⚡️ Anthropic выпустили исследование про самосовершенствование ИИ
Claude уже пишет более 80% кода, который попадает в кодовую базу Anthropic. Во втором квартале 2026 типичный инженер коммитит в 8 раз больше кода в день, чем в 2024-м.
Количество != качество. Это правда. Но и по качеству картина меняется: сотрудники Anthropic оценивают код Claude как примерно равный человеческому уже сейчас, а через год ожидают, что он станет лучше.
Anthropic описывают три возможных сценария развития событий:
1. Тренд тормозит, а нынешние модели просто расходятся по экономике
2. Разработка ИИ автоматизируется, но люди остаются теми, кто решает, что делать
3. ИИ замыкает петлю и начинает улучшать себя сам
Первый они, конечно же, считают маловероятным)
@ai_for_devs
Claude уже пишет более 80% кода, который попадает в кодовую базу Anthropic. Во втором квартале 2026 типичный инженер коммитит в 8 раз больше кода в день, чем в 2024-м.
Количество != качество. Это правда. Но и по качеству картина меняется: сотрудники Anthropic оценивают код Claude как примерно равный человеческому уже сейчас, а через год ожидают, что он станет лучше.
Следующий шаг с их точки зрения очевиден: когда качество кода ИИ достигнет паритета с человеческим, люди перестанут его писать и перейдут только к ревью. Но ревью уже становится узким местом. Исполнение задач почти ничего не стоит в человеческом времени — пока единственное настоящее преимущество людей остаётся в выборе задач и оценке результатов.
Anthropic описывают три возможных сценария развития событий:
1. Тренд тормозит, а нынешние модели просто расходятся по экономике
2. Разработка ИИ автоматизируется, но люди остаются теми, кто решает, что делать
3. ИИ замыкает петлю и начинает улучшать себя сам
Первый они, конечно же, считают маловероятным)
@ai_for_devs
1👍28⚡24❤22🔥5🤯4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Kimi Code: open-source CLI-агент для программирования
Репозиторий kimi-cli на GitHub существовал несколько месяцев, но не получал широкого продвижения. Сейчас Moonshot полностью заребрендили и проапгрейдили инструмент, переписали CLI на TypeScript/Node.js и активно форсят его в соцсетях.
Kimi Code работает в терминале, есть расширение для VS Code, а также интеграция c другими IDE через ACP-протокол (JetBrains, Zed и др.).
Стоимость подписки Kimi Code составляет от $19 до $199 в месяц (разные тиры с разными квотами). API-токены тарифицируются отдельно.
@ai_for_devs
Репозиторий kimi-cli на GitHub существовал несколько месяцев, но не получал широкого продвижения. Сейчас Moonshot полностью заребрендили и проапгрейдили инструмент, переписали CLI на TypeScript/Node.js и активно форсят его в соцсетях.
Kimi Code работает в терминале, есть расширение для VS Code, а также интеграция c другими IDE через ACP-протокол (JetBrains, Zed и др.).
Ключевые улучшения крайнего обновления:
– Однострочная установка через curl, очень быстрый запуск
– Под капотом модельkimi-for-codingна базе Kimi K2.6 (нативно мультимодальная)
– Видео как контекст: можно перетащить запись экрана, и агент способен анализировать её и писать код
– API совместим с OpenAI/Anthropic: можно использовать как бэкенд в Claude Code, Roo Code и аналогах
Стоимость подписки Kimi Code составляет от $19 до $199 в месяц (разные тиры с разными квотами). API-токены тарифицируются отдельно.
@ai_for_devs
1🔥27👍21⚡10❤7🤯1🤩1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Xiaomi разогнали 1T-модель до 1200 tok/s на стандартных GPU
Китайские команды MiMo и TileRT опубликовали режим UltraSpeed для модели MiMo V2.5 Pro (1,02T параметров).
На одном 8-карточном сервере со стандартными GPU, до ~1200 токенов в секунду. Cerebras выдаёт похожие скорости на кастомном железе. Здесь обошлись без него.
На видео можно заценить скорость: 12 секунд против 6 минут на стандартных скоростях, к которым мы сейчас привыкли.
@ai_for_devs
Китайские команды MiMo и TileRT опубликовали режим UltraSpeed для модели MiMo V2.5 Pro (1,02T параметров).
На одном 8-карточном сервере со стандартными GPU, до ~1200 токенов в секунду. Cerebras выдаёт похожие скорости на кастомном железе. Здесь обошлись без него.
В кратце работает так:
1. MoE-слои сжали с 16 до 4 бит: они занимают большую часть весов и хорошо переносят потерю точности, остальное оставили нетронутым
2. Рядом с основной моделью запускается маленькая, которая угадывает сразу 8 токенов вперёд
3. Основная проверяет их разом и принимает правильные
4. В coding-сценариях угадывается ~6,3 токенов из 8
Похожий механизм Google применяет в Gemma 4.
На видео можно заценить скорость: 12 секунд против 6 минут на стандартных скоростях, к которым мы сейчас привыкли.
