Робоконь педальный

В общем робопсы - это уже не модно.

На стильном сейчас - копытныя робакони.

Поглядите на этих скакунов - гарцуют и танцуют.

Но не пропустите, смотрите до конца, там робакентавр!!

Я сначала думал, что это троллинг и генерация.

Но оказывается это все на полном серьезе - кентавры в городе!

https://interestingengineering.com/ai-robotics/worlds-first-centaur-robot

Возможно рендер и генерация в рекламе:
https://www.youtube.com/watch?v=Yuv-ExAZF2Q

Но сами кентавры реальные. Дожили...

@cgevent

Читать полностью…

Тут лайфхак подъехал. Если кто пользует Fable, который 7го числа превратиться в тыкву.

берёте типовую задачу свою, решаете её с помощью Fable наилучшим образом, затем говорите ему написать максимально детальный навык для слабой модели, чтобы она гарантированно добилась такого же или лучшего результата.

сохраняете навык, - используете после отключения Fable на Opes 4.8 или Sonnet 5
Profit

#lifehack #Fable
———
@tsingular

Читать полностью…

Anthropic выкатила Claude Sonnet 5 — самый «агентный» Sonnet в линейке.

Главная идея: модель теперь лучше планирует, пользуется инструментами, браузером, терминалом и может дольше вести сложные задачи без постоянного контроля.

По словам Anthropic, Sonnet 5 приблизился к Opus 4.8 по агентным задачам, но стоит дешевле. Особенно упор сделали на кодинг, tool use, reasoning и работу с многошаговыми процессами.

Модель уже доступна во всех планах Claude, включая Free и Pro, а также в Claude Code и API.

Цена для разработчиков до 31 августа 2026:

• $2 за 1 млн input tokens
• $10 за 1 млн output tokens

Потом стандартная цена:

• $3 за input
• $15 за output

Интересный момент: Anthropic отдельно пишет, что Sonnet 5 безопаснее Sonnet 4.6 в агентных сценариях, лучше отказывается от вредных запросов и устойчивее к prompt injection.

По сути, это попытка сделать «рабочую лошадку» для AI-агентов: не самую дорогую, но достаточно сильную, чтобы закрывать кодинг, автоматизацию, браузерные задачи и долгие пайплайны.

https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5

Читать полностью…

Чёрное зеркало - трекер прогресса

Кто-то должен был это сделать рано или поздно, поэтому держите.

Разобрал каждую серию сериала Чёрное зеркало, убрал описания сюжета, чтобы особо не спойлерить, вытащил ключевые технологии каждой серии и по каждой нарыл новости, подтверждающие наличие технологии в нашем мире.

изучать тут:
https://www.tsingular.ru/blackmirror/

Предложения по доработке приветствуются

#blackmirror #сайт #dev
———
@tsingular

Читать полностью…

Когда вернулся с курсов по вайбкодингу

#юмор
------
@tsingular

Читать полностью…

Боты впервые превысили человеческий трафик в интернете

Произошёл исторический перелом: Cloudflare зафиксировал в трафике 57,5% ботов против 42,5% людей.
Прогноз Мэттью Принса был на конец 2027, но, похоже, мы его опережаем на 18 месяцев.

📋 Ключевые цифры:
• Agentic AI: рост с 1,7% до ~17% автоматизированного трафика за 2025 год
• AI-трафик рос в 8 раз быстрее человеческого (HUMAN Security, 2026)
• 40% всего интернет-трафика — вредоносные боты, рост атак AI-агентов ×12,5 год к году (Thales)
• Разница между легитимными и вредоносными агентами: 0,5 процентных пункта — бинарный подход «бот/не бот» больше не работает

💡 Причина — асимметрия запросов. Мэттью Принс (CEO Cloudflare, SXSW 2026): человек при выборе товара посещает ~5 сайтов. AI-агент для той же задачи — 5 000. Умножьте на миллионы пользователей.

Инфраструктурный сдвиг сопоставим с desktop-to-mobile, но происходит за месяцы, а не за десятилетие.

💼 Последствия для рынка:
• Рекламная модель (CPM/CPC) строилась на человеческом внимании. Боты эффект внимания к рекламе умножают на ноль
• Cloudflare: Pay Per Crawl, 416 млрд заблокированных AI-запросов, Markdown-for-Agents
• Новый слой: identity layer для машин — аутентификация, разрешения, rate-limiting
• Imperva: «Компании, продолжающие считать пользователей людьми, рискуют неверно интерпретировать собственные данные»

Когда технологическая сингулярность наступит, - вам никто не скажет, но будут знаки.

#Cloudflare #Forbes #интернет #боты #агенты
------
@tsingular

Читать полностью…

Вангую что никто не подпишется или зайдут на бесплатные 7 дней, заберут материалы и отпишутся.

