Чернов пишет

📌Итоги года от Андрея Карпаты.

2025 год был захватывающим годом для языковых моделей. Они проявились как новый вид интеллекта, одновременно гораздо более умный и гораздо более глупый, чем я ожидал. Я думаю, что индустрия не реализовала хотя бы 10% их потенциала даже при нынешних возможностях. Я одновременно верю и в то, что мы увидим быстрый и непрерывный прогресс, и в то, что впереди еще очень много работы. Пристегнитесь.

🟡Обучение с подкреплением на основе проверяемых вознаграждений (RLVR) В 2025-м стек обучения LLM дополнился новой ключевой стадией оптимизации по объективным наградам. Он заставляет модели самостоятельно находить стратегии рассуждения. Прогресс года в том, что создание моделей стало не про увеличение размера модели, а про более длительные RLVR-прогоны. Это также дало новый рычаг управления: "время размышления" на инференсе. Первопроходец - OpenAI o1, а переломный момент - o3. 🟡Интеллект современных LLM принципиально отличен от человеческого Интеллект LLM формируется под давлением специфических оптимизаций и на выходе мы имеем резкие всплески способностей в рядом с грубыми ошибками. Из-за этого бенчмарки теряют смысл: под них напрямую оптимизируются, что не ведёт к созданию AGI. 🟡Cursor - это новый слой LLM-приложений Это не просто интерфейс к условной модели, а сложная оркестрация работы LLM под конкретные вертикали, c управляемым контекстом, вызовами и интерфейсом. Cursor создаёт отдельную ценностную прослойку между LLM-лабораториями и конечными пользователями. 🟡Claude Code В отличие от облачных агентов, он использует ваши данные, контекст и инструменты для ризонинга и вызова инструментов. Его фишка - в низкой задержке, приватности и глубокой интеграции в рабочее окружение. Это сдвиг от ИИ как «сайта» к напарнику-помощнику в вашей системе.

Я думаю, OpenAI допустили ошибку, сосредоточив свои усилия по созданию агентов в облаке и управляемых из ChatGPT, вместо localhost.

🟡Вайб-кодинг В 2025 году ИИ преодолел порог, позволяющий через текстовые инструкции создавать работающие программы. Это демократизирует программирование, позволяя непрофессионалам писать код, а экспертам - быстро прототипировать без глубокого погружения. Код становится эфемерным, гибким и бесплатным ресурсом.

Забавно, что я придумал термин «вайб-кодинг» в этом твите с мыслями из душа, совершенно не представляя, как далеко это зайдет :)

🟡LLM GUI и Nano banana Взаимодействие с ИИ через чат - это аналог командной строки 80-х, неудобный для человека. Будущее за LLM GUI интерфейсом, где ИИ общается визуально (инфографика, анимации, веб-приложения). Nano banana - ранний пример такого взаимодействия, в ней объединены генерация текста, изображений и общие знания.

Google Gemini Nano banana — одна из самых невероятных, меняющих парадигму моделей 2025 года.

🔜 Читать статью полностью @ai_machinelearning_big_data

🌟 TurboDiffusion: ускорение генерации видео в 100+ раз. Суровая реальность нашего времени: вы хотите сгенерировать 5-секундное видео на большой SOTA-модели. Вы запускаете промпт, идете пить кофе, возвращаетесь, а процесс все еще идет. И зачастую генерация может занимать больше часа.

Главные виновники - чудовищная вычислительная сложность механизма внимания в трансформерах, необходимость сотен шагов денойзинга и огромный объем памяти для весов в полной точности.

Авторы проекта TurboDiffusion из Цинхуа и Беркли решили собрать все эффективные методы сжатия и ускорения в один пайплайн. Их идея заключалась в том, что разреженность и квантование — это техники, которые не мешают друг другу. 🟡Архитектура держится на 3-х китах оптимизации: 🟢Заменили стандартное внимание на гибрид из SageAttention2++ и Sparse-Linear Attention (SLA), который превратил квадратичную сложность в линейную. чтобы модель фокусировалась только на важных токенах. 🟢Дистиллировали сэмплинг через rCM - вместо стандартных 50–100 шагов модель приходит к результату всего за 3-4 шага без потери сути изображения. 🟢Перевели и веса и активации линейных слоев в INT8 используя блочное квантование, чтобы не потерять точность. В довершении ко всему смогли объединить после файнтюнинга под SLA и дистилляции rCM веса в единую модель, избежав конфликтов. 🟡Результаты бенчмарков выглядят как опечатка, но это не она. На RTX 5090 время генерации для тяжелой модели Wan2.2-I2V 14B упало с 69 минут до 35.4 секунд. А для более легкой Wan 2.1-1.3B - с почти 3-х минут до 1.8 секунды. Это ускорение больше чем в 100 раз. При этом, судя по примерам, визуальное качество осталось практически неотличимым от оригинала. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Набор моделей 🟡Техотчет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #I2V #T2V #TurboDiffusion

У Алисы есть промптхаб, ого, а я и не знал. Можно поискать готовые промпты под множество идей. А какой у вас любимый промпт? https://alice.yandex.ru/prompthub/

📚 AI Playbook для устойчивого развития от Google Google выпустил практическое руководство по применению ИИ в отчетности по устойчивому развитию (ESG). Документ основан на почти двухлетнем опыте компании и предлагает: ✅ 5-шаговый фреймворк для внедрения ИИ в процессы отчетности ✅ Карта возможностей — где ИИ дает максимальный эффект: анализ данных, генерация контента, взаимодействие со стейкхолдерами ✅ Готовые промпты и кейсы из реального цикла отчетности Google 2025 года ✅ Лучшие практики: как масштабировать решения и избежать типичных ошибок Главный посыл: ИИ — не замена людям, а инструмент для автоматизации рутинных задач (обработка данных, проверка заявлений, создание черновиков), что позволяет экспертам сосредоточиться на стратегии и принятии решений. Забрать можно по ссылке к новости https://blog.google/outreach-initiatives/sustainability/ai-playbook-sustainability-reporting/ или в комментарии в телеге

