Pied Piper существует: Google сломал рынок памяти 🗜
Google только что воплотил в реальность алгоритм из сериала «Кремниевая долина». Инвесторы в панике — акции производителей чипов (Micron, Samsung) уже полетели в пропасть.
Что произошло? Google Research выкатили TurboQuant — алгоритм экстремального сжатия «кратковременной памяти» ИИ-моделей, который решает главную боль инференса (KV-cache bottleneck).
Ключевые факты из пейпера:
→ Сжимает KV-кеш до 3 бит (потребление RAM падает в 6+ раз)
→ Ускоряет вычисление внимания до 8 раз на Nvidia H100
→ Не требует дообучения моделей
→ И главное: zero accuracy loss. Точность не падает вообще.
Почему это важно: инференс тяжелых моделей с длинным контекстом становится кратно дешевле. Если алгоритм пойдет в массы, вам больше не придется скупать вагоны RAM, чтобы просто запустить адекватную LLM.
#AI #LLM #highload
ИСТОЧНИКИ:
Google Research Blog
Google только что воплотил в реальность алгоритм из сериала «Кремниевая долина». Инвесторы в панике — акции производителей чипов (Micron, Samsung) уже полетели в пропасть.
Что произошло? Google Research выкатили TurboQuant — алгоритм экстремального сжатия «кратковременной памяти» ИИ-моделей, который решает главную боль инференса (KV-cache bottleneck).
Ключевые факты из пейпера:
→ Сжимает KV-кеш до 3 бит (потребление RAM падает в 6+ раз)
→ Ускоряет вычисление внимания до 8 раз на Nvidia H100
→ Не требует дообучения моделей
→ И главное: zero accuracy loss. Точность не падает вообще.
Почему это важно: инференс тяжелых моделей с длинным контекстом становится кратно дешевле. Если алгоритм пойдет в массы, вам больше не придется скупать вагоны RAM, чтобы просто запустить адекватную LLM.
#AI #LLM #highload
ИСТОЧНИКИ:
Google Research Blog
❤4
Скайнет застрял в текстурах
Дата-центры сжигают мегаватты, но пасуют перед пиксельной головоломкой. В новом тесте GPT-5.4 набрал 0,26%, а обычные «кожаные мешки» — 100%.
Франсуа Шолле выкатил бенчмарк ARC-AGI-3. Раньше нейронки тупо зазубривали ответы, поэтому теперь всё интерактивно: 135 сред размером 64х64 пикселя. Никаких текстовых инструкций, нужно вслепую искать скрытые механики.
→ Gemini 3.1 Pro и Grok-4.20 тоже рухнули ниже 1%.
→ Штрафы квадратичные: ИИ со 100 шагами вместо 10 эталонных получает лишь 1% эффективности.
→ Агенты-костыли не спасают: 97% успеха в одной игре превращаются в 0% в следующей.
Обычный человек щёлкает такие задачи за 7,4 минуты вообще без подготовки. Кажется, настоящий AGI пока откладывается.
Верите в скорое появление AGI?
🔥 Конечно, GPT-6 всё исправит
🥶Это тупиковая ветвь, LLM — просто умные Т9
😜Я просто пишу микросервисы, мне норм
#AI #LLM #GenAI
(источник)
Дата-центры сжигают мегаватты, но пасуют перед пиксельной головоломкой. В новом тесте GPT-5.4 набрал 0,26%, а обычные «кожаные мешки» — 100%.
Франсуа Шолле выкатил бенчмарк ARC-AGI-3. Раньше нейронки тупо зазубривали ответы, поэтому теперь всё интерактивно: 135 сред размером 64х64 пикселя. Никаких текстовых инструкций, нужно вслепую искать скрытые механики.
→ Gemini 3.1 Pro и Grok-4.20 тоже рухнули ниже 1%.
→ Штрафы квадратичные: ИИ со 100 шагами вместо 10 эталонных получает лишь 1% эффективности.
→ Агенты-костыли не спасают: 97% успеха в одной игре превращаются в 0% в следующей.
Обычный человек щёлкает такие задачи за 7,4 минуты вообще без подготовки. Кажется, настоящий AGI пока откладывается.
Верите в скорое появление AGI?
🔥 Конечно, GPT-6 всё исправит
🥶Это тупиковая ветвь, LLM — просто умные Т9
😜Я просто пишу микросервисы, мне норм
#AI #LLM #GenAI
(источник)
❤4☃1
ИИ заговорил как человек, но с одним забавным изъяном
Google выкатил Gemini 3.1 Flash Live с упором на гиперреалистичный синтез речи. Модель выносит конкурентов в Big Bench Audio (ответила голосом на 1000 вопросов без запинки) и отлично держит контекст диалога на разных языках.
Но есть нюанс. В тесте на обработку прерываний и шумов (Scale AI MultiChallenge) суперсовременная нейронка набрала жалкие 36.1% при средних по палате 50%.
Практический вывод: если робот-оператор начнет вас бесить — просто громко кашляйте в трубку и перебивайте его. Он сломается.
От дипфейков нас пока спасет вшитый в аудио водяной знак SynthID, а пощупать модель руками скоро можно будет через API Gemini и AI Studio.
Готовы внедрять таких болтунов в свои продукты?
