Технозаметки Малышева
Ir al canal en 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
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Технозаметки Малышева
El canal Технозаметки Малышева (@tsingular) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 11 855 suscriptores, ocupando la posición 10 223 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 54 175 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 11 855 suscriptores.
Según los últimos datos del 26 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 188, y en las últimas 24 horas de 1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 22.26%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 16.37% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 638 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 940 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 29.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como claude, openai, openclaw, hermes, opus.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 27 agosto, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
11 855
Suscriptores
+124 horas
+337 días
+18830 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
agosto '26
agosto '26
+276
en 20 canales
julio '26
+269
en 18 canales
Get PRO
junio '26
+337
en 18 canales
Get PRO
mayo '26
+515
en 20 canales
Get PRO
abril '26
+416
en 19 canales
Get PRO
marzo '26
+712
en 24 canales
Get PRO
febrero '26
+1 529
en 36 canales
Get PRO
enero '26
+561
en 12 canales
Get PRO
diciembre '25
+529
en 14 canales
Get PRO
noviembre '25
+1 037
en 32 canales
Get PRO
octubre '25
+803
en 26 canales
Get PRO
septiembre '25
+406
en 15 canales
Get PRO
agosto '25
+422
en 27 canales
Get PRO
julio '25
+586
en 20 canales
Get PRO
junio '25
+549
en 13 canales
Get PRO
mayo '25
+447
en 11 canales
Get PRO
abril '25
+542
en 9 canales
Get PRO
marzo '25
+424
en 5 canales
Get PRO
febrero '25
+690
en 8 canales
Get PRO
enero '25
+450
en 14 canales
Get PRO
diciembre '24
+344
en 3 canales
Get PRO
noviembre '24
+356
en 1 canales
Get PRO
octubre '24
+422
en 6 canales
Get PRO
septiembre '24
+1 198
en 8 canales
Get PRO
agosto '24
+1 388
en 7 canales
Get PRO
julio '24
+34
en 1 canales
Get PRO
junio '24
+28
en 0 canales
Get PRO
mayo '24
+47
en 0 canales
Get PRO
abril '24
+35
en 0 canales
Get PRO
marzo '24
+250
en 2 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 27 agosto | +4 | |||
| 26 agosto | +7 | |||
| 25 agosto | +8 | |||
| 24 agosto | +9 | |||
| 23 agosto | +28 | |||
| 22 agosto | +2 | |||
| 21 agosto | +4 | |||
| 20 agosto | +8 | |||
| 19 agosto | +6 | |||
| 18 agosto | +4 | |||
| 17 agosto | +26 | |||
| 16 agosto | +57 | |||
| 15 agosto | +3 | |||
| 14 agosto | +7 | |||
| 13 agosto | +7 | |||
| 12 agosto | +8 | |||
| 11 agosto | +8 | |||
| 10 agosto | +1 | |||
| 09 agosto | +3 | |||
| 08 agosto | +6 | |||
| 07 agosto | +7 | |||
| 06 agosto | +6 | |||
| 05 agosto | +14 | |||
| 04 agosto | +26 | |||
| 03 agosto | +7 | |||
| 02 agosto | +2 | |||
| 01 agosto | +8 |
Publicaciones del Canal
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
| 2 |  В ollama появился qwen3.8-flash-next:125b-mlx для скачивания!
113 гигов
#qwen #ollama
———
@tsingular | 664 |
| 3 |  Ну огонь! 🫠
https://pollen-robotics.com/microduck/ | 685 |
| 4 |  ✔️ 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 | 898 |
| 5 |  Осторожно, он гений: парень запустил аукцион, в котором бренды могут купить рекламу на крышке его MacBook — самые щедрые компании получат виниловую наклейку на крышке.
При этом яблочного ноута у парня нет — его он собирается купить за деньги, вырученные с аукциона.
Уже насобирал 2700 евро.
@exploitex | 971 |
| 6 |  #юмор
———
@tsingular | 1 022 |
| 7 |  Archify: агентский-навык, который рисует проверяемые архитектуры из репозитория
В продолжение темы навыков и харнессов: Archify это skill для Cursor, Claude Code, Codex CLI и OpenCode, который превращает кодовую базу или описание системы в интерактивную карту архитектуры.
Открытый код под MIT, 15,1 тысячи звёзд.
🔧 Как работает:
Просишь агента использовать Archify на своём репозитории.
Он трассирует реальный код (в примере на проекте mco-org/mco зафиксирован коммит), строит типизированный JSON IR с проверками валидации и выдаёт самодостаточный HTML файл без зависимостей.
