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 13 256 مشتركاً، محتلاً المرتبة 9 544 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 48 833 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 13 256 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 31 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 368، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 21.28%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 16.91% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 820 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 241 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 01 نوفمبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
13 256
المشتركون
+524 ساعات
+967 أيام
+36830 أيام
جارٍ تحميل البيانات
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
نوفمبر '26نوفمبر '26
نوفمبر '26
+2
في 0 قنوات
أكتوبر '26
+502
في 16 قنوات
Get PRO
سبتمبر '26
+1 122
في 26 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+304
في 24 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+269
في 19 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+337
في 19 قنوات
Get PRO
مايو '26
+515
في 21 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+416
في 21 قنوات
Get PRO
مارس '26
+712
في 28 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+1 529
في 38 قنوات
Get PRO
يناير '26
+561
في 15 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+529
في 17 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+1 037
في 35 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+803
في 28 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+406
في 16 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+422
في 27 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+586
في 20 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 | |
| 01 نوفمبر | +2 |
منشورات القناة
Пузырь ИИ продолжает лопаться, рынки рушатся, как и цены на подписку на ИИзбранное
Мы же сегодня тыквенный спас отмечаем? :)
Посмотрел тут в магазине тыква стоит около 100р за кг.
Т.е. выбор такой у вас, - 1 тыква или подписка на месяц отборных материалов, руководств и эфиров по ИИ!
За 5 месяцев собралась и продолжает пополняться еженедельно большая практическая библиотека.
🎓 16 записей обучающих эфиров — более 20 часов видео. От основ LLM и промпт-инжиниринга до RAG, агентов, дообучения моделей, GPU-инфраструктуры и мультиагентной разработки.
📚 Десятки руководств, презентаций и шпаргалок. Архитектура корпоративного ИИ, локальные модели, безопасность, автоматизация, инструменты и фреймворки.
🛠 Готовые навыки для ИИ-агентов. Проверка компаний, работа с документами, генерация презентаций и инфографики, программирование, исследования и автоматизация бизнес-процессов.
📊 Исследования и справочники. 21 отчёт о внедрении ИИ крупнейшими компаниями, каталог 366 российских ИИ-компаний, подборки инструментов и практических кейсов.
💻 Реальные эксперименты. Собственные ИИ-агенты, команды разработчиков, системы самоулучшения, обучение моделей, работающие прототипы и разборы полученных результатов.
🏢 ИИ для бизнеса. Методологии внедрения, экономическая эффективность, стратегии трансформации, архитектуры и корпоративные сценарии.
Уже 175 публикаций, а главное — материалы, которые можно скачать, изучить и применить на практике.
Это не новостной канал. Это растущая база знаний, инструментов и моего личного опыта работы с ИИ.
Помимо всего прочего подписчикам открывается доступ к обучающему порталу для самостоятельного изучения.
Ну и, конечно, прямые эфиры, не только формате лекций, но и в формате совместных обсуждений и обменом опытом.
Заходите!
Акция продлится до завтрашнего вечера: всего 975р. 1500р
https://paywall.pw/tsingular_favorites
#ИИзбранное
------
@tsingular
| 2 |  ElevenLabs выпустила SFX v3, новую модель для звуковых эффектов. Модель уже работает в ElevenCreative и ElevenAPI.
В ElevenLabs исходят из того, что большая сцена редко держится на одном звуке. Поэтому SFX v3 по одному текстовому промпту собирает более насыщенные и точные эффекты, чем раньше.Отдельно в новой версии подтянули музыку и вокал.
ElevenLabs продолжает развивать свою платформу, и каждое новое обновление подтверждает, что они далеко впереди всех остальных генераторов: сначала голоса, теперь и эффекты.
pimenov.ai/blog | 1 399 |
| 3 | Я прочитал гигастатью "Командные высоты" о стратегии в мире с ИИ, хочу поделиться некоторыми основными трендами из статьи. Значительная часть текста посвящена стратегии американского ИИ. Статья названа как эхо идее Ленина о командных высотах как способу перехода к НЭП - государство должно контролировать главное, а именно промышленность, финансы, транспорт.