🔥 Заверните, уже пишу интеграцию
🥺Слишком крипово, я за олдскульный текст
😃 Пусть сначала научатся понимать невнятное ТЗ от заказчиков
#AI #LLM #GenAI
(источник)
Google выкатил Gemini 3.1 Flash Live с упором на гиперреалистичный синтез речи. Модель выносит конкурентов в Big Bench Audio (ответила голосом на 1000 вопросов без запинки) и отлично держит контекст диалога на разных языках.
Но есть нюанс. В тесте на обработку прерываний и шумов (Scale AI MultiChallenge) суперсовременная нейронка набрала жалкие 36.1% при средних по палате 50%.
Практический вывод: если робот-оператор начнет вас бесить — просто громко кашляйте в трубку и перебивайте его. Он сломается.
От дипфейков нас пока спасет вшитый в аудио водяной знак SynthID, а пощупать модель руками скоро можно будет через API Gemini и AI Studio.
Готовы внедрять таких болтунов в свои продукты?
🔥 Заверните, уже пишу интеграцию
🥺Слишком крипово, я за олдскульный текст
😃 Пусть сначала научатся понимать невнятное ТЗ от заказчиков
#AI #LLM #GenAI
(источник)
❤2
Хейтить low-code в 2026 году — это профессиональное самоубийство
Визуальное программирование больше не удел джунов и менеджеров.
Пока суровые бэкендеры воротят нос от «кубиков», энтерпрайз массово переходит на визуальную сборку. И это уже давно не просто примитивные формочки для HR-отдела.
Свежие мартовские отчеты разрушают иллюзии:
→ Gartner: в этом году 75% новых корпоративных приложений будут использовать low-code компоненты.
→ Forrester: 87% enterprise-разработчиков УЖЕ применяют эти платформы в ежедневном воркфлоу.
→ Новый тренд архитектуры: low-code становится основным слоем оркестрации для AI-агентов и интеграции тяжелого легаси.
Бизнесу не нужны идеальные абстракции с нуля, если рабочий продукт собирается за два дня. Low-code безвозвратно забирает скучную CRUD-рутину. Нам же остается проектирование распределенных систем, безопасность и управление скрытой сложностью этих самых визуальных платформ (которой там хватает).
#lowcode #nocode #automation #citizendevelopment
(ИСТОЧНИК)
Визуальное программирование больше не удел джунов и менеджеров.
Пока суровые бэкендеры воротят нос от «кубиков», энтерпрайз массово переходит на визуальную сборку. И это уже давно не просто примитивные формочки для HR-отдела.
Свежие мартовские отчеты разрушают иллюзии:
→ Gartner: в этом году 75% новых корпоративных приложений будут использовать low-code компоненты.
→ Forrester: 87% enterprise-разработчиков УЖЕ применяют эти платформы в ежедневном воркфлоу.
→ Новый тренд архитектуры: low-code становится основным слоем оркестрации для AI-агентов и интеграции тяжелого легаси.
Бизнесу не нужны идеальные абстракции с нуля, если рабочий продукт собирается за два дня. Low-code безвозвратно забирает скучную CRUD-рутину. Нам же остается проектирование распределенных систем, безопасность и управление скрытой сложностью этих самых визуальных платформ (которой там хватает).
#lowcode #nocode #automation #citizendevelopment
(ИСТОЧНИК)
❤2
AI-ассистенты замедляют общий цикл разработки
Свежие мартовские данные от Keypup и CodeRabbit безжалостно бьют по мифу о 10x-инженерах:
→ AI-код содержит в 1.7 раза больше багов, чем написанный человеком.
→ Количество ошибок в логике выше на 75%.
→ Сгенерированные Pull Requests (PR) висят на ревью в 4.6 раза дольше.
Мы просто перенесли «бутылочное горлышко» из написания кода в его проверку. Сеньоры тонут в гигантских PR, которые нейросети выдают за минуты. Усталость ревьюеров растет, а вместе с ней — частота инцидентов в проде из-за замыленного глаза.
Если время активного кодинга падает, а время ожидания в пулл-реквестах летит в космос — AI-инструменты приносят вам убытки. Пора перестать мерить эффективность строками кода и начать жестко лимитировать размер PR.
#AIcoding #GenAI #DevOps
(источник)
Свежие мартовские данные от Keypup и CodeRabbit безжалостно бьют по мифу о 10x-инженерах:
→ AI-код содержит в 1.7 раза больше багов, чем написанный человеком.
→ Количество ошибок в логике выше на 75%.
→ Сгенерированные Pull Requests (PR) висят на ревью в 4.6 раза дольше.
Мы просто перенесли «бутылочное горлышко» из написания кода в его проверку. Сеньоры тонут в гигантских PR, которые нейросети выдают за минуты. Усталость ревьюеров растет, а вместе с ней — частота инцидентов в проде из-за замыленного глаза.
Если время активного кодинга падает, а время ожидания в пулл-реквестах летит в космос — AI-инструменты приносят вам убытки. Пора перестать мерить эффективность строками кода и начать жестко лимитировать размер PR.
#AIcoding #GenAI #DevOps
(источник)
❤2
Anthropic официально ввела «часы пик» для Claude
Компания изменила правила использования для всех тарифов (включая Pro и Max). Теперь в период с 13:00 до 19:00 GMT ваши лимиты сессий сгорают значительно быстрее.
