Claude Opus 5.5 is now on the Claude Platform 🚀

Anthropic introduced Claude Opus 5.5, a lower-cost frontier model available in Claude Code and through the Claude Platform.

That matters if your agent workload has been split between a high-end model for hard tasks and cheaper models for everything else. A lower-cost Opus tier can change where that handoff happens.

What to check:

• Run your existing eval set, not a few cherry-picked prompts.
• Measure tool-call accuracy and recovery after a failed call.
• Compare total agent cost: tokens, retries, and human review time.

For Claude Code users, model choice is now a practical repo-level config decision, not just a benchmark chart.

[ Blog ] :
https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5

〰〰〰〰〰〰
#AI #LLM #Claude #ClaudeCode
@ProgrammingTip

Claude Opus 5.5 is available in the API 🚀

Anthropic released Claude Opus 5.5, and it is available through the Claude API.

The practical pitch is simple: lower typical token costs than Opus 5, plus a faster mode when response time matters more than squeezing out the last bit of reasoning.

What to check in your evals:

• Run the same tool-use and coding tasks against Opus 5.
• Measure latency separately for normal and faster mode.
• Track input and output tokens, not just the model's listed price.

A cheaper high-end model changes agent architecture decisions. Some workflows that needed routing to a smaller model may now fit under one stronger default.

[ Read More ] :
https://www.anthropic.com/claude/opus

〰〰〰〰〰〰
#AI #LLM #Claude #API
@ProgrammingTip

Claude Opus 5.5 jest już dostępny na platformie Claude 🚀

Firma Anthropic wprowadziła Claude Opus 5.5, model o niższej cenie, który jest dostępny w wersji Claude Code oraz na platformie Claude.

Jest to istotne, jeśli obciążenie Twojego agenta jest rozdzielone między zaawansowany model do trudnych zadań, a tańsze modele do wszystkiego innego. Tańsza wersja Opus może zmienić sposób, w jaki odbywa się to przekazywanie zadań.

Co należy sprawdzić:

• Uruchom istniejący zestaw testów, a nie tylko kilka wybranych przykładów.
• Zmierz dokładność wywoływania narzędzi oraz skuteczność odzyskiwania po nieudanym wywołaniu.
• Porównaj całkowity koszt działania agenta: tokeny, ponowne próby i czas poświęcony na weryfikację przez człowieka.

Dla użytkowników Claude Code, wybór modelu jest teraz praktyczną decyzją konfiguracyjną na poziomie repozytorium, a nie tylko odniesieniem do wykresu porównawczego.

[ Blog ] :
https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5

〰〰〰〰〰〰
#AI #LLM #Claude #ClaudeCode
@ProgrammingTip

Claude Opus 5.5 jest dostępny w API 🚀

Firma Anthropic udostępniła Claude Opus 5.5, który jest dostępny za pośrednictwem API Claude.

Krótko mówiąc: koszt użycia modelu jest niższy niż w przypadku Opus 5, a dodatkowo dostępny jest szybszy tryb, który jest przydatny, gdy czas odpowiedzi jest ważniejszy niż maksymalne wykorzystanie możliwości modelu.

Co należy sprawdzić podczas testów:

• Wykonaj te same zadania związane z wykorzystaniem narzędzi i programowaniem, porównując je z modelem Opus 5.
• Zmierz opóźnienia oddzielnie dla trybu normalnego i szybkiego.
• Monitoruj liczbę tokenów wejściowych i wyjściowych, a nie tylko cenę modelu.

Tańszy, zaawansowany model wpływa na decyzje dotyczące architektury agentów. Niektóre procesy, które wcześniej wymagały przekierowania do mniejszego modelu, mogą teraz być obsługiwane przez jeden, bardziej wydajny model domyślny.

[ Czytaj więcej ] :
https://www.anthropic.com/claude/opus

〰〰〰〰〰〰
#AI #LLM #Claude #API
@ProgrammingTip

Sztuczna inteligencja rozpocznie w Rosji bezpośrednie poszukiwania dłużników na drogach – system będzie ich identyfikował na podstawie numerów rejestracyjnych.

