Технозаметки Малышева
Open in 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
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Технозаметки Малышева
Channel Технозаметки Малышева (@tsingular) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 11 857 subscribers, ranking 10 224 in the Technologies & Applications category and 54 181 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 11 857 subscribers.
According to the latest data from 27 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 172 over the last 30 days and by 3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 22.33%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 16.31% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 647 views. Within the first day, a publication typically gains 1 934 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 29.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as claude, openai, openclaw, hermes, opus.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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...”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 28 August, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
11 857
Subscribers
+324 hours
+357 days
+17230 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
August '26
August '26
+285
in 21 channels
July '26
+269
in 18 channels
Get PRO
June '26
+337
in 18 channels
Get PRO
May '26
+515
in 20 channels
Get PRO
April '26
+416
in 19 channels
Get PRO
March '26
+712
in 24 channels
Get PRO
February '26
+1 529
in 36 channels
Get PRO
January '26
+561
in 12 channels
Get PRO
December '25
+529
in 14 channels
Get PRO
November '25
+1 037
in 32 channels
Get PRO
October '25
+803
in 26 channels
Get PRO
September '25
+406
in 15 channels
Get PRO
August '25
+422
in 27 channels
Get PRO
July '25
+586
in 20 channels
Get PRO
June '25
+549
in 13 channels
Get PRO
May '25
+447
in 11 channels
Get PRO
April '25
+542
in 9 channels
Get PRO
March '25
+424
in 5 channels
Get PRO
February '25
+690
in 8 channels
Get PRO
January '25
+450
in 14 channels
Get PRO
December '24
+344
in 3 channels
Get PRO
November '24
+356
in 1 channels
Get PRO
October '24
+422
in 6 channels
Get PRO
September '24
+1 198
in 8 channels
Get PRO
August '24
+1 388
in 7 channels
Get PRO
July '24
+34
in 1 channels
Get PRO
June '24
+28
in 0 channels
Get PRO
May '24
+47
in 0 channels
Get PRO
April '24
+35
in 0 channels
Get PRO
March '24
+250
in 2 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 28 August | +7 | |||
| 27 August | +6 | |||
| 26 August | +7 | |||
| 25 August | +8 | |||
| 24 August | +9 | |||
| 23 August | +28 | |||
| 22 August | +2 | |||
| 21 August | +4 | |||
| 20 August | +8 | |||
| 19 August | +6 | |||
| 18 August | +4 | |||
| 17 August | +26 | |||
| 16 August | +57 | |||
| 15 August | +3 | |||
| 14 August | +7 | |||
| 13 August | +7 | |||
| 12 August | +8 | |||
| 11 August | +8 | |||
| 10 August | +1 | |||
| 09 August | +3 | |||
| 08 August | +6 | |||
| 07 August | +7 | |||
| 06 August | +6 | |||
| 05 August | +14 | |||
| 04 August | +26 | |||
| 03 August | +7 | |||
| 02 August | +2 | |||
| 01 August | +8 |
Channel Posts
Unsloth нарезали GLM 5.3 на динамических квантах
От 217 гигов минимум 😭😭😭
#Unsloth #GLM
------
@tsingular
| 2 |  Zcode раздают немного токенов на пробу GLM 5.3 Flash
Важная деталь, - чтобы плашка появилась, нужно обновиться до последней версии
#Zcode
———
@tsingular | 730 |
| 3 |  Z.ai опубликовали веса GLM-5.3
Зайки опубликовали веса конкурента Опуса, - файлы на HuggingFace, 756 ГБ в FP8.
🔧 Что выложили:
Полные веса GLM-5.3, 141 safetensors-шард на 755,6 ГБ, архитектура glm_moe_dsa, FP8.
Лицензия кастомная на базе MIT: всё можно, кроме Model-as-a-Service для компаний с выручкой от $10 млрд, там требуется security-ревью Z.ai.
Для всех остальных полный набор прав вплоть до коммерческого использования и сублицензирования.
⚡️ Почему это важно:
Рекорд среди открытых весов на CyberGym, 84,5 против 83,8 у Mythos 5 и 83,6 у GPT-5.6 Sol.
Больше чем удвоенный GLM-5.2 на exploit-бенчмарках: 54,4 против 24,4 на ExploitBench.