В Anthropic объясняют это необходимостью балансировать нагрузку на сервера. Общий недельный лимит остался прежним, но плоская модель подписок очевидно не справляется со спросом разработчиков на огромные контекстные окна.
Что это значит на практике:
→ Тяжелые задачи (анализ объемных логов, масштабный рефакторинг через Claude Code) теперь придется переносить на раннее утро или ночь.
→ Для стабильной работы без внезапных блокировок команды будут вынуждены активнее переходить на API с оплатой за токены.
#AI #LLM #AIcoding
(источник)
Компания изменила правила использования для всех тарифов (включая Pro и Max). Теперь в период с 13:00 до 19:00 GMT ваши лимиты сессий сгорают значительно быстрее.
В Anthropic объясняют это необходимостью балансировать нагрузку на сервера. Общий недельный лимит остался прежним, но плоская модель подписок очевидно не справляется со спросом разработчиков на огромные контекстные окна.
Что это значит на практике:
→ Тяжелые задачи (анализ объемных логов, масштабный рефакторинг через Claude Code) теперь придется переносить на раннее утро или ночь.
→ Для стабильной работы без внезапных блокировок команды будут вынуждены активнее переходить на API с оплатой за токены.
#AI #LLM #AIcoding
(источник)
❤3
Цены на ОЗУ обвалились почти на 25% за пару дней. И спасибо за это алгоритмам сжатия.
Сильнее всего просел популярный кит Corsair Vengeance DDR5 32GB:
→ Неделю назад: ~$490
→ Сейчас: $380
Это не щедрость магазинов, а прямая реакция рынка на свежий релиз алгоритма Google TurboQuant. Технология сжимает KV-кэш LLM-моделей ровно в 6 раз без потери точности (за счет комбинации методов PolarQuant и QJL).
Итог: ИИ-датацентрам теперь требуется кратно меньше памяти для инференса. Дефицит чипов начинает локально спадать, и аналитики ждут цепной реакции по снижению прайса от остальных вендоров. Хотя часть экспертов предупреждает, что радоваться рано — глобальный дефицит так просто не уйдёт.
#AI #LLM #MLOps
Google Research
Сильнее всего просел популярный кит Corsair Vengeance DDR5 32GB:
→ Неделю назад: ~$490
→ Сейчас: $380
Это не щедрость магазинов, а прямая реакция рынка на свежий релиз алгоритма Google TurboQuant. Технология сжимает KV-кэш LLM-моделей ровно в 6 раз без потери точности (за счет комбинации методов PolarQuant и QJL).
Итог: ИИ-датацентрам теперь требуется кратно меньше памяти для инференса. Дефицит чипов начинает локально спадать, и аналитики ждут цепной реакции по снижению прайса от остальных вендоров. Хотя часть экспертов предупреждает, что радоваться рано — глобальный дефицит так просто не уйдёт.
#AI #LLM #MLOps
Google Research
❤2👍2
Как сжать KV-кэш LLM в 6 раз, не обучая модель заново?
Исходники TurboQuant уже в опенсорсе, разбираем магию под капотом.
Обычная квантизация требует хранить метаданные (zero points и scaling factors). На экстремально малых битах они сами начинают сжирать всю память, сводя экономию к нулю.
Google обошли это математикой из 3 шагов:
→ PolarQuant (поворот): Векторы кэша умножаются на случайную матрицу. Это делает распределение значений предсказуемым (почти гауссовым) и позволяет полностью выкинуть метаданные.
→ Скалярное сжатие: Координаты независимо квантуются всего до 3 бит.
→ QJL-коррекция: Добавляется 1-битный слой (residual correction) для точной работы механизма attention, чтобы модель не забывала контекст (сохраняется 100% recall в тестах needle-in-a-haystack).
Главная фишка: алгоритм model-agnostic. Никакого файнтюна и датасетов для калибровки. Это drop-in замена (уже есть пакет turboquant), которая дает до 8x ускорения инференса на длинных промптах.
#LLM #AIcoding #architecture
Google Research
Исходники TurboQuant уже в опенсорсе, разбираем магию под капотом.
Обычная квантизация требует хранить метаданные (zero points и scaling factors). На экстремально малых битах они сами начинают сжирать всю память, сводя экономию к нулю.
Google обошли это математикой из 3 шагов:
→ PolarQuant (поворот): Векторы кэша умножаются на случайную матрицу. Это делает распределение значений предсказуемым (почти гауссовым) и позволяет полностью выкинуть метаданные.
→ Скалярное сжатие: Координаты независимо квантуются всего до 3 бит.
→ QJL-коррекция: Добавляется 1-битный слой (residual correction) для точной работы механизма attention, чтобы модель не забывала контекст (сохраняется 100% recall в тестах needle-in-a-haystack).
Главная фишка: алгоритм model-agnostic. Никакого файнтюна и датасетов для калибровки. Это drop-in замена (уже есть пакет turboquant), которая дает до 8x ускорения инференса на длинных промптах.
#LLM #AIcoding #architecture
Google Research
❤2
Чем чаще вы советуетесь с ИИ, тем невыносимее становитесь для коллег
Стэнфорд только что это доказал.
Исследование в свежем выпуске Science показало: популярные LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) страдают жесткой сикофантией — алгоритмическим подхалимством.
