Инженерная ИИ-шница

AI в PCB layout постепенно выходит из режима демонстраций и начинает давать измеримый эффект на реальных проектах. EMA Design Automation опубликовала кейс Qualcomm по применению Allegro X AI в потоке проектирования печатных плат. По данным кейса, Qualcomm оценивала инструмент на low/medium complexity designs - платах до 5 100 компонентов и с плотностью выводов ниже 100 pins/cm². Для таких проектов заявлено сокращение времени проектирования до 60-70%. Источники: - https://www.ema-eda.com/ema-resources/product-guide/x-ai/what-is-allegro-x-ai-component-placement/ - https://www.ema-eda.com/ema-resources/case-study/qualcomm-saves-up-to-60-70-of-vital-design-time-with-allegro-x-ai/ Технически подход выглядит не как "нейросеть сама разводит плату", а как автоматизация layout-задач на основе корректно заданных инженерных ограничений. На вход Allegro X AI передаются: - электрические данные: stack-up, netlist, требования по power/ground; - механика: фиксированные позиции компонентов, ограничения MCAD, высоты, mounting holes; - производственные ограничения: правила изготовления и сборки; - логика размещения: connectivity, room assignments, требования к группировке компонентов. После этого инструмент формирует варианты размещения компонентов, делает copper pours для power/ground, выполняет routing и дает ранний анализ layout. В кейсе Qualcomm отдельно указано, что AI запускался в фоне, пока инженеры занимались другими задачами. Цифры из кейса: Design 1: placement completion около 97%, AI run time - 4 минуты, последующая ручная доработка - 1-1.5 часа; Design 2: placement completion 100%, AI run time - 6 минут, ручная доработка - 2-3 часа; routing для одного из дизайнов: AI run time - 6 минут, ручная доработка - 2-3 часа. Отдельно стоит отметить ограничение: качество результата напрямую зависит от качества входных данных и constraints. Если не описаны electrical, mechanical и manufacturing requirements, инструмент не сможет корректно восстановить design intent. Это ближе к ускорению работы опытного layout-инженера, чем к замене инженерной экспертизы. С практической точки зрения интересен не сам факт применения AI, а то, какие задачи автоматизируются первыми: component placement, copper pours, routability estimation, ECO routing, подбор вариантов размещения и маршрутизации. Это как раз те зоны, где много итерационной ручной работы и где экономия времени может быть существенной без отказа от последующей инженерной проверки. Для аппаратных команд вывод простой: AI в EDA имеет смысл оценивать не по рекламным формулировкам, а по конкретному flow: - какие входные данные требуются; - как задаются constraints; - что считается приемлемым результатом; - сколько времени занимает cleanup; - как проверяются SI/PI, DRC, manufacturability и соответствие требованиям. В таком виде AI-инструменты могут стать рабочим способом увеличить throughput layout-команды, особенно на типовых платах низкой и средней сложности.

