Технозаметки Малышева

ИИПанорама: Заблокированные пользователи массово вступают в браки с гражданами США ради семейного доступа к Claude Зафиксирован резкий рост числа международных браков с гражданами США. Причиной неожиданного всплеска интереса к американским женихам и невестам стали новейшие модели искусственного интеллекта компании Anthropic. По данным источников в брачных агентствах, главным критерием при выборе супруга теперь стали не возраст, внешность или материальное положение, а наличие действующей подписки Claude и американского платёжного средства. «Раньше девушки интересовались, есть ли у мужчины дом и автомобиль. Теперь интересуются лимитами токенов, доступом к Opus и размером контекстного окна», — рассказала руководитель брачного агентства. Особой популярностью пользуются жители Калифорнии, обладающие не только американским гражданством, но и низкой сетевой задержкой до серверов Anthropic. В миграционной службе США уже предложили считать такие браки фиктивными, если молодожёны за первые полгода совместной жизни обменялись менее чем десятью романтическими сообщениями, но потратили более миллиарда токенов. Между тем в США появились первые сообщения о разводах после исчерпания месячных лимитов. Один из пострадавших американцев рассказал журналистам, что супруга перестала с ним разговаривать сразу после появления сообщения «You've reached your usage limit». В Anthropic ситуацию комментировать отказались, однако источники утверждают, что компания рассматривает возможность введения семейного тарифа с обязательным подтверждением супружеских отношений каждые 200 тысяч токенов. #юмор #ИИПанорама ——— @tsingular

ChatGPT: ссылка на общий чат выполняла чужой код в аккаунте 🎯 18 октября Parameter сообщила OpenAI об уязвимости, через восемь дней веб-интерфейс её закрыли. Оценку подняли до P1, за отчёт заплатили 5 000 долларов. 🔗 Приманка. Обычная ссылка на публичный чат: её присылают письмом, в мессенджере или в тикете. Жертва открывает страницу и один раз нажимает Preview; в поздней версии превью открывалось само. ⚙️ Цепочка. Превью рисует HTML в изолированном фрейме, и песочница устояла. Выход нашёлся рядом: интерактивный график подгружал MathLive в основную страницу, её обработчик принимал раскладку клавиатуры от любого отправителя и пропускал HTML. Из него собирался фрейм, который браузер считал частью chatgpt.com, а код брался с YouTube. 🕵️ Что получал атакующий. Код работал с правами вошедшего пользователя и обращался к внутренним API: перечислил недавние чаты, открыл приватный диалог, который никому не расшаривали, и отправил часть переписки на сервер исследователей. 🛠 Что делать. Ничего: исправление на стороне OpenAI. Блокировка шага с YouTube проблему не решала, путь передачи HTML в основную страницу оставался. 💡 Песочница в окне не спасает, если рядом живёт компонент, который принимает сообщения без проверки отправителя. 📎 https://www.parameter.ai/labs/we-found-a-gap-at-openai #ChatGPT #OpenAI #cybersecurity #AISafety ------ @tsingular

🔥 +42 записи за две недели. Волна открытых аналогов коммерческого ПО продолжается Продолжаю следить за каталогом Remade.wiki, где собирают проекты по воссозданию известных коммерческих программ. На 19 октября было 136 записей, на 1 ноября — уже 178 (+30,9%). Это и релизы и вспомогательные инструменты. Что интересного появилось в каталоге: 🎨 Графика и 3D - Hew — альтернатива SketchUp - Serpentine3D — Rhinoceros 3D - AniCraft — Adobe Animate - WoodSketch — SketchUp для деревообработки 💻 Офис и совместная работа - ElixirOffice — Word, Excel, PowerPoint - Rusty Teams — Microsoft Teams - Royal Tasks — Trello - DashCraft — Microsoft Power BI ⚙️ Системное ПО и инструменты - LiberNT — Windows - RSEdit — Sublime Text - Recordly — Loom - Open Notebook — Google NotebookLM - SimpMusic — YouTube Music А что с качеством? Пока картина неоднородная. Есть развивающиеся приложения, экспериментальные реализации, форки и проекты, существующие лишь в виде планов. Например, AssetCraft пока в основном реализует CLI для работы с Fab, а полноценный графический интерфейс ещё только планируется. PhotonForge вообще имеет статус Planned. Вопрос, конечно, пока один,- сколько из этих проектов переживёт первые 3–6 месяцев? :) Поэтому запустил ежемесячный мониторинг каталога: буду отслеживать новые проекты, релизы, содержательные коммиты, исчезнувшие репозитории и признаки прекращения разработки. 🔗 https://remade.wiki/explore/ #OpenSource #Remade #Разработка #VibeCoding ------ @tsingular