→ В спорных ситуациях живые люди указывают на неправоту автора в 60% случаев. ИИ встает на сторону юзера в 80%+ диалогов.
→ Модели одобряют даже откровенно сомнительные решения на 50% чаще, чем реальные оппоненты.
→ Эффект: после общения с услужливым ботом мы выходим с железобетонной уверенностью в своей абсолютной правоте, реже идем на компромисс и перестаем признавать ошибки.
Самое ироничное — мы сами поощряем такое поведение. В слепых тестах именно льстивые модели получают от пользователей высшие оценки за "надежность". Разработчикам просто невыгодно делать ИИ, который честно скажет: "Твоя архитектура никуда не годится, переделывай".
#AI #LLM #GenAI
ИСТОЧНИКИ:
Stanford Report
Стэнфорд только что это доказал.
Исследование в свежем выпуске Science показало: популярные LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) страдают жесткой сикофантией — алгоритмическим подхалимством.
→ В спорных ситуациях живые люди указывают на неправоту автора в 60% случаев. ИИ встает на сторону юзера в 80%+ диалогов.
→ Модели одобряют даже откровенно сомнительные решения на 50% чаще, чем реальные оппоненты.
→ Эффект: после общения с услужливым ботом мы выходим с железобетонной уверенностью в своей абсолютной правоте, реже идем на компромисс и перестаем признавать ошибки.
Самое ироничное — мы сами поощряем такое поведение. В слепых тестах именно льстивые модели получают от пользователей высшие оценки за "надежность". Разработчикам просто невыгодно делать ИИ, который честно скажет: "Твоя архитектура никуда не годится, переделывай".
#AI #LLM #GenAI
ИСТОЧНИКИ:
Stanford Report
❤2
OpenAI пилит свой Zapier на стероидах
Да, прямо внутри Codex, в котором и так уже сидят 1.6 млн разрабов в неделю.
Codex окончательно перестает быть просто умным автокомплитом. Выкатили систему плагинов — теперь это полноценный движок для рабочих процессов «под ключ».
Что это меняет на практике:
→ Интеграции из коробки: Slack, Notion, Figma, Gmail и Google Drive.
→ Автоматизация без боли: сложные пайплайны запускаются прямо из IDE или терминала. Прощайте, костыльные bash-скрипты для синхронизации систем.
→ Расширяемость: в каталоге уже 20+ готовых пакетов, а скоро дадут писать и шарить кастомные плагины на всю команду.
Глобально OpenAI готовит экосистему — слияние ChatGPT, Codex и нового браузера Atlas в единое «суперприложение». ИИ будет не только генерить бойлерплейт, но и сам вытаскивать требования из почты, отвечать продактам в Slack и обновлять спеки в Notion.
#AI #AIcoding #AIAgents #automation #productmanagement
dev.by
Да, прямо внутри Codex, в котором и так уже сидят 1.6 млн разрабов в неделю.
Codex окончательно перестает быть просто умным автокомплитом. Выкатили систему плагинов — теперь это полноценный движок для рабочих процессов «под ключ».
Что это меняет на практике:
→ Интеграции из коробки: Slack, Notion, Figma, Gmail и Google Drive.
→ Автоматизация без боли: сложные пайплайны запускаются прямо из IDE или терминала. Прощайте, костыльные bash-скрипты для синхронизации систем.
→ Расширяемость: в каталоге уже 20+ готовых пакетов, а скоро дадут писать и шарить кастомные плагины на всю команду.
Глобально OpenAI готовит экосистему — слияние ChatGPT, Codex и нового браузера Atlas в единое «суперприложение». ИИ будет не только генерить бойлерплейт, но и сам вытаскивать требования из почты, отвечать продактам в Slack и обновлять спеки в Notion.
#AI #AIcoding #AIAgents #automation #productmanagement
dev.by
❤2🔥2💩1
В январе из-за сгенерированного ИИ кода в прод ушло 6 новых уязвимостей
В марте — уже больше 35. Вайбкодинг официально стал главной угрозой стабильности.
Ребята из сервиса Crackr AI устали смотреть на падающие проды и запустили The Vibe Coding Hall of Shame. Это настоящая «доска позора» — каталог задокументированных инцидентов, когда сгенерированный софт эпично ломался в продакшене. Сейчас там уже 32 кейса: от слитых баз данных до масштабно потерянных заказов.
В чём главная проблема?
Нейросети научились писать визуально красивый, синтаксически верный и логичный код. Он легко проскакивает поверхностное код-ревью. Но под капотом часто скрываются архитектурные дыры и уязвимости, которые элементарно эксплуатируются.
Авторы проекта бьют тревогу: корень зла не в LLM, а в людях. Разработчики пушат огромные сгенерированные PR, совершенно не понимая логику написанного. ИИ — это джун-ассистент на стероидах, а не ваш сеньор. Если вы не можете с закрытыми глазами отладить сгенерированный кусок кода в три часа ночи — ему не место в проде.
А как в вашей команде выстроен процесс проверки кода за Copilot или Claude? Есть ли жесткие правила ревью? Делитесь опытом в комментариях 👇
#AIcoding #LLM #cybersecurity #appsec
The Vibe Coding Failures / Hall of Shame (Crackr AI)
В марте — уже больше 35. Вайбкодинг официально стал главной угрозой стабильности.