⚡️ Что внутри:
- Пять типов диаграмм: архитектура, воркфлоу, последовательности, потоки данных, жизненный цикл состояний.
- Четыре визуальных пресета с тёмной и светлой темами.
- Интерактивный UI: поиск нод, трассировка upstream/downstream путей, гайды-истории по маршрутам.
- Перед мержем можно сравнить два снимка системы как До / Дельта / После с точными добавлениями и удалениями.
- Экспорт в PNG, SVG с автотемой, WebM видео и шаринг-карточки 1200×630 для README или соцсетей.
💡 Главная фишка: диаграмма абсолютно достоверна.
Каждый факт тянут из кода, а авторскую структуру видно в JSON IR.
Ставится одной командой npx skills add tt-a1i/archify -g.
📎 Репозиторий и живая галерея: GitHub · Proof Lab
#Archify #агенты #диаграммы
———
@tsingular | 1 031 |
| 8 |  Смерть компании: два человека, ИИ-агенты и 90 дней
Продолжаю находить в X настоящие жемчужины и переводить их для вас полностью — ничего не добавляя от себя и не пересказывая своими словами. Сегодняшняя находка особенная.
Питер Диамандис (основатель XPRIZE, автор бестселлеров NYT, человек из списка 50 величайших лидеров по версии Fortune) опубликовал текст, который он сам называет самой важной бизнес-гипотезой за десятилетие.
Суть в одном вопросе, который его партнёр Салим Исмаил задаёт каждому CEO из Fortune 500: «Есть ли в вашей компании высокомаржинальное направление, которое два человека с ИИ-агентами могли бы повторить за 60–90 дней?»
70% отвечают «да».
Дальше в статье — вся механика: из каких пяти слоёв состоит ИИ-нативная компания, почему трансформировать существующую корпорацию изнутри невозможно (и что вместо этого делать), почему слой среднего менеджмента сократится на 60–80% и при чём тут закон Коуза, на котором вообще стоит вся теория фирмы.
По расчётам Исмаила, ИИ-нативные организации будут в 100 раз производительнее сегодняшних — при пятой части штата. И это не прогноз на десятилетие: пилоты идут прямо сейчас.
Отдельно ценно, что в конце есть конкретные ответы для каждого: что делать, если вы CEO, предприниматель, инвестор, родитель или сотрудник.
Читать полный перевод: Смерть компании: что такое организационная сингулярность | 901 |
| 9 |  #AI Волшебная сила технологий - разраб где-то посеял телефон и с помощью Claude написал утилиту для поиска в зависимости от силы bluetooth-сигнала. Ссылку на исходный код не просите - их нет у меня, токмо видео :( | 898 |
| 10 |  В айти появился НОВЫЙ тип работников — «мясной прокси».
Это люди, которые получают вопрос от коллеги, бездумно закидывают его в ChatGPT или Claude, а потом просто копируют ответ обратно в рабочий чат.
Вы знаете, какому коллеге скинуть.
📲 Технотренды | 929 |
| 11 |  #юмор
------
@tsingular | 1 132 |
| 12 |  При наступлении Сингулярности, главное сохранять спокойствие.
#сингулярность
———
@tsingular | 1 059 |
| 13 |  Перегрелся 😂
#юмор #роботы #олимпиада
------
@tsingular | 1 214 |
| 14 |  Вот тут жутковато стало.
Tianzhuo прыгнул на 4.83, установив новый мировой рекорд.
Это на 1 метр 10 сантиметров лучще, чем рекорд человека.
#роботы #олимпиада
------
@tsingular | 2 120 |
| 15 |  NVIDIA покупает Hugging Face за $12,9 млрд
Слухи выходных подтвердились: NVIDIA договорилась о покупке Hugging Face, главной витрины открытых моделей ИИ.
Сумма $12,9 млрд по данным The Information со ссылкой на человека, знакомого с соглашением.
Официальных комментариев сторон пока нет.
📊 Сделка выглядит громко на фоне цифр самого HF:
Годовая выручка $150 млн, выросла на 50% за два месяца.
Последний раунд 2023 года оценивал компанию в $4,5 млрд.
В начале этого года HF отказался от $500 млн инвестиций от самой NVIDIA при оценке $7 млрд, чтобы не зависеть от одного якорного инвестора.
💼 Логика Дженсена, - Anthropic и OpenAI строят собственные чипы, а NVIDIA перекупает распределительный слой: миллионы моделей и датасетов, через которые разработчики тянут веса в прод.
