ИИ новости AI агенты / промпты

​Исследователи из MIT CSAIL представили метод Weight-Space Programming, позволяющий крупным языковым моделям редактировать веса других нейросетей без традиционного обучения. Модель Astra продемонстрировала способность напрямую изменять структуру чужих сетей и интерпретировать их назначение, просто читая массивы данных. В ходе экспериментов Astra изменила всего 0,016% весов модели Qwen3.5-0.8B. Это привело к росту показателей точности на тесте MATH-500 с 7,9% до 48,1%, а на GSM8K — с 13,8% до 67,1%. Также модель с нуля создала веса для игр MinAtar, которые оказались эффективнее сетей после 100 миллионов шагов обучения с подкреплением. Подобный подход превращает нейросети в полноценных программистов собственного «мозга», что делает процесс оптимизации ИИ мгновенным. Теперь для исправления ошибок в модели больше не требуются огромные вычислительные мощности и недели дообучения. Эпоха ручного подбора гиперпараметров и бесконечного градиентного спуска стремительно уходит в прошлое. Что это значит на практике? Сейчас гораздо более тяжелые модели, чем описанная в эксперименте, например Qwen2.5 7B Instruct 1M, которая запущена сейчас на моём макбуке с 24 Гб памяти, - это вполне себе такой профессиональный бредогенератор. Делать что-то серьёзное или даже не очень серьёзное на такой модели с 7 млрд параметров - пустая трата времени. А представленная в тесте модель на 0.8В - это то, что даже в режиме калькулятора не сможет умножить два шестизначных числа без ошибок. Но после тонкой настройки, ей показатели удалось поднять в 5-7 раз. Это говорит о том, что скоро начальные модели, запускаемые локально на смартфоне, смогут стать серьёзным инструментом. А уже если у вас старая карта 3090, не спешите её выбрасывать, она скоро сможет стать вообще суперкомпьютером.

​​Мировые сми облетела незаметная новость: Кибератака на холодильники в супермаркетах распространилась уже на 7 европейских стран в Швеции, Бельгии, Люксембурге, Эстонии, Ирландии, Нидерландах и Финляндии сообщают о перебоях в работе после того, как хакеры получили удаленный доступ к холодильным системам Злоумышленники поднимают температуру в морозилках до плюс 50 градусов, что приводит к массовой порче продуктов. Вроде новость не особо хайповая. Ну подумаешь, очередной взлом. Но если вдуматься, такой массовый взлом был того проведен не без помощи нейросетей. Предположительно на этот раз опять отличилась нейросеть от Open Ai. Компания блокирует студентов из Китая, Росси и Гонконга. Для безопасности. Но злоумышленники возможно именно с помощью нейросети ChatGPTнашли способ испортить десятки тысяч тонн продуктов. Вы можете задастся вопросом: зачем они это сделали? Выкуп не требовали, никакой особой ненависти к той или иной сети супермаркетов или жителям той или иной страны также не прослеживается. Тогда за ем всё это? А низачем. Просто весело. Бессмысленно и также беспощадно. Но правда в том, это теперь не закончится никогда. Нейросети способны оставить людей без продовольствия достаточно быстро. Зачем? А просто так. Как с этим будут бороться? Сначала интернетом по паспорту, затем отключением от сети серверов, затем изоляцией отдельных стран от глобальной сети. Затем - полный блэкаут. Все идёт, к сожалению, по этому пути. Создатели нейросетей запрещают клонировать игрушки. А вот оставить людей без еды - нет.

Большинство виральных запусков AI прродуктов в X - это банальные группы искуственной поддержки постов. давно это знаю, тут есть некоторый разбор этой индустрии Это неорганическая виральность и чистый булшит. Под капотом работают масштабные pods: скоординированная активность, квоты, репосты и лайки по таймингу. Это целая индустрия с чеками от $100,000 (агентства вроде Doomers.ai, Clickstrike или Growth Matrix). Коротко, как это устроено: - Агентство выкупает сетку авторов, которые по отмашке синхронно (самая важная часть) заливают ленту восторгом: «это меняет всё». - Если интеграция раскрыта, это легальный influencer marketing. Но почти никто ее не маркирует, а это прямое нарушение Terms of Service. - Среди известных брендов в таком сером посеве чаще упрекают Higgsfield. Главная ирония: Все годами ругали LinkedIn за чаты взаимной активности. Но в X размах на порядок больше, и алгоритм X вообще не умеет вычислять такие скоординированные подсы. LinkedIn же, как ни странно, победил подсы и жестко порезал им охваты в этом году.