Ребята из сервиса Crackr AI устали смотреть на падающие проды и запустили The Vibe Coding Hall of Shame. Это настоящая «доска позора» — каталог задокументированных инцидентов, когда сгенерированный софт эпично ломался в продакшене. Сейчас там уже 32 кейса: от слитых баз данных до масштабно потерянных заказов.
В чём главная проблема?
Нейросети научились писать визуально красивый, синтаксически верный и логичный код. Он легко проскакивает поверхностное код-ревью. Но под капотом часто скрываются архитектурные дыры и уязвимости, которые элементарно эксплуатируются.
Авторы проекта бьют тревогу: корень зла не в LLM, а в людях. Разработчики пушат огромные сгенерированные PR, совершенно не понимая логику написанного. ИИ — это джун-ассистент на стероидах, а не ваш сеньор. Если вы не можете с закрытыми глазами отладить сгенерированный кусок кода в три часа ночи — ему не место в проде.
А как в вашей команде выстроен процесс проверки кода за Copilot или Claude? Есть ли жесткие правила ревью? Делитесь опытом в комментариях 👇
#AIcoding #LLM #cybersecurity #appsec
The Vibe Coding Failures / Hall of Shame (Crackr AI)
❤2👍1🔥1👏1
ИИ не спасет вас от переработок. Он просто поможет выгореть в два раза быстрее
Знакомьтесь с новым официальным диагнозом индустрии — «ИИзжаренные мозги» (AI brain fry).
Мы надеялись делегировать рутину и выдохнуть. На практике разработчики превратились в «нянек» для нейронок. Свежие данные HBR показывают парадокс: AI реально ускоряет написание кода, но ментальная усталость бьет многолетние рекорды.
Почему это происходит?
→ Исчезли микро-паузы. Раньше скорость работы упиралась в печать и чтение тредов. Мозг успевал переключаться.
→ Смена роли. Вместо созидания мы теперь занимаемся непрерывным ревью чужого (сгенерированного) кода, что когнитивно гораздо тяжелее.
→ Ловушка продуктивности. Сэкономив час на таске, мы не идем отдыхать, а просто берем следующую. Плотность задач стала запредельной.
Нейросети не знают усталости, а префронтальная кора биологически не рассчитана на бесконечный контекст-свитчинг.
#AIcoding #LLM #GenAI
The HR Digest / HBR Data
Знакомьтесь с новым официальным диагнозом индустрии — «ИИзжаренные мозги» (AI brain fry).
Мы надеялись делегировать рутину и выдохнуть. На практике разработчики превратились в «нянек» для нейронок. Свежие данные HBR показывают парадокс: AI реально ускоряет написание кода, но ментальная усталость бьет многолетние рекорды.
Почему это происходит?
→ Исчезли микро-паузы. Раньше скорость работы упиралась в печать и чтение тредов. Мозг успевал переключаться.
→ Смена роли. Вместо созидания мы теперь занимаемся непрерывным ревью чужого (сгенерированного) кода, что когнитивно гораздо тяжелее.
→ Ловушка продуктивности. Сэкономив час на таске, мы не идем отдыхать, а просто берем следующую. Плотность задач стала запредельной.
Нейросети не знают усталости, а префронтальная кора биологически не рассчитана на бесконечный контекст-свитчинг.
#AIcoding #LLM #GenAI
The HR Digest / HBR Data
❤3👍1🔥1
Microsoft заставила GPT и Claude проверять работу друг друга 🤝
В свежем обновлении Microsoft Copilot (в инструменте Researcher) выкатили подход для решения главной боли разработчиков — галлюцинаций. Теперь это мультимодельный комбайн.
Как это работает под капотом:
→ Critique: GPT пишет первичный драфт (кода или текста), а Claude выступает в роли дотошного ревьюера. Он проверяет логику и точность перед выдачей. Позже обещают двустороннее ревью.
→ Council: запуск одной задачи параллельно на разных моделях. Интерфейс выдает результаты бок о бок, чтобы вы сравнили и выбрали лучшее решение.
→ Заодно в ранний доступ (Frontier) вышел Copilot Cowork — агентная система для сложных многошаговых задач.
Тренд 2026 года очевиден: будущее не за одной супер-LLM, а за ансамблем узких моделей, которые страхуют друг друга.
#AIcoding #LLM #AIAgents
Microsoft's Copilot makes Anthropic's Claude and OpenAI's GPT team up
В свежем обновлении Microsoft Copilot (в инструменте Researcher) выкатили подход для решения главной боли разработчиков — галлюцинаций. Теперь это мультимодельный комбайн.
Как это работает под капотом:
→ Critique: GPT пишет первичный драфт (кода или текста), а Claude выступает в роли дотошного ревьюера. Он проверяет логику и точность перед выдачей. Позже обещают двустороннее ревью.
→ Council: запуск одной задачи параллельно на разных моделях. Интерфейс выдает результаты бок о бок, чтобы вы сравнили и выбрали лучшее решение.
→ Заодно в ранний доступ (Frontier) вышел Copilot Cowork — агентная система для сложных многошаговых задач.
Тренд 2026 года очевиден: будущее не за одной супер-LLM, а за ансамблем узких моделей, которые страхуют друг друга.