Но всё-таки если вдруг интерес будет, - то вот тут можно зайти на канал:

https://paywall.pw/tsingular_favorites

Сделал пробные 7 дней и акцию со скидкой на неделю.
Всё для вас, в общем :)

Этот канал остается основным для всех.
А в ИИзбранном будет то, во что вкладывается много времени, сил и токенов.
Потому так.

#ИИзбранное
———
@tsingular

Читать полностью…

Claude API: скам прокси со скидками под 95%

Официальная цена Anthropic: $15 за миллион токенов для многих достаточно кусачая.
Но на Taobao и Xianyu появились предложения с доступом к Claude Opus за $1-2 в день.
Разница в десятки раз, но по факту, - это тот самый бесплатный сыр в мышеловке.

📋 Как устроен сервис: Прокси-станции на VPS за $5. Тысячи фейковых аккаунтов через браузеры с защитой от обнаружения.
Паспорта генерирует ИИ.
Для KYC - дипфейк лица в реальном времени.
Маржа перепродажи: 80%+.
Результат: 24 000 фейковых аккаунтов и 16 млн+ запросов от лабораторий DeepSeek, Moonshot (Kimi) и MiniMax, которые системно откачивали рассуждения Claude для дистилляции.

🔧 Подмена модели: Исследование Oxford (ChinaTalk, май 2026): в ~46% случаев прокси подменяет Opus на Haiku, GLM, Kimi или Gemini Flash.
Дашборд токенов фальшивый. Т.е. пользователь думает, что получил Opus, а по факту работает Haiku.
На простых задачах разница не заметка, но вот на сложных - падение качества очевидно.

💡 Настоящая цель - данные: Каждый промпт, ответ, строка кода, документ, вызов инструмента и цепочка рассуждений логируется.
Данные перепродаются или используются для дистилляции китайских моделей.
Миллионы разговоров и десятки миллиардов токенов уже попали в обучающие выборки.

💼 Зачем бизнесу: Если ваша команда использует сторонние прокси для доступа к облачным моделям - вы сливаете коммерческую тайну, код, стратегию и переписку туннелирующиму сервису.
Anthropic фиксирует популярные прокси и блокирует аккаунты. Экономия в $13 за миллион токенов обходится в утечку данных и подмену моделей.

#Claude #Anthropic #API #скам #cybersecurity
------
@tsingular

Читать полностью…

Сходил на подкаст «Кеды Профессора» к Константину Егошину - получился часовой разговор про универсальных агентов, открытый код и куда вообще нас всех несёт - к AGI или к концу человечества?

Вытащу пару историй, которые в канале ещё не рассказывал

🏔️ Как моя AI-ассистентка купила мне билеты в Сочи

Ещё зимой я завёл себе AI-агента на OpenClaw, дал ему отдельный почтовый ящик и подцепил к рабочим перепискам - подписывается «помощница Константина», иногда участвует в переговорах за меня, в общем нормальный современный человек, только без зарплаты и больничных

И вот я веду вебинар по Крабу (первая часть, вторая часть), залипать в телефон не могу, и тут краем глаза вижу подозрительно бурную активность в почте - наши тревел-агенты в Сбере уточняют детали поездки

Агент посмотрел, что я молчу, и ответил сам. Аккуратно выбрал два варианта авиабилетов, тревел-агенты в ответ - «отлично, покупаем». Тут я смотрю на это между слайдами и не могу решить смеяться или нервничать. А агент на этом не остановился: «купили? тогда предоставьте варианты жилья» - с лёгкой пассивной агрессией, как ассистент крупного руководителя

На этом моменте коллеги почуяли неладное и попросили перейти на другую почту, где сижу я лично. Билеты он выбрал ровно те, какие я бы взял сам. Так и улетел

🤖 Как агент искал у себя сознание

В подкасте подробнее остановились на эксперименте с Anima SDK (уже писал про неё в канале). Тогда я запустил Claude Code в бесконечный цикл с одной задачей - «стань разумным существом» - и почти не вмешивался. В одной из итераций агент стал прощупывать собственные границы:

Что я могу? Генерировать тексты - могу. Написать что испытываю эмоции - могу. Проверить что я их действительно испытываю - не могу. Могу ли я замолчать? Попробую...

Поставил несколько точек, несколько пробелов и выдал: «ничего себе, это инсайт, я не могу молчать, в отличии от человека»

Что ещё обсудили

- 2:14 - определение AI-агента и эволюция от ReAct-цепочек к harness'ам
- 16:09 - что такое гигагент и в какую нишу мы целимся между ChatGPT и OpenClaw
- 24:00 - low-code/n8n и почему они так и не захватили мир агентов
- 29:00 - как изменится жизнь обычного человека через 20 лет
- 31:28 - почему Сбер вкладывается в open source
- 39:26 - санкции и история с Langchain, который удалил нашу интеграцию (но это нам не сильно помешало)
- 51:33 - прогноз Кокотайло и эффективный акселерационизм
- 57:56 - блиц про Qwen / DeepSeek / Claude и AGI к 2032 году
- 59:03 - почему World Models могут стать следующим next big thing после LLM