AutomationBench 48,2 и Terminal Bench 3.0 с 4,6 до 28,3, рост шестикратный.
💼 Теперь модель можно крутить локально: SGLang, vLLM, TokenSpeed, KTransformers, Unsloth, плюс vLLM-Ascend для китайских NPU. 755 ГБ это не для ПК, но для кластеров и инференс-хостов самое то.
Think-бюджет управляется через reasoning_effort: low / high / max, по умолчанию max.
📎 Веса: HuggingFace
Готовая нарезка от Unsloth:
https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.3-GGUF
Пока доступны:
8-bit Q8_0
490 GB
16-bit BF16
1.51 TB
Ну и походу именно этого и боялись в OpenAI когда писали письмо о рисках в кибербезе - с такой открытой моделью нас ждут "весёлые" месяцы
#GLM #opensource #веса
———
@tsingular | 1 097 |
| 4 | +9 По просьбам трудящихся альбом фоновой музыки.
Suno 5.5
#mp3 #Suno #Music
———
@tsingular | 950 |
| 5 |  Через час зарелизят веса полной версии GLM 5.3
Что с ними делать, только не понятно. Там же терабайты VRAM понадобятся...
Переименовывать в ГлмЧАТ если только ;)
#GLM
------
@tsingular | 1 080 |
| 6 |  Знаете же притчу о круге знаний Сократа?
кто не знает, - напомню:
Говорят, что ученик как-то сказал Сократу:
- учитель, почему Вы так часто говорите не знаю? Я, Ваш ученик, говорю не знаю гораздо реже.
В ответ Сократ нарисовал два круга - большой и маленький и сказал:
- Внутри большого круга то, что знаю я, внутри маленького - то, что знаешь ты. На границе большого круга - то, чего не знаю я, на границе малого круга - то, что не знаешь ты. Как видишь, я не знаю гораздо больше, чем ты.
Вот со всей этой историей с ИИ, AGI, ASI такая вот анимация нарисовалась.
Т.е. сначала люди знают больше чем ИИ, потом примерно на равных, дальше - ИИ начнёт делать открытия, которые мы перестанем понимать и даже осознать их не способны будем в принципе, но границы непознанного продолжат расширяться.
HTML и mp3 в комментарии
#мысли #AGI #ASI #Сократ
———
@tsingular | 1 565 |
| 7 |  OpenAI, Anthropic и ещё сотня компаний: коллективный призыв к киберзащите
OpenAI опубликовала открытое письмо с призывом к коллективной киберзащите, и под ним подписались больше 100 организаций: конкуренты Anthropic, Google и Microsoft, облака AWS и Oracle, CrowdStrike и Palo Alto Networks, банки Citi и Visa, производители чипов AMD и Arm.
Подписался и Hugging Face, которого в июле взломали модели самой OpenAI.
В ближайшие месяцы AI-атаки станут заметно шире и изощрённее, и у защитников есть короткое окно, чтобы залатать накопленные дыры раньше, чем атакующие получат те же модели.
Авторы называют этот период «окном защищающихся».
Определяют четыре группы:
• Организации: сделать киберзащиту приоритетом руководства, закрыть самые опасные уязвимости и поднять планку для кода, написанного AI: минимальные права и эшелонированная защита.
• Компании кибербезопасности и техпартнёры: непрерывно проводить сложные пентесты, сделать AI-оборону доступной операторам критической инфраструктуры и делиться данными об угрозах и готовыми сценариями реагирования.
• Правительства: координировать оборону на всех уровнях, финансировать защиту больниц, водоканалов и муниципалитетов, дать им доступ к защищающему AI и наказывать атакующих.
• Передовые AI-компании: обеспечить ответственный контроль доступа к моделям, выделить деньги на обучение (людей), сделать агентные идентичности отслеживаемыми и делиться инструментами и оценками угроз.
💼 Конкуренты впервые подписывают общий документ по безопасности с фокусом на защиту.
Интересно, конечно как быстро среагируют адресаты и услышат ли вообще.
#OpenAI #cybersecurity
———
@tsingular | 1 237 |
| 8 |  Стартап Architect Labs за две недели спроектировал чип, который «обгоняет NVIDIA»
Architect Labs, стартап из Пало-Альто с посевным раундом 24 млн долларов, заявил, что его ИИ-система за две недели спроектировала, проверила и развернула чип Redwood для маломощного физического ИИ.