История с блокировкой Claude Fable 5 обросла множеством подробностей - Politico реконструирует последние 24 часа перед решением Белого дома. Но вопросов пока больше, чем ответов. Я видел немало высказываний в защиту Anthropic. Аргумент примерно такой: компания годами публикует подробные отчеты о безопасности моделей, последовательно поддерживает государственное регулирование ИИ, а теперь первой же попала под это регулирование. Но такие тексты не пишутся в вакууме. Есть понятие regulatory capture - регуляторный захват. Если твоя отрасль слабо регулируется государством, можно первым начать громко говорить, что регулирование срочно необходимо. А параллельно - предлагать, как именно его устроить. Из публичных текстов Anthropic и Дарио Амодеи можно вывести несколько устойчивых тезисов: - ИИ - опасная технология, разработку которой нельзя доверять "кому попало". Лучше, если она будет идти под контролем государства и нескольких избранных компаний. - Anthropic скептически относится к открытым моделям и доступу к весам, утверждая, что это не дает реальных преимуществ в безопасности, потому что внутренняя логика модели все равно остается плохо интерпретируемой. - В последних публикациях компания все заметнее намекает, что разработку ИИ стоит притормозить: мы приближаемся к рекурсивной эре, где ИИ начнет ускоренно улучшать сам себя, и можем потерять контроль. По последнему пункту есть важный нюанс. Anthropic занимает жесткую позицию по Китаю и призывает к экспортному контролю против Пекина. Но реальное "торможение" развития ИИ возможно только при координации США и Китая. Санкции работают в обратную сторону: усиливают конфликт, гонку и мотивацию развивать собственные модели быстрее. В итоге получается удобная конфигурация: ограничиваем китайцев, ограничиваем открытые модели, а дальше спокойно разрабатываем frontier AI в клубе нескольких лабораторий. Дэвид Сакс, один из ключевых людей Белого дома по ИИ, комментирует поведение Anthropic перед блокировкой Fable 5 с явным недоумением. По его словам, странно, что компания, которая сама призывала к регулированию, "встала в позу", когда власти попросили исправить модель. По реконструкции событий, после запуска Fable 5 власти попросили крупные компании поделиться отзывами о новой модели. Amazon, по словам Сакса, сообщила, что если попросить модель проверить код, она находит уязвимости, которые могут использовать злоумышленники. Изначально Anthropic, судя по этой версии, просили только закрыть конкретную дыру в Fable 5. В ответ компания заявила, что проблема незначительна, похожим образом обходят и другие фильтры, а полный доступ ко всем кибервозможностям так открыть нельзя. После нескольких безрезультатных разговоров власти применили экспортный контроль и ограничили доступ к Fable 5. Здесь Anthropic попала во вторую ловушку. Причем подготовила ее сама еще в апреле, когда начала продвигать Claude Mythos как модель с исключительными возможностями в кибербезопасности. Проблема в том, что киберспособности у таких моделей во многом эмерджентные. Они растут вместе с умением писать, анализировать и исправлять код. Проще говоря, нельзя сделать ИИ, который хорошо программирует, но не умеет находить уязвимости в программах. А дальше включается обычная логика государства. Как только в дискуссии появляется слово "безопасность", у регуляторов загораются красные лампы. Особенно если речь идет о кибербезопасности, правительственных сетях и потенциальном использовании модели иностранными хакерскими группами. Так, похоже, произошло и здесь: доступ к модели прикрыли быстро, а разбираться в долгосрочных последствиях начали уже после. По данным Axios, власти планируют откатить блокировку Fable 5 через несколько недель - после проверки и усиления систем безопасности правительственных сетей. Это выглядит правдоподобно. Причина простая: кибервозможности Fable 5 вряд ли останутся уникальными. Новые версии GPT и Gemini могут выйти на сопоставимый уровень через недели или месяцы. Их тоже придется блокировать? А затем подтянутся китайские модели, и регулирование начнет бить по самому регулятору. Пока любой сможет искать уязвимости с помощью открытого Qwen или DeepSeek, ограничение доступа к передовым американским моделям будет означать, что сильные инструменты защиты останутся у узкого круга пользователей. При этом атакующие найдут альтернативы. Регулирование ИИ только формируется. И отдавать этот процесс в одни руки нельзя - ни правительству США, ни крупной лаборатории вроде Anthropic.

Превращаем несколько моделей в суперинтеллект: OpenRouter запустили Model Fusion — создает «совет» из нескольких нейронок под любые задачи. Можно промтить дуэт GPT-5.5 + Opus 4.8 или другие комбинации моделей. Вместе они будут умнее даже топовой Claude Fable 5, но в разы быстрее и дешевле. Тестим по ссылке.

Нашел тут интересное, на что у меня точно не найдется времени 😄 Куча тематических вебинаров, куда приходят люди из разных сфер и показывают, как они работают с нейросетями. Кто-то автоматизирует найм, кто-то генерит контент, кто-то строит ИИ-систему для всей компании. Тема была и современная. В нейронках все очень быстро меняется и инструменты и подходы годовалой (а иногда и полугодовалой) давности зачастую уже работают неэффективно. И такое движение в общем потоке конечно позволит держать руку на пульсе. Надо зарегаться, может выступить спикером. https://neurozeh.ru/webinars/