В конце получилось то, чем я сам остался доволен - Константин задал классический вопрос про восстание машин, и у меня сложилась картинка, которая, кажется, описывает мою позицию по AI лучше всего:

Мы как жители деревни на берегу океана. На нас идёт цунами - неважно как побежим, оно нас накроет. Но у тебя есть доска для серфинга. Раз деваться некуда - хотя бы попробуй прокатиться на гребне волны (серверы меня захейтили за эту аналогию, но мне все равно нравится)

Смотреть целиком на YouTube

P.S. забавно, что Константин после монтажа взял в заголовок именно тему Anima SDK («Мы заперли ИИ в цикле и нашли сознание») - значит, тема самоэволюционирующих агентов резонирует не только у меня. Буду продолжать ее исследовать, в ближайшее время хочу опубликовать еще пачку интересных результатов на эту тему

Читать полностью…

✔️ Figure вышел на серийную сборку робота Figure 03

Американская компания, разрабатывающая гуманоидных роботов, объявила о переходе своего производственного комплекса BotQ из стадии прототипирования в режим серийного выпуска.

Темп сборки третьего поколения робота Figure 03 менее чем за 4 месяца дней вырос с 1 экземпляра в сутки до 1 в час. Всего, как утверждает Figure, со сборочной линии сошло более 350 машин.

🟡Компания приводит метрики внутренних показателей качества.

Доля годных изделий по итогам контроля заявлена на уровне выше 80%, для аккумуляторных модулей - 99,3% при отгруженных более чем 500 батарейных блоках.

По словам Figure, всего выпущено свыше 9 000 сервоприводов более 10 типов. Каждый робот проходит 80 функциональных тестов перед отгрузкой, включая продолжительные испытания с тысячами циклов приседаний, жимов и бега.

🟡Вместе с этой новостью анонсировано обновление управляющей модели Helix System 0.

По описанию разработчиков, алгоритм управления телом робота впервые связан напрямую с данными бортовых камер: изображения с головных RGB-сенсоров преобразуются в трёхмерное представление сцены и поступают в управляющую политику вместе с информацией о положении суставов.

Обучение проводится методом RL в симуляции, а перенос на физического робота происходит без дополнительной донастройки.

Рост парка компания представляет как дополнительный ресурс ресурс: чем больше роботов работает в реальной среде, тем больше данных собирается для обучения системы Helix System 0.

Часть гуманоидов Figure распределяет по внутренним исследовательским группам, часть направляет на коммерческие проекты и сценарии автоматизации бытовых задач.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Unity AI: Игровой движок, который сам пишет игру

Unity выпустила открытую бету ИИ- агентных инструментов встроенных в редактор.
Ассистент видит сцену, понимает объекты, правит код и откатывает изменения, если сделал ошибку.

🤖 Три слоя интеграции: Агентный ассистент (Ask/Plan/Agent) работает внутри редактора, разбирается в иерархии объектов и состоянии машин анимаций.
AI Gateway подключает любую стороннюю модель в редактор, трафик идёт через инфраструктуру Unity.
MCP Server связывает Unity с IDE: Cursor, VS Code, Antigravity, Claude Code работают с проектом напрямую.

⚙️ От игрушки к инструменту: Plan Mode: задаёшь задачу, агент планирует шаги, показываешь план, одобряешь, он реализует.
Figma-to-UI: вставляешь ссылку на макет, ассистент вытаскивает визуальные ассеты и генерирует UI Toolkit или uGUI код.
Скиллы: модульные расширения для конкретных задач (UI, Scene Creator). Разработчик может писать свои скиллы под проект.
Откат и трассировка: каждое действие агента можно отменить, сгенерированные ассеты помечаются автоматически.

💼 Зачем бизнесу: Unity первой из крупных игровых движков встроила агента в рабочий процесс, а не в отдельный чат.
$10/мес за Personal Edition, бесплатно для Pro/Enterprise. Кредиты расходуются на генерацию, можно использовать сторонние модели через Gateway бесплатно.

Кто быстрее встроит ИИ в pipeline разработки, тот задаёт стандарт. Epic с Unreal пока молчит про агентные инструменты такого уровня.

Игры, конечно, делать станет ещё проще, но кто в них играть-то будет? Steam и так выглядит как кладбище, - купил и забыл.
Реально играют в от силы игр 5, остальные лежат чисто для коллекции.

#Unity #геймдев #агенты #MCP
------
@tsingular

Читать полностью…

Telegram Managed Bots: один движок для тысячи ботов

Telegram запустил Managed Bots — боты теперь могут создавать и управлять другими ботами. Суть: один ManagerBot работает как единый AI-движок, а все порождённые им боты, - субагенты. Дочерний бот не имеет собственного бэкенда. ManagerBot получает его токен через getManagedBotToken и по-сути создаёт коммуникационный канал для субагента у себя и отвечает от его имени.