В случае ИИ нас ждет не НЭП, а диффузия в экономику, но командные высоты по-прежнему остаются. Вчера это были лабы, чипы и датацентры, завтра это "рельсы" доставки ИИ в экономику. Мультимиллиардерами станут те, кто создают околомонопольные системы создания ценности в экономике. В статье вырезан кусок о том что это именно такое, но очевидные вещи — платежи и новые финансы (стейблы как способ экспорта доллара), дистрибуция на миллиарды людей, легализация ответственности (лицензии и юрисдикции), ролапы и трансформация старых компаний через ИИ.
Кроме этого, есть ряд трендов, с которыми сложно поспорить, но важно держать в голове при планировании:
- Образование перестаёт быть социальным лифтом
Идея "получил диплом - получил работу" мертва. Учиться по-прежнему важно, но это больше не гарантия. Молодые специалисты на старых ролях больше не нужны. Либо прыжок веры до пост-скарсити (хз, лет 10-20-30?), либо придумать себе занятость а не искать на рынке. Первыми страдают начинающие позиции: компании не столько увольняют, сколько перестают нанимать молодых.
- Гражданство дорожает
Эмиграция как способ выбраться закрывается: богатые страны больше не нуждаются в лишних рабочих руках. Паспорт США или ЕС становится одним из самых ценных активов (хотя ЕС летит прямиком в ад).
- Данные ценны сейчас, но это ненадолго.
Сегодня лаборатории платят за уникальные данные, особенно за полные датасеты многих лет работы крупных компаний. Но когда модели достаточно обучатся + заведется continual learning, большинство датасетов обесценится, так что продавать нужно сейчас.
- Неравенство растет, но между богатыми
Раньше разрыв был между владельцами активов и наёмными работниками. Теперь он пройдёт между владельцами старых активов и новых. IPO SpaceX, OpenAI, Anthropic создаст больше миллиардеров, чем когда-либо за один год или даже десятилетие.
Авторы приводят пример газет: в 1984 году Баффет писал, что экономика доминирующей городской газеты одна из лучших в бизнесе, причём качество газеты почти не важно, важна монополия на местную рекламу. Потом реклама ушла в Google, командная высота изменилась. Баффет продолжал покупать газеты до 2012 года, всего примерно на $344M, а в 2020 продал их все за $140M.
Вывод: что вчера было высотой, стало газетой. Главный риск - остаться в рынке или с активами, которые обесцениваются. | 1 305 |
| 4 |  Google показала, как агент сам чинит аварию и свои инструменты
Google Cloud выложила архитектуру Chrysalis.
Агент на Gemini 4 Argon и ADK не отвлекает дежурного инженера, а сам пишет код исправления и ставит его в работающий шлюз.
В демо примере обвал кэша Memorystore обнуляет попадания, пул соединений Cloud SQL упирается в 100%.
Готового инструмента нет и агент синтезирует ограничитель на 10 токенов и 40 запросов в секунду, проверяет дерево разбора, подписывает ключом Cloud KMS и монтирует в шлюз.
На второй симулятора волне из 50 запросов ошибки 5xx падают с 72,7–80,0% до нуля, P99 с 519,8 до 18,2 мс, первое смягчение приходит за 1,8 с вместо 15–45 минут.
Дальше агент считает вклад шагов: перезапуск базы получает минус за латентность 3 800 мс, ограничитель плюс 0,97.
Правило «при обвале кэша базу не перезапускать» сохраняется в памяти с подписью, а в схему агентов добавляется регулятор трафика.
💼 Действие ограничено четырьмя гейтами:
Model Armor чистит телеметрию от инъекций,
OPA держит нижний порог,
Binary Authorization не пускает неподписанный код, смену состава агентов подтверждает дежурный.
Агент меняет живую прод систему и при этом остаётся проверяемым.
📎 Код: https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai/tree/main/agents/self-evolving-ai
Архитектура как пример, можно переработать под себя.
#Google #Агенты #DevOps #AI
———
@tsingular | 1 338 |
| 5 |  +5Teardown — навык для Claude Code, который создаёт интерактивные 3D-симуляторы механизмов с возможностью разбирать их на части
Открытый проект под лицензией MIT, устанавливается одной командой. Среди готовых примеров — двигатель V8, шасси самолёта Cessna и шагающий механизм Strandbeest.