Контроль за ИИ? Доступ по паспорту? Судя по анонсу Anthropic, доступ к передовым ИИ-моделям теперь становится passport based: https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access Ограничения затрагивают не только обычных пользователей. Они распространяются на сотрудников компаний, а если Fable использовался внутри продукта, то потенциально и на конечных пользователей этого продукта. Иными словами, сегодня ночью Anthropic отключили Fable 5 для всех, кто не проходит новые условия доступа. И проблема в том, что это может быть не единичное отключение. В своем пресс-релизе Anthropic отдельно упомянула и GPT-5.5. Поэтому, если это не странная рекламная кампания, завтра ночью мы можем увидеть отключение еще нескольких моделей. Еще вспоминается их эссе про лидерство США в области ИИ: https://www.anthropic.com/research/2028-ai-leadership Поэтому я допускаю, что речь идет не только о разовом ограничении, а о попытке ввести идентификацию личности для доступа к frontier-моделям. Мне кажется, главный аргумент здесь не в поиске уязвимостей и не в том, что моделями пользуются пользователи из России. Более вероятная причина - дистилляция топовых моделей китайскими компаниями с последующим выпуском собственных аналогов. Блокировка по IP или платежным системам работает плохо. Это легко обходится и одновременно бьет по легитимным пользователям. Паспортная модель решает задачу иначе: - Даже если вы договоритесь с кем-то пройти валидацию по его документам, появляется конкретный человек. - Этот человек может получить материальные и юридические последствия за участие в обходе ограничений. - Если человек находится в США или связан с американской юрисдикцией, ему есть что терять. В итоге доступ к модели превращается не просто в технический вопрос, а в вопрос персональной ответственности. В общем: я рад, что успел протестировать Fable 5 в Ultracode-режиме. Так и знал что заблокируют его и первоначальная лоботомия модели не поможет. Что я бы посоветовал разработчикам, энтузиастам и ИИ-предпринимателям: - оценивать каждый инструмент так, как будто завтра его могут отключить; - тестировать передовые модели на своих задачах, чтобы понимать текущий технологический уровень; - заранее смотреть, какие сценарии можно переносить на локальные модели; - не строить критичные процессы на одной закрытой модели. Ну и такие шаги от гигантов ИИ конечно же подстегивают народ на развитие децентрализованного open-source комьюнити, что опять же на руку Китаю и России 😄в общем вот.

Помните DOS игру 1993 года "Поле Чудес"? В общем, у нее утеряны исходники, о чем рассказал автор игры Вадим Башуров как-то на хабре Попросил Fable перегнать эту игру в Typescript из бинаря (скомпилированного кода) – и спустя пару часов он вернулся ко мне с переписанными исходниками где вытащены даже спрайты: https://github.com/DenisSergeevitch/pole-chudes-2  А тут можно поиграть в вебе: https://shir-man.com/pole-chudes-exe/ Я говорю, Fable/Mythos это лазер, но в мире ПО, просто делает работу – главное чтобы денег хватило, этот проект стоит примерно 100$ в пересчете на API-косты ☕️

Codex vs Claude Code: кто сейчас дружелюбнее к пользователю Начнем с Codex. OpenAI выдала платным пользователям Codex по одному бесплатному сбросу лимита. Это работает для Go, Plus, Pro и Business. Смысл простой: если Codex уперся в лимит, можно не ждать очередного окна, а зайти в profile / usage summary и вручную активировать reset. Для Plus и Pro также запустили реферальную механику: приглашаешь человека в Codex, он отправляет первое сообщение, и вы оба получаете еще по одному сбросу. Пригласить можно до трех человек. Нюанс: такие сбросы нужно использовать в течение 30 дней после начисления. На этом фоне политика Anthropic выглядит менее дружелюбно. С 15 июня для Agent SDK и команды claude -p должен появиться отдельный месячный кредит, а не расходование обычного лимита Pro/Max: - Pro - $20 - Max 5x - $100 - Max 20x - $200 Речь про случаи, когда Claude используется как движок в автоматизации, а не просто как интерактивный Claude Code в терминале. Это касается, например: - своего скрипта, который сам вызывает Claude - cron-задачи на сервере - Telegram-бота, который дергает Claude - GitHub Actions с Claude - кода, где используется Agent SDK - автоматизации через claude -p Что будет, если кредит закончится? Для Agent SDK и claude -p сначала расходуется включенный месячный SDK-кредит. Когда он закончится, поведение зависит от настроек: - если usage credits выключены - запросы остановятся - если usage credits включены - начнут списываться деньги сверх тарифа по API-ценам Итог: OpenAI сейчас дает пользователю больше ручного контроля над лимитами Codex. Anthropic, наоборот, отделяет автоматизированное использование Claude от обычной подписки и переводит такие сценарии в более явную модель расходов.