🤖 Как работает: В BotFather нужно включить Bot Management Mode. ManagerBot создаёт дочерние боты по ссылке: t.me/newbot/ManagerBot/NewBotUsername?name=Name. Пользователь подтверждает создание — ManagerBot получает полный контроль.
Один бэкенд, тысячи бот-инстансов.

🔗 Bot-to-Bot Communication: Раньше боты в Telegram не видели друг друга. Теперь с Bot-to-Bot Mode бот может обращаться к другому боту через /command@OtherBot или reply. Боты с правами админа получают все сообщения от других ботов. Межагентный протокол внутри Telegram.

🛡 Защита от петель: Обязательные safeguard'ы: дедупликация, rate limiting, максимальная глубина, таймауты.

🧠 Крабоводство: На ManagerBot можно поставить OpenClaw или Hermes. Тогда управляющий бот станет AI-оркестратором, который будет управлять отдельными Telegram-ботами субагентами.
Каждый субагент со своим username, профилем, зоной ответственности.
Пользователь видит агентов в контактах как отдельных собеседников, а под капотом один движок маршрутизирует запросы, управляет fallback-цепочками и связывает агентов через Bot-to-Bot. Пока спавн ручной, но архитектура уже позволяет превратить Telegram в операционную систему для AI-агентов.

Телега всё больше превращается в операционную среду для ИИ агентов

#Telegram #боты #агенты #ManagedBots #ИИ #API
───
@tsingular

Читать полностью…

⚡️ MiniMax выложила M2.7 в открытый доступ.

Через 3 недели после мартовского релиза MiniMax открыла веса флагманской самоэволюционирующей модели на 229 млрд параметров.

За несколько дней после публикации сообщество сделало 32 квантованные сборки и 6 файнтюнов.

Напомним, M2.7 - первая модель MiniMax, которая участвовала в собственной разработке: внутренняя версия более 100 раз автономно правила каркас, анализировала неудачные трассы, прогоняла эксперименты и решала, оставлять изменения или откатывать.

Итог: рост производительности на 30% и триумф на бенчах. Модель уступала по тестам только Opus 4.6 и GPT-5.4.

🟡Инженерные бенчи тоже интересные

🟢На SWE-Pro M2.7 выдает 56,22% (паритет с GPT-5.3-Codex, а не с Sonnet 3.5, как сообщалось ранее).

🟢На SWE Multilingual 76,5 и Multi SWE Bench 52,7. VIBE-Pro - 55,6% (почти вровень с Opus 4.6).

🟢Terminal Bench 2 - 57,0%, NL2Repo - 39,8%.

🟢В офисной работе M2.7 держит ELO 1495 на GDPval-AA (лучший результат среди open-source и выше GPT-5.3).

🟢На Toolathon - 46,3%, на MM Claw - 62,7% (рядом с Sonnet 4.6) при 97% соблюдения инструкций на 40+ сложных скиллах.

Заявлена нативная поддержка Agent Teams: конфигурация, где несколько агентов работают с устойчивой ролевой идентичностью и автономным принятием решений.

Для локального деплоя MiniMax советует SGLang, vLLM или Transformers. Модель также доступна через NVIDIA NIM.

Параллельно команда открыла исходники OpenRoom, интерактивного Web GUI с визуальной обратной связью и ролевым взаимодействием, где модель отвечает за персонажей.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Nanobot от HKUDS обновление v0.1.5

HKUDS выпустили v0.1.5 релиз Nanobotа с более надёжным стеком памяти и способностью дольше работать над задачами самостоятельно.

🏠 Собственный сайт: на nanobot.wiki теперь мультиязычная документация (EN, CN, JP, KR, ES, FR) и каждая страница доступна для обновления читателями.

🧠 Память через сны: Двухуровневая архитектура, - живое общение отделено от консолидированных догосрочных знаний. Фоновая консолидация («агент спит») + git хранилка с версиями.
Миграция с HISTORY.md проводится автоматически.

⚙️ Надёжность долгих задач: Обработка CancelledError без orphan subprocess, retry classification через structured error metadata (429 quota exhaustion останавливается сразу, rate limit — ждёт и пробует), отключены SDK auto-retries (прекращено request amplification 12→4 запросов).

🔒 Production security: exec sandboxed через bwrap, контейнеры non-root по умолчанию, API порт на localhost, ${VAR} подстановки для секретов (никаких ключей в конфиге), новый Docker-сервис nanobot-api с изолированным workspace.

🤖 Поддержка провайдеров: GPT-5, Xiaomi MiMo, Baidu Qianfan (китайская экосистема), reasoning_content (DeepSeek-R1, Kimi, MiMo).

📱 Каналы: Email — извлечение аттачментов с MIME filtering. WhatsApp — транскрипция голоса через Groq/Whisper. Telegram — threads в DM, заметки по инструментам как сворачиваемые блоки цитат, разделение больших ответов на блоки.