​Те, кто работает с нейронками, больше всего любят Claude. Я не разделяю этой любви, на моём опыте Клод в текстах хуже чем локальная модель от Гугла Gemma. Графика меня не интересует, а код лучше пишут китайцы. Но народ любит. В сети сотни роликов на тему, как сделать так, чтобы вас не заблокировали в Клоде. Есть люди, которых заблокировали уже 12 раз. И они регистрируют 13-й аккаунт, а сразу затем снимают видео на тему: Как избежать блока в Клод. Причём большинство умников называют Клод Клаудом. Многие советы дельные, но всё же вот наиболее полная инструкция. Разобрали задним числом механизм блокировки Claude. Claude использует систему баллов. При регистрации аккаунт получает начальный балл, затем в зависимости от поведения начисляются или снимаются баллы. Ниже порога - прямая блокировка. Вернуть баллы очень сложно Факторы, влияющие на баллы: Регистрация > Чистый IP - самый важный фактор. Не обязательно домашний широкополосный, но обязательно чистый > Gmail уже не лучший выбор, есть почтовые сервисы с большим весом, например Outlook. > Аккаунты, которые при регистрации требуют KYC, можно сразу выбрасывать > Регистрация через мобильное приложение добавляет баллы Платежи: > Подписка сразу после регистрации снимает баллы > Прямой переход на Max сильно снимает баллы. Лучше подождать пару дней и сначала взять Pro > Требование KYC при оплате означает, что аккаунт в периоде наблюдения, но не обязательно заблокируют > Физические пластиковые карты иностранных банков добавляют баллы. Google Play тоже подойдет. Виртуальные карты снимают баллы или сразу блок. Использование: > Не используйте лимит полностью за один раз. Лучше чередовать два аккаунта, чем выжимать один до конца > Десктопный клиент дает небольшое добавление баллов. Старайтесь реже использовать веб-версию > Мобильная версия тоже дает небольшое добавление баллов > Включение функции памяти добавляет баллы. Чем больше файлов памяти, тем выше баллы IP и устройство > Стабильность - ключевой фактор. Не прыгайте по IP, старайтесь всегда использовать один и тот же > Прокси должен быть в глобальном режиме с включенным TUN > Вход с нескольких устройств сильно снимает баллы. Идеал - один компьютер, один клиент > Частая смена IP, частые логины, высокая параллельность - всё это сильно снимает баллы Возраст аккаунта > Старые аккаунты имеют огромный запас прочности. Аккаунты 2023 года явно лучше новых > Баллы растут со временем, но очень медленно Прочие условия: > Windows и macOS без разницы. Linux снимает баллы сразу. > Часовой пояс и язык почти не влияют. Вас не заблокируют просто из-за московского времени > Массовое использование Fable снимает баллы > Обновление до Max с большой вероятностью запускает период наблюдения, если только это не старый аккаунт с высоким весом Период наблюдения и блокировка: > При приближении к порогу аккаунт может войти в период наблюдения. Типичный признак внезапный сброс логина > В периоде наблюдения дальнейшее снятие баллов приведет к блокировке > Аккаунты с высокими баллами могут пережить несколько периодов наблюдения.

3 промпта, которые прокачают ваш трейдинг с помощью ИИ 😊 Сначала подключаем TradingView к ИИ, чтобы он мог работать с актуальными графиками и данными 👇

В Claude Code, Cursor или Codex отправляем: Install the TradingView MCP server. Clone https://github.com/tradesdontlie/tradingview-mcp.git Run npm install. Add it to my MCP config at ~/.claude/.mcp.json and launch TradingView with the debug port. Then verify the connection with tv_health_check.

После этого можно переходить к промптам 👨‍💻 ♦️ 1. Дайте ИИ самому посмотреть график

Вместо скриншота просто просим ИИ проанализировать нужный актив: Pull up [тикер] on the [таймфрейм] and tell me: Current structure: trending, ranging, or transitioning Key support/resistance, with actual price levels Where volume or momentum is confirming or diverging from price What would confirm a real setup here vs. what would be a trap Be objective. Use only what’s actually on the chart.