Kamery będą sprawdzać numery rejestracyjne w bazach danych Federalnej Służby Egzekucyjnej i Państwowej Inspekcji Bezpieczeństwa Ruchu Drogowego i będą w stanie identyfikować osoby, które nie płacą alimentów, mandatów ani rachunków za media.

Technologia jest obecnie testowana w regionie Ałtaj, a planowane jest jej wdrożenie na terenie całej Rosji do 2027 roku.

💊 t.me/czerwpig

#AI

🗞️ USA i Rosja doprowadziły do złagodzenia zapisów projektu rezolucji ONZ dotyczącej autonomicznych systemów uzbrojenia wykorzystujących sztuczną inteligencję – informuje „The Wall Street Journal”.

Według gazety podczas negocjacji w Genewie z projektu usunięto m.in. wymóg, aby człowiek zatwierdzał cele wojskowe wskazane przez AI przed przeprowadzeniem ataku.

Zniknęły również zapisy dotyczące uwzględniania kwestii etycznych oraz wymóg, by autonomiczne systemy uzbrojenia działały w sposób „przewidywalny” i „niezawodny”.

Zmiany dotyczą jednej z najważniejszych kwestii związanych z AI na współczesnym polu walki – zakresu kontroli człowieka nad decyzją o użyciu śmiercionośnej siły.

🧭 @monitor_strategiczny
💬 t.me/polski_monitor

🗞️ Platforma Fakturownia.pl padła ofiarą cyberataku, skutkującego kradzieżą danych.

W wyniku incydentu bezpieczeństwa, atakujący uzyskali dostęp do faktur oraz danych kontrahentów. Firma unieważniła klucze API klientów. Za atak odpowiedzialna jest prawdopodobnie ta sama grupa, która wcześniej zaatakowała dostawców oprogramowania medycznego.

🧭 @monitor_strategiczny
💬 t.me/polski_monitor

Tracer Bullets

Continuing the topic from the previous post, let's talk in more detail about implementing vertical slices.

The original concept comes from The Pragmatic Programmer, where it was called tracer bullets. A tracer bullet is a small, end-to-end slice of functionality that touches all layers of the system at once.

Matt Pocock in his article adapts this concept to AI engineering:
- Build a small feature end-to-end
- Test it immediately
- Get feedback
- Move to the next slice in a fresh context window
- Repeat

Matt explained this in the following way: AI's natural inclination is to build big layers in isolation. But we need to do the opposite: build the whole scenario end to end across all layers.

The article also provides a prompt sample:

When building features, build a tiny, end-to-end slice of the feature first, seek feedback, then expand out from there. When building systems, you want to write code that gets you feedback as quickly as possible. Tracer bullets are small slices of functionality that go through all layers of the system, allowing you to test and validate your approach early. This helps in identifying potential issues and ensures that the overall architecture is sound before investing significant time in development.

So this approach forces the agent to think by small chunks and produce more predictable results.

As they say, everything new is just well-forgotten old. As we can see, AI often doesn't bring really new concepts, but rather brings existing ones back to life.

#engineering #ai

Elementy testowe

Kontynuując temat poruszony w poprzednim wpisie, porozmawiajmy bardziej szczegółowo o wdrażaniu wertykalnych fragmentów funkcjonalności.

Początkowa koncepcja pochodzi z książki The Pragmatic Programmer, gdzie nazywana była elementami testowymi. Element testowy to mały, kompletny fragment funkcjonalności, który jednocześnie dotyka wszystkich warstw systemu.

Matt Pocock w swoim artykule adaptuje tę koncepcję do inżynierii sztucznej inteligencji:
- Zbuduj małą funkcjonalność od początku do końca.
- Natychmiast ją przetestuj.
- Uzyskaj informacje zwrotne.
- Przejdź do kolejnego fragmentu w nowym kontekście.
- Powtórz.