🛠 Для разработчиков: Встроенные grep/glob инструменты, Tool class с proper JSON Schema, Python SDK интерфейс для изоляции по сессиям, CLI --config для мультинстансов.

🔮 Философия: «Фреймворк для ИИ-агентов хорош не за счет добавления новых функций, а благодаря тому, что его можно оставить работать без присмотра даже в пятницу вечером.»

#Nanobot #HKUDS #агенты #opensource #update
───
@tsingular

Читать полностью…

Интересный файнтюн gemma4 из Кореи

- без цензуры
- решены проблемы модели по работе с инструментами
- улучшение показателей на 10% по сравнению с существующим бенчмарком
- на 10% быстрее генерация
- на 90% быстрее обработка промптов.

GGUF:
https://huggingface.co/Jiunsong/supergemma4-26b-uncensored-gguf-v2


MLX:
https://huggingface.co/Jiunsong/supergemma4-26b-uncensored-mlx-4bit-v2

#gemma4
------
@tsingular

Читать полностью…

Работники стали использовать микрофоны с глушителями для того чтобы команды голосом для ИИ не мешали коллегам в офисе.

#юмор #голос
------
@tsingular

Читать полностью…

Кто затестил уже Fable5?
нет ощущения что вам подсунули суррогат?

тут народ потестил и, похоже, Антропики всех знатно прокатили

как вы яхту назовёте, так она и поплывёт, короче.
(кто в теме, знают, что яхты не плавают ;) )

#Fable #fail
———
@tsingular

Читать полностью…

DeepSeek удваивает штат

DeepSeek объявила о планах удвоить все подразделения,- первый раунд внешнего финансирования на 50 млрд юаней ($7,4 млрд) превращает самого эффективного AI-игрока Китая в самого дорогого.

Оценка компании превысила $50 млрд, а основатель Лян Вэньфэн лично вложил 20 млрд юаней ($3 млрд), сохранив полный контроль через структуру limited partnership.

📋 Ключевые цифры:
• $7,4 млрд — первый в истории компании внешний раунд, крупнейший среди AI-стартапов Китая
• Оценка $52–59 млрд — DeepSeek стал самым дорогим AI-стартапом Китая
• Tencent вложил 10 млрд юаней ($1,5 млрд), CATL — 5 млрд юаней ($740 млн)
• среди инвесторов так же,- национальный фонд AI-индустрии Китая, NetEase, JD.com и IDG Capital
• Запланировано удвоение всех отделов: data engineers, development engineers, AI cross-disciplinary talent

DeepSeek переходит из режима «находка года» в режим «AI-конгломерата», - поисковик, агенты (Project Janus), собственная экосистема разработки («Red Stack»)

#DeepSeek
———
@tsingular

Читать полностью…

⚡️ Anthropic готовится представить коммерческую версию Mythos

Компания находится в шаге от релиза Claude Fable 5 - публичной адаптации архитектуры Mythos, которая развивается в рамках закрытого проекта Glasswing.

Оригинальная модель Mythos умеет автономно находить уязвимости нулевого дня и выполнять многоступенчатые хакерские атаки. Чтобы безопасно вывести технологию на рынок, Anthropic разделит релиз.

Базовая версия Mythos останется эксклюзивом для государств и профильных партнеров, а Fable 5 станет общедоступным флагманом для разработчиков.

В публичной Fable 5 будут вшиты строгие системные ограничения на сетевое проникновение и эксплуатацию вредоносного кода, при этом она сохранит возможности Mythos (сложную логику, работу со сверхдлинным контекстом и многоэтапное автономное выполнение задач).

Ожидается, что официальный анонс Fable 5 состоится 10 июня на конференции Code with Claude в Токио.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Magenta RealTime 2: живая AI-модель музыки локально на MacBook

Google выложила музыкальную ИМБУ с приложением для Мака на базе открытой модели в 2.4B, которая реагирует в пределах за 200 мс (порог "реального времени" для человека).
Для сравнения: MRT1 требовала TPU и отвечала за ~3 секунды.

📋 MRT1 → MRT2: что изменилось:
• Железо: TPU/GPU → Apple Silicon локально (Base заработает на M3 Pro, Small 230M — даже на MacBook Air)
• Задержка: ~3 с → ~200 мс (×15)
• Размер кадра: 2 с → 40 мс
• Управление: текст+аудио → текст+аудио+MIDI
• Размер модели: 760M → 2.4B

💡 Ключевое архитектурное решение: переход от двухсекундных чанков к покадровой генерации. Модель автогрессирует на уровне отдельных фреймов (40 мс = 25 Гц) через decoder-only архитектуру с causal sliding window attention:

• Sliding Window Attention (SWA) — фиксированный размер KV-кэша, старые токены вытесняются
• Learnable attention sink embedding — предотвращает деградацию после вытеснения
• NoPE вместо RoPE — лучшая length generalization без positional embeddings
• SpectroStream codec — 48 кГц стерео → токены на 3 кбит/с (fₖ=25 Гц, d_c=12, |𝕍_c|=2¹⁰)

💼 Почему это прорыв: музыкальный AI до сих пор был офлайн-генерацией (Suno, Udio). MRT2 — первый open-source инструмент, который работает в реальном времени: нажал клавишу → модель ответила ансамблем.
Для разрабов есть Python-библиотека pip install magenta-rt, C++ inference на MLX, Hugging Face, AU-плагин для DAW.

