fa
Feedback
Технозаметки Малышева

Технозаметки Малышева

رفتن به کانال در 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

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Технозаметки Малышева

کانال Технозаметки Малышева (@tsingular) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 11 853 مشترک است و جایگاه 10 223 را در دسته فناوری و برنامه‌ها و رتبه 54 175 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 11 853 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 26 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 188 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 1 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 22.26% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 16.37% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 2 638 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 940 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 29 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند claude, openai, openclaw, hermes, opus تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
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...

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 27 اوت, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامه‌ها تبدیل کرده‌اند.

11 853
مشترکین
+124 ساعت
+337 روز
+18830 روز

در حال بارگیری داده...

جذب مشترکین
اوت '26
اوت '26
+272
در 19 کانال‌ها
ژوئیه '26
+269
در 18 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+337
در 18 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+515
در 20 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+416
در 19 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+712
در 24 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+1 529
در 36 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+561
در 12 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+529
در 14 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+1 037
در 32 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+803
در 26 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+406
در 15 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+422
در 27 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+586
در 20 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+549
در 13 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+447
در 11 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+542
در 9 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+424
در 5 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+690
در 8 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+450
در 14 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+344
در 3 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+356
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+422
در 6 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+1 198
در 8 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+1 388
در 7 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+34
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+28
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+47
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+35
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+250
در 2 کانال‌ها
تاریخ
رشد مشترکین
اشارات
کانال‌ها
26 اوت+7
25 اوت+8
24 اوت+9
23 اوت+28
22 اوت+2
21 اوت+4
20 اوت+8
19 اوت+6
18 اوت+4
17 اوت+26
16 اوت+57
15 اوت+3
14 اوت+7
13 اوت+7
12 اوت+8
11 اوت+8
10 اوت+1
09 اوت+3
08 اوت+6
07 اوت+7
06 اوت+6
05 اوت+14
04 اوت+26
03 اوت+7
02 اوت+2
01 اوت+8
پست‌های کانال
Repost from Denis Sexy IT 🤖
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?

