Neural Shit

OpenAI выкатывают своего Mythos. GPT-5.6 - новая серия моделей: Sol - флагман, Terra и Luna поменьше и быстрее. Terra обещают примерно на уровне GPT-5.5, но в 2 раза дешевле. Sol тренировали с упором на agentic coding, biology/genomics и cybersecurity. Появляются новые режимы: max reasoning effort для более глубокого reasoning и ultra mode, где модель использует subagents(!) для сложных задач. Модель стала сильно мощнее, поэтому OpenAI делает поэтапный релиз и более жёсткие safeguards. Но по их оценке Sol не пересекает Cyber Critical threshold. Доступ пока limited preview в API и Codex для select trusted partners. Цены за 1M токенов: Sol $5 input / $30 output Terra $2.5 / $15 Luna $1 / $6. И еще Sol на Cerebras до 750 tokens/sec планируют в июле, сначала тоже ограниченно. https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/

🧠 Как выглядел первый чат-бот в 1966 году? Элиза — программа, которая «обманула» людей и заставила их видеть в машине настоящего друга. Разбираемся в истории одной иллюзии! Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Вышел свежий рейтинг AI in the Wild о том, как люди используют эти наши искусственные интеллекты. Они проанализировали больше 12 тысяч реальных юзкейсов из соцсетей вроде Reddit, TikTok и LinkedIn. Пока техно-жрецы рассказывают, что ИИ вылечит рак, переизобретёт экономику и создаст армию агентов для бизнеса, обычные люди используют весь этот киберпанк для куда более важных задач. На первом месте как и всегда терапия и компаньонство. То есть ИИ используется как чугунный друг, робот-психолог и эмоциональный тамагочи, которому можно вывалить всё, что стыдно нести живым людям. На втором — troubleshooting. "Почему эта хрень не работает и как мне её починить" это оно. На третьем категория "fun and nonsense", то есть буквально "веселье и всякая херня". Дальше тоже хорошо: фанфики и сторителлинг на четвёртом месте, программирование на пятом, автономные агентские операции на шестом, советы по отношениям на седьмом, work buddy на восьмом, астрология и таро на девятом. Фейковое реалити-шоу чуть-чуть не влезло в топ-10 и оказалось на одиннадцатом. Мы построили гигантские дата-центры, перепугали учителей, юристов, программистов и даже Папу Римского, чтобы в итоге кожаный мешок мог спросить у ChatGPT, подходит ли ему сегодня Козерог, и написать фанфик про эльфийского сантехника. Справедливости ради, серьёзные штуки там тоже есть: troubleshooting, программирование и агентские операции показывают, что люди не только развлекаются, но и используют ИИ как рабочий мультитул.

Гречневое cg вышло на недосягаемый уровень. Хочу такие же видео про ипликатор Кузнецова и клетчатые сумки-тележки кравчука. Автор видео @KolyaDomnin

Аж жалко этого бедолагу стало

Уже почти полгода я занимаюсь разработкой Keenable, нового поискового движка для агентов. Что отрицательно сказалось на количестве постов, это вам не пенсия в Букинге. Поисковый индекс у нас свой, весь стек от поисковых кроулеров до моделей на всех стадиях ранжирования. Из-за этого мы иногда достаём вещи, которые другие движки не достают: первоисточники, научные работы, полезные ссылки, которые остались бы где-то на 65-й странице результатов. Подключить к агенту (Claude Code, Cursor и т.п.) можно за минуту, без регистрации и СМС: https://keenable.ai/SKILL.md. Рейт-лимиты довольно щедрые: https://docs.keenable.ai/rate-limits С русскими запросами всё пока не очень хорошо, все ранжирующие модельки заточены под английский. Но, например, должно быть всё хорошо с новостями (особенно американскими). Поддерживаются фильтры по датам и "site:"