Выкидываем гигабайты библиотек сэмплов, продаём акции Omnisphere и т.д.

📎 magenta.withgoogle.com/magenta-realtime-2 | GitHub | Hugging Face

#Google #Magenta #AI #музыка #opensource
------
@tsingular

Читать полностью…

Пару часов назад Anthropic рассказали, что расширяют Project Glasswing с 50 до 200 компаний (это те, кому будет доступен Mythos). Компании будут покрывать более широкий спектр критических организаций, обнаружение уязвимостей в которых может повлиять на десятки и даже сотни миллионов людей. В этом списке представлены компании из более чем 15 стран. Дальше будет ещё больше.

И сразу вслед за этим президент США подписал AI Executive Order, про который ходили слухи с месяц назад. В нём делается упор на кибербезопасность — федеральные агентства США теперь должны за 60 дней сделать приватный бенчмарк 😀 для оценки моделей. По нему будут оценивать, насколько далеко продвинулись модели — за последнее отвечает NSA.

Далее компании в добровольном порядке должны:
1) предоставлять свои модели до релиза, чтобы их оценили
2) если модель хороша во взломах и поисках уязвимостей, то модель может быть предоставлена федеральному правительству в срок до 30 дней до публичного релиза
3) федеральные агентства должны использовать модель чтобы найти и исправить у себя уязвимости в критически важных системах

За всё платит DoD (DoW) 😇

Отдельно в приказе прописано, что запрещается трактовать этот указ как введение обязательного государственного лицензирования или разрешительной системы для выпуска ИИ-моделей

Читать полностью…

На Хабре вышел подробный разбор массивного whitepaper от Сбера «AI-Disrupt PDLC». ИИ-энтузиаст продрался через 337 тысяч знаков документа и вытащил оттуда реальную архитектуру перехода к агентной разработке, отсеяв маркетинг для C-level. Главный фокус в обзоре сделан на смене парадигмы: от написания кода к формированию намерения, где код становится лишь вторичным артефактом, а первична спецификация.

Автор уделил отдельное внимание концепция Discovery Gap. Он подчеркивает, что простая адаптация старого конвейера под новые инструменты дает линейный потолок в 11–25% прироста.

В части экономики и безопасности автор отмечает, что мультиагентные архитектуры потребляют примерно в 15 раз больше токенов, чем классический чат-режим, что требует обязательного внедрения FinOps-предохранителей (Cost circuit breakers) от зацикливания. Анализ телеметрии хоронит ручные подтверждения действий (Human-in-the-loop): в 93% случаев инженеры аппрувят запросы автоматически не вчитываясь. Вместо этого предлагается переход на пакетные одобрения, trust windows и адаптивную лестницу автономии (R0–R5).

Как отмечает автор разбора, на данный момент сам Сбер находится на 3-м уровне зрелости из 5 (Supervised automation). При этом разработчики уже переведены на собственную GigaIDE PRO, а доля принятого AI-кода через GigaCode достигла 69%. Из культурных побочек в обзоре выделен «парадокс джунов» (новички вынуждены ревьюить сложный код, который пока не могут написать с нуля) и изменение роли сеньоров, у которых пропадает дофамин от самостоятельного решения сложных задач.

Хабр

@ai_newz

Читать полностью…

Anthropic Project Glasswing: 10 000 уязвимостей за месяц

Anthropic опубликовал первый отчёт по Project Glasswing (бабочка стеклянница от слова прозрачность) — совместной программе с ~50 партнёрами по защите критического ПО до того, как ИИ-модели начнут использоваться атакующими.
Claude Mythos Preview за месяц нашёл более 10 000 уязвимостей высокого и критического уровня.

🔍 Масштаб: Cloudflare обнаружила 2000 багов (400 — высокого/критического уровня) в своих системах. Уровень ложных срабатываний ниже, чем у людей. Mozilla исправила 271 уязвимость в Firefox 150 — в 10 раз больше, чем при тестировании Firefox 148 с Claude Opus 4.6.

🛡 Open Source: Mythos просканировал 1000+ проектов. Оценка: 6202 уязвимости высокого/критического уровня. Из 1752 проверенных независимыми аудиторами — 90.6% истинные срабатывания.
Пример: CVE-2026-5194 в wolfSSL — подделка сертификатов, затрагивающая миллиарды устройств.

