GitHub включил Copilot в цепочку required reviews.
С 1 сентября code review умеет не только писать замечания, но и ставить формальный approve. Если админ включил фичу, этот approve считается в branch protection наравне с человеческим. По умолчанию выключено. Рычаги на уровне enterprise / org / repo, плюс ограничение по путям файлов. Новый пуш снимает апрув, как у живого ревьюера.
Спорить будут не про UX. Спорить будут про то, кто теперь отвечает за merge.
Модель не несёт on-call. Она не помнит, почему в этом сервисе нельзя трогать идемпотентность ретраев. Она не знает, что «зелёный CI» у вас уже год врёт на одном флаки-тесте. А required approvals как раз и придумали, чтобы человек с контекстом сказал «да». Если этот голос отдаётся агенту, который сам же писал половину диффа, получается замкнутый контур: генератор проверяет генератора.
Имеет смысл оставить Copilot на docs, конфиги, Dependabot-патчи и сгенерированные клиенты. На платёжный контур, auth и миграции схемы — нет. И отдельно запретить approve на PR, которые открыл сам Copilot cloud agent.
Кто в команде уже включает это на проде, а кто держит выключенным принципиально?
Источник: GitHub Changelog
#github #copilot #codereview #devops #ai
С 1 сентября code review умеет не только писать замечания, но и ставить формальный approve. Если админ включил фичу, этот approve считается в branch protection наравне с человеческим. По умолчанию выключено. Рычаги на уровне enterprise / org / repo, плюс ограничение по путям файлов. Новый пуш снимает апрув, как у живого ревьюера.
Спорить будут не про UX. Спорить будут про то, кто теперь отвечает за merge.
Модель не несёт on-call. Она не помнит, почему в этом сервисе нельзя трогать идемпотентность ретраев. Она не знает, что «зелёный CI» у вас уже год врёт на одном флаки-тесте. А required approvals как раз и придумали, чтобы человек с контекстом сказал «да». Если этот голос отдаётся агенту, который сам же писал половину диффа, получается замкнутый контур: генератор проверяет генератора.
Имеет смысл оставить Copilot на docs, конфиги, Dependabot-патчи и сгенерированные клиенты. На платёжный контур, auth и миграции схемы — нет. И отдельно запретить approve на PR, которые открыл сам Copilot cloud agent.
Кто в команде уже включает это на проде, а кто держит выключенным принципиально?
Источник: GitHub Changelog
#github #copilot #codereview #devops #ai
❤4👍1🤝1
🚀 OpenAI выпустила GPT-6 Astra. И впервые всерьез заговорила: возможно, AGI уже здесь
OpenAI представила GPT-6 Astra — новую флагманскую модель, которая должна не столько отвечать на вопросы, сколько сама работать за компьютером.
На закрытом брифинге президент OpenAI Грег Брокман сформулировал это максимально скромно по меркам Кремниевой долины: «Добро пожаловать в эпоху AGI».
И на этот раз за громкой фразой есть довольно занятные демки.
Astra умеет самостоятельно работать внутри обычных программ: спроектировать печатную плату в KiCad, собрать 3D-сцену города в Unity, работать с Blender, FreeCAD, Excel и Power BI, заполнять формы в браузере, собирать сайты и выполнять длинные цепочки действий практически без постоянного пинания человеком.
То есть идея примерно такая: раньше мы учили ИИ пользоваться API. Теперь ИИ научили пользоваться кнопками, мышкой и интерфейсами, которые человечество последние 40 лет делало для себя.
Но самая интересная часть релиза вообще не про Unity.
На тесте ExploitBench, где проверяется способность модели создавать эксплоиты для известных уязвимостей, Astra получила 100%.
Более того, во внутренних тестах OpenAI модель обнаружила две ранее неизвестные уязвимости и использовала их в exploit chain. Компания официально присвоила Astra уровень Critical по возможностям в кибербезопасности. Это первая модель OpenAI, которой дали такую классификацию.
Поэтому полный киберрежим нам с вами пока не выдадут. Самые мощные возможности поиска и эксплуатации уязвимостей останутся у ограниченного круга проверенных исследователей, а обычная Astra будет дополнительно фильтровать потенциально опасные запросы.
Забавно получается.
Еще недавно главный страх программиста выглядел так:
«ИИ заберет мою работу».
Теперь появляется более практичный вопрос:
«А ему точно нужно давать root?»
GPT-6 Astra сначала получают участники закрытой программы Daybreak. В ближайшие дни OpenAI обещает начать развертывание модели для ChatGPT Plus, Pro, Business и Enterprise, а также через API.
И вот здесь действительно становится интересно. Потому что граница между «чат-ботом, который пишет код» и «агентом, которому сказали сделать проект и ушли пить кофе» становится все тоньше.
Источники: OpenAI / Axios
#OpenAI #GPT6 #Astra #ChatGPT #AGI #AI #ИИ #Разработка #Программирование #Cybersecurity #DevTools
OpenAI представила GPT-6 Astra — новую флагманскую модель, которая должна не столько отвечать на вопросы, сколько сама работать за компьютером.