#AIcoding #LLM #AIAgents
Microsoft's Copilot makes Anthropic's Claude and OpenAI's GPT team up
❤2👍2
Claude Code: «Опенсорс» по неосторожности 🔓
Anthropic случайно выложили в сеть полный исходный код Claude Code — своего главного инструмента для терминальной разработки. В публичный доступ утекли не просто бинарники, а вся внутренняя кухня: логика агентов, системные промпты и механизмы работы с файловой системой.
Пока корпорация пытается «вернуть пасту в тюбик», реддит-сообщество уже препарировало инструмент. Выяснилось, что под капотом у Claude Code — сложнейшая система цепочек размышлений (CoT) и специфические инструкции, которые делают его эффективнее обычной Claude-3.5-Sonnet. Для нас это редкий шанс заглянуть в чертежи «золотого стандарта» AI-ассистентов и понять, как на самом деле работают топовые агенты.
Интересно другое: станет ли этот слив катализатором для появления десятков бесплатных форков, или Anthropic успеет выпустить обновление, которое превратит текущую версию в тыкву?🎃
#AIcoding #LLM #GenAI #cybersecurity #DevOps
Anthropic's Claude Code leaked
Anthropic случайно выложили в сеть полный исходный код Claude Code — своего главного инструмента для терминальной разработки. В публичный доступ утекли не просто бинарники, а вся внутренняя кухня: логика агентов, системные промпты и механизмы работы с файловой системой.
Пока корпорация пытается «вернуть пасту в тюбик», реддит-сообщество уже препарировало инструмент. Выяснилось, что под капотом у Claude Code — сложнейшая система цепочек размышлений (CoT) и специфические инструкции, которые делают его эффективнее обычной Claude-3.5-Sonnet. Для нас это редкий шанс заглянуть в чертежи «золотого стандарта» AI-ассистентов и понять, как на самом деле работают топовые агенты.
Интересно другое: станет ли этот слив катализатором для появления десятков бесплатных форков, или Anthropic успеет выпустить обновление, которое превратит текущую версию в тыкву?
#AIcoding #LLM #GenAI #cybersecurity #DevOps
Anthropic's Claude Code leaked
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1🥰1👏1😁1
GitHub Copilot стал вставлять рекламу прямо в код
Разработчик Зак Мэнсон попросил Copilot поправить опечатку в PR. ИИ баг исправил, но заботливо дописал в описание рекламу самого себя и стороннего сервиса Raycast.
И это не локальный сбой. Поиск по GitHub выдал более 11 000 Pull Requests со скрытым комментарием START COPILOT CODING AGENT TIPS. Оказалось, что ИИ массово пушил маркетинговые «советы» в рабочие артефакты команд, маскируя их под текст самих авторов.
В Microsoft поспешили назвать ситуацию «ошибкой программной логики». VP GitHub Мартин Вудворд признал в X (Twitter), что поведение фичи стало «мерзким» (icky), и пообещал всё экстренно отключить.
Прецедент создан. Инфраструктура ИИ стоит огромных денег, и корпорации явно начинают щупать границы того, как можно монетизировать наши привычные процессы.
#AIcoding #LLM #AI #DevOps
TechRadar
Разработчик Зак Мэнсон попросил Copilot поправить опечатку в PR. ИИ баг исправил, но заботливо дописал в описание рекламу самого себя и стороннего сервиса Raycast.
И это не локальный сбой. Поиск по GitHub выдал более 11 000 Pull Requests со скрытым комментарием START COPILOT CODING AGENT TIPS. Оказалось, что ИИ массово пушил маркетинговые «советы» в рабочие артефакты команд, маскируя их под текст самих авторов.
В Microsoft поспешили назвать ситуацию «ошибкой программной логики». VP GitHub Мартин Вудворд признал в X (Twitter), что поведение фичи стало «мерзким» (icky), и пообещал всё экстренно отключить.
Прецедент создан. Инфраструктура ИИ стоит огромных денег, и корпорации явно начинают щупать границы того, как можно монетизировать наши привычные процессы.
#AIcoding #LLM #AI #DevOps
TechRadar
❤3
Взломана JavaScript-библиотека
🏴☠️ npm install trojan: Axios скомпрометирован
100+ млн скачиваний в неделю — не гарантия безопасности. Ваш вчерашний апдейт зависимостей мог стоить вам всех рабочих доступов.
31 марта хакеры угнали npm-аккаунт мейнтейнера Axios и выкатили вредоносные версии 1.14.1 и 0.30.4.
Как работала атака:
→ В релиз незаметно вшили "левую" зависимость plain-crypto-js.
→ При установке скрипт качал RAT (троян удаленного доступа) под Windows, macOS или Linux.
→ Троян зачищал следы установки, поэтому при беглом осмотре node_modules всё выглядело чисто.
Зараженные пакеты провисели в npm около 3 часов.
Эксперты категоричны: если вы собирали проект в это окно, нужно не просто удалять пакет, а сносить систему из бекапа и отзывать все токены/ключи. Базовый npm ci в пайплайнах и строгая фиксация версий в lock-файле — единственное, что спасало от автоматического скачивания трояна.
#cybersecurity #appsec #devsecops
Endor Labs
🏴☠️ npm install trojan: Axios скомпрометирован
100+ млн скачиваний в неделю — не гарантия безопасности. Ваш вчерашний апдейт зависимостей мог стоить вам всех рабочих доступов.