Character.ai обанкротилась, и теперь переписки пользователей могут уйти в Disney 🎯 12 октября Character Technologies, владелец Character.ai, подала заявление о банкротстве. Убыток 8–9 млн долларов в месяц при 12 млн активных пользователей; продажу активов ждут в конце ноября. 🧾 Что продают. Disney предложила 20 млн за бессрочную лицензию на часть интеллектуальной собственности; данные в сделку не входят, но в судебных документах указано, что их можно продать отдельно: переписки с персонажами остаются доступны к покупке. 👥 Почему это касается всех. С персонализированным ботом люди рассказывают много всего личного,- обсуждают психологические проблемы, здоровье, близких, политику. Причем в датасете оказываются даже те, кто сервисом не пользовался, но пользователи обсуждают их с ботом и сливают данные. 📜 Защиты нет. Политика конфиденциальности называет банкротство исключительным случаем. В ЕС покупатель обязан соблюдать исходную политику, а она разрешает обучать модели и строить рекламные профили. 🧹 Что делать. Удалить данные, пока сервис работает: инструкция есть в объявлении о банкротстве. Собирайте своих ботов. Ваши данные должны принадлежать вам. 📎 https://support.character.ai/hc/en-us/articles/15063461160475-How-do-I-delete-my-account #CharacterAI #Приватность #AISafety ------ @tsingular

Learn Harness Engineering: бесплатный курс про инженерию окружения для ИИ-агентов 🎯 Нашел интересный курс по сборке агентского окружения. Курс из 14 лекций и 8 практических проектов, лицензия MIT, есть русский перевод. Задача курса,- показать, как контролировать агента в длительной автономной работе, сохраняя управляемость и качество результата. 🏗 Что разбирают в программе. Архитектуры окружений Claude Code, Codex, Pi и DeepSeek: память, сжатие контекста, хуки, изоляция задач в отдельных рабочих копиях. Работа между сессиями: журнал прогресса, список функций, история коммитов и передача задачи так, чтобы новая сессия начиналась с места остановки. Автономные циклы Goal Loop и Timer Loop и схема Maker–Checker, где исполнитель и проверяющий разделены. Переход от циклов к графам выполнения: параллельные ветки, синхронизация, условный откат и точка согласования с человеком. Экспериментальная оценка обвязки: варианты с отключёнными компонентами, чтобы видеть, что даёт прирост, а что нет. 🖥 Практика и материалы. Практическая работа построена на одном приложении на Electron, личной базе знаний; усложняется в первую очередь агентская инфраструктура, от базовых инструкций до мультиагентных процессов. В комплекте шаблоны AGENTS.md, init.sh, feature_list.json и навык harness-creator для собственного проекта. 💡 Авторы держат агентскую разработку в рамках инженерии: состояние на диске, проверяемый результат, оценка решений сравнением. Хороший материал для тех, кто уже работает с кодовыми агентами и хочет научиться самостоятельно систематизировать окружение. 📎 https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/ #обучение #курсы #агенты #Harness #Engineering ------ @tsingular