На закрытом брифинге президент OpenAI Грег Брокман сформулировал это максимально скромно по меркам Кремниевой долины: «Добро пожаловать в эпоху AGI».
И на этот раз за громкой фразой есть довольно занятные демки.
Astra умеет самостоятельно работать внутри обычных программ: спроектировать печатную плату в KiCad, собрать 3D-сцену города в Unity, работать с Blender, FreeCAD, Excel и Power BI, заполнять формы в браузере, собирать сайты и выполнять длинные цепочки действий практически без постоянного пинания человеком.
То есть идея примерно такая: раньше мы учили ИИ пользоваться API. Теперь ИИ научили пользоваться кнопками, мышкой и интерфейсами, которые человечество последние 40 лет делало для себя.
Но самая интересная часть релиза вообще не про Unity.
На тесте ExploitBench, где проверяется способность модели создавать эксплоиты для известных уязвимостей, Astra получила 100%.
Более того, во внутренних тестах OpenAI модель обнаружила две ранее неизвестные уязвимости и использовала их в exploit chain. Компания официально присвоила Astra уровень Critical по возможностям в кибербезопасности. Это первая модель OpenAI, которой дали такую классификацию.
Поэтому полный киберрежим нам с вами пока не выдадут. Самые мощные возможности поиска и эксплуатации уязвимостей останутся у ограниченного круга проверенных исследователей, а обычная Astra будет дополнительно фильтровать потенциально опасные запросы.
Забавно получается.
Еще недавно главный страх программиста выглядел так:
«ИИ заберет мою работу».
Теперь появляется более практичный вопрос:
«А ему точно нужно давать root?»
GPT-6 Astra сначала получают участники закрытой программы Daybreak. В ближайшие дни OpenAI обещает начать развертывание модели для ChatGPT Plus, Pro, Business и Enterprise, а также через API.
И вот здесь действительно становится интересно. Потому что граница между «чат-ботом, который пишет код» и «агентом, которому сказали сделать проект и ушли пить кофе» становится все тоньше.
Источники: OpenAI / Axios
#OpenAI #GPT6 #Astra #ChatGPT #AGI #AI #ИИ #Разработка #Программирование #Cybersecurity #DevTools
❤5🔥4😁2👍1
Gemini 3.8 Flash: дешёвая модель, которую Google заточил под длинные инженерные задачи
2 сентября Google выкатил Gemini 3.8 Flash — третий Flash за шесть недель. Цена как у 3.7: $0.75 / $3.75 за миллион токенов до конца года. С 1 января 2027 — $1.50 / $7.50.
Заявляют рост на длинных инженерных бенчмарках (DeepSWE v1.1), 54.9% на HLE-Verified и то, что модель «работает усерднее»: больше шагов рассуждения и больше вызовов инструментов. Контекст — 1M токенов, выход до 64k. Рядом отдельный 3.8 Flash Cyber: поиск дыр и патчи. На внутреннем наборе по 20 языкам — success rate выше 70%. Доступ только через Fairwind: госорганы, критическая инфраструктура, мейнтейнеры.
Практический смысл для команды не в лидерборде. Flash-класс перестал быть «быстрым автодополнением». Его уже ставят как воркера в агентные циклы: рефакторинг на много файлов, прогон тестов, патч, повтор. Если модель на длинном горизонте реально дешевле frontier при близком качестве, маршрутизация задач станет нормой: дешёвый Flash на рутину, дорогой Opus/GPT на спорные куски.
Минус прямо в анонсе: на сложных задачах она жрёт больше токенов. «Дешёвая» модель легко становится дорогой, если агент крутится ночь без лимита шагов.
Cyber-ветка интереснее обычного релиза. Google сознательно режет оффенсив и отдаёт модель узкому кругу. Это признак, что coding-модели уже полезны не только для CRUD.
Источник: Google Blog
#gemini #google #llm #aicoding #security
2 сентября Google выкатил Gemini 3.8 Flash — третий Flash за шесть недель. Цена как у 3.7: $0.75 / $3.75 за миллион токенов до конца года. С 1 января 2027 — $1.50 / $7.50.
Заявляют рост на длинных инженерных бенчмарках (DeepSWE v1.1), 54.9% на HLE-Verified и то, что модель «работает усерднее»: больше шагов рассуждения и больше вызовов инструментов. Контекст — 1M токенов, выход до 64k. Рядом отдельный 3.8 Flash Cyber: поиск дыр и патчи. На внутреннем наборе по 20 языкам — success rate выше 70%. Доступ только через Fairwind: госорганы, критическая инфраструктура, мейнтейнеры.
Практический смысл для команды не в лидерборде. Flash-класс перестал быть «быстрым автодополнением». Его уже ставят как воркера в агентные циклы: рефакторинг на много файлов, прогон тестов, патч, повтор. Если модель на длинном горизонте реально дешевле frontier при близком качестве, маршрутизация задач станет нормой: дешёвый Flash на рутину, дорогой Opus/GPT на спорные куски.
Минус прямо в анонсе: на сложных задачах она жрёт больше токенов. «Дешёвая» модель легко становится дорогой, если агент крутится ночь без лимита шагов.