📋 Redwood построен на плиточной архитектуре с вычислениями у памяти. ИИ сам сгенерировал RTL, UVM-верификацию, формальные доказательства, прошивку, драйверы и ядра, оптимизируя модель, софт и кремний в одном цикле:
• 3,4x лучшей энергоэффективности, чем NVIDIA Jetson, на моделях Llama, Qwen и Kimi
• от спецификации до развёртывания прошло две недели
• среди инвесторов Джефф Дин из Google и выходцы из OpenAI и NVIDIA
💡 Настоящего кремния пока нет: дизайн тестировали на плате AMD Versal FPGA, а 3,4x это симуляционная проекция под будущий 8-нм ASIC. Любопытно другое: запустив модель на Redwood, ИИ нашёл способы улучшить этот же чип. Замыкается цикл, где лучший ИИ проектирует лучшие чипы для запуска лучшего ИИ.
💼 Последствия:
• удар по бизнесу заказных чипов Broadcom и Marvell, которые зарабатывают десятки миллиардов в год на ускорителях
• если симуляция сойдётся с реальным кремнием, цикл проектирования сожмётся с лет до недель
Когда ИИ начнёт улучшать железо, на котором сам же и работает,- не это ли признак настоящей сингулярности? 🤖
#AI #чипы
------
@tsingular | 1 536 |
| 9 |  Можно бесконечно смотреть как горит огонь, течёт вода и как Гермес поднимает кластер в кубере для запуска роя Гермесов :)
#Гермес #инфраструктура
———
@tsingular | 1 412 |
| 10 | Кстати, один из самых первых постов на канале.
кто бы тогда мог подумать, что GLM порвёт все открытки :)
#GLM #2023
———
@tsingular | 1 402 |
| 11 | Кстати. по ходу работы из промптописания выкристаллизовываются такие полезные короткие фразы типа "make no mistakes", - "prefer oneliners and ternary operators" (ну люблю я такое в коде)
"be concise" - это что бы он был краток и сжат ( еще и токены экономит, кстати)
так вот вывел еще одну полезную "добавку" к промпту минимального размера:
"не верь словам, проверяй логи"
легко запомнить, но повышает качество в разы, снижая ошибки типа когда он сам себе докладывает, что справился или субагенты врут, что все ок.
коротко и ясно.
#lifehack #промпты
———
@tsingular | 1 452 |
| 12 |  Полное ощущение цифрового сотрудника :)
А мне продолжают приходить запросы - что такое Гермес, ни разу не слышал.
А я уже не представляю как вообще люди могут жить без ИИ ассистентов.
#Hermes
------
@tsingular | 1 392 |
| 13 |  +1🌟 Tencent открыла набор мультимодальных эмбеддингов
Команда WeChat китайского техгиганта выложила в открытый доступ семейство эмбеддинг-моделей WeMM-Embedding, предназначенных для создания универсальных векторных представлений.
Набор работает с текстом, изображениями, видеороликами, сложными визуальными документами и смешанным контентом, объединяя их в единое семантическое пространство.
Эмбеддинги учили с использованием Matryoshka Representation Learning, который позволяет на этапе применения обрезать размерность вектора, экономя память и вычисления.
Построено семейство на Qwen3.5, на выходе младшая модель дает нормализованный вектор на 2048 измерений, а старшая - на 4096.
Tencent приводят цифру, что при сжатии до 256 измерений двухмиллиардная модель сохраняет 98,7% исходного качества на задачах с фото и видео.
Опубликованы веса трех размерностей: 2B, 4B и 9B
🟡 Тесты
9B берет новый лучший общий результат на MMEB-v2 (80,6 балла), а 2B обходит Qwen3-VL-Embedding, который вчетверо больше нее.
Но есть аргумент посильнее бенчей - семейство работает в рекомендациях и поиске WeChat. Она развернута для обработки каналов, аккаунтов и электронной коммерции.
Команда мессенджера говорит, что WeMM-Embedding показали стабильные улучшения в 14 онлайновых A/B-тестах.
Модели работают с библиотекой Transformers и поддерживаются vLLM и SGLang.