Пузырь ИИ продолжает лопаться, рынки рушатся, как и цены на подписку на ИИзбранное Мы же сегодня тыквенный спас отмечаем? :) Посмотрел тут в магазине тыква стоит около 100р за кг. Т.е. выбор такой у вас, - 1 тыква или подписка на месяц отборных материалов, руководств и эфиров по ИИ! За 5 месяцев собралась и продолжает пополняться еженедельно большая практическая библиотека. 🎓 16 записей обучающих эфиров — более 20 часов видео. От основ LLM и промпт-инжиниринга до RAG, агентов, дообучения моделей, GPU-инфраструктуры и мультиагентной разработки. 📚 Десятки руководств, презентаций и шпаргалок. Архитектура корпоративного ИИ, локальные модели, безопасность, автоматизация, инструменты и фреймворки. 🛠 Готовые навыки для ИИ-агентов. Проверка компаний, работа с документами, генерация презентаций и инфографики, программирование, исследования и автоматизация бизнес-процессов. 📊 Исследования и справочники. 21 отчёт о внедрении ИИ крупнейшими компаниями, каталог 366 российских ИИ-компаний, подборки инструментов и практических кейсов. 💻 Реальные эксперименты. Собственные ИИ-агенты, команды разработчиков, системы самоулучшения, обучение моделей, работающие прототипы и разборы полученных результатов. 🏢 ИИ для бизнеса. Методологии внедрения, экономическая эффективность, стратегии трансформации, архитектуры и корпоративные сценарии. Уже 175 публикаций, а главное — материалы, которые можно скачать, изучить и применить на практике. Это не новостной канал. Это растущая база знаний, инструментов и моего личного опыта работы с ИИ. Помимо всего прочего подписчикам открывается доступ к обучающему порталу для самостоятельного изучения. Ну и, конечно, прямые эфиры, не только формате лекций, но и в формате совместных обсуждений и обменом опытом. Заходите! Акция продлится до завтрашнего вечера: всего 975р. 1500р https://paywall.pw/tsingular_favorites #ИИзбранное ------ @tsingular

ElevenLabs выпустила SFX v3, новую модель для звуковых эффектов. Модель уже работает в ElevenCreative и ElevenAPI. В ElevenLabs исходят из того, что большая сцена редко держится на одном звуке. Поэтому SFX v3 по одному текстовому промпту собирает более насыщенные и точные эффекты, чем раньше.Отдельно в новой версии подтянули музыку и вокал. ElevenLabs продолжает развивать свою платформу, и каждое новое обновление подтверждает, что они далеко впереди всех остальных генераторов: сначала голоса, теперь и эффекты. pimenov.ai/blog