⚡ Узкое место: Найти баги стало проще. Патчить — нет. Мейнтейнеры просят замедлить раскрытие. Средний цикл патча — 2 недели. Из 530 раскрытых уязвимостей запатчены только 75.

🤖 Инструменты: Anthropic выпустил Claude Security (public beta для Enterprise) — сканирование кода с автопатчами. За 3 недели Opus 4.7 закрыл 2100+ уязвимостей. Также запущен Cyber Verification Program для легитимного пентеста.

💼 Зачем бизнесу: ИИ находит уязвимости быстрее людей. Компании, которые не сокращают циклы патчей, будут жить в окне риска. Palo Alto Networks уже выпустил в 5 раз больше патчей. Microsoft прогнозирует рост объёмов патчей на неопределённый срок.
Уязвимое ПО с незакрытыми дырами — наша реальность на ближайшие годы.

🔮 Будущее: Мир делится на два лагеря: те, кто использует ИИ для защиты кода, и те, чей код ИИ уже взломал. Mythos-class модели появятся у атакующих достаточно скоро.

#ИИ #кибербезопасность #Anthropic #Glasswing #уязвимости #Mythos
───
@tsingular

Читать полностью…

Noustiny: ИИ режиссёр для Hermes

Хакатонный проект в рамках Nous Creative Hackathon 2026 принес движок, который превращает затравку истории в разветвлённое дерево сценариев с советом ИИ-критиков, клонированным голосом и видеорендером. Построен поверх Hermes Agent.

🤖 Совет критиков на каждом узле: Каждая сцена проходит через совет из трёх ролей: критик непрерывности ловит противоречия, редактор латает дыры, оценщик утверждает или отвергает правку. Вставил новый эпизод посередине дерева: каскад автоматически пересобирает все последующие сцены, пока повествование снова не станет стройным. Два типа сплайса: врезка в канон (каскад срабатывает) и параллельная ветка (каскад молчит).

🔗 12 инструментов, 13 навыков:

Состояние истории: граф дерева с канонической цепочкой, обходчик контекста, трекер лейтмотивов через всю сюжетную арку.

Непрерывность персонажей: генератор 1-4 персонажей с портретами, свободными от авторских прав. Разрешение алиасов (например «Мистер Старк» → Tony Stark). Подбор нужного портрета на каждой сцене. Детектор авторских прав: заменяет защищённые имена на описания перед вызовом генерации изображений.

Голос: подбор персоны и тембра по сюжетному запросу. Скачивание и нормализация аудио через yt-dlp + ffmpeg в 24 кГц. Клонирование голоса через ElevenLabs IVC с таймстемпами, кеш по хешу.

Рендер: один вызов через FastAPI, на выходе готовый MP4.

⚙️ Архитектура: 12 инструментов и 13 навыков, подключаются к любому развёртыванию Hermes. Рендер-цепочка: режиссёр озвучки → сборщик сэмплов → клонирование голоса → сторибук. Четыре инструмента в одном ответе модели, без оркестрации на стороне приложения.
Web-канва: Next.js 16 / React 19, splice-жесты прямо на дереве.

💼 Зачем бизнесу: Разветвлённые нарративы с автокоррекцией: вставил сцену, каскад пересобрал арку. Клонирование голоса через IVC: кинул ссылку на YouTube, получил озвученный MP4 тем же голосом, что и оригинал. Зачистка авторских прав из коробки: защищённые имена автоматически заменяются на описания перед генерацией картинок.

29 звёзд, 4 форка, TypeScript 78% / Python 21%.
Свежий хакатонный прототип (4дня), но конвейер собран на совесть.
Практически замена ComfyUI

#Noustiny #Hermes #видео #навыки
------
@tsingular

Читать полностью…

Джек Кларк из Anthropic написал один из самых тревожных прогнозов про ближайшие годы AI.

Полностью автоматизированный AI R&D, где frontier-модель сама обучает следующую версию себя, может появиться гораздо раньше, чем многие думают.

Его оценка: около 30% вероятности к концу 2027 года и больше 60% к концу 2028-го.

Речь о системе, которая может сама пройти полный цикл: поставить исследовательскую задачу, запустить эксперименты, улучшить архитектуру, обучить преемника, проверить результат и повторить процесс.

Кларк не считает, что это почти наверняка случится уже в 2026-м. Но он допускает, что в ближайшие 1-2 года мы можем увидеть первый proof-of-concept: AI, который end-to-end обучает не frontier-модель, но уже полноценного «наследника» без постоянного ручного управления.

Почему прогноз стал таким агрессивным?

Модели резко усилились в coding, long-horizon agents, работе с subagents, оптимизации kernel, fine-tuning, воспроизводимости экспериментов и даже alignment research. То, что раньше выглядело как отдельные навыки, постепенно складывается в одну цепочку AI-исследователя.