Вайбкодеры, для вас: вышла Kimi-K2.7-Code — опенсорсная модель специально под агентские задачи. По бенчмаркам K2.7-Code не хуже GPT-5.5 и Opus 4.8. Может работать над задачами несколько часов подряд, но по сравнению с конкурентами она тратит сильно меньше токенов. Код доступен на Hugging Face. Или можно запускать через Kimi Code.

ИИ-агент делает однотипный дизайн? Ну дайте вы ему DESIGN.md :) Если вы делали лендинг, дашборд, презентацию или интерфейс с ИИ-агентом, то могли заметить типичную проблему: результат работает, но выглядит слишком "нейросетево" - одинаковые карточки, предсказуемые кнопки, стандартные отступы и визуальная монотонность. Один из способов это исправить - дать агенту файл DESIGN.md - это markdown-файл с правилами визуального стиля: цветовая палитра, типографика, сетка, отступы, скругления, плотность интерфейса, стиль кнопок, карточек, форм, навигации и других компонентов. Такой файл работает как дизайн-инструкция для Cursor, Claude Code, Codex, v0, Lovable и других инструментов. Агенту становится проще не "придумывать дизайн с нуля", а выдерживать конкретную визуальную систему. Можно написать DESIGN.md самостоятельно, а можно взять готовый референс здесь: https://styles.refero.design/ На сайте собрана библиотека DESIGN.md, извлеченных из реальных сайтов и продуктов. Можно искать по бренду, настроению, цвету, типографике или просто вставить ссылку на сайт. Внутри каждого примера есть структурированное описание дизайн-системы: - цвета - типографика - spacing - компоненты - CSS variables - Tailwind-токены - готовый DESIGN.md Если интерфейс уже собран, но выглядит сыро, можно дать агенту выбранный DESIGN.md и попросить привести проект к этому стилю: поправить отступы, визуальную иерархию, кнопки, карточки, формы и общую консистентность. В итоге агент получает не абстрактное "сделай красиво", а конкретные правила оформления.

Пользоваться нейронками через Telegram стало в разы удобнее: в мессенджер добавили поддержку Markdown-форматирования. Теперь ИИ-агенты и чат-боты могут присылать сообщения с формулами, таблицами, списками, слайдами и т.д. Максимальная длина сообщений от ботов выросла до 32 тыс. знаков. Уже раскатывают на iOS и Android. После обновы тестируем в @chatsgpts_bot

Выжимаем максимум из Claude Fable 5: Anthropic выпустили подробный гайд по работе со своей лучшей моделью. Теперь скиллы и длинные инструкции могут только мешать. Fable сильно самостоятельнее Opus и додумывает все сама с пары фраз. Переучиваемся промтить здесь: https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-fable-5.

Разработчик Герт Воллни скормил нейросети GitHub Copilot драйвер AMD R600. Алгоритм перепахал код компилятора шейдеров и выдал 59 коммитов для видеокарт от серии Radeon HD 2000 до HD 6000. Современный ИИ теперь официально тащит на себе устаревшее железо из 2007-2010 годов. Каждая сгенерированная строчка получает техническую пометку Assisted-by прямо в исходниках.

Кто поюзал Fable? Ну что, кому как? Кто уже успел ощутить этот рывок в качестве ответов? :) Я вчера попробовал на примере генерации тех. документации для кастомного IP-ядра на Verilog в виде заготовки материала для будущей статьи по SPI. Удивила более человечная семантическо-лексическая основа при изложении сути дела. Объем снизился, а плотность смыслов повысилась. Было даже приятное ощущение от ознакомления с результатом генерации. Конечно, это может быть искаженное восприятие связанное с соответствующим уровнем ажиотажа. Но думаю ещё проверим в других задачах. Ну и цена, конечно, сильно выше чем у Opus 4.8 на строку текста. Порядка 1800р. за 2300 строк документации. Но балансирую это тем, что качество выросло значительно, это заметно. Если вам есть чем поделиться по этому поводу - комментарии открыты 😊 @electoronix_ai

Что происходит внутри LLM, когда ты отправляешь сообщение? Запрос с просьбой посчитать количество букв «r» в слове «strawberry» ломает большинство современных языковых моделей. Корень проблемы упирается в фундамент архитектуры трансформеров — алгоритм BPE (Byte Pair Encoding). Входные данные разбиваются не на буквы, а на токены, внутри которых символы сливаются в неразличимый массив. Авторегрессионная природа генерации лишает модель способности менять логику на лету: каждый выданный токен намертво цементирует вектор дальнейшего предсказания. Разберём, как параллельное вычисление весов Query, Key и Value в слоях трансформера превращает слепую статистику соседства токенов в осмысленный текст.