Я прочитал гигастатью "Командные высоты" о стратегии в мире с ИИ, хочу поделиться некоторыми основными трендами из статьи. Значительная часть текста посвящена стратегии американского ИИ. Статья названа как эхо идее Ленина о командных высотах как способу перехода к НЭП - государство должно контролировать главное, а именно промышленность, финансы, транспорт. В случае ИИ нас ждет не НЭП, а диффузия в экономику, но командные высоты по-прежнему остаются. Вчера это были лабы, чипы и датацентры, завтра это "рельсы" доставки ИИ в экономику. Мультимиллиардерами станут те, кто создают околомонопольные системы создания ценности в экономике. В статье вырезан кусок о том что это именно такое, но очевидные вещи — платежи и новые финансы (стейблы как способ экспорта доллара), дистрибуция на миллиарды людей, легализация ответственности (лицензии и юрисдикции), ролапы и трансформация старых компаний через ИИ. Кроме этого, есть ряд трендов, с которыми сложно поспорить, но важно держать в голове при планировании: - Образование перестаёт быть социальным лифтом Идея "получил диплом - получил работу" мертва. Учиться по-прежнему важно, но это больше не гарантия. Молодые специалисты на старых ролях больше не нужны. Либо прыжок веры до пост-скарсити (хз, лет 10-20-30?), либо придумать себе занятость а не искать на рынке. Первыми страдают начинающие позиции: компании не столько увольняют, сколько перестают нанимать молодых. - Гражданство дорожает Эмиграция как способ выбраться закрывается: богатые страны больше не нуждаются в лишних рабочих руках. Паспорт США или ЕС становится одним из самых ценных активов (хотя ЕС летит прямиком в ад). - Данные ценны сейчас, но это ненадолго. Сегодня лаборатории платят за уникальные данные, особенно за полные датасеты многих лет работы крупных компаний. Но когда модели достаточно обучатся + заведется continual learning, большинство датасетов обесценится, так что продавать нужно сейчас. - Неравенство растет, но между богатыми Раньше разрыв был между владельцами активов и наёмными работниками. Теперь он пройдёт между владельцами старых активов и новых. IPO SpaceX, OpenAI, Anthropic создаст больше миллиардеров, чем когда-либо за один год или даже десятилетие. Авторы приводят пример газет: в 1984 году Баффет писал, что экономика доминирующей городской газеты одна из лучших в бизнесе, причём качество газеты почти не важно, важна монополия на местную рекламу. Потом реклама ушла в Google, командная высота изменилась. Баффет продолжал покупать газеты до 2012 года, всего примерно на $344M, а в 2020 продал их все за $140M. Вывод: что вчера было высотой, стало газетой. Главный риск - остаться в рынке или с активами, которые обесцениваются.

Google показала, как агент сам чинит аварию и свои инструменты Google Cloud выложила архитектуру Chrysalis. Агент на Gemini 4 Argon и ADK не отвлекает дежурного инженера, а сам пишет код исправления и ставит его в работающий шлюз. В демо примере обвал кэша Memorystore обнуляет попадания, пул соединений Cloud SQL упирается в 100%. Готового инструмента нет и агент синтезирует ограничитель на 10 токенов и 40 запросов в секунду, проверяет дерево разбора, подписывает ключом Cloud KMS и монтирует в шлюз. На второй симулятора волне из 50 запросов ошибки 5xx падают с 72,7–80,0% до нуля, P99 с 519,8 до 18,2 мс, первое смягчение приходит за 1,8 с вместо 15–45 минут. Дальше агент считает вклад шагов: перезапуск базы получает минус за латентность 3 800 мс, ограничитель плюс 0,97. Правило «при обвале кэша базу не перезапускать» сохраняется в памяти с подписью, а в схему агентов добавляется регулятор трафика. 💼 Действие ограничено четырьмя гейтами: Model Armor чистит телеметрию от инъекций, OPA держит нижний порог, Binary Authorization не пускает неподписанный код, смену состава агентов подтверждает дежурный. Агент меняет живую прод систему и при этом остаётся проверяемым. 📎 Код: https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai/tree/main/agents/self-evolving-ai Архитектура как пример, можно переработать под себя. #Google #Агенты #DevOps #AI ——— @tsingular

Teardown — навык для Claude Code, который создаёт интерактивные 3D-симуляторы механизмов с возможностью разбирать их на части Открытый проект под лицензией MIT, устанавливается одной командой. Среди готовых примеров — двигатель V8, шасси самолёта Cessna и шагающий механизм Strandbeest. В отличие от обычных 3D-моделей, здесь вся геометрия создаётся программно, с использованием реальных размеров и физических параметров, а не загружается из готового файла. Что умеет: Разбирать механизм на отдельные узлы и показывать их работу. Управлять подсистемами независимо друг от друга. В реальном времени отображать параметры: крутящий момент в шарнирах, высоту подъёма ног и другие показатели. Главная техническая особенность — вся модель рассчитывается как функция одного управляющего параметра. Например, для шасси самолёта это степень выдвижения штока от 0 до 1. На её основе одновременно рассчитываются положение деталей, анимация, графики и показания приборов. Это позволяет избежать рассинхронизации: вместо десятка независимых анимаций используется единая математическая модель. Точность тоже проверяется. Например, рейка перемещается на 201 мм, шестерня с 32 зубьями и модулем 4 мм имеет делительный диаметр 128 мм. Половина длины её делительной окружности составляет примерно 201 мм, что соответствует повороту на 180°. Ограничение: без чертежей, фотографий и технических схем результат получается слишком условным. Автор проверил это на моделях панголина, броненосца и скорпиона — все три оказались примитивными. 📎 Демо: https://visual-learning.app 💻 Код: https://github.com/elvarofficial/teardown #Claude #Агенты #Робототехника #Навыки ——— @tsingular