Cyber-ветка интереснее обычного релиза. Google сознательно режет оффенсив и отдаёт модель узкому кругу. Это признак, что coding-модели уже полезны не только для CRUD.
Источник: Google Blog
#gemini #google #llm #aicoding #security
👍3❤2🔥2🙏1
65 тысяч строк Go → Rust за $400. Редактор после этого автор открывает каждый день
Разработчик Iurii переписал TUI-редактор Rune с Go на Rust через Anthropic Fable. Ядро — около 65k LoC Go без комментариев, на выходе ~60k LoC Rust. Первые 80% агент сделал почти за один проход, ночью. Потом автор накинул tree-sitter и подсветки, объём вырос примерно до 150% исходника, счёт — около $650.
Фишка не в «модель сама всё портировала». Он сначала вытащил промежуточное представление: иерархические стейт-машины, потоки данных, таблицы. Потом просил оперировать уже этим, а не сырым диффом. Тесты тоже портировали, плюс сравнение двух редакторов через ttyd и скриншоты в Playwright.
На HN сразу ткнули в слабое место: если фуuzzer тоже переписан моделью, он может пропустить тот же класс багов. Автор это не прячет. Для него критерий другой — редактором он пользуется каждый день.
Рядом почти в те же дни Checkly переписал продовый демон с Node на Go агентом. Паттерн один: рерайт больше не выглядит как квартальный эпик. Выглядит как эксперимент на одну подписку — если у вас есть жёсткий тестовый контур. Без него это просто генератор правдоподобного кода на другом языке.
Кто уже гонял такой порт на своём сервисе, а не на пет-проекте?
Источник: iurii.net
#rust #golang #aicoding #refactoring #fable
Разработчик Iurii переписал TUI-редактор Rune с Go на Rust через Anthropic Fable. Ядро — около 65k LoC Go без комментариев, на выходе ~60k LoC Rust. Первые 80% агент сделал почти за один проход, ночью. Потом автор накинул tree-sitter и подсветки, объём вырос примерно до 150% исходника, счёт — около $650.
Фишка не в «модель сама всё портировала». Он сначала вытащил промежуточное представление: иерархические стейт-машины, потоки данных, таблицы. Потом просил оперировать уже этим, а не сырым диффом. Тесты тоже портировали, плюс сравнение двух редакторов через ttyd и скриншоты в Playwright.
На HN сразу ткнули в слабое место: если фуuzzer тоже переписан моделью, он может пропустить тот же класс багов. Автор это не прячет. Для него критерий другой — редактором он пользуется каждый день.
Рядом почти в те же дни Checkly переписал продовый демон с Node на Go агентом. Паттерн один: рерайт больше не выглядит как квартальный эпик. Выглядит как эксперимент на одну подписку — если у вас есть жёсткий тестовый контур. Без него это просто генератор правдоподобного кода на другом языке.
Кто уже гонял такой порт на своём сервисе, а не на пет-проекте?
Источник: iurii.net
#rust #golang #aicoding #refactoring #fable
❤4😁2👍1
Polars 2.0 RC: streaming теперь по умолчанию. Ritchie Vink обещает «скучный» мажор и ×5 на многих запросах
2 сентября вышел первый RC Polars 2.0. Стабильный релиз — в ближайшие недели.
Главное изменение не новый синтаксис. LazyFrame.collect() по умолчанию идёт в streaming engine. Для обычного пользователя это меньше RAM и, по оценке команды, легко до 5× на типичных запросах. Цена: join / group_by / unpivot больше не обещают порядок строк, если явно не поставить maintain_order=True. Вернуться на in-memory можно через конфиг или collect(engine="in-memory").
Плюс ужесточение. is_in больше не молча приводит типы. Горизонтальная конкатенация падает на разной высоте. Неявные касты в даты и enum убрали — нужны отдельные методы. melt окончательно уступил unpivot.
Это правильный мажор: ломают дефолты, которые мешали движку, а не ради чейнджлога. Если у вас пайплайн молча опирался на порядок после join, RC как раз для того, чтобы поймать это на тесте, а не на пятничном отчёте.
Дата-инженерам имеет смысл прогнать suite на 2.0.0rc1 на этой неделе, пока есть migration guide.
Источник: Polars Blog
#polars #python #dataengineering #rust #pandas
2 сентября вышел первый RC Polars 2.0. Стабильный релиз — в ближайшие недели.
Главное изменение не новый синтаксис. LazyFrame.collect() по умолчанию идёт в streaming engine. Для обычного пользователя это меньше RAM и, по оценке команды, легко до 5× на типичных запросах. Цена: join / group_by / unpivot больше не обещают порядок строк, если явно не поставить maintain_order=True. Вернуться на in-memory можно через конфиг или collect(engine="in-memory").
Плюс ужесточение. is_in больше не молча приводит типы. Горизонтальная конкатенация падает на разной высоте. Неявные касты в даты и enum убрали — нужны отдельные методы. melt окончательно уступил unpivot.
Это правильный мажор: ломают дефолты, которые мешали движку, а не ради чейнджлога. Если у вас пайплайн молча опирался на порядок после join, RC как раз для того, чтобы поймать это на тесте, а не на пятничном отчёте.