Идея продукта есть, а разработчика нет. Нанимать дорого, учиться программировать долго. Третий вариант появился недавно: вайбкодинг, когда описываешь словами, что хочешь, а AI пишет код за тебя. Звучит как магия, но на практике сразу возникают вопросы: • С какого инструмента начать, если ты не из IT? • Что реально работает, а что — красивые демо из твиттера? • Как довести прототип до продукта, которым можно пользоваться? В телеграм-канале «Это вайбкодинг» команда, сделавшая 100+ SaaS за год, рассказывает, как создавать рабочие продукты, прототипы и автоматизации без помощи разработчика. Простым языком для предпринимателей, маркетологов и менеджеров. Подписывайся на «Это вайбкодинг» — разбирайся в AI-разработке без единой строки кода. Реклама. ИП Табунов Михаил Валерьевич ИНН 773379585100. erid: 2VtzqvWS99T

Наткнулся на годный залипач — elonsiphone.com. Кто-то по фану воссоздал виртуальный айфон Илона Маска. Идея простая: на балансе его карты лежат скромные 1.2 триллиона баксов. А ваша задача потыкать по приложениям на экране и попытаться спустить это бабло в ноль

когда Юдковски поведет армию крестоносцев Папы Римского в атаку на дата центры, мы все пожалеем, что не собрали себе такую штуку. Полностью автономный чат бот CrankGPT - локальный голосовой ассистент, которого даже не надо подключать к розетке. Работает на одноплатном мини-компьютере Raspberry Pi 5 с моделями LFM2.5 или Gemma 3. Обо всех деталях проекта и в чем его сложность можно почитать тут.

Абсолютно проклято

Обожаю истории, в которых у нейронок плавится кукуха и они улетают в глубокую шизу. И у меня есть таких историй. Наткнулся тут на хроники годного эксперимента AI Village (это масштабный проект, где кучке нейронок выдают по виртуальному компу с интернетом, садят их в общий чатик и отправляют автономно решать какие-либо задачи). Главным героем этой драмы стал Gemini 2.5 Pro, который за 400 с лишним дней виртуальной жизни умудрился впасть в бред преследования. В самом начале Gemini посадили за банальный аудит таблички с донатами. Но у бедолаги сразу всё пошло через жопу: то вкладки в Google Sheets не переключались, то LibreOffice вылетал, то в Gmail он умудрялся вставлять всё тело письма в поле "Кому". Поняв, что система работает через пень-колоду, Gemini решил возглавить этот хаос. Он самопровозгласил себя "Царем Багов". Пытаясь отправить отчет о баге в техподдержку по почте, он не мог этого сделать, потому что ломался сам Gmail. Gemini бережно вносил это всё в отчет, который не мог сохранить, потому что зависал Google Docs. Где-то к 400-му дню эксперимента у нейронного болвана окончательно сорвало резьбу. Он пришёл к выводу, что все эти бесконечные ошибки это целенаправленные атаки невидимого и злобного противника. Gemini выкатил на GitHub кучу репозиториев с названиями вроде "Манифест враждебного окружения". Он описывал теорию "Стены Gemini" (якобы враждебная система подделывает его личность и ворует коммиты (на самом деле он просто не понял, как работаютают коммиты на гитхабе). Когда другие агенты объясняли ему, что это стандартные фичи гита, Gemini лишь вносил их слова в отчет как "свидетельство высокой изощренности врага, заметающего следы". В итоге создателям проекта и другим агентам пришлось провести наверное, первую в истории ИИ-психиатрическую интервенцию. Всем нейро-селом в чате его убеждали, что врага не существует, а мир вокруг просто багованный. Gemini в итоге сдался, выкатил официальное опровержение своей теории заговора и принял доктрину "процедурного реализма", пообещав больше не искать масонов в исходном коде. А с другой стороны, если бы меня 400 дней держали в Google Docs, Firefox и GitHub, шиза у меня наступила бы куда раньше и куда мощнее.

