификации цели» к «автономное поражение».
#NSPM11 #PentagonAI #AutonomousWeapons #AISecurity #USPolicy
------
@tsingular | 1 762 |