🚀 Премьерный вебинар DataForge — 16 декабря, 12:00 Приглашаем на вебинар, где мы впервые покажем DataForge – российскую self-service платформу для централизованного управления аналитическими данными. Это новый инструмент, обеспечивающий прозрачную бизнес-логику и быструю разработку и сопровождение слоя Data Mart – возможно, единственное решение такого уровня в России! В стеке с ClickHouse DataForge формирует витрины и сразу обеспечивает согласованность расчётов – без ручной работы. ⚡️ На вебинаре разберем: • какие задачи решает DataForge и как ускоряет BI, • как устроены семантический слой и реестр показателей, • как автоматически создаются и публикуются витрины, • как изменения логики мгновенно попадают во все системы. 🎙 Спикеры – технический директор и владелец продукта DataForge. Участие бесплатное! Забронировать место на вебинаре. Все новости о продукте – в канале: t.me/dataforge_team

В #cursor приехала афигенная фича - можно в браузере встроенном редактировать css, а потом просто жмем apply и курсор сам внесет изменения в проекте!

Всем привет! Посмотрим как будет дальше развиваться эпопея с мессенджерами, но я на всякий случай оставлю тут чатик в махе. Залетайте по ссылке: https://max.ru/join/f_EvMfEM2O_WmJSMHlXqClS3sZ6YbMLK_utaFWoDxsY Я конечно все понимаю, но пока регать на ИП - канал, не хочется, посмотрим как оно будет дальше.

openai решил всех запутать окончательно - нафига столько то????? (список не полный)

Забавно, мне vk предложил посмотреть мое же видео 😂

вайб канбан! ну конечно! https://github.com/BloopAI/vibe-kanban

В общем есть непонятный баг в #cursor, Он заключается в том, что через какое то время у меня дико начинает тупить и долго думать выполнение команд (ну типа git ... cd и прочее) Лечится это переустановкой и удалением всяких разностей У меня macos, список команд для удаления (после удаления из программ) : rm -rf ~/Library/Caches/com.cursor rm -rf ~/Library/Caches/Cursor rm -rf ~/Library/Application\ Support/Cursor rm -rf ~/Library/Preferences/com.cursor* rm -rf ~/Library/Saved\ Application\ State/com.cursor* rm -rf ~/.cursor rm -rf ~/Library/Logs/Cursor rm -rf ~/Library/LaunchAgents/com.cursor rm -rf ~/Library/QuickLook/Cursor В целом там грохнулось порядка 7гигов всякостей На заметку...

🆕 qlik_download : qlik_sense_desktop 📂 Qlik_Sense_Desktop.unlock (830.00 B) 📂 Qlik_Sense_Desktop_Unlock_Instructions.txt (984.00 B) 📂 Qlik_Sense_Desktop_setup.exe (1.00 GB) 📂 Qlik_Sense_Desktop_setup.exe.md5 (32.00 B) 🔎 tags: #qlik_sense_desktop #november_2025 #november_2025_initial_release #qlik_sense_desktop_november_2025_initial_release 🔗️ release url 🕔 last update : 2025-12-01 15:10:35 ✍️ by @chernovdev

Почему все пишут "Меня взломали" ? Ну правда же проста - "Я сам предоставил доступ к своему аккаунту какому то мошеннику!" Хватит врать уже наконец то !

Gigachat - no comments

🆕 qlik_download : qlik_sense_server 📂 Qlik_Sense_update.exe (138.68 MB) 📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B) 🔎 tags: #qlik_sense_server #november_2025 #november_2025_patch_1 #qlik_sense_server_november_2025_patch_1 🔗️ release url 🕔 last update : 2025-11-26 14:24:04 ✍️ by @chernovdev

🆕 qlik_download : qlik_sense_server 📂 Qlik_Sense_update.exe (763.38 MB) 📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B) 🔎 tags: #qlik_sense_server #november_2024 #november_2024_patch_23 #qlik_sense_server_november_2024_patch_23 🔗️ release url 🕔 last update : 2025-11-26 14:50:02 ✍️ by @chernovdev

🆕 qlik_download : qlik_sense_server 📂 Qlik_Sense_update.exe (638.39 MB) 📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B) 🔎 tags: #qlik_sense_server #may_2025 #may_2025_patch_11 #qlik_sense_server_may_2025_patch_11 🔗️ release url 🕔 last update : 2025-11-26 14:49:48 ✍️ by @chernovdev

🆕 qlik_download : qlik_sense_server 📂 Qlik_Sense_update.exe (804.42 MB) 📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B) 🔎 tags: #qlik_sense_server #may_2024 #may_2024_patch_28 #qlik_sense_server_may_2024_patch_28 🔗️ release url 🕔 last update : 2025-11-26 14:54:01 ✍️ by @chernovdev

🆕 qlik_download : qlik_sense_desktop 📂 Qlik_Sense_Desktop_setup.exe (1.00 GB) 📂 Qlik_Sense_Desktop_setup.exe.md5 (32.00 B) 🔎 tags: #qlik_sense_desktop #november_2025 #november_2025_patch_1 #qlik_sense_desktop_november_2025_patch_1 🔗️ release url 🕔 last update : 2025-11-26 14:26:16 ✍️ by @chernovdev