Первая в мире иммерсивная дрочевозка
Кто-нибудь, позвоните Цукербергу!

Огромная свежая статья про GPT 5.6 и Fable

Автор тестировал Sol 2 месяца и сжёг 25 миллиардов токенов.

Таблицы, сравнения, выводы.

Я приведу лишь аналогию, которую он приводит. Статью не перескажешь никак.

"GPT-5.6 кажется мне примерно в 2-3 раза быстрее. Это впечатление, а не результат бенчмарка. Он генерирует код быстрее, меньше отвлекается и, как правило, затрагивает меньше кода. GPT-5.6 — невероятная модель, безусловно, лучшая в линейке GPT-5.
Начнём с аналогии, потому что, кажется, все её приводят. GPT-5.6, вероятно, последняя модель в серии тренировочных GPT-5. Это спортсмен на пике своей долгой карьеры.
Многолетний опыт сделал его самым надежным игроком на корте, обладающим самым высоким игровым интеллектом. Но дальше расти некуда; этот тренировочный период достиг своего потолка.
Фэйбл, напротив, по сути, является первой моделью, прошедшей новый тренировочный этап: новичок, выбранный в первом раунде драфта. Он обладает природным талантом и энергией молодого игрока, способного на невероятные действия, которые мы считали невозможными.
Она также совершает ошибки, свойственные неопытным игрокам. Дайте новичку больше игр, и со временем он может стать лучше, чем когда-либо был ветеран. Это новая игра и новая эра."

https://signals.forwardfuture.com/gpt-5-6-review/

@cgevent

AI Agent Integrations PRO: MCP

Практический курс по тому, как подключать AI-агентов к базам, API и документам — безопасно и без костылей.

Работаете с LLM — и хотите, чтобы модель реально работала с вашими данными, а не просто красиво отвечала? Главная проблема не в промптах, а в доступе: под каждый сервис — новый адаптер, права доступа то ли слишком широкие, то ли узкие, а когда ломается — сидишь и гадаешь. MCP решает это через стандартный протокол: один контракт вместо десятка интеграций, типизированные инструменты вместо голого доступа к базе, тесты и логи вместо молитв.

Что внутри:
→ MCP Server с нуля: scaffold, handshake, transports
→ Tools с валидацией и structured output
→ Resources: файлы, база, HTTP API через URI
→ Security: границы доступа, модель угроз
→ Testing и CI: unit, интеграция, воспроизводимость
→ Production: логи, health checks, версионирование

Для разработчиков, вайбкодеров, фаундеров и AI-инженеров, которые строят агентов поверх реальных систем.

👉 Бесплатные уроки уже открыты. Полный курс со скидкой 40% — 48 часов.

Как тебе такое, Илон Маск?

Киберпанк, который мы заслужили

Просто чувак перевозит себя агротехническим дроном, потому что ему влом пешком ходить по полю.

Вместо летающих машин мы получили летающих азиатов.

Антропики снова полезли Клоду в чугунную голову с целью разузнать что-нибудь нового. И разузнали, что его характер заметно меняется в зависимости от модели и языка, на котором с ним разговаривают.

Для исследования взяли почти 310к реальных обезличенных диалогов Claude.ai на двадцати разных языках. После этого поведение моделей разложили по четырём шкалам:

— покладистость или осторожность
— теплота или строгость
— подробность или краткость
— честное признание сомнений или тупо выполнение задачи.

И вот что получилось.

Sonnet 4.6 — тёплый и услужливый добряк. Чаще поддерживает идеи пользователя, подстраивается под тон, шутит и старается не грузить лишними подробностями. Opus 4.6 оказался деловым работягой: меньше болтает, держится в рамках задачи и пытается сразу выдать результат. Opus 4.7 осторожный душнила. Чаще спорит с допущениями, сам предупреждает о рисках, указывает на ошибки и подробно объясняет ход мысли.

Но дальше интереснее: поведение заметно зависит ещё и от языка.