2
OpenAI добавила поддержку WebMCP во встроенный браузер десктопного приложения ChatGPT и в ChatGPT Sites. За сухой формулировк
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
382
3
и такая дребедень каждый день. #юмор ——— @tsingular
и такая дребедень каждый день. #юмор ——— @tsingular
939
4
Автор Bun переписал его на Rust за 11 дней агентами И он уже в продакшене (Claude code уже на нём) Полтора месяца назад, чел
Автор Bun переписал его на Rust за 11 дней агентами И он уже в продакшене (Claude code уже на нём) Полтора месяца назад, чел переписал Bun — более быстрый аналог Node.js, с языка Zig на Rust, полностью агентно. У него было куча тестов, написанных отдельно на тайпскрипте, что позволило использовать их для обратной связи агенту. Плюс архитектурно решили сохранить все решения, для возможной дальнейшей поддержки кодовой базы людьми. Вишенкой на торте было то, что благодаря этому еще пофиксили 128 багов разного пошиба, как утечки памяти, с крешами, так и стилистических косяков. Ну и всякие полезности типа ускорения производительности разных модулей, снижение размера бинаря на 20% и так далее. Отличное чтиво для неверующих, рекомендую: https://bun.com/blog/bun-in-rust П.С. Ну и по токенам это стоило $165 000, что стоит как средненький инженер на год на рынка США (а переписать такого уровня софт, это не один год и не одного инженера). Делайте выводы UPD: Важная поправочка тут прилетела, что 11 дней чтобы переписать да, но еще 3 месяца потребовалось, чтобы все это выложить в прод! И то, v1.4.0, которая на Расте еще пока в канарейке. Все таки глубоко инфраструктурный бинарь UPD2: Нет. уже не в канарейке, дед как всегда все проспал))
885
5
#юмор ——— @tsingular
#юмор ——— @tsingular
1 019
6
Приму в дар М5 Ультра 512Gb :( #юмор ——— @tsingular
Приму в дар М5 Ультра 512Gb :( #юмор ——— @tsingular
991
7
держите сравнение. полный html в комметарии #qwen #glm ——— @tsingular
держите сравнение. полный html в комметарии #qwen #glm ——— @tsingular
1 112
8
Qwen38-Flah-Next уже нарезали на размеры поменьше для всех у кого есть 128Gb VRAM https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-Flas
Qwen38-Flah-Next уже нарезали на размеры поменьше для всех у кого есть 128Gb VRAM https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF #Qwen #Unsloth ------ @tsingular
1 171
9
GLM-5.3-Flash: мультимодальный кодинг уровня Opus 4.8 за десятую часть цены Z.ai выпустила GLM-5.3-Flash, первую нативно муль
GLM-5.3-Flash: мультимодальный кодинг уровня Opus 4.8 за десятую часть цены Z.ai выпустила GLM-5.3-Flash, первую нативно мультимодальную модель серии GLM-5. 320 млрд параметров всего из них активных 18 млрд: она обходит GLM-5.2 на бенчмарках при цене в десять раз ниже. ⚡️ Что за модель: Первая в GLM-5 с нативной мультимодальностью: видит интерфейсы, документы и картинки, а не только код. 320B/18B активных На кодинге и агентных задачах вплотную подходит к Opus 4.8. 🔧 Архитектура под дешёвого инференса: Гибридное внимание: линейное держит локальный контекст через состояние, разреженное вытаскивает нужный глобальный контекст через лёгкий индексатор. IndexPool сжимает четыре ключа индексатора в один. Итог в сравнеии с базовой GLM-5.3: вычислительная стоимость внимания и KV-кэш меньше в 3 и 4,4 раза. 📊 Цифры: DeepSWE v1.1: 63,4 против 46,2 у GLM-5.2. AutomationBench: 48,8 против 26,2. На закрытом Code Bench при максимальном усилии: 29,0 против 29,5 у Opus 4.8. Artificial Analysis Intelligence Index: 57 баллов за $0,045 за задачу, раньше такой уровень стоил вдесятеро дороже. 💼 Железо и раздача: Неделю модель анонимно ходила как ox-alpha на OpenCode и OpenRouter и стала самой популярной за неделю, а весь трафик обслуживали китайские чипы. Собственный движок поверх SGLang дал 3х к базовому варианту, цена токена вышла на уровень NVIDIA. Вишенка на торте: оптимизировать движок помогал инфраструктурный агент на самой GLM-5.3, петля, где модель ускоряла систему, которая её обслуживает. Веса открыты, запускается на SGLang, vLLM и TokenSpeed. 📎 Анонс: Z.ai · веса на HuggingFace #GLM #кодинг #opensource #oxalpha ——— @tsingular
1 436
10
#юмор ——— @tsingular
#юмор ——— @tsingular
1 160
11
Удивительно насколько обыденно смотрятся кадры, которые еще лет 10 назад звучали как абсолбтноюая фантастика. #Unitree #олимп
Удивительно насколько обыденно смотрятся кадры, которые еще лет 10 назад звучали как абсолбтноюая фантастика. #Unitree #олимпиада #роботы ------ @tsingular
1 306
12
Кстати, в свете новости что Ox Alpha, это таки GLM, напоминаю: Если вдруг у вас нет подписки на GLM, через реферралку на 10% дешевле: 👉 https://z.ai/subscribe?ic=GHAFTZRSA1 #GLM ——— @tsingular
1 255
13
⚡ Qwen показала Qwen3.8-Flash - мультимодальную MoE-модель и ранний превью архитектуры Qwen4. - 125B параметров + 51B N-gram