Дата-инженерам имеет смысл прогнать suite на 2.0.0rc1 на этой неделе, пока есть migration guide.
Источник: Polars Blog
#polars #python #dataengineering #rust #pandas
🦄4⚡2👍2🔥2
CEO JFrog на swampUP: «скоро всем будет плевать на исходники»
2 сентября Shlomi Ben Haim сказал залу из ~500 инженеров прямую вещь: в эпоху агентов точка контроля уезжает с исходников на бинарники.
Логика такая. Агенты уже пишут код быстрее, чем люди успевают его читать. Часть артефактов вообще не рассчитана на ревью глазами. DevSecOps, который сканирует репозиторий и требует «посмотри PR», в этот поток не влезает. Значит, доверять нужно тому, что реально едет в прод: подписанный бинарь, provenance, воспроизводимая сборка, возможность быстро подменить артефакт на проверенный.
Фраза провокационная и удобная для вендора, который живёт на артифактори. Но боль настоящая. Если Copilot аппрувит PR, агент пишет сервис за ночь, а junior вливает 800 строк, которые сам не сможет объяснить через месяц — SAST по src/ становится ритуалом. Атакующий тоже это понял: отравленный пакет и подмененный образ бьют сильнее, чем «неидеальный стиль» в .ts.
Обратная сторона: если команда перестаёт читать код, она перестаёт им владеть. Бинарь не расскажет, почему здесь eventual consistency, а не транзакция. Исходник как товар дешевеет. Как носитель смысла — нет.
У вас уже security смотрит в первую очередь на артефакт, или всё ещё на diff в GitHub?
Источник: DevOps.com
#supplychain #devsecops #jfrog #ai #binaries
2 сентября Shlomi Ben Haim сказал залу из ~500 инженеров прямую вещь: в эпоху агентов точка контроля уезжает с исходников на бинарники.
Логика такая. Агенты уже пишут код быстрее, чем люди успевают его читать. Часть артефактов вообще не рассчитана на ревью глазами. DevSecOps, который сканирует репозиторий и требует «посмотри PR», в этот поток не влезает. Значит, доверять нужно тому, что реально едет в прод: подписанный бинарь, provenance, воспроизводимая сборка, возможность быстро подменить артефакт на проверенный.
Фраза провокационная и удобная для вендора, который живёт на артифактори. Но боль настоящая. Если Copilot аппрувит PR, агент пишет сервис за ночь, а junior вливает 800 строк, которые сам не сможет объяснить через месяц — SAST по src/ становится ритуалом. Атакующий тоже это понял: отравленный пакет и подмененный образ бьют сильнее, чем «неидеальный стиль» в .ts.
Обратная сторона: если команда перестаёт читать код, она перестаёт им владеть. Бинарь не расскажет, почему здесь eventual consistency, а не транзакция. Исходник как товар дешевеет. Как носитель смысла — нет.
У вас уже security смотрит в первую очередь на артефакт, или всё ещё на diff в GitHub?
Источник: DevOps.com
#supplychain #devsecops #jfrog #ai #binaries
🔥4❤2🤝2
Российские математики научили нейросети «телепатии» — и попали в WIRED
Американский WIRED рассказал о стартапе Mostik, который придумал необычный способ объединять нейросети. Модели обмениваются не готовыми текстами, а внутренними представлениями — фактически передают мысли до того, как те превратились в слова.
В демонстрации огромную GLM-5.2 на 753 млрд параметров соединили с компактной Qwen-3.5 на 4 млрд. По данным Mostik, гибрид обходится в 20 раз дешевле полной GLM, а по качеству занимает место ровно между двумя моделями.
Получается ИИ-разделение труда: большая модель думает, маленькая отвечает, а счет за вычисления не пытается оформить на вас ипотеку.
В команде Mostik всего 15 исследователей, инженеров и математиков, двенадцать из них — с PhD. Научным руководителем стал лауреат Филдсовской премии Станислав Смирнов.
Отдельно прекрасна предыстория главы стартапа Александры Малышевой. Еще во время учебы в магистратуре ВШЭ она стала лауреатом премии Яндекса имени Ильи Сегаловича. Среди ее исследовательских тем были мультиагентные системы: Малышева изучала, как научить компьютерных агентов обмениваться информацией внутри Dota 2.
Путь от «боты, научитесь играть командой» до «нейросети, научитесь думать вместе» пройден. Теперь ждем научную публикацию и независимые тесты — идея выглядит слишком интересно, чтобы оставаться только красивой демонстрацией.
#ИИ #нейросети #Mostik #стартапы #технологии #машинноеобучение #Dota2
Американский WIRED рассказал о стартапе Mostik, который придумал необычный способ объединять нейросети. Модели обмениваются не готовыми текстами, а внутренними представлениями — фактически передают мысли до того, как те превратились в слова.
В демонстрации огромную GLM-5.2 на 753 млрд параметров соединили с компактной Qwen-3.5 на 4 млрд. По данным Mostik, гибрид обходится в 20 раз дешевле полной GLM, а по качеству занимает место ровно между двумя моделями.