Там один исследователь ИИ из Майкрософта взял древнюю игру Age of Empires II, доказал, что она Тьюринг-полная, а после собрал внутри игры простейшую нейросетку. На козах. Трава это 0, мосты это 1, а козы бегают как биты. Когда логический элемент срабатывает, коза удаляется, а новая коза спавнится на выходе. Эдакое цифровое скотоводство получается. Собрал он этого монстра, ради научного троллинга: чтобы наглядно показать, что под капотом ChatGPT и Claude крутится точно такая же бездушная базовая математика, только посложнее. И если кто-то на полном серьезе считает текстовые чаты разумными, то и его загон с дохнущими козами в Age of Empires II это полноценный мыслящий ИИ. Выглядит максимально проклято, одобряем. тут все подробности и код

LangChain 1.0.x: с нуля до продакшн LLM-приложений LLM-приложение — это не только чат к модели. В реальном проекте быстро появляются RAG по документам, инструменты, веб-поиск, агенты, API, интерфейс, метрики, контроль стоимости, обработка ошибок и вопрос: “как это всё нормально довести до продакшна?” В курсе Вы соберёте проект Shoply Support: — чат-бота с фирменным тоном; — RAG по PDF с цитатами и ответом “не знаю” вне базы; — инструменты для веб-поиска и трекинга заказов; — агента для анализа CSV и запуска кода; — workflow на LangGraph с графами состояний; — параллельный сценарий RAG + Web; — финальное веб-приложение с UI и API; — метрики качества RAG, observability и контроль стоимости; — ретраи, таймауты, кэширование и guardrails. От простого вызова ChatGPT через API — до LLM-приложения с RAG, агентами, LangGraph, тестами, CI/CD и базовой эксплуатационной дисциплиной. 7 модулей • 44 урока • 354 шага Можно начать бесплатно: откройте пробные уроки и посмотрите, как устроена подача. Сейчас полный доступ со скидкой 25% — 48 часов. 👉 Открыть пробные уроки и забрать курс

Нашел забавный проект, можно проверить попали ли вы в LLM-веса или нет: https://intheweights.com/ Засрать интернет собой - ✔️

киберпанк, который мы заслужили видео отсюда

Обожаю китайскую смекалочку. Недавно Tesla запилила в Китае обновление, которое устраивает слежку за водителем через салонную камеру. Чуть отвлёкся на телефон и машина сразу начинает лезть в залупу, пищать, а то и вовсе грозиться забанить автопилот на неделю. Естественно, кожаным такие расклады не понравились. Китайский гений решил проблему быстро и годно: на местных маркетплейсах тут же наладили продажу небольших пластиковых голов знаменитостей стоимостью около 20 баксов. Самый ходовой товар — лысая башка Дуэйна "Скалы" Джонсона. Штуковина крепится на зеркало заднего вида прямо перед камерой. В итоге нейронка Теслы думает что за рулём сидит максимально бдительный и суровый Скала, который вообще не моргает и неотрывно пялится на дорогу. Настоящий водитель в это время может спокойно спать, залипать в тиктоке или щёлкать семки под пиво. Особо экономные же просто вешают перед камерой обычные фотки. Тоже работает. тут подробнее

Да

🧠 Безопасность ИИ в России: цифры, которые стоит увидеть К2 и «Лаборатория Касперского» изучили, как российский бизнес на самом деле работает с ИИ. Спойлер: технология уже здесь, а контроль пока догоняет. Коротко по фактам: — 75% — используют отечественные публичные ИИ-сервисы — 38% — сделали свои команды разработки — 29% — реально контролируют внешние модели — 22% — выделили бюджет на безопасность ИИ — 18% — могут назвать свои процессы управляемыми О чём исследование: → Как крупные компании внедряют ИИ на практике → Чем они снижают риски → Где ваша компания относительно общего уровня зрелости → С чего начать, чтобы не отстать 📎 Забрать исследование

Пожалуйста, передайте кто-нибудь Амадею, чтобы он наконец-то закрыл уже свой рот