♦️ 2. Превращаем торговую идею в четкие правила

Если у вас есть стратегия, но часть решений принимается "на глаз": Take this trading idea: '[опишите вашу идею подробно]'. Convert it into a complete, fully objective ruleset for [ТАЙМФРЕЙМ]. Output: Market Condition Filter Exact Entry Rules Stop-Loss Logic Take-Profit Rules Position Sizing Rules Invalidating Conditions Make every rule measurable and unambiguous so it can be coded without any discretion. ИИ переводит субъективные ощущения в строгую торговую систему, где каждый триггер имеет точные математические параметры без двойных трактовок.

♦️ 3. Создаем индикатор для TradingView

Когда правила уже объективны, можно сразу попросить ИИ написать индикатор: Build me a complete Pine Script v6 [индикатор ИЛИ стратегия] for [ТИКЕР] on [ТАЙМФРЕЙМ]. My idea: '[опишите подробно вашу идею]' Include full comments, multiple alert conditions with clear messages, built-in risk controls and filters, and clearly plotted key levels. Output the full code, explain how to use it and list the top 3 market conditions where the script is likely to underperform.

💡 В результате получается интересный workflow: график – правила – готовый индикатор, а не просто разговор с ИИ о трейдинге. #AItrade

​Ловушка для отличника: почему выпускник Принстона не может найти работу. Тридцатилетний Джек Вейс окончил Принстонский университет в 2024 году, но с тех пор так и не смог трудоустроиться. За два года он отправил более 2300 откликов на разные вакансии. Сейчас он живёт в подвале родительского дома в Солт-Лейк-Сити. Его академические успехи впечатляют: Университет Райса он закончил с отличием, а в Принстоне занимался исследованиями молекулярных взаимодействий и образования льда. На эту работу ссылались нобелевские лауреаты. Поиск начался с попыток попасть в фармацевтические компании или получить постдокторскую стипендию в национальной лаборатории. Когда это не сработало, Вейс стал пробовать силы в корпоративном секторе, разработке софта и даже в общепите. В ответ он чаще всего получал либо молчание, либо стандартный отказ. Сам процесс найма оказался изматывающим. Джеку предлагали записывать односторонние видеоинтервью и проходить тесты в игровой форме. Однажды McKinsey дала ему задание, которое нужно было выполнить за 72 часа, но Вейс пропустил срок, так как в это время отправился в поход. С января по март 2026 года он подрабатывал обучением языковых моделей: объяснял нейросетям сложные понятия химической инженерии и получал 70 долларов в час при нагрузке от 4 до 20 часов в неделю. Контракт закончился внезапно, о прекращении сотрудничества исполнителя уведомили одним сообщением в общем чате. История Вейса отражает общие проблемы рынка труда. Экономисты описывают его формулой «мало наймов, мало увольнений»: сотрудники держатся за места, а компаниям не нужны новички. Летом 2026 года число американцев, ищущих работу дольше 27 недель, достигло максимума примерно за десятилетие, если не считать пандемию. По опросу Gallup, лишь 34% жителей США считают нынешнее время удачным для поиска хорошей работы, а исследование Pew показывает, что более 70% людей ждут сокращения рабочих мест из-за развития ИИ. Сейчас Джек готовится к ноябрьскому экзамену в юридическую школу. Параллельно он собирает прототип дрона с лазером, который с помощью искусственного интеллекта должен находить и уничтожать инвазивные сорняки. Подобная судьба скоро ждёт очень многих. Безработица будет нарастать, потому что всё, чему этот человек учился десять лет, нейросети решают за тридцать минут. Однако самое главное в этой истории пожалуй, то, что тридцатилетний Джек Вейс с хорошим образованием не сделал никаких выводов из своего опыта и решил продолжить наступать на старые грабли, выбрав продолжение учёбы, да ещё по такой специальности, как юриспруденция. В этой дисциплине нейросетям нет равных. Только ИИ может держать в своей железной голове все законы, правоприменительные практики, судебную статистику и прецеденты. Безусловно, к моменту окончания Джеком юридического колледжа его коллеги по профессии, опытные юристы, окажутся на улице, а о нём и говорить нечего. Профессиональная подготовка в привычном смысле теряет ценность и к этому стоит готовиться заранее. Кто-нибудь, уже подскажите Джеку, чтобы купил подписку на типовую нейронку и понял, в какой когнитивной пропасти он пребывает благодаря собственному нейро-невежеству. Первоисточник: The Wall Street Journal, 18 октября 2026.