В отличие от обычных 3D-моделей, здесь вся геометрия создаётся программно, с использованием реальных размеров и физических параметров, а не загружается из готового файла.
Что умеет:
Разбирать механизм на отдельные узлы и показывать их работу.
Управлять подсистемами независимо друг от друга.
В реальном времени отображать параметры: крутящий момент в шарнирах, высоту подъёма ног и другие показатели.
Главная техническая особенность — вся модель рассчитывается как функция одного управляющего параметра.
Например, для шасси самолёта это степень выдвижения штока от 0 до 1. На её основе одновременно рассчитываются положение деталей, анимация, графики и показания приборов.
Это позволяет избежать рассинхронизации: вместо десятка независимых анимаций используется единая математическая модель.
Точность тоже проверяется. Например, рейка перемещается на 201 мм, шестерня с 32 зубьями и модулем 4 мм имеет делительный диаметр 128 мм. Половина длины её делительной окружности составляет примерно 201 мм, что соответствует повороту на 180°.
Ограничение: без чертежей, фотографий и технических схем результат получается слишком условным. Автор проверил это на моделях панголина, броненосца и скорпиона — все три оказались примитивными.
📎 Демо: https://visual-learning.app
💻 Код: https://github.com/elvarofficial/teardown
#Claude #Агенты #Робототехника #Навыки
———
@tsingular | 1 755 |
| 6 |  +2Интересная техника воссоздания движения камеры и персонажей в кадре.
Вот так реверснуть все фильмы и натренировать ИИ оператора бы.
#фильмы #оператор
------
@tsingular | 1 490 |
| 7 |  В такой фитнесс-центр я б сходил :)
#Diablo #VR
------
@tsingular | 1 609 |
| 8 |  Unsloth выпустила кванты DeepSeek-V4.1-Flash, которые запускаются на 64 ГБ памяти
30 октября Unsloth выложила GGUF-кванты DeepSeek-V4.1-Flash-1017, обновления Flash, вышедшего 17 октября. Самая компактная сборка занимает 233 ГБ на диске и работает на машине с 64 ГБ памяти (на 128 ГБ быстрее).
Причина в Engram, отдельной таблице условной памяти. Она хранит n-граммы до четырёх токенов и на каждый токен читает несколько строк, поэтому файл держат на SSD, а строки подгружаются в кэш по мере надобности.
У кванта UD-IQ1_S таблица занимает 110,6 ГБ из 233, остальные веса 122,4 ГБ. Штатный порог Unsloth для 1-битного варианта составляет 128–145 ГБ, для 3-битного 256–290 ГБ, для 8-битного 315 ГБ.
Динамическое квантование 3.1 позволило сохранить высокое качество: совпадение с оригиналом 88,2% у 1-битного IQ1_M, 98,5% у 4-битного, 98,7% у 8-битного. Ускорение до 3× относится к другим сборкам для CPU, VRAM и n-грамм, а драфтер DSpark на 8 ГБ добавляет 1,3–1,5× к декодированию.
Контекст 1 048 576 токенов.
📎 Кванты: https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF
#DeepSeek #Unsloth
———
@tsingular | 1 593 |
| 9 |  Новая функция HTML-in-Canvas официально вышла в Chrome!
Надеюсь, визуала на WebGL будет на сайтах в разы больше. Прикрепил один из миллиона примеров | 1 437 |
| 10 |  Вот это интересная механика.
XR-разработчик Лукас Мартинич перенёс Super Mario 64 в смешанную реальность на Pico. Игру можно разместить перед собой в виде виртуального окна, а Марио взять рукой и пересадить на свой стол.
Собрал всё на декомпилированном коде оригинала с помощью Claude Opus 5.5 и PICO CLI.
Дата выхода пока неизвестна, подробности автор обещает выложить на GitHub.
@VAI_ART
#VAI_Notes | 1 457 |
| 11 |  🎬 Кризис в Математике: Подкаст Лекса Фридмана
Держите интересное видео для просмотра на выходных.