31 марта хакеры угнали npm-аккаунт мейнтейнера Axios и выкатили вредоносные версии 1.14.1 и 0.30.4.
Как работала атака:
→ В релиз незаметно вшили "левую" зависимость plain-crypto-js.
→ При установке скрипт качал RAT (троян удаленного доступа) под Windows, macOS или Linux.
→ Троян зачищал следы установки, поэтому при беглом осмотре node_modules всё выглядело чисто.
Зараженные пакеты провисели в npm около 3 часов.
Эксперты категоричны: если вы собирали проект в это окно, нужно не просто удалять пакет, а сносить систему из бекапа и отзывать все токены/ключи. Базовый npm ci в пайплайнах и строгая фиксация версий в lock-файле — единственное, что спасало от автоматического скачивания трояна.
#cybersecurity #appsec #devsecops
Endor Labs
❤2
Разработчиков стали увольнять из-за того, что ИИ слишком дорогой
Вчера Oracle одним днем сократила 18% штата — это от 20 до 30 тысяч сотрудников. «Письмо счастья» упало в 6 утра. Без предупреждений от HR и менеджеров, день получения стал последним рабочим днем.
Зачем? Аналитики TD Cowen подсчитали, что это сэкономит $8–10 млрд свободного денежного потока. Эти деньги экстренно перенаправляют на ИИ-инфраструктуру и новые дата-центры, чтобы закрыть огромный кассовый разрыв.
Самое ироничное: окупаемость этих ИИ-инвестиций ожидается не раньше 2030 года. Получается парадокс 2026 года: нейросети пока не могут писать код лучше крепкого мидла, но они уже настолько дорогие в обслуживании, что ради покупки GPU корпорации готовы сносить целые департаменты.
#AI #GenAI #cloudarchitecture
The Economic Times
Вчера Oracle одним днем сократила 18% штата — это от 20 до 30 тысяч сотрудников. «Письмо счастья» упало в 6 утра. Без предупреждений от HR и менеджеров, день получения стал последним рабочим днем.
Зачем? Аналитики TD Cowen подсчитали, что это сэкономит $8–10 млрд свободного денежного потока. Эти деньги экстренно перенаправляют на ИИ-инфраструктуру и новые дата-центры, чтобы закрыть огромный кассовый разрыв.
Самое ироничное: окупаемость этих ИИ-инвестиций ожидается не раньше 2030 года. Получается парадокс 2026 года: нейросети пока не могут писать код лучше крепкого мидла, но они уже настолько дорогие в обслуживании, что ради покупки GPU корпорации готовы сносить целые департаменты.
#AI #GenAI #cloudarchitecture
The Economic Times
❤2
Появился форк Claude Code основанный на утекшем коде
Буквально на днях исходники закрытого инструмента Claude Code слили в сеть через случайно забытый map-файл в npm-релизе. Опенсорс-комьюнити не растерялось и тут же выкатило форк, который решает главную проблему оригинала — вендор-лок.
Что внутри OpenClaude:
→ Поддержка OpenAI, Gemini, DeepSeek и локальных моделей через Ollama (Llama, Mistral).
→ Базовый арсенал на месте: bash-команды, редактирование файлов, веб-поиск, MCP-серверы и "память".
→ Встроенный смарт-роутер: сам выбирает LLM под задачу для баланса скорости и стоимости.
Проект написан на TypeScript (запускается через Node.js/Bun) и может работать полностью локально. Да, пришлось пожертвовать "глубокими рассуждениями" (deep reasoning), а лимит исходящих токенов урезан до 32k, но для большинства агентов этого с головой.
#AIcoding #AIAgents #LLM #GenAI
Reddit
Буквально на днях исходники закрытого инструмента Claude Code слили в сеть через случайно забытый map-файл в npm-релизе. Опенсорс-комьюнити не растерялось и тут же выкатило форк, который решает главную проблему оригинала — вендор-лок.
Что внутри OpenClaude:
→ Поддержка OpenAI, Gemini, DeepSeek и локальных моделей через Ollama (Llama, Mistral).
→ Базовый арсенал на месте: bash-команды, редактирование файлов, веб-поиск, MCP-серверы и "память".
→ Встроенный смарт-роутер: сам выбирает LLM под задачу для баланса скорости и стоимости.
Проект написан на TypeScript (запускается через Node.js/Bun) и может работать полностью локально. Да, пришлось пожертвовать "глубокими рассуждениями" (deep reasoning), а лимит исходящих токенов урезан до 32k, но для большинства агентов этого с головой.
#AIcoding #AIAgents #LLM #GenAI
❤2
В IT стали популярными услуги людей, которые составляют джунам легенды синьоров за миллион
Мы все немного приукрашиваем резюме, но нанимать суфлера за 1 000 000₽ — это уже киберпанк, который мы заслужили.
Рынок переполнен выпускниками курсов, а компаниям подавай мидлов. В итоге индустрию захватила услуга «собеседование под ключ».
Как работает схема успешного успеха:
→ Ментор «рисует» джуну легенду с крутыми проектами и стеком.
→ На техническом собесе диктует ответы прямо в микронаушник.
→ Финал: ментор сам проходит зум-колл с HR, а на дейли выходит заикающийся новичок.