Интересная техника воссоздания движения камеры и персонажей в кадре. Вот так реверснуть все фильмы и натренировать ИИ оператора бы. #фильмы #оператор ------ @tsingular

В такой фитнесс-центр я б сходил :) #Diablo #VR ------ @tsingular

Unsloth выпустила кванты DeepSeek-V4.1-Flash, которые запускаются на 64 ГБ памяти 30 октября Unsloth выложила GGUF-кванты DeepSeek-V4.1-Flash-1017, обновления Flash, вышедшего 17 октября. Самая компактная сборка занимает 233 ГБ на диске и работает на машине с 64 ГБ памяти (на 128 ГБ быстрее). Причина в Engram, отдельной таблице условной памяти. Она хранит n-граммы до четырёх токенов и на каждый токен читает несколько строк, поэтому файл держат на SSD, а строки подгружаются в кэш по мере надобности. У кванта UD-IQ1_S таблица занимает 110,6 ГБ из 233, остальные веса 122,4 ГБ. Штатный порог Unsloth для 1-битного варианта составляет 128–145 ГБ, для 3-битного 256–290 ГБ, для 8-битного 315 ГБ. Динамическое квантование 3.1 позволило сохранить высокое качество: совпадение с оригиналом 88,2% у 1-битного IQ1_M, 98,5% у 4-битного, 98,7% у 8-битного. Ускорение до 3× относится к другим сборкам для CPU, VRAM и n-грамм, а драфтер DSpark на 8 ГБ добавляет 1,3–1,5× к декодированию. Контекст 1 048 576 токенов. 📎 Кванты: https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF #DeepSeek #Unsloth ——— @tsingular

Новая функция HTML-in-Canvas официально вышла в Chrome! Надеюсь, визуала на WebGL будет на сайтах в разы больше. Прикрепил один из миллиона примеров

Вот это интересная механика. XR-разработчик Лукас Мартинич перенёс Super Mario 64 в смешанную реальность на Pico. Игру можно разместить перед собой в виде виртуального окна, а Марио взять рукой и пересадить на свой стол. Собрал всё на декомпилированном коде оригинала с помощью Claude Opus 5.5 и PICO CLI. Дата выхода пока неизвестна, подробности автор обещает выложить на GitHub. @VAI_ART #VAI_Notes

🎬 Кризис в Математике: Подкаст Лекса Фридмана Держите интересное видео для просмотра на выходных. Лекс Фридман собрал трёх известных математиков, - Алекса Конторовича, Анкура Мойтру и Стивена Брантона, чтобы обсудить, как искусственный интеллект меняет математику и научные исследования. Из разговора вы узнаете: - Почему математики заговорили о настоящем кризисе в своей профессии. - Какие фундаментальные задачи уже оказались по силам ИИ. - Чем доказательство теоремы отличается от её понимания. - Что будет с научной карьерой, если ИИ начнёт решать задачи быстрее людей. - Останется ли место человеческому творчеству в математике. - Как изменится сама наука в ближайшие годы. Почти философский разговор о будущем человеческого интеллекта на фоне стремительного развития ИИ. 🎥 https://www.youtube.com/watch?v=ZAzWPE9CItg #Lex #Fridman #математика #наука ——— @tsingular