Получается ИИ-разделение труда: большая модель думает, маленькая отвечает, а счет за вычисления не пытается оформить на вас ипотеку.
В команде Mostik всего 15 исследователей, инженеров и математиков, двенадцать из них — с PhD. Научным руководителем стал лауреат Филдсовской премии Станислав Смирнов.
Отдельно прекрасна предыстория главы стартапа Александры Малышевой. Еще во время учебы в магистратуре ВШЭ она стала лауреатом премии Яндекса имени Ильи Сегаловича. Среди ее исследовательских тем были мультиагентные системы: Малышева изучала, как научить компьютерных агентов обмениваться информацией внутри Dota 2.
Путь от «боты, научитесь играть командой» до «нейросети, научитесь думать вместе» пройден. Теперь ждем научную публикацию и независимые тесты — идея выглядит слишком интересно, чтобы оставаться только красивой демонстрацией.
#ИИ #нейросети #Mostik #стартапы #технологии #машинноеобучение #Dota2
❤3👍3👏1😁1
«Набирать код руками — всё»
Дэвид Фаулер, Distinguished Engineer Microsoft и один из авторов SignalR и Aspire, написал в X коротко: «Typing code is absolutely over». Фраза разлетелась 7–8 сентября, и её уже успели превратить в некролог профессии. Сам Фаулер этого не говорил.
Речь о другом. Coding agent в GitHub Copilot теперь сам поднимает окружение (включая Windows и WSL), правит репозиторий, гоняет линтеры и тесты и открывает pull request. Человек входит на ревью, а не на пустой файл. В Aspire агент уже умеет стартовать сервисы, читать логи и телеметрию и перезапускать упавшие куски. Это не autocomplete. Это сдвиг узкого места: код стал дешёвым, дорогими остались спецификация, зависимости и право сказать «нет, это в прод не пойдёт».
Опрос Sonar за 2026 год тут как холодный душ: 42% коммитов уже пишет модель, при этом 96% разработчиков ей не доверяют. Если агент открывает PR пачками, а ревью остаётся тем же часовым ритуалом, вы просто ускоряете производство багов. Имеет смысл смотреть не на то, «убивает ли ИИ программистов», а на то, кто в команде теперь владеет критерием готовности.
Источник: TechSpot, 7 сентября · TechRadar, 8 сентября
#AI #GitHubCopilot #SoftwareEngineering #SDLC
Дэвид Фаулер, Distinguished Engineer Microsoft и один из авторов SignalR и Aspire, написал в X коротко: «Typing code is absolutely over». Фраза разлетелась 7–8 сентября, и её уже успели превратить в некролог профессии. Сам Фаулер этого не говорил.
Речь о другом. Coding agent в GitHub Copilot теперь сам поднимает окружение (включая Windows и WSL), правит репозиторий, гоняет линтеры и тесты и открывает pull request. Человек входит на ревью, а не на пустой файл. В Aspire агент уже умеет стартовать сервисы, читать логи и телеметрию и перезапускать упавшие куски. Это не autocomplete. Это сдвиг узкого места: код стал дешёвым, дорогими остались спецификация, зависимости и право сказать «нет, это в прод не пойдёт».
Опрос Sonar за 2026 год тут как холодный душ: 42% коммитов уже пишет модель, при этом 96% разработчиков ей не доверяют. Если агент открывает PR пачками, а ревью остаётся тем же часовым ритуалом, вы просто ускоряете производство багов. Имеет смысл смотреть не на то, «убивает ли ИИ программистов», а на то, кто в команде теперь владеет критерием готовности.
Источник: TechSpot, 7 сентября · TechRadar, 8 сентября
#AI #GitHubCopilot #SoftwareEngineering #SDLC
👍2🔥2😁2
Mistral поднял €3 млрд. Модели у них не лучшие — и это не мешает
Сегодня, 8 сентября, парижский Mistral закрыл Series D: €3 млрд при оценке больше €21 млрд. Samsung лидирует, рядом фонд Еврокомиссии Scaleup Europe и PSG. Компания называет это крупнейшим equity-раундом частной европейской техфирмы. За год оценка почти удвоилась с €11,7 млрд после раунда ASML.
Цифры рядом ставят в неловкое положение. Anthropic и OpenAI оценивают почти на порядок выше. Medium 3.5 не лидирует ни среди закрытых американских моделей, ни среди открытых китайских. Деньги идут не в гонку бенчмарков, а в «суверенный» enterprise: Airbus, BMW, ASML, HSBC, 20 стран, 125+ корпоративных клиентов. CFO говорит про ARR чуть выше $1 млрд и не закрывает дверь к IPO.
Для тех, кто выбирает модель в прод, раунд важнее лидерборда. Европейские закупки в 2026 уже явно режут зависимость от US API. Если ваш комплаенс требует данные и веса в регионе, Mistral только что получил топливо на несколько лет compute. Если выбираете «просто самый умный кодер» — смотрите в другую сторону и не путайте оценку с качеством генерации.