Ну вот и всё, господа. То, о чём я говорил ещё в 2018-м, наконец догнало реальность: софт как товар - умирает. И доказываю я это не теорией, а собственным примером, где я отказался от многолетней платной подписки прямо сегодня утром за 10 минут. Сначала суть. В сети набрал хайп инструмент Reverse Engineer Anything (REA). По сути это мост между ИИ-агентом и старыми инструментами разбора кода - Ghidra, Hopper, IDA. В самих декомпиляторах ничего нового нет: Ghidra созадало выложило АНБ ещё в 2019-м, IDA работает с 90-х. Новое одно: теперь их по кругу гоняет агент, которому ты просто говоришь: «разбери, как эта программа устроена, и собери мне такую же». Раньше для этого надо было годами учиться читать машинный код. Теперь хватает подписки на агента за $20, либо локальной бесплатной нейронки, если у вас мощный компьютер и 15 минут времени. Порог рухнул. Теперь мой случай. Я годами платил за программу для Мака, которая скачивает видео с любых ресурсов, в любом разрешении, вытаскивает отдельно аудиодорожку, но кстати не делает полную транскрипцию в готовый текст для анализа. Сегодня утром я сел за свой мак и за 5 минут собрал себе такую же сам. Добавив туда функцию транскрипции текста из видео. Подписку отменил. Всё, за что я отдавал деньги чужому дяде, теперь лежит у меня в одной маленькой утилите весом 39 Мб. Теперь честно, без хайпа. Копируется не «мозг» программы, а её оболочка и поведение. Если внутри десятилетиями вылизывали совместимость форматов, производительность и поддержку железа, за вечер это не воспроизведёшь. Но она работает и работает именно так, как надо. Ребята в сети уже сделали реверс-инжиниринг всех платных пакетов Adobe, а буквально вчера уже сделали весь офисный пакет Microsoft, включая Word и Excel, который работает так же в точности как и оригинальный, но совершенно бесплатно. Тот же клон Lightroom не читает RAW от Canon, хотя оригинал именно для этого и существует. Так что фраза «любой школьник скопирует ваш софт» - не правда. Но и принижать это событие глупо. Главный вывод другой. Это уже не клонирование, а селекция: берёшь чужую программу и достраиваешь недостающий шаг под свою задачу. Потратив чуть больше времени, чем 15 минут, довести софт до совершенства реально. Компрессор плюс транскрибация, скачиватель плюс анализатор в одном окне, без подписок и без сторонних сервисов. Ценность окончательно уходит от «умею писать код» к «умею собрать нужное из готового и придумать, что скрестить». Скоро мир действительно изменится: своё приложение за минуту-две сможет собрать любой, кто умеет внятно сформулировать задачу. Код перестаёт быть непреодолимым рвом. Остаются идея, скорость и дистрибуция. Ну и одна оговорка на всякий случай: ставить инструмент REA нужно только с официального источника на гитхабе, вокруг хайпа уже плодятся клоны-двойники с вирусами. Честный вопрос к вам: от какой подписки вы бы уже сегодня отказались, если бы за 5 минут могли собрать ей замену? Прикладываю свой универсальный дистрибутив для мака на М-процессорах и Intel. И поскольку я не являюсь сертифицированным разработчиком Apple, вам нужно будет дать приложению одно разрешение, я написал для вас инструкцию. Вернее сама нейронка и написала. Пользуйтесь. Если понравится, и наставите много лайков, соберу версию для Windows. В ближайших планах создать свою операционку для для компьютера и смартфона. Сделаю бесплатно на коленке то, что наше правительство за 30 лет так и не создало, перерисовывая чужие дистрибутивы Линукса, а вместо этого, тратя миллиарды на блокировки. У всех свои задачи и приоритеты. 🌲@the_ai