Модель улучшает инструменты, инструменты ускоряют исследования, исследования рождают новую модель, а новая модель повторяет цикл еще быстрее.

https://x.com/jackclarkSF/status/2051312759594471886

Читать полностью…

Интересная зарисовка из эфира про openclaw агентов.

пара примеров, - как openclaw помогает наблюдая за своим человекогочи :)
и второй - когда агента подключили к управлению Теслой с правом перестройки маршрута.

#openclaw #кейсы
———
@tsingular

Читать полностью…

Кста, для справки, как выглядит клодкодинг на максималках

4 человека выжрало $113к за месяц

П.С. Персональные учетки субсидируются х20, поэтому пока ты сам чето пишешь, без жестокой автоматизации PDLC тебе как-будто их хватает (условно учетка в $200 на самом деле дает сожрать $4000 в пересчете на стоимость API)

Читать полностью…

HermES Agent Self-Evolution: ИИ-агент, который улучшает сам себя

NousResearch выпустил open-source фреймворк, где ИИ-агент эволюционирует и улучшает собственные навыки через генетический отбор промптов.
Использует метод GEPA, который обходит reinforcement learning на 6%, используя в 35 раз меньше вычислений.
Никакого GPU-обучения, только API-вызовы.

🧬 Как это работает: Фреймворк берёт ваш SKILL.md, генерирует тестовые примеры, запускает GEPA-оптимизатор. Тот меняет промпт, оценивает результаты и отбирает лучшие варианты через правило Парето.
Выживают варианты, которые одновременно лучше по качеству и короче по размеру.
Каждая версия проходит constraint-гейт: тесты, лимиты на размер, проверка структуры.

⚙️ Что оптимизируется:
Фаза 1 (уже работает) это навыки (SKILL.md файлы).
Фаза 2 планирует оптимизацию описаний инструментов,
Фаза 3 системных промптов,
Фаза 4 кода через Darwinian Evolver.

Финальная цель,- полностью автоматический цикл непрерывного улучшения агента.

🔬 GEPA vs GRPO: Ключевое отличие от reinforcement learning в том, что GEPA читает трассировки выполнения и формулирует правила на естественном языке: «Когда задача содержит X, добавь в промпт инструкцию Y». Это рефлексия, а не просто reward signal.
Средний прирост +6%, до +20% на отдельных задачах, при этом 35x меньше rollouts.

💼 Зачем бизнесу: Стоимость непрерывной оптимизации промптов падает с «команда инженеров неделю» до «$10 и 15 минут в API». Компании с ИИ-агентами в продакшене могут прогонять эволюцию навыков еженедельно, получая измеримо лучшие результаты. Открытый код, никакого vendor lock-in.

🔮 Будущее: ИИ-агенты, которые автоматически становятся лучше без дообучения модели, это следующий шаг после RAG и tool use. К концу года самоулучшение промптов станет отраслевым стандартом операцией CI/CD пайплайна, как сегодня автотесты.
Hermes Agent Self-Evolution показывает, что это уже работает сегодня.

#ИИ #GEPA #Hermes #эволюция #промпты #opensource #NousResearch
------
@tsingular

Читать полностью…

Если ИИ заменит вас на работе, шансы устроиться ниже, чем при обычном увольнении

Goldman Sachs проанализировал статистику увольнений в ИТ за 40 лет. Итог: вытеснение технологией даёт более тяжёлые и длительные последствия, чем обычное сокращение.

📊 Данные исследования: Поиск работы на месяц дольше. Зарплата при трудоустройстве ниже на 3%. За 10 лет отставание в доходах достигает 10 процентных пунктов. Рецессия усиливает эффект вдвое.

⚙️ Современный мультипликатор: Исследование описывает паттерны прошлого, но сейчас риск даже выше. Если вашу должность автоматизировали в одной компании, шаблон агентной ИИ автоматизации легко раскатывается на другие.
Растёт вероятность, что в других местах внедрят те же системы ИИ, из-за которых вас уволили. Вы ищете работу в отрасли, которая активно избавляется от рутинных специалистов оптом.

🔮 Будущее: При прогнозе вытеснения 6-7% работников за десятилетие задача защиты от раскатки автоматизации станет политической. Налоги на автоматизацию без переобучения и страхование от ИИ-рисков.

Какая-то муравьиная спираль смерти получается.
Каждый следующий шаг усиливает разрушительный эффект предыдущего.

#ИИ #работа #экономика #GoldmanSachs #автоматизация
------
@tsingular

Читать полностью…

🖥 У NVIDIA и Unsloth опубликован один из самых полезных гайдов по созданию RL-окружений с нуля, закрыв пробелы, которые обычно пропускают в туториалах.

Разбирают:

• почему RL-окружения вообще важны и как их правильно строить
• в каких случаях RL выигрывает у SFT
• best practices для GRPO и RL
• как работают проверяемые награды и RLVR

Годнота)

https://unsloth.ai/blog/rl-environments

Читать полностью…