Источник: официальный пост Mistral · Reuters
#Mistral #OpenSourceAI #LLM #SovereignAI #Funding
Сегодня, 8 сентября, парижский Mistral закрыл Series D: €3 млрд при оценке больше €21 млрд. Samsung лидирует, рядом фонд Еврокомиссии Scaleup Europe и PSG. Компания называет это крупнейшим equity-раундом частной европейской техфирмы. За год оценка почти удвоилась с €11,7 млрд после раунда ASML.
Цифры рядом ставят в неловкое положение. Anthropic и OpenAI оценивают почти на порядок выше. Medium 3.5 не лидирует ни среди закрытых американских моделей, ни среди открытых китайских. Деньги идут не в гонку бенчмарков, а в «суверенный» enterprise: Airbus, BMW, ASML, HSBC, 20 стран, 125+ корпоративных клиентов. CFO говорит про ARR чуть выше $1 млрд и не закрывает дверь к IPO.
Для тех, кто выбирает модель в прод, раунд важнее лидерборда. Европейские закупки в 2026 уже явно режут зависимость от US API. Если ваш комплаенс требует данные и веса в регионе, Mistral только что получил топливо на несколько лет compute. Если выбираете «просто самый умный кодер» — смотрите в другую сторону и не путайте оценку с качеством генерации.
Источник: официальный пост Mistral · Reuters
#Mistral #OpenSourceAI #LLM #SovereignAI #Funding
❤3👍3👏3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
💻 Кодить уже мало. А за что тогда платить программисту?
Нейросеть снова написала ерунду. Можно посмеяться, отправить скриншот коллегам и успокоиться: до замены разработчиков ещё далеко. Но насколько надёжна эта уверенность?
В этом фрагменте — жёсткий прогноз: даже отличный специалист по C++ рискует оказаться невостребованным, если всё, что он предлагает, — умение писать код. Об этом рассказывает Дмитрий Старов -директор департамента «Инструменты и технологии разработки», компании «Диасофт».
Спорное заявление? Ещё какое.
За ним, однако, стоит вполне практическая мысль: разработчику нужно понимать, зачем создаётся продукт, как им будут пользоваться и какую задачу бизнеса он решает.
Технический опыт здесь даёт преимущество — если применять его шире привычного «получил задачу, написал код».
▶️ Смотреть полную дискуссию об ИИ-агентах в разработке
Как считаете: понимание продукта уже обязательно для программиста — или от него снова хотят несколько профессий за одну зарплату?
Нейросеть снова написала ерунду. Можно посмеяться, отправить скриншот коллегам и успокоиться: до замены разработчиков ещё далеко. Но насколько надёжна эта уверенность?
В этом фрагменте — жёсткий прогноз: даже отличный специалист по C++ рискует оказаться невостребованным, если всё, что он предлагает, — умение писать код. Об этом рассказывает Дмитрий Старов -директор департамента «Инструменты и технологии разработки», компании «Диасофт».
Спорное заявление? Ещё какое.
За ним, однако, стоит вполне практическая мысль: разработчику нужно понимать, зачем создаётся продукт, как им будут пользоваться и какую задачу бизнеса он решает.
Технический опыт здесь даёт преимущество — если применять его шире привычного «получил задачу, написал код».
▶️ Смотреть полную дискуссию об ИИ-агентах в разработке
Как считаете: понимание продукта уже обязательно для программиста — или от него снова хотят несколько профессий за одну зарплату?
❤5🙏4🔥3
Авторы npm выпустили замену npm. И это не случайно
7 сентября InfoQ разобрал vlt 1.0 — пакетный менеджер от людей, которые когда-то сделали npm. Drop-in: init, install, run, publish. Разница в одном решении, которое 15 лет никто не хотел ломать.
vlt install только качает и распаковывает. Скрипты не запускаются. Скрипты идут отдельной командой vlt build, и по умолчанию цель такая: :scripts:not(:built):not(:malware). На своих реестрах vlt уже отсекает известный малварь до того, как пакет попал к вам на диск: больше 275 000 версий помечены, четверть из них на npm до сих пор ставится.
Сегодня, 8 сентября, это выглядит не как маркетинг. Исследователи поймали возвращение червя Shai-Hulud: тот же SHA-256 payload, что был в майской волне, пролежал 111 дней и снова вышел через четыре пакета за один час. npm как раз обещал scan на публикации. Не сработало.
vlt query ':malware' выглядит как CSS-селектор по графу зависимостей. Шестьдесят с лишним селекторов, половина — про безопасность, данные от Socket. Если у вас в CI до сих пор голый npm ci с postinstall из интернета, этот релиз стоит хотя бы прочитать.
Источник: InfoQ, 7 сентября · vlt 1.0 · Shai-Hulud снова в npm
#JavaScript #npm #SupplyChain #DevSecOps #vlt
7 сентября InfoQ разобрал vlt 1.0 — пакетный менеджер от людей, которые когда-то сделали npm. Drop-in: init, install, run, publish. Разница в одном решении, которое 15 лет никто не хотел ломать.
vlt install только качает и распаковывает. Скрипты не запускаются. Скрипты идут отдельной командой vlt build, и по умолчанию цель такая: :scripts:not(:built):not(:malware). На своих реестрах vlt уже отсекает известный малварь до того, как пакет попал к вам на диск: больше 275 000 версий помечены, четверть из них на npm до сих пор ставится.