Лекс Фридман собрал трёх известных математиков, - Алекса Конторовича, Анкура Мойтру и Стивена Брантона, чтобы обсудить, как искусственный интеллект меняет математику и научные исследования.
Из разговора вы узнаете:
- Почему математики заговорили о настоящем кризисе в своей профессии.
- Какие фундаментальные задачи уже оказались по силам ИИ.
- Чем доказательство теоремы отличается от её понимания.
- Что будет с научной карьерой, если ИИ начнёт решать задачи быстрее людей.
- Останется ли место человеческому творчеству в математике.
- Как изменится сама наука в ближайшие годы.
Почти философский разговор о будущем человеческого интеллекта на фоне стремительного развития ИИ.
🎥 https://www.youtube.com/watch?v=ZAzWPE9CItg
#Lex #Fridman #математика #наука
———
@tsingular | 1 812 |
| 12 |  Amazon перевела оценку работы инженеров с объёма кода на результат для клиента
Amazon разослала разработчикам и их руководителям служебную записку о том, как меняется их работа при внедрении ИИ.
В документе определяется новая роль инженеров.
Такая роль означает, что инженер соединяет возможности моделей со своей экспертизой и пониманием продукта, а не отдаёт определение работы инструменту.
Ответственность за результат для клиента, за технические решения и качество остаётся на человеке.
📊 Значительная часть записки посвящена измерениям.
Расход токенов, объём сгенерированного кода, число просмотренных изменений и статистика внедрения дают полезные сигналы, но не заменяют результат, то есть более удачный продукт и заметное улучшение для клиента.
Если превратить эти числа в цель, компания получит лишние расходы и усложнение кода.
Смотреть Amazon предлагает на команды, которые продвигаются медленнее остальных, и на те, что используют ИИ активнее всех.
Так видно, где внедрение даёт настоящий выигрыш, а где создаёт видимость работы.
Если инструмент не подходит для задачи, это не считается слабым результатом, и причины предлагают обсудить с руководителем.
От руководителей ждут личного опыта, а не отчётов и демонстраций. Им нужно применять ИИ на производственной работе, знать его сильные и слабые стороны и объяснять команде свою оценку, а сотрудникам давать время на эксперименты.
💼 Компаниям, которые вводят обязательные метрики использования ИИ, записка полезна как описание ловушки: приёмы работы быстро устаревают, а клиент, ответственность за результат и качество остаются.
Amazon прямо говорит, что роль разработчика будет меняться и дальше.
#Amazon #AI #FutureOfWork
———
@tsingular | 1 617 |
| 13 |  Google получила первый ответ со спутника с TPU: Gemma 4 написала хайку
Прототип спутника Project Suncatcher запустили 1 октября на Falcon 9 вместе с аппаратами Planet. К 30 октября команда прошла проверки, включила вычислительные платы и получила первый ответ модели, работающей на чипе в космосе.
Запрос отправили с наземной станции: встроенная Gemma 4 должна была сочинить хайку о пребывании на орбите. Ответ приняли, когда спутник проходил над Свальбардом:
Blue marble below
Data streams in silent grace
Starlight feeds my core.
После этого модель проверили на лимериках и на запросах телеметрии: спутник докладывал состояние полезной нагрузки.
🔧 Дальше начинается главное. На борту четыре TPU и около 1 кВт солнечной мощности, поэтому чипы включают короткими сеансами, а не держат под нагрузкой постоянно, и от этого усложняется связь с землёй. Впереди испытания теплового стресса и радиации: сбои битов портят данные, не вызывая срабатывания обычного мониторинга.
В 2027 году Google планирует два связанных спутника с оптическими линками между ними, то есть распределённые вычисления на орбите, а не одиночный аппарат. Для запуска нужен Starship: в анализе Suncatcher оценивали, что SpaceX понадобится 1 800 полётов, чтобы выйти на прежнюю кривую удешевления.
💼 Пока это «Hello World», а не дата-центр: киловатт и короткие сеансы против мегаватт наземных площадок. Проверяют не качество модели, а выживание кремния, и от этого зависит, останется ли идея орбитальных вычислений исследовательской или станет инфраструктурой.