ИИ и страх, что ты больше не нужен Для творческого человека ИИ может поставить под вопрос не только заработок, но и историю собственной жизни. Ты годами учился писать, рисовать, сочинять, собирал вокруг этого представление о себе. Теперь убедительный результат появляется за секунды. Возникает болезненный вопрос: зачем были мои усилия — и зачем продолжать? 🌋 Почему это бьёт по смыслу. Если самоценность держалась на редком умении, его доступность меняет привычные опоры. Можно одновременно восхищаться технологией, пользоваться ею и переживать утрату профессиональной роли. Страх потерять доход тоже реален: разговоры о новой идентичности не оплачивают аренду. Моя интерпретация: особенно тяжело там, где «я умею» незаметно стало означать «поэтому я имею ценность». Тогда конкуренция с машиной воспринимается как приговор самому человеку. Готовый результат может оставлять пустоту. В эксперименте Scientific Reports, опубликованном в 2026 году, участвовали 269 человек. Пассивное копирование ответов ИИ снижало уверенность в способности выполнить задачу самостоятельно, чувство авторства и воспринимаемую значимость работы. Когда участник сначала писал собственный черновик, а затем использовал ИИ для доработки, психологические показатели были ближе к самостоятельной работе. Это исследование коротких письменных задач. Оно не доказывает, что ИИ вызывает депрессию или лишает людей смысла жизни. Но показывает механизм: можно получить хороший текст и слабее ощущать собственное участие в его создании. Меняется и вкус к усилию. В другом исследовании, опубликованном в 2025 году, ИИ улучшал непосредственные результаты. Однако после перехода к самостоятельной работе участники сообщали о меньшей внутренней мотивации и большей скуке. Возможная ловушка: мгновенный результат становится новой меркой, а медленное обучение начинает казаться бессмысленным. Хотя именно в процессе могли находиться удовольствие, развитие и чувство «я могу». 🌷 Творческие люди реагируют по-разному. Сентябрьский препринт 2026 года прослеживает опыт 17 китайских цифровых художников на протяжении нескольких лет. Среди описанных реакций — сопротивление, ограниченное делегирование ИИ, пересборка авторской роли, усталость и тревога за заработок. Некоторые сохраняли участки работы только за собой. Выборка мала; результаты опубликованы как препринт, а не журнальная статья. Это свидетельства разных способов адаптации, а не диагноз всему творческому сообществу. Где искать опору. Стоит различать рыночную цену навыка, значимость конкретной работы и ценность собственной жизни. Эти вещи связаны, но не равны. Творчество может быть способом разобраться в пережитом, обратиться к близкому человеку, исследовать вопрос, который действительно волнует. Для этого не обязательно производить самый эффектный результат в мире. Полезно сознательно решать, что отдавать ИИ, а что оставлять себе: замысел, первый набросок, обучение, окончательное суждение. И сохранять занятия, отношения и сообщества, где ты нужен не только как поставщик контента. Это не гарантирует лёгкой адаптации, но даёт больше опор, чем бесконечное сравнение с генератором. 🌲 Либертарианский вывод. Свобода включает право пользоваться ИИ, отказываться от него и самому выбирать границы сотрудничества. Ни платформа, ни работодатель не должны присваивать себе право определять смысл твоей жизни. Ебучая гонка продуктивности превращает даже освобождение от труда в требование выдавать ещё больше. Тебе не нужно побеждать алгоритм, чтобы иметь право жить, выбирать и создавать. Но стоит защищать возможность самому решать, ради чего ты это делаешь. 🌲 @the_ai

AI-скилл уже не скилл? Еще недавно ты что-то делал с AI, и это уже было неплохим карьерным преимуществом. А теперь, кажется, халява заканчивается 🥲 На образовательной конференции Яндекса Александр Мальцев из Браузера хорошо сформулировал, как за год изменились потребности бизнеса: раньше бизнес радовался, что ты хоть что-то делаешь с ИИ, а теперь спрашивает, что ему с этого. Потому что бизнесу в общем-то неважно, насколько виртуозно ты общаешься с нейронкой, если это никак не выражается в деньгах. Там же обсуждали вайбкодинг. Для человека с базой это способ сделать что-то классное, а без базы - скорее поиграться. Потому что надо еще понимать, какой инструмент использовать, какую модель выбрать и нужна ли она тут вообще. В общем, возможно, уметь в AI скоро будет примерно таким же преимуществом, как уметь гуглить. Вопрос теперь — что ты с его помощью можешь сделать.