На хинди и арабском Claude оказался самым тёплым, вежливым и ободряющим. На английском самым осторожным и подробным. На русском же Клод получается самым строгим: чаще исправляет детали, требует доказательств и оспаривает предположения юзера. На голландском он чаще признаёт собственные ошибки и неуверенность. А на индонезийском меньше рефлексирует и тупо пытается выполнить поставленную задачу.

Сами Anthropic отдельно уточняют: это не значит, что у Claude появилась душа, характер или настоящие убеждения. Речь тут только об устойчивых паттернах в его ответах. Причём исследователи пока сами не знают, откуда именно берутся языковые различия: из состава датасетов, культурных норм или косяков при дообучении модельки.

Получается, что на русском Клод скорее разнесёт вашу идею по пунктам, а на хинди сначала похвалит, поддержит и только потом аккуратно намекнёт, что план вообще-то говно.

тут статья

Листал тут твиттор и наткнулся на пост, в котором какой-то чувак кичится "первым успешным воздушным сбитием летающей моли автономным микродроном".

Пошёл в профиль посмотреть чо за тип. Оказалось, это французский инженер и у него с корешем есть целый стартап Tornyol, который даже прошел через Y Combinator. И цель у них ни много ни мало — полное истребление комаров в городах.

Специально для комаринного геноцида они разработали микродрон весом 40 грамм. На борту содержится куча чувствительных микрофонов и ультразвуковых датчиков. Они мониторят воздух и по частоте взмахов крыльев вычисляют именно комара (чтобы случайно не помножить на ноль какую-нибудь полезную пчелу или шмеля). А дальше начинается РЕЗНЯ: дрон наводится на цель и тупо шинкует пискливого ублюдка своими пропеллерами. При этом дрон сам патрулирует комнату или двор, сам находит врага, перемалывает его в фарш и улетает обратно на базу заряжаться.

Стоить это домашнее ПВО будет около 50 бачей в месяц по подписке. Админ вчера был люто покусан комарами на речке, так что очень хочет себе вот такой дрон. А вот чем закончится попытка устроить комарам техногенный геноцид и не развалится ли заодно половина пищевой цепочки, оставим разбираться биологам.

тут сайт стартапа и все подробности.

Если после того, как вас заменит ИИ на работе, вы планировали уйти в курьеры, то у меня для вас плохие новости.

Чуваки из Boston Dynamics придумали занятие для своего робопёселя Spot'а. А именно, отправили его таскать посылки от машины до двери. Схема такая: водитель паркуется у дома, выпускает робота из машины, грузит коробки ему на спину, и робот топает до крыльца, преодолевая бордюры, камни и ступеньки. На месте он аккуратно сгружает посылку со спины и возвращается в кузов. Водила же в это время может подготавливать следующую партию коробок к отгрузке.

Boston Dynamics пишут, что Spot подходит для данной цели очеьн хорошо, ибо колёсные роботы лажают на первой же ступеньке или яме, а дроны хреновенько залетают под навес крыльца и тупо бросают посылки посреди двора. Четырёхногий робопёс на своих четырёх отлично справляется с бездорожьем, особенно если ходит по заранее записанным маршрутам.

Естественно, всё это дело напичкано датчиками и электроникой, чтобы максимально сохранить товар при транспортировке и разгрузке. На спине у Spot стоит специальный конвейер с датчиками остановки и выдвижным лотком, который помогает аккуратно спускать коробки на землю. Разработчики даже проверяли систему на коробке с яйцами.

В первый раз при доставке на определённый адрес роботом, скорее всего, будет управлять водитель. Он проведёт Spot по маршруту, после чего путь сохранится, и в следующие разы всё это хозяйство должно работать уже на автопилоте. А если робопёс где-нибудь застрянет, на подхвате планируют держать удалённых операторов.

Судя по всему, скоро работа курьера сведётся к тому, чтобы быть личным шофёром робо-собаки, да протирать ей датчики. Да и то временно, пока сробо-собаки не научатся управляться сами.