Matt wyjaśnił to w następujący sposób: Naturalną tendencją w sztucznej inteligencji jest budowanie dużych warstw w izolacji. Ale musimy robić odwrotnie: budować cały scenariusz od początku do końca, obejmując wszystkie warstwy.

Artykuł zawiera również przykładowe instrukcje:
Podczas tworzenia funkcji, najpierw zbuduj mały, kompletny fragment tej funkcji, uzyskaj informacje zwrotne, a następnie go rozwijaj. Podczas budowania systemów, chcesz pisać kod, który pozwoli Ci jak najszybciej uzyskać informacje zwrotne. Elementy testowe to małe fragmenty funkcjonalności, które przechodzą przez wszystkie warstwy systemu, co pozwala na wczesne testowanie i weryfikację Twojego podejścia. Pomaga to w identyfikacji potencjalnych problemów i zapewnia, że ogólna architektura jest solidna, zanim zainwestujesz znaczną ilość czasu w rozwój.
W ten sposób podejście to zmusza programistę do myślenia w małych krokach i generowania bardziej przewidywalnych wyników.

Jak mawiają, wszystko nowe to tylko dobrze zapomniane stare. Jak widać, sztuczna inteligencja często nie wprowadza naprawdę nowych koncepcji, ale raczej ożywia istniejące.

#inżynieria #ai

Pożyczony pendrive zostawił coś na twoim komputerze. I nie chodzi o wirusa:
https://share.google/y41Y5QPhnJIKHgSkg
#Windows zostawia po #USB ślad
Podłączenie urządzenia pamięci masowej USB powoduje, że system Windows zapisuje wpis w kluczu #USBSTOR, w HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Enum\USBSTOR.
Jason Walker, inżynier  w firmie Microsoft, opisał ten klucz w poście na blogu Microsoft Scripting z 2012 roku, gdzie napisał, że wszystkie informacje potrzebne systemowi operacyjnemu do identyfikacji urządzenia pamięci masowej znajdują się w tym kluczu.

Poznaj dystrybucje, które działają szybko nawet na starym sprzęcie
https://lp.linux-magazine.pl/darmowy-numer-236/?cid=KM2BW9&utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=lekkie_dystrybucje&tsr=6597728096465252595&tsc=demgen_darm_mag_202507&tss=google&tsm=cpc&tsci=24157488600&tst=&tstm=&tsa=821653077591&tsd=m&tsn=dsc&tstg=&tsg=207897960228&tse=&tsli=&tslp=1031036&tspr=&tspl=&utm_source=google&utm_medium=cpc&gad_source=1&gad_campaignid=24157488600

SpaceX seeks $40 billion to buy Nvidia chips, FT reports

SpaceX is seeking ​to raise $40 billion in ‌a financing effort led by asset manager Apollo Global Management to ​purchase Nvidia chips, the Financial ​Times reported on Tuesday, citing people ⁠familiar with the matter.

Read more

Intel to keep working on Musk's Terafab chipmaking venture, Bloomberg News reports

Intel Corp will continue to work with Elon Musk on ​his Terafab project, Bloomberg News reported ‌on Wednesday.

Read more

#SpaceX szuka 40 miliardów dolarów na zakup chipów Nvidia, podaje #FT

Firma SpaceX zamierza pozyskać 40 miliardów dolarów w ramach operacji finansowej, której liderem jest firma zarządzająca aktywami Apollo Global Management, w celu zakupu #chip-ów firmy #Nvidia, podał we wtorek dziennik Financial Times, powołując się na osoby zaznajomione z tą sprawą.
♨️
https://www.reuters.com/business/media-telecom/spacex-seeks-40-billion-buy-nvidia-chips-ft-reports-2026-10-06/

#Intel będzie kontynuować współpracę z Elonem #Musk-iem w projekcie #Terafab, podaje agencja Bloomberg.