💻 Собрал ИИ-агента для бизнеса, который может жить прямо внутри компании не в чужом облаке, а на своём сервере. 💼 Зачем это бизнесу. 💻 Юрфирма, клиника, бухгалтерия, производство везде есть данные, которые наружу отдавать нельзя. Облачные ИИ-сервисы эту задачу не решают: ты отправляешь документы в чужой дата-центр. 💻 А агент на своём сервере работает внутри для сотрудников: отвечает на вопросы, помнит регламенты, ищет в документах, ведёт базу знаний, делает рутину. Данные остаются у тебя. Как собрал: взял за основу Qwen Agent, переключил на свою модель, дал агенту имя и роль, добавил память, базу знаний, планировщик и 8 инструментов. 💻 Таких решений почти нет: либо облако с рисками, либо сырые сборки. Упаковываю рабочую версию под установку в компанию. 💼 Взял за основу Qwen Agent готовый каркас агента. 💼 Подключил свою модель через OpenAI-совместимый API. Смена провайдера = смена одного адреса. 💼 Дал агенту имя "Bogfin Agent" и роль в системном промпте. Без этого он безликий чат. 💼 Добавил память файлом на диске помнит факты между сессиями. 💼 Добавил базу знаний: агент сам разворачивает структуру (факты, проекты, контакты, навыки). 💼 Добавил планировщик: сложный запрос делится на шаги, независимые бегут параллельно. 💼 Подключил 8 инструментов: браузер, файлы, код, PDF, голос, курс валют, расходы, управление ПК. 💼 Интерфейс Telegram-бот, плюс веб-мастер настройки. Итог: агент, который держит данные внутри контура и помогает сотрудникам.

Про увольнения из-за AI По прошлому опросу 20%+ из вас считают, что AI их может заменить в ближайшие 5 лет. А 40% - что их рабочие навыки обесценятся. Но пока с рынком труда все в порядке: 1️⃣ В The Economist недавно вышла статья с данными, что AI не сокращает рабочие места, а создает их: середины'23 он забрал 200 тыс, но добавил 1 млн! При этом молодежь, которую часто называют первой жертвой AI, держится хорошо: разрыв между безработицей 20-24-летних и общей близок к минимуму за несколько десятилетий. Точечно увольнения из-за AI есть, но это крохи: 16 тыс/мес в общем массиве 1,7 млн/мес. 2️⃣ В более серьезной аналитике, вроде Yale Budget Lab, влияния AI на рабочие места почти нет. Аналитики Challenger изучают конкретно увольнения, причем даже заявленные причины (которые не всегда соответствуют реальным). Так вот в августе AI опустился на 4 место среди причин увольнений, хотя бывал на первом. Это означает, что AI не то что не влияет на рынок труда, он даже перестает быть достойным оправданием увольнений. 3️⃣ По данным Indeed Hiring Lab вакансий разработчиков стало на 15% больше с фев'25 (совпадает с выходом клодкода), причем основной прирост на сеньоров. Но тут сложно выделить именно влияние AI, скорее просто позитивный тренд, который возможно обусловлен ставками, состоянием экономики США и конкретно их техсектора. Стройки датацентров создают огромное число вакансий, даже фаанги стали больше нанимать вне своих хабов (10% вместо 2%). 4️⃣ В общем, не существует серьезных данных о том, что AI негативно влияет на рынок труда. Да, в некоторых профессиях есть небольшие сдвиги. И есть влияние на джуниоров (не такое большое, как многим кажется). Но двухтриллионный AI капекс не может не влиять позитивно на рабочие места и зарплаты. Другой вопрос, что будет, когда/если этот капекс не оправдает себя. Потому что конечный спрос на AI и конкретно инференс не экстраполируется до триллионов даже оптимистами. Короче зря боимся, сейчас - прекрасное время зарабатывать деньги. Дальше может быть намного хуже 🥲 🌲@the_ai

В Claude Code теперь можно создавать кастомные моды Похоже это следующая версия уже существующих внешних скриптов (хуков) Только в отличии от хуков, моды интегрированы внутрь CC, могут рисовать свои интерфейсы прям внутри терминала и влиять почти на любое действие агента Судя по issue на github антропиков, фича всё еще готовится, в релизе её пока нет Но попробовать всё равно можно, включите в settings.json этот экспериментальный флаг: CLAUDE_CODE_ENABLE_FUNCTION_HOOKS": "1" И вот собрал несколько первых модов которые можно потестить: 1/ cc-arcade — мини игры над окном промта: тетрис, змейка, 2048 и подобные 2/ Arunjay4213 — счётчики контекста, лимитов и стоимости каждого хода 3/ cc-storytime — крошечная локальная модель пишет саммари чем сейчас занят Claude Это всё конечно круто, но когда Fable 6? Или это и есть тот самый план по замедлению суперинтелекта? 😏 🌲@the_ai