#Google #AI
———
@tsingular | 1 800 |
| 14 |  Если вы вдруг делаете научные пейперы, то теперь вы можете украсить их генеративными цветами сделанными из математики в LaTeX 🌹🥰🌹
https://github.com/kevinraymond/florilegium | 1 612 |
| 15 |  Пузырь ИИ, говорят, лопнул!
Не могу стоять в стороне.
1 час парковки в Москве скоро будет стоить 950р.
В связи с этим предлагаю на 3 дня подумать, что вам интереснее,- 1 час на парковки или месяц отборных материалов, руководств и эфиров по ИИ?
https://t.me/tsingular/7560
Акция до воскресенья.
#ИИзбранное
------
@tsingular | 2 059 |
| 16 |  #юмор
———
@tsingular | 2 083 |
| 17 |  Праздник для вайбкодеров: Kimi теперь принимает российские карты «Мир» — подписку можно оплатить напрямую, без посредников и VPN.
Пересаживаемся на китайцев 😊 | 1 977 |
| 18 |  📌 Fern 0.16: анонс модели с контекстом 10 млн токенов
Стартап Mirendil, который основали ушедшие из Anthropic исследователи Бехнам Нейшабур и Харш Мехта, рассказал о своей первой модели Fern 0.1, которая умещает в контекст до 10 млн токенов, то есть примерно 23 МБ кода или около полумиллиона строк.
Разработка рассчитана на тех, кто сам обучает ИИ. Компания предлагает скармливать ей целиком логи обучения, записи работы агентов за несколько дней и куски обучающих данных для проверки на мусор и дубликаты.
В предсказании следующего фрагмента кода Fern улучшается по мере чтения репозитория, и из всех моделей, с которыми её сравнивали в Mirendil, только она дотягивает до 10 млн токенов, остальные измерены примерно до 1 млн.
При этом на одинаковой длине в 1 млн токенов Kimi-K3 и Beam предсказывают точнее неё, хотя обе уже дообучены, а Mirendil сравнивает с ними свою базовую модель и сама отмечает, что дообучение этот показатель обычно слегка ухудшает.
🟡Тесты
В агентных задачах всё ещё печальнее – на Terminal Bench 4.0 Fern 0.1 набрала 6,1% (у Claude Opus 5.5 там 66,4%, у GPT-6 Astra 57,9%, у GLM-5.3 - 41,9%).
На DeepSWE v1.1 и SWE-bench Verified картина та же, от передовых моделей Fern отстаёт вдвое и на четверть соответственно, хотя кое-кого из открытых обходит.
Лучший её показатель, 76,5% на SWE-Bench Pro v2-Hard, повторяет результат Beam и остаётся ниже передовых.
Mirendil объясняет это тем, что Fern 0.1 это базовая модель после короткого цикла обучения, а новые версии будут выходить часто.
Про количество параметров у Fern 0.1 размыто заявлено от 100 до 500 млрд. Ещё две модели Mirendil уже обучает, одна на 500 млрд – 2 трлн параметров, другая на 2–10 трлн.
Доступ к ранней версии Fern можно запросить через контакт со стартапом.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 839 |
| 19 |  Когда китайцы дистилировали больше чем нужно 😂 | 1 840 |
| 20 |  А Tencent успели выложить свою world model в опенсорс
Hy-Nomas анонсировали за несколько дней до Genie 4. В копилку к MIRA, Solaris и Odyssey-3 добавилась ещё одна world model с управлением текстом и камерой. Видео достраивается фрагментами, контекст между ними сохраняется в KV-кэше. Движение камеры можно задать заранее или менять между фрагментами.
Код и веса под Apache 2.0, модель можно дообучать через LoRA на своих видео. Есть готовые адаптеры для киношной картинки и робототехники.
Для генерации на одной RTX 4090 есть конфиг с INT8-квантизацией, ограниченной историей и выгрузкой моделей в оперативку. Скорость этого режима не указана. В Reactor с полной историей на 8×B200 получили около 18.5 FPS генерации.
Демо
Техрепорт
Код
Веса
Замеры скорости
@ai_newz | 1 862 |