⚡ Qwen показала Qwen3.8-Flash - мультимодальную MoE-модель и ранний превью архитектуры Qwen4. - 125B параметров + 51B N-gram embeddings - активируется всего 6B параметров на токен - нативный контекст 262K, расширение до 1M через YaRN - новая архитектура: GDN + QSA hybrid attention, Gated Residual, N-gram Embedding и Muon optimizer - обучение обошлось примерно в 9 раз дешевле Qwen3.7-Plus Бенчмарки: - DeepSWE 1.1 - 58.7 - SWE-bench Pro - 62.5 - CoWorkBench - 73.9 - AndroidWorld - 84.5 - MathVision - 95.7 Продакшен-версия появится в QwenCloud: $0.16 / 1M входных токенов $0.47 / 1M выходных токенов Также Qwen открывает веса Qwen3.8-Flash-Next - ранней версии архитектуры, которую команда исследует для Qwen4. https://github.com/QwenLM/Qwen3.8-Flash-Next/blob/main/tech_report.pdf https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-Flash-Next?spm=a2ty_o06.30285417.0.0.1d73c921FsyOPe&file=Qwen3.8-Flash-Next
1 126
14
🔥 OX Alpha - это новая GLM Bloomberg подтвердил: OX Alpha действительно относится к новой линейке GLM. Ещё интереснее - веса
🔥 OX Alpha - это новая GLM Bloomberg подтвердил: OX Alpha действительно относится к новой линейке GLM. Ещё интереснее - веса модели обещают выложить уже сегодня. Получается, все «инсайды» о том, что OX Alpha якобы не имеет отношения к новой GLM, оказались мимо. Ждём релиз весов - после этого модель можно будет нормально разобрать уже без догадок. https://x.com/Machinelearrn/status/2092567811562307615
1 092
15
DeepSeek доросла до реальных денег: $70 млн выручки в июле, десятикратный рост Лаборатория, которая прославилась тем, что тре
DeepSeek доросла до реальных денег: $70 млн выручки в июле, десятикратный рост Лаборатория, которая прославилась тем, что тренировала модель за $6 млн «на копейки», вышла на серьёзные цифры. The Information пишет: выручка DeepSeek к июлю достигла $70 млн, это десятикратный рост к 2025 году. И это было ещё ДО того, как они повысили цены на прошлой неделе! 📊 Цифры не из официальных отчетов: источники цифр, - люди, знакомые с ситуацией, официальной отчётности у DeepSeek нет. В июльском отчёте того же The Information фигурировала оценка ближе к $500 млн в годовом выражении, свежая цифра скромнее, но вектор тот же: за год выручка подскочила на порядок. При этом они закрыли раунд на $7,4 млрд при оценке около $50 млрд и на полной скорости идет подготовка к IPO в Шанхае в 2027. 💰 Токеномика: выручка у DS в основном от продажи доступа к моделям через API. Цена изначально была в разы ниже, чем у западных флагманов, доллар за миллион токенов против десятков у конкурентов, а маржа при этом 70–80%. С новыми ценами, которые в среднем выросли в 3 раза, - маржа подскочи до 200% 💸 С такими цифрами можно и на IPO :) 📎 Источник: The Information #DeepSeek #ИИ #бизнес ——— @tsingular
1 143
16
McKinsey: ИИ поднял продуктивность людей, но не прибыль компаний Свежий State of AI от McKinsey зафиксировал интересное расхо
McKinsey: ИИ поднял продуктивность людей, но не прибыль компаний Свежий State of AI от McKinsey зафиксировал интересное расхождение: восемь из десяти опрошенных говорят, что ИИ поднял их личную продуктивность, а доля компаний, увидевших влияние на прибыль, второй год не сдвинулась с места. 📊 Ключевые цифры: 80% замечают рост собственной продуктивности, половина говорит, что ИИ помогает принимать решения лучше. 37% компаний относят хотя бы часть EBIT на счёт ИИ, ровно как год назад. Доля хайперформеров, у которых ИИ даёт от 5% EBIT и «значительный эффект», застыла на 6%. 44% масштабируют ИИ на всю компанию (было 38%), а агентов уже масштабируют 40% крупных компаний против 27% годом ранее. 💡 Два объективных сдвига: Бюджетный: Треть опрошенных (32%) уже отказались от покупки софта, который теперь строят сами с помощью кодовых агентов. Получается, что ИИ влияет не только на саму работу, но и на закупки. Расходный: Около 20% говорят, что операционные расходы на ИИ, собственно токены, уже ограничивают потребление, т.е. ИИ сам становится серьёзной статьёй затрат. 💼 Главный вывод отчёта: индивидуальная продуктивность не превращается в корпоративную прибыль сама по себе. Те, кто реально получают эффект от внедрения ИИ, перестраивают процессы под него, а не просто вставляют в старые. Купить и не внедрить это наша старая забава. Это как продукты покупаешь и не готовишь и холодильник выступет перевалочным пунктом из магазина в мусорку, - знакомо? :) 📎 Отчёт: The state of AI in 2026 #McKinsey #AI #ROI ——— @tsingular
1 555
17
Китайцы изобрели ступу. #дроны ------ @tsingular
Китайцы изобрели ступу. #дроны ------ @tsingular
1 444
18
Китайцы изобрели ступу. #дроны ------ @tsingular
Китайцы изобрели ступу. #дроны ------ @tsingular
1
19
Китайцы изобрели ступу. #дроны ------ @tsingular
Китайцы изобрели ступу. #дроны ------ @tsingular
92
20
Вспоминается фильм Screamers (Кричащие) #юмор #роботы #олимпиада ------ @tsingular
Вспоминается фильм Screamers (Кричащие) #юмор #роботы #олимпиада ------ @tsingular
1 494