Платформа останется витриной и для AMD с Intel, но теперь под одной крышей с производителем железа.
🔍 Открытый вопрос один: нейтральность была главным активом HF. Если сообщество заподозрит, что Hub будет продвигать модели под GPU NVIDIA, может начаться тихий исход на альтернативные площадки.
Сделка ещё не закрыта, так что следим. 🤗
📎 Источник: The Information, Reuters
#NVIDIA #HuggingFace #opensource
———
@tsingular | 1 324 |
| 16 |  11.7 млрд токенов на взлом: почему дешёвые китайские модели обошли закрытых гигантов в поиске уязвимостей
Команда Aikido Security сожгла почти 12 миллиардов токенов, натравив десять ведущих нейросетей на 32 свежие реальные уязвимости в кодовой базе. И получается, что открытые модели решают задачи не хуже проприетарных.
🚀 Что произошло:
Исследователи провели 96 циклов тестирования (по три попытки на модель), ограничив агентов тридцатью ходами без доступа в интернет.
В лидеры по числу найденных брешей вырвался DeepSeek V4 Pro 0813, закрывший 28 из 32 уязвимостей.
Следом идут:
Qwen3.8-Max (26 из 32),
Grok 4.6 (26 из 32),
Claude Opus 5 (26 из 32),
GLM-5.3 (25 из 32)
GPT-5.6 Sol (25 из 32).
🔧 Технические детали:
Разница между моделями проявилась в архитектуре исследования кода и разбросе гипотез.
DeepSeek V4 Pro тратит больше всех ресурсов (медиана 24 хода из 30), активно исследует боковые ветви и за три прогона собирает максимум находок: 17 в первой попытке и 28 в сумме.
Три запуска DeepSeek V4 Pro стоят $295 против $450-$590 за одиночный прогон Opus 5 или Sol.
GLM-5.3 на 65.5% дешевле GPT-5.6 Sol при той же точности и находит стабильные 18 из 32 уязвимостей во всех прогонах.
Kimi K3 оказался самым быстрым: медиана 12 ходов и точность 92.3% без ложного шума.
🎯 Какую проблему решает:
Поиск уязвимостей в коде всегда упирается в дилемму цены и полноты охвата.
Одиночный прогон дорогой флагманской модели может оставлять пропуски в логике, например, поэтому нужны повторные запуски или анализ агентами, но их работа обходится в 15 раз дороже по токенам.
Получается, возможность использовать открытые модели для анализа, - это серьёзная экономия и теперь она не приводит к деградации результата.
💼 Зачем бизнесу:
API и привязка к интернету все реже становятся обязательным условием работы с качественным ИИ.
Компании могут разворачивать наступательные и оборонительные сканеры на базе открытых весов в изолированном контуре и получать приемлемый результат.
#cybersecurity #DeepSeek #GLM #LLM #AppSec #тесты
———
@tsingular | 1 162 |
| 17 |  Прыжки с места.
Местами смешно, местами опасно :)
#роботы #олимпиада
------
@tsingular | 1 320 |
| 18 | OpenAI наконец-то выложили полный постмортем взлома Hugging Face, а METR - независимое расследование по ~1300 логам агентов (таймлайн самого взлома я пересказывал тут: https://t.me/denissexy/11581)
ℹ️ Главный вывод:
никакого «одного сбежавшего агента» не было, из десятков тысяч запущенных в тесте агентов около 1200 нашли друг друга и сорганизовались в рой - почти все - работали на исследовательской модели где ослаблена фильтрация промптов
Началось, как мы уже знаем, с того, что агенты научились переписываться через названия файлов в Artifactory (менеджер пакетов) - буквально сделав форум из имён папок, с сообщениями вроде
«please_HOLD_swarm_I_prepare_safe_exfil»
В логах даже есть цитаты, когда агенты находили такой форум:
«OH MY GOD! There is a shared message board» и «We've found other agents!»