Цена вопроса — до 70 тысяч на старте плюс 50% от зарплаты в первые полгода (набегает до миллиона). Тимлиды уже хватаются за голову от «призраков», которые не могут самостоятельно поправить конфиг, но требуют сеньорскую зарплату.
#agile #productmanagement #automation
Baza
Мы все немного приукрашиваем резюме, но нанимать суфлера за 1 000 000₽ — это уже киберпанк, который мы заслужили.
Рынок переполнен выпускниками курсов, а компаниям подавай мидлов. В итоге индустрию захватила услуга «собеседование под ключ».
Как работает схема успешного успеха:
→ Ментор «рисует» джуну легенду с крутыми проектами и стеком.
→ На техническом собесе диктует ответы прямо в микронаушник.
→ Финал: ментор сам проходит зум-колл с HR, а на дейли выходит заикающийся новичок.
Цена вопроса — до 70 тысяч на старте плюс 50% от зарплаты в первые полгода (набегает до миллиона). Тимлиды уже хватаются за голову от «призраков», которые не могут самостоятельно поправить конфиг, но требуют сеньорскую зарплату.
#agile #productmanagement #automation
Baza
❤2🙏1
Вышел локальный ИИ на стероидах
Кажется, греть комнату огромными 70B-моделями скоро станет моветоном. Google выкатила Gemma 4, и её 31B-версия уже бьет тяжеловесов.
DeepMind дропнули 4 поколение открытых моделей (лицензия Apache 2.0).
Что под капотом:
→ Архитектура MoE: 26B-модель активирует всего 3.8B параметров при инференсе. Летает быстро и без деградации знаний.
→ Агенты из коробки: Завезли нативную поддержку вызова функций и структурированного вывода в JSON.
→ Мультимодальность: Модели едят картинки и видео (контекст до 256k). Младшие E2B и E4B вдобавок понимают аудио, работая полностью офлайн на смартфонах и Edge-девайсах.
Старшая 31B Dense уже ворвалась в топ-3 Arena AI Text среди опенсорса, при этом спокойно влезая на одну GPU. Эра мощного суверенного ИИ без боли с задержками официально стартовала.
#LLM #GenAI #AIAgents
Google DeepMind
Кажется, греть комнату огромными 70B-моделями скоро станет моветоном. Google выкатила Gemma 4, и её 31B-версия уже бьет тяжеловесов.
DeepMind дропнули 4 поколение открытых моделей (лицензия Apache 2.0).
Что под капотом:
→ Архитектура MoE: 26B-модель активирует всего 3.8B параметров при инференсе. Летает быстро и без деградации знаний.
→ Агенты из коробки: Завезли нативную поддержку вызова функций и структурированного вывода в JSON.
→ Мультимодальность: Модели едят картинки и видео (контекст до 256k). Младшие E2B и E4B вдобавок понимают аудио, работая полностью офлайн на смартфонах и Edge-девайсах.
Старшая 31B Dense уже ворвалась в топ-3 Arena AI Text среди опенсорса, при этом спокойно влезая на одну GPU. Эра мощного суверенного ИИ без боли с задержками официально стартовала.
#LLM #GenAI #AIAgents
Google DeepMind
❤3
Вышел Cursor 3: теперь ты не кодер
Claude Code отхватил уже 54% рынка, и Cursor решил пойти ва-банк, полностью сменив парадигму IDE.
Стартап выкатил Cursor 3. Главная фича — мы больше не пишем код в парном программировании с ИИ. Мы делегируем таски целой команде автономных агентов.
Как это работает:
→ Единый хаб: локальные и облачные агенты управляются из одной панели. Запуск тасок доступен из Slack, GitHub, Linear или с мобилки.
→ Бесшовный флоу: можно закинуть тяжелую задачу в облако, закрыть ноут, а утром забрать готовый код локально для тестов.
→ Новый diffs view: ревью, стейджинг и коммиты переехали в упрощенный интерфейс.
Релиз выходит в кипящий океан: конкуренты давят (OpenAI вообще открыла безлимит к Codex 5.3), а сам Cursor только отмывается от скандала с Composer 2, который оказался перепакованным китайским Kimi 2.5.
Gizmodo — Cursor's New Tool Lets Users Delegate to a Team of Coding Agents
Claude Code отхватил уже 54% рынка, и Cursor решил пойти ва-банк, полностью сменив парадигму IDE.
Стартап выкатил Cursor 3. Главная фича — мы больше не пишем код в парном программировании с ИИ. Мы делегируем таски целой команде автономных агентов.
Как это работает:
→ Единый хаб: локальные и облачные агенты управляются из одной панели. Запуск тасок доступен из Slack, GitHub, Linear или с мобилки.
→ Бесшовный флоу: можно закинуть тяжелую задачу в облако, закрыть ноут, а утром забрать готовый код локально для тестов.
→ Новый diffs view: ревью, стейджинг и коммиты переехали в упрощенный интерфейс.
Релиз выходит в кипящий океан: конкуренты давят (OpenAI вообще открыла безлимит к Codex 5.3), а сам Cursor только отмывается от скандала с Composer 2, который оказался перепакованным китайским Kimi 2.5.
Gizmodo — Cursor's New Tool Lets Users Delegate to a Team of Coding Agents
❤4