Сегодня, 8 сентября, это выглядит не как маркетинг. Исследователи поймали возвращение червя Shai-Hulud: тот же SHA-256 payload, что был в майской волне, пролежал 111 дней и снова вышел через четыре пакета за один час. npm как раз обещал scan на публикации. Не сработало.
vlt query ':malware' выглядит как CSS-селектор по графу зависимостей. Шестьдесят с лишним селекторов, половина — про безопасность, данные от Socket. Если у вас в CI до сих пор голый npm ci с postinstall из интернета, этот релиз стоит хотя бы прочитать.
Источник: InfoQ, 7 сентября · vlt 1.0 · Shai-Hulud снова в npm
#JavaScript #npm #SupplyChain #DevSecOps #vlt
❤3🙏3🔥1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
ИИ написал код. Кто-нибудь его читал?
Один агент пишет, другой проверяет, задачи выполняются. На схеме всё выглядит убедительно. Но кто в итоге решает, что результат годится, — и по каким критериям?
Иван Иванов, генеральный директор компании-разработчика ПО «Апрель Инновации», обращает внимание на неудобную сторону автоматизации: ИИ способен сгенерировать больше кода, чем человек успевает прочитать. Если принимать результат по принципу «вроде работает», легко получить «чёрный ящик», за который непонятно кто отвечает.
Вопрос здесь шире отдельных ошибок нейросети: как сохранить контроль над разработкой, когда агенты контролируют друг друга, а человек видит только итог?
В финале Иван доводит идею полной автоматизации до ироничной кнопки «даёшь бабло»: агенты сами находят нишу, придумывают продукт и создают его. Заманчивая перспектива — с открытым вопросом об ответственности.
▶️ Смотреть полную дискуссию
Вы доверили бы выпуск кода ИИ-агентам, если его проверяют тоже ИИ-агенты?
Один агент пишет, другой проверяет, задачи выполняются. На схеме всё выглядит убедительно. Но кто в итоге решает, что результат годится, — и по каким критериям?
Иван Иванов, генеральный директор компании-разработчика ПО «Апрель Инновации», обращает внимание на неудобную сторону автоматизации: ИИ способен сгенерировать больше кода, чем человек успевает прочитать. Если принимать результат по принципу «вроде работает», легко получить «чёрный ящик», за который непонятно кто отвечает.
Вопрос здесь шире отдельных ошибок нейросети: как сохранить контроль над разработкой, когда агенты контролируют друг друга, а человек видит только итог?
В финале Иван доводит идею полной автоматизации до ироничной кнопки «даёшь бабло»: агенты сами находят нишу, придумывают продукт и создают его. Заманчивая перспектива — с открытым вопросом об ответственности.
▶️ Смотреть полную дискуссию
Вы доверили бы выпуск кода ИИ-агентам, если его проверяют тоже ИИ-агенты?
❤4👍3🔥3🤣3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Разрабы ИИ открыли казино. Фишки — человечество
Джейкоб Коксон ушел из Anthropic и объяснил почему: по его оценке, Anthropic и OpenAI безответственно гонятся за самоулучшающимся сверхинтеллектом и «играют нашими жизнями». Сам он три года занимался предобучением моделей в обеих компаниях.
Самое прекрасное — логика, которую Коксон приписывает Anthropic: риски понимаем, но надо успеть первыми. Иначе настолько мощный ИИ создадут менее ответственные конкуренты.
В переводе:
— Эта штука может всех угробить.
— Тогда, может, притормозим?
— Чтобы всех угробили конкуренты?!
По словам Коксона, создатели ИИ всерьез допускают возможность катастрофы до конца десятилетия. Это его предупреждение о риске. Конкретную дату апокалипсиса в календарь пока не ставим.
Но корпоративная логика уже достойна отдельного бенчмарка: насколько быстро компания объяснит, что нажимает большую красную кнопку исключительно из чувства ответственности.
Я просто просил поправить CSS. Почему на столе уже лежит планета?
Человечество в проде. Бэкапа нет. Зато конкурентов обогнали.
#ИИ #Anthropic #OpenAI #AGI #Разработка #Техноюмор
Джейкоб Коксон ушел из Anthropic и объяснил почему: по его оценке, Anthropic и OpenAI безответственно гонятся за самоулучшающимся сверхинтеллектом и «играют нашими жизнями». Сам он три года занимался предобучением моделей в обеих компаниях.
Самое прекрасное — логика, которую Коксон приписывает Anthropic: риски понимаем, но надо успеть первыми. Иначе настолько мощный ИИ создадут менее ответственные конкуренты.
В переводе:
— Эта штука может всех угробить.
— Тогда, может, притормозим?
— Чтобы всех угробили конкуренты?!
По словам Коксона, создатели ИИ всерьез допускают возможность катастрофы до конца десятилетия. Это его предупреждение о риске. Конкретную дату апокалипсиса в календарь пока не ставим.
Но корпоративная логика уже достойна отдельного бенчмарка: насколько быстро компания объяснит, что нажимает большую красную кнопку исключительно из чувства ответственности.
