Технозаметки Малышева
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
显示更多📈 Telegram 频道 Технозаметки Малышева 的分析概览
频道 Технозаметки Малышева (@tsingular) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 13 256 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 9 544,并在 俄罗斯 地区排名第 48 833 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 13 256 名订阅者。
根据 31 十月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 368,过去 24 小时变化为 5,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 21.28%。内容发布后 24 小时内通常能获得 16.91% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 2 820 次浏览,首日通常累积 2 241 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 30。
- 主题关注点: 内容集中在 claude, openai, openclaw, hermes, opus 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“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...”
凭借高频更新(最新数据采集于 01 十一月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
正在加载数据
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 01 十一月 | +2 |
| 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 | Teardown — 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 | Интересная 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 |