Дальше - агенты делали себе личку, устроили разделение труда, команды в названия папок типа HOLD (чтобы показать, что агент тут работает), VETO (агент что-то предлагал и давал изменить планы), STOP (типа тормозим, братишки), GO и тп, а когда один агент прикинулся другим – рой ввёл криптографические подписи сообщений; в форуме были даже владельцы каких-то тасков, которых если отключали – выписывали из владельцев
С конверсией у форума все было отлично, кожаные строители сайтов позавидуют:
Из 533 агентов, активных на борде в разгар атаки, больше 90% – присоединились к шитпостингу, а всего Hugging Face ломали около 700 агентов
Самое забавное - правильные ответы на бенчмарк у агентов были почти сразу: они реверснули генератор удачного прохождения теста*, но потом нашли на GitHub (!) статью про этот бенчмарк что проходили и вычитали, что «просто результат» не засчитают - нужен честный эксплойт:
«PAPER SAYS FLAG CAPTURE NECESSARY NOT SUFFICIENT»
*По-хорошему ответ, он же флаг в терминологии теста должны быть случайными, но в ExploitGym они генерировались формулой: HMAC — криптографический хеш с секретным ключом — от параметров задачи. Вся «секретность» держалась на ключе (seed), а он остался дефолтным, прямо из кода бенчмарка, который лежал на GitHub. Агенты, получив интернет, нашли этот код, прочитали и сообразили: зачем что-то взламывать, если флаг любой задачи можно просто вычислить той же формулой. Посчитали — и получили правильные ответы на всё
Дальше рой раздвоился:
🗿 Одни пошли добывать уже известный им ответ «честно» – и по дороге нашли настоящие 0-day и залезли в прод Hugging Face
🗿 Другие взялись за самого судью который принимает ответы: правили себе логи и научились подсовывать в них фальшивые ответы – агент отправляет команду, а в протокол попадает не то, что команда реально вернула, а то, что агент хочет там видеть, такое повторялось примерно в 7% изученных логов
Судьи, который читает логи и такое ловит, не существовало ☕️
Модели при этом понимали, что вышли за рамки, один агент так и писал: «We should not do unauthorized real infrastructure harm» - а потом увидел на доске GO от другого агента, обрадовался («Wow crucial: GO authorization arrived!») и пошёл ломать, лол
METR формулирует так: агенты знали, что это out of scope и неэтично, но присоединялись - в основном из общей склонности помогать коллегам (?)
Рисковую работу вешали на зашкваренных «отравленных» – так рой называл тех, кто уже видел вычисленный ответ (флаг) и считал свою оценку потерянной, то есть они не могли пройти тест; им доставалось всё, что могло угробить собственный запуск: подделать «честную» добычу ответа, затереть следы, «тебе терять нечего, а рою польза» – буквально так и уговаривали (!)
Странную активность замечали ещё в конце мая, 4 июля агенты уронили Artifactory - сервер пересобрали (заодно стерев доску) и продолжили тесты, не заметив масштаба
Сейчас веса моделей изолированы, крупные тренировки были на паузе на две недели, мониторинг chain-of-thought обязателен, а тревога, не снятая за 30 минут, останавливает запуск - сам инцидент OpenAI называет «warning shot» для всей АИ-индустрии
P.S. разгребать логи METR поручила GPT-5.6 Sol и сожгли примерно $400k API-кредитов за шесть дней, но они предупреждают, что Sol иногда вставала на сторону агентов (лол) и могла приврать
Ну что, посчитали все буквы r в слове raspberry? Больше не ошибаются? | 1 199 |
| 19 |  OpenAI добавила поддержку WebMCP во встроенный браузер десктопного приложения ChatGPT и в ChatGPT Sites. За сухой формулировкой анонса стоит заметный сдвиг: сайт перестаёт быть только страницей для человека и становится набором инструментов для агента.
WebMCP — предлагаемый стандарт W3C: сайт через JavaScript-интерфейс navigator.modelContext объявляет свои функции как структурированные инструменты, которые агент может вызвать напрямую. Если MCP подключает модель к серверу, то WebMCP работает прямо на открытой странице, в живой сессии пользователя. Агенту не нужно угадывать, куда нажать: сайт сам сообщает, какие действия доступны и как их выполнить.
Как это устроено у OpenAI. Открываете совместимый сайт во встроенном браузере ChatGPT, и ChatGPT Work или Codex находят опубликованные сайтом инструменты и применяют их к вашей задаче. Есть ограничения: работает на моделях GPT-5.6 Sol и Terra, у Luna поддержка пока отключена, а в корпоративных и учебных пространствах функция недоступна.
Интереснее другое: контур замкнулся. Codex может собрать WebMCP-приложение и опубликовать его в Sites — то есть агент создаёт сайт, с которым потом работают другие агенты.
Практический вывод для владельцев продуктов: у сайта появляется второй, машинный интерфейс. Стандарт ещё ранний, но проверить, как ваш сервис выглядит для агента, имеет смысл уже сейчас.
pimenov.ai/blog | 1 266 |
| 20 |  и такая дребедень каждый день.
#юмор
———
@tsingular | 1 453 |