Я просто просил поправить CSS. Почему на столе уже лежит планета?
Человечество в проде. Бэкапа нет. Зато конкурентов обогнали.
#ИИ #Anthropic #OpenAI #AGI #Разработка #Техноюмор
😁4❤2👏2🤯1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Мексиканский программист открыл в шутку банку сюрстрёмминга в метро. Напомним, что главный «прикол» этой баночки с рыбкой заключается в экстремальном контрасте между отталкивающим запахом и специфическим, пикантным вкусом. Пробовали?
👏4🤣4❤2🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Муху-дрозофилу научили играть в Beat Saber
Поговорка про научить обезьяну уже не в тренде.
Разработчики создали полную карту мозга мухи из 170 тысяч нейронов и 124+ млн синапсов.
Ее научили замечать летящие блоки и вертеть комбухи световым мечом. Так что восстание машин будет сопровождаться и восстанием мух-джедаев.
Поговорка про научить обезьяну уже не в тренде.
Разработчики создали полную карту мозга мухи из 170 тысяч нейронов и 124+ млн синапсов.
Ее научили замечать летящие блоки и вертеть комбухи световым мечом. Так что восстание машин будет сопровождаться и восстанием мух-джедаев.
👍4😁4🥰3❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
С вас 2000$. Спасибо за внимание к этому вопросу.
😁5🥱2💩1🐳1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
ТЗ написали. Почему ИИ-разработка всё равно «плывёт»?
Подробно описать требования, передать их ИИ и получить ровно то, что задумали. Понятная идея — пока в процессе не начинает меняться сама спецификация.
Андрей Носов, технический директор и ИИ-архитектор, рассказывает об эксперименте с OpenSpec, Spec Kit и ИИ-агентом. Задача была практической: добиться максимально повторяемого результата.
Но обнаружился нюанс: спецификации дополняются вместе с кодом. Меняется реализация — меняется и её описание. По наблюдению Андрея, даже по одному и тому же коду разные люди получают разные спецификации.
Это и есть проблема дрейфа: «плывёт» не только код, но и документ, который должен задавать ему рамки. Одного наличия подробного ТЗ для предсказуемой разработки оказывается недостаточно.
▶️ Смотреть полную дискуссию
У вас спецификация управляет кодом — или уже подстраивается под то, что написал ИИ?
Подробно описать требования, передать их ИИ и получить ровно то, что задумали. Понятная идея — пока в процессе не начинает меняться сама спецификация.
Андрей Носов, технический директор и ИИ-архитектор, рассказывает об эксперименте с OpenSpec, Spec Kit и ИИ-агентом. Задача была практической: добиться максимально повторяемого результата.
Но обнаружился нюанс: спецификации дополняются вместе с кодом. Меняется реализация — меняется и её описание. По наблюдению Андрея, даже по одному и тому же коду разные люди получают разные спецификации.
Это и есть проблема дрейфа: «плывёт» не только код, но и документ, который должен задавать ему рамки. Одного наличия подробного ТЗ для предсказуемой разработки оказывается недостаточно.
▶️ Смотреть полную дискуссию
У вас спецификация управляет кодом — или уже подстраивается под то, что написал ИИ?
❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В благородном семействе ИИ-корпоратов скандал и драка
OpenAI заявила, что ее внутренняя система нашла решение задачи Навье — Стокса — одной из семи задач тысячелетия. Компания утверждает, что в математической модели жидкости с гладким внешним воздействием может возникнуть сингулярность.
Но математик Тристан Бакмастер опубликовал рассказ о своей совместной работе с Левентом Альпеге и спорных переговорах с OpenAI. Они действительно загружали черновики в Codex. Однако Бакмастер прямо оговорил: он не знает, использовались ли их данные.
OpenAI отрицает доступ к их неопубликованной работе при решении задачи. При этом компания не исключает, что обезличенные данные от использования продуктов могли помочь улучшению моделей.
А у института Клэя задача пока значится нерешенной. Для рассмотрения решения нужны публикация в издании, соответствующем правилам института, минимум два года после нее и признание математического сообщества.
#OpenAI #ИИ #Математика #НавьеСтокс
OpenAI заявила, что ее внутренняя система нашла решение задачи Навье — Стокса — одной из семи задач тысячелетия. Компания утверждает, что в математической модели жидкости с гладким внешним воздействием может возникнуть сингулярность.
Но математик Тристан Бакмастер опубликовал рассказ о своей совместной работе с Левентом Альпеге и спорных переговорах с OpenAI. Они действительно загружали черновики в Codex. Однако Бакмастер прямо оговорил: он не знает, использовались ли их данные.
OpenAI отрицает доступ к их неопубликованной работе при решении задачи. При этом компания не исключает, что обезличенные данные от использования продуктов могли помочь улучшению моделей.
А у института Клэя задача пока значится нерешенной. Для рассмотрения решения нужны публикация в издании, соответствующем правилам института, минимум два года после нее и признание математического сообщества.
#OpenAI #ИИ #Математика #НавьеСтокс
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Муха-дрозофила снова в центре внимания. На этот раз ее научили водить машину. Таксисты больше не нужны.
❤3😁3🤩2🙏2