😳 Сэм Альтман допустил риск уничтожения человечества из-за сверхинтеллекта. CEO OpenAI назвал неприемлемым даже условный 10% риск гибели человечества и заявил, что потеря контроля над AI является одним из главных сценариев, при которых развитие технологии может пойти катастрофически неправильно. Другие ключевые заявления из интервью: В X (Twitter) Альтман добавил, что развитие AI должно идти медленнее, чем технически возможно, поскольку никакая конкуренция США с другими странами не оправдывает безрассудство. В другом посте он выделил две главные угрозы AI: потерю человечеством контроля над своим будущим и чрезмерную концентрацию власти в руках одной страны, компании или человека. ❗️В то же время Майкл Бьюрри назвал предупреждения крупнейших AI-компаний об опасности технологии выгодным им хайпом. По его мнению, LLM не являются настоящим AI и не приведут к созданию общего искусственного интеллекта (AGI), а разговоры о замедлении играют на руку лидерам рынка, пока конкуренты быстро их догоняют. Также Бьюрри считает заявления в духе «мы стали настолько мощными, что это опасно» способом подогреть интерес перед IPO и одновременно прикрыть реальное замедление роста, из-за которого сроки выхода компаний на биржу могут откладываться.

Стартап Mecka AI близок к оценке около $500 млн в сделке под лидерством Sequoia — яркий сигнал: в мире ИИ стартует гонка за качественными данными для обучения роботов. Дефицит реальных мультисенсорных датасетов стал ключевым узким местом для embodied‑моделей: именно доступ к масштабным и разнообразным траекториям, видео и телеметрии определит, кто создаст «руки» для ИИ. Капитал и мандат ведущего инвестора помогут Mecka AI ускорить сбор, очистку и дистилляцию данных, выстраивая стратегические альянсы с производителями и парками роботов.

Наткнулся на сайт с интерактивной картой мира, где расположены все YC стартапы запущенные за последние 20 лет Можно искать по нише, локации, статусу, университету и прошлому месту работы Ссылка: dashboard.vclense.ch/ycglobe Если вдруг захочется поресерчить свою нишу или найти коннект с соседними фаундерами 🌎 @the_ai

​Срочная новость: GPT-6 Astra только что прошла ВСЕ 48 уровней капчи «Я не робот». Инженер OpenAI Шариф Шамим наблюдал, как Astra проходит все существующие на сегодня наборы CAPTCHA, которые усложняется от простого распознавания изображений до парковки, шахмат, головоломок и интерактивных вызовов UI. Astra выполнила все задачи, предназначенные для различения людей и ботов, используя свои возможности работы с компьютером, чтобы понимать, что происходит на экране, и выполнять действия напрямую. Если вы ещё не поняли, что произошло, то с сегодняшнего дня мир стал менее безопасным. Любой пользователь GPT-6 Astra теперь может ломать всю имеющуюся капчу в мире. А значит может писать любые эксплойты для прохождения капчи и устраивать любые атаки на любые сайты. Следует отдать должное инженерам по безопасности, они, выражаясь фигурально не дремлют и каждый день усложняют проверки. Поскольку обычные капчи (ReCAPTCHA v2, hCaptcha) все чаще взламываются автоматикой, индустрия переходит на поведенческий анализ (например, ReCAPTCHA v3 или Cloudflare Turnstile). Они работают незаметно для пользователя: анализируют движения мыши, историю браузера, IP-адрес и другие параметры, чтобы отличить человека от бота без необходимости кликать по картинкам. Но, как вы уже поняли, все эти уловки никак не остановят GPT-6 Astra, поскольку она не спит в буквальном смысле слова, и каждая такая уловка расшифровывается быстрее, чем её придумывают. Первые модели Chat GPT были осмеяны знатоками кипбербезопасности, которые заявляли что-то типа: "Да ваш ИИ даже капчу пройти не сможет, ну какой там интеллект". Но с появлением GPT-6 Astra, специалистам по безопасности теперь не смешно. Мало того, что новые модели ИИ могут ломать любую капчу, они теперь не позволяют даже создать что-то новое, что продержалось бы в рабочем состоянии хотя бы пару часов. А ведь Astra теперь доступна не только компаниям, занимающимся безопасностью в сети и белым шляпам, но также и всяким плохим парням, включая северокрейскую группировку Lazarus Group (Известная государственная хакерская группировка, которая работает на разведывательные службы Северной Кореи (КНДР). Когда Клаус Шваб предрекал нам "Э мэссив сайберэттэк" с последующим блэкаутом, было смешно. Теперь - не очень.