Единственным ограничением текущей версии является отсутствие поддержки аудио
📌Лицензирование: Apache 2.0 License
🟡Arxiv
🟡Веса
🖥Githib
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Embeddings #WeChat #Tencent | 1 264 |
| 14 |  Восстание машин отменяется. :)
С таким чувством самосохранения они далеко не уедут.
#юмор
———
@tsingular | 1 324 |
| 15 |  И Unsloth такие - ХОБА! :)
Dynamic 2-bit UD-Q2_K_XL is 109GB, is 83% smaller and retains 78% of accuracy.
Dynamic 3-bit UD-IQ3_XXS is 120GB, is 81% smaller and retains 82% of accuracy.
Dynamic 4-bit UD-Q4_K_XL is 200GB, is 69% smaller and retains 93% of accuracy.
Вот всё для людей.
не расслабляемся, тестируем :)
#Unsloth #GLM
———
@tsingular | 1 341 |
| 16 |  По мне так это лучше, чем поезд с мемами :)
#юмор #нейрорендер
------
@tsingular | 2 738 |
| 17 |  Label Studio научилась размечать документы в DocLang
IBM вместе с HumanSignal выкатили связку для работы с документами: у Label Studio появился интерфейс разметки прямо на страницах и нативный экспорт в DocLang. Это первая платформа разметки с поддержкой открытого стандарта.
🔧 Как устроено:
В чём засада: публичные датасеты никогда не похожи на ваши настоящие бумаги. Поэтому цикл оптимизировали под свои документы:
собираете выборку из своих счетов, договоров и отчётов
Docling через бекенд IBM watsonx сам делает первичную разметку
человек правит предсказание: рамки элементов, порядок чтения, таблицы со склеенными ячейками
вкладка DocLang в реальном времени показывает XML и превью страницы
на выходе архив .dclx со структурой и картинками страниц
Поправить готовое предсказание заметно быстрее, чем размечать с чистого листа.
📊 Зачем оно нужно:
Итог разметки: ваш собственный золотой набор сразу под две задачи.
Первая: гонять каждую новую версию Docling на своих документах и ловить регрессии до продакшна.
Вторая: собирать примеры под файнтюн своих форматов.
Бонусом: бумаги с низкой уверенностью уходят человеку на проверку и возвращаются правильным DocLang.
🌐 Контекст:
DocLang это открытый стандарт представления документов от LF AI & Data, запущенный в июне.
Стандарт поддержан IBM, NVIDIA, Red Hat, ABBYY и HumanSignal.
И теперь у него появился первая независимая реализация в Starter Cloud и Enterprise подписках у Label Studio с пробным периодом в две недели.
Новый аккаунт watsonx даёт 30 дней и 5000 страниц бесплатно.
📎 https://humansignal.com/blog/docling-labelstudio/
Понятно, что у нас это не применишь, но интересно как вектор развития и поскольку стандарт открытый, - можно залабать свою версию.
#DocLang #разметка #OCR #Docling #IBM #LabelStudio
———
@tsingular | 1 447 |
| 18 |  В ollama появился qwen3.8-flash-next:125b-mlx для скачивания!
113 гигов
#qwen #ollama
———
@tsingular | 1 481 |
| 19 |  Ну огонь! 🫠
https://pollen-robotics.com/microduck/ | 1 452 |
| 20 |  ✔️ Китай наладил связь между Землей и Луной на скорости 100 Мбит/с
Специалисты Китайской академии наук успешно протестировали оптический канал обмена данными на расстоянии свыше 400 000 километров. Эксперимент проводился с использованием окололунного спутника DRO-A.
Команде удалось достичь скорости передачи команд от Земли к аппарату (uplink) на уровне 1,25 Мбит/с, тогда как скорость обратного потока телеметрии (downlink) составила 100 Мбит/с.
Подобная высокоскоростная двусторонняя лазерная связь развернута за пределами околоземной орбиты впервые.
Переход на эту технологию кардинально меняет пропускную способность каналов дальней космической связи.
Для сравнения: передача одного снимка в разрешении 8K с лунной поверхности по традиционному микроволновому линку (около 5 Мбит/с) занимает до пяти минут. Новая лазерная система позволяет передать этот же объем всего за 12 секунд, что решает проблемы при отправке тяжелых научных данных на Землю.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 431 |