Firma Intel Corp. będzie kontynuować współpracę z Elonem Muskiem w jego projekcie Terafab, poinformowała w środę agencja Bloomberg.
♨️
https://www.reuters.com/business/media-telecom/intel-keep-working-musks-terafab-chipmaking-venture-bloomberg-news-reports-2026-10-07/

Musk rejects rumors of TSMC takeover of Terafab — Intel reaffirms ... [2026-10-07 00:37]

✅ Executive Summary

Elon Musk has dismissed rumors regarding TSMC's potential takeover of Terafab, asserting confidence in Intel’s reaffirmation of a 14A production node deal. This highlights Musk’s focus on maintaining robust partnerships amidst growing semiconductor industry dynamics and the competitive landscape.

💡 Market & Ecosystem Insights

1️⃣ Market & Industry Impact: TSMC's acquisition rumors fuel uncertainty in semiconductor partnerships and production strategy.
2️⃣ Musk Ecosystem Synergy: Strong collaboration between Intel and Musk could enhance tech integration across sectors.
3️⃣ Bottom Line: Investor confidence bolstered by strategic alliances is crucial for market stability.

📌 #TSMC #Terafab #Intel #Semiconductors

📰: https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/musk-rejects-rumors-of-tsmc-takeover-of-terafab-intel-reaffirms-14a-node-deal-as-musk-floats-cleanroom-sublease

Musk odrzuca plotki o przejęciu Terafab przez TSMC — Intel potwierdza... [2026-10-07 00:37]

✅ Podsumowanie

Elon #Musk zaprzeczył plotkom dotyczącym potencjalnego przejęcia Terafab przez #TSMC, wyrażając zaufanie do potwierdzenia przez #Intel umowy dotyczącej produkcji w technologii 14A.

To podkreśla skupienie Muska na utrzymaniu silnych partnerstw w obliczu dynamicznych zmian w branży półprzewodników i konkurencyjnego otoczenia.

💡 Analiza rynku i ekosystemu:

1️⃣ Wpływ na rynek i branżę: Plotki o przejęciu TSMC powodują niepewność w zakresie partnerstw i strategii produkcji w branży półprzewodników.
2️⃣ Synergia w ekosystemie Muska: Silna współpraca między Intelem a Muskiem może wzmocnić integrację technologiczną w różnych sektorach.
3️⃣ Podsumowanie: Zaufanie inwestorów, wzmocnione dzięki strategicznym sojuszom, jest kluczowe dla stabilności rynku.

📌 #TSMC #Terafab #Intel #Półprzewodniki

📰: https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/musk-rejects-rumors-of-tsmc-takeover-of-terafab-intel-reaffirms-14a-node-deal-as-musk-floats-cleanroom-sublease

Inwestycja #terafab ma na celu całkowite uniezależnienie imperium Muska od zewnętrznych dostawców chipów i technologii (takich jak Nvidia, TSMC czy Samsung).
Istotne jest też zasilanie autorskich technologii: Fabryka będzie produkować autorskie układy scalone (np. AI6) dedykowane dla humanoidalnych robotów #Tesla Optimus, autonomicznych taksówek #Cybercab, a także zaawansowanych, kosmicznych centrów danych dla satelitów #SpaceX.
Pierwsza faza budowy kompleksu pochłonie co najmniej 16,8 miliarda dolarów (docelowo koszt całego projektu we wszystkich fazach może sięgnąć od 55 do nawet 120 miliardów dolarów), a w procesie produkcyjnym wykorzystany zostanie nowoczesny węzeł technologiczny Intela – #Intel14A.

Dla przypomnienia... (Z 23 stycznia)

💻 "Intel zanurza się w przyszłość technologiczną, która przyniesie rewolucję, łącząc swój proces 14A z opiniami klientów.

Słuchanie, aby wprowadzać innowacje, to nasze motto.

#Intel14A #PrzyszłośćInnowacji"

🔗 https://www.tomshw.it/hardware/intel-rallenta-la-produzione-del-nodo-14a-2026-01-23