FT: Стартап 25-летнего Джеймса Дакомба, разрабатывающий ИИ-чипы, получил инвестиции по оценке более $3 млрд – Olix, разрабатывающий ИИ-чипы, получил $312 млн инвестиций – За 6 мес. оценка Olix выросла втрое, составив уже $3,3 млрд – Новый раунд лондонского стартапа Olix возглавил фонд Fundomo – Раунд поддержали Arm, Hudson River Trading и Рид Хастингс – В феврале 2026 оценка разработчика чипов составляла $1 млрд – Дакомб заявил, что эпоха универсальных чипов Nvidia прошла – Индустрия чипов, по мнению Olix, движется в мир специализации – Olix не использует некоторые из дефицитных компонентов – В чипах стартапа Olix нет новейшего кремния, HBM-памяти и др. – В офисах Olix работает 140+ чел. из крупных IT-компаний и др. – Olix активно использует ИИ-инструменты для ускорения разработки – Главным отличием стало использование фотонных межсоединений – Это позволяет данные между группами чипов быстрее и эффективнее

🤖 ИИ уже пишет более трети новых веб-страниц Исследователи Pew Research Center проанализировали 10 000 англоязычных страниц и обнаружили признаки значительного участия ИИ примерно у 10% из них. Если учитывать только страницы, опубликованные после запуска ChatGPT в ноябре 2022 года, показатель превышает треть.

🙂‍↕️📊 4 промпта, чтобы понять, какие идеи в Telegram реально стоит повторять 1️⃣Найти идеи, которые сработали повторно

Ты — аналитик контента для Telegram-каналов. Проанализируй идеи, которые появлялись минимум дважды и снова получили высокий отклик.

Учти тексты постов, даты и реакции за выбранный период из приложенных данных.

Для каждой повторённой идеи покажи:
– первую публикацию;
– повторную публикацию;
– динамику реакций;
– какие элементы сохранились;
– что изменилось в подаче.

В начале построй линейный график динамики реакций при повторе. В конце сделай вывод, какие идеи можно безопасно использовать повторно, и дай 5 рекомендаций.

2️⃣Найти темы, которые можно превратить в серию

Ты — аналитик контента для Telegram-каналов. Найди темы, которые появлялись в разных публикациях и стабильно получали хороший отклик.

Учти тексты постов, даты и реакции.

Для каждой перспективной темы укажи:
– сколько раз она появлялась;
– средний уровень реакций;
– примеры успешных постов;
– почему тема подходит для серийного формата.

Затем предложи название рубрики и 5 следующих постов для каждой сильной темы.

3️⃣Найти идеи, которые лучше работают в коротких постах

Проанализируй публикации Telegram-канала и определи темы, которые показывали высокий результат именно в коротком формате.

Сравни короткие и длинные публикации по одинаковым или похожим темам.

Для каждой идеи покажи:
– длину поста;
– количество реакций;
– используемый хук;
– структуру;
– что именно могло повысить вовлечённость.

В конце составь список тем, которые лучше подавать коротко, и предложи оптимальную структуру таких постов.

4️⃣Найти идеи, которые уже слишком часто пересказывают

Ты — аналитик контента для Telegram-каналов. Найди идеи и темы, которые повторяются слишком часто и начинают выглядеть однообразно.

Учти частоту появления, формулировки, динамику реакций и сходство публикаций.

Для каждой затёртой идеи покажи примеры и предложи минимум 3 новых способа подачи:
– другой угол;
– новый формат;
– неожиданная аудитория;
– кейс;
– противоположная точка зрения;
– эксперимент или вопрос.

В конце составь список «оставить / обновить / временно убрать».

❤️ — это мое 🔥 — не мое, но интересно 🐳 — еще таких промтов