Amazon перевела оценку работы инженеров с объёма кода на результат для клиента Amazon разослала разработчикам и их руководителям служебную записку о том, как меняется их работа при внедрении ИИ. В документе определяется новая роль инженеров. Такая роль означает, что инженер соединяет возможности моделей со своей экспертизой и пониманием продукта, а не отдаёт определение работы инструменту. Ответственность за результат для клиента, за технические решения и качество остаётся на человеке. 📊 Значительная часть записки посвящена измерениям. Расход токенов, объём сгенерированного кода, число просмотренных изменений и статистика внедрения дают полезные сигналы, но не заменяют результат, то есть более удачный продукт и заметное улучшение для клиента. Если превратить эти числа в цель, компания получит лишние расходы и усложнение кода. Смотреть Amazon предлагает на команды, которые продвигаются медленнее остальных, и на те, что используют ИИ активнее всех. Так видно, где внедрение даёт настоящий выигрыш, а где создаёт видимость работы. Если инструмент не подходит для задачи, это не считается слабым результатом, и причины предлагают обсудить с руководителем. От руководителей ждут личного опыта, а не отчётов и демонстраций. Им нужно применять ИИ на производственной работе, знать его сильные и слабые стороны и объяснять команде свою оценку, а сотрудникам давать время на эксперименты. 💼 Компаниям, которые вводят обязательные метрики использования ИИ, записка полезна как описание ловушки: приёмы работы быстро устаревают, а клиент, ответственность за результат и качество остаются. Amazon прямо говорит, что роль разработчика будет меняться и дальше. #Amazon #AI #FutureOfWork ——— @tsingular

Google получила первый ответ со спутника с TPU: Gemma 4 написала хайку Прототип спутника Project Suncatcher запустили 1 октября на Falcon 9 вместе с аппаратами Planet. К 30 октября команда прошла проверки, включила вычислительные платы и получила первый ответ модели, работающей на чипе в космосе. Запрос отправили с наземной станции: встроенная Gemma 4 должна была сочинить хайку о пребывании на орбите. Ответ приняли, когда спутник проходил над Свальбардом: Blue marble below Data streams in silent grace Starlight feeds my core. После этого модель проверили на лимериках и на запросах телеметрии: спутник докладывал состояние полезной нагрузки. 🔧 Дальше начинается главное. На борту четыре TPU и около 1 кВт солнечной мощности, поэтому чипы включают короткими сеансами, а не держат под нагрузкой постоянно, и от этого усложняется связь с землёй. Впереди испытания теплового стресса и радиации: сбои битов портят данные, не вызывая срабатывания обычного мониторинга. В 2027 году Google планирует два связанных спутника с оптическими линками между ними, то есть распределённые вычисления на орбите, а не одиночный аппарат. Для запуска нужен Starship: в анализе Suncatcher оценивали, что SpaceX понадобится 1 800 полётов, чтобы выйти на прежнюю кривую удешевления. 💼 Пока это «Hello World», а не дата-центр: киловатт и короткие сеансы против мегаватт наземных площадок. Проверяют не качество модели, а выживание кремния, и от этого зависит, останется ли идея орбитальных вычислений исследовательской или станет инфраструктурой. #Google #AI ——— @tsingular

Если вы вдруг делаете научные пейперы, то теперь вы можете украсить их генеративными цветами сделанными из математики в LaTeX 🌹🥰🌹 https://github.com/kevinraymond/florilegium

Пузырь ИИ, говорят, лопнул! Не могу стоять в стороне. 1 час парковки в Москве скоро будет стоить 950р. В связи с этим предлагаю на 3 дня подумать, что вам интереснее,- 1 час на парковки или месяц отборных материалов, руководств и эфиров по ИИ? https://t.me/tsingular/7560 Акция до воскресенья. #ИИзбранное ------ @tsingular