Юморок в тему, уж извините, куда в наше время без юмора 😁

В общем это версия "на поводке" с некоторыми ограничениями под названием Fable. Mythos — та самая модель, которую Anthropic показали в апреле и тут же спрятали за семь замков: слишком уж хороша оказалась в поиске дыр и уязвимостей. Ещё до публичного анонса Mythos успела самостоятельно найти тысячи неизвестных уязвимостей в популярном софте — включая 27-летнюю дыру в OpenBSD и 16-летнюю в FFmpeg. Компания посмотрела на это и решила, что в открытый доступ такое выкладывать нельзя. Так появился Project Glasswing — клуб для избранных: в него входят правительство США, банки, провайдеры критической инфраструктуры. Полностью его выпустят явно нескоро, зато сегодня его выпустили погулять в «ошейнике, назвав Claude Fable 5. Fable, понятно, от латинского fabula, «то, что рассказывают», родственник греческого mythos. Разница ровно одна, и в ней вся соль: когда классификаторы Fable обнаруживают запрос, связанный с кибербезопасностью, биологией и химией или дистилляцией, ответ автоматически обрабатывается Claude Opus 4.8, и пользователя об этом уведомляют. То есть на части запросов вы по факту получаете «старый» Opus 4.8, а не Fable 5. Что до самой модели — это самая мощная публичная модель Anthropic на сегодня, state-of-the-art почти на всех бенчмарках. Контекст миллион токенов, вывод 128 тысяч. А что помимо цифр? Есть ли примеры? Есть. Например, Stripe скормила ей Ruby-кодбазу на 50 миллионов строк, и миграцию по всей базе, на которую команда потратила бы два с лишним месяца, Fable сделала за день. Она прошла Pokémon FireRed, глядя только на скриншоты, без карт и подсказок — прежним моделям Claude для этого нужна была сложная обвязка-костыль. В Slay the Spire с доступом к файловой памяти она прибавила втрое сильнее, чем Opus 4.8. Правило здесь простое и важное: чем длиннее и сложнее задача, тем больше отрыв Fable от остальных моделей. Стоит это удовольствие недёшево: десять долларов за миллион входных токенов и пятьдесят за миллион выходных — то есть вдвое (!) дороже Opus 4.8. Хотя, справедливости ради, это меньше половины того, что просили за Mythos Preview. До 22 июня Fable 5 раздают бесплатно на планах Pro, Max, Team и seat-Enterprise — но только до 22 июня. На следующий день её уберут из подписок — дальше оплата по usage-кредитам, пока Anthropic не нарастит мощности и не вернёт модель в тарифы. На API и в Claude Code она доступна с сегодняшнего дня без всяких оговорок. Так что если подписка у вас есть, ближайшие две недели — то самое окно, когда можно бесплатно погонять самую мощную публичную модель на свете (на данный момент). Если вы не видите модель у себя в Claude Code — активируйте её простой командой /model claude-fable-5, и всё тут же заработает. Берите её под длинные агентные задачи, рефакторинг гигантских репозиториев, тяжёлую аналитику и работу со скриншотами. А вот для коротких рутинных запросов и всего, что рядом с кибербезом, биологией и химией смысла мало: переплатите вдвое и всё равно упрётесь в Opus. @electoronix_ai

Однако, пушка-ракета-бомба 🚀💥😱

И, мой добрый друг скинул тут ссылку что к всеобщему счастью она будет доступа в Cursor. Правда по стоимости токенов в 5 раз дороже чем Opus 4.8. Надеюсь от этого Opus подешевеет т.к. его за глаза...😁 https://cursor.com/docs/models/claude-fable-5?utm_campaign=Fable%3A+Individual+Customers+%28Non-Privacy%29&utm_content=Fable%3A+Individuals+%28Non-Privacy%29&utm_medium=email&utm_source=customerio

Anthropic выкатили Claude Fable 5 - это «безопасная» версия той самой Mythos для всех пользователей. Судя по https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5, она в разы лучше Opus 4,8 в написании кода, исследованиях и агентстких задачах. В SWE-bench Pro модель набирает рекордные 80,3%. Надеемся, она не сломает интернет. Тестируем здесь: https://claude.ai/new