@ai_for_devs
1🔥49⚡14🤯14👍8❤7
⚡️ Anthropic выпустили Claude Fable 5 в публичный доступ
Fable 5 принадлежит к новому классу Mythos, выше Opus по способностям. До сегодняшнего дня модели этого класса были доступны только партнёрам Project Glasswing.
Цена: $10 за миллион входных токенов и $50 за выходных, вдвое дешевле Mythos Preview.
Доступна на тарифах Pro/Max/Team/Enterprise до 22 июня, затем потребует usage credits.
@ai_for_devs
Fable 5 принадлежит к новому классу Mythos, выше Opus по способностям. До сегодняшнего дня модели этого класса были доступны только партнёрам Project Glasswing.
Разница между Fable 5 и Mythos 5 (который остаётся закрытым) в защитных фильтрах: запросы по кибербезопасности, биологии, химии и distillation-трафик перенаправляются к Opus 4.8.
Цена: $10 за миллион входных токенов и $50 за выходных, вдвое дешевле Mythos Preview.
Доступна на тарифах Pro/Max/Team/Enterprise до 22 июня, затем потребует usage credits.
@ai_for_devs
1🔥43🤯25⚡11❤6👏4🤩3
⚡️ Xiaomi выпустили MiMo Code — своего coding-агента
Вслед за Kimi ещё одна китайская компания обзавелась своим агентом.
Основной упор в релизной статье китайцы делают на Max Mode: на каждом шаге агент генерирует 5 параллельных планов действий, а модель-судья выбирает лучший, остальные отбрасываются.
По SWE-Bench Pro прирост у Mimo-V2.5-Pro до 20% за 4-5× больше токенов.
MIT-лицензия, open source, построен на OpenCode.
@ai_for_devs
Вслед за Kimi ещё одна китайская компания обзавелась своим агентом.
Основной упор в релизной статье китайцы делают на Max Mode: на каждом шаге агент генерирует 5 параллельных планов действий, а модель-судья выбирает лучший, остальные отбрасываются.
По SWE-Bench Pro прирост у Mimo-V2.5-Pro до 20% за 4-5× больше токенов.
MIT-лицензия, open source, построен на OpenCode.
@ai_for_devs
2🔥50👍23⚡13❤5
⚡️ Подписки Anthropic и OpenAI убыточнее, чем считалось
В январе исследователи уже считали реальную стоимость подписок Claude Code в пересчёте на API. Тогда $200/мес обошлись бы в ~$2 700 по API-расценкам.
SemiAnalysis повторили опыт на всех тарифах провайдеров с длинными coding-задачами до истощения недельного лимита и текущие цифры заметно выше.
SemiAnalysis считают, что все новые модели и фичи будут придерживать только для пользователей API.
А Fable (Mythos), как уже известно, с 22 июня исчезнет из подписок и будет доступен только за extra usage.
@ai_for_devs
В январе исследователи уже считали реальную стоимость подписок Claude Code в пересчёте на API. Тогда $200/мес обошлись бы в ~$2 700 по API-расценкам.
SemiAnalysis повторили опыт на всех тарифах провайдеров с длинными coding-задачами до истощения недельного лимита и текущие цифры заметно выше.
Для Anthropic цифра выросла почти втрое: claude-max-20x за $200/мес эквивалентен $8 000/мес по API. У OpenAI ещё хуже: chatgpt-pro-20x за те же $200 тянет на $14 000/мес.
SemiAnalysis считают, что все новые модели и фичи будут придерживать только для пользователей API.
А Fable (Mythos), как уже известно, с 22 июня исчезнет из подписок и будет доступен только за extra usage.
@ai_for_devs
1😱43🤯22👍14⚡13❤3🤩3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Пользователи Codex теперь могут сбросить лимит самостоятельно
Всем платящим пользователям (Go, Plus, Pro и Business) выдали по одному бесплатному сбросу (часового и недельного лимита). Активировать можно в любой момент из меню профиля.
Вместе с этим OpenAI запустили реферальную акцию: подписчики Plus и Pro могут пригласить до трёх человек. Каждый приглашённый, отправивший первое сообщение в Codex, даёт +1 сброс обоим.
Чуваки буквально продвигают rate limit как фичу😁
@ai_for_devs
Всем платящим пользователям (Go, Plus, Pro и Business) выдали по одному бесплатному сбросу (часового и недельного лимита). Активировать можно в любой момент из меню профиля.
Вместе с этим OpenAI запустили реферальную акцию: подписчики Plus и Pro могут пригласить до трёх человек. Каждый приглашённый, отправивший первое сообщение в Codex, даёт +1 сброс обоим.
Чуваки буквально продвигают rate limit как фичу
@ai_for_devs
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
⚡️ Anthropic отключили Fable 5 и Mythos 5 для всех пользователей
Правительство США сослалось на полномочия в сфере нацбезопасности и выпустило директиву об экспортном контроле: Fable 5 и Mythos запрещено использовать иностранным гражданам, в том числе находящимся в США и сотрудникам самой Anthropic с иностранным гражданством.
Anthropic назвала произошедшее недоразумением и говорит, что работает над восстановлением доступа.
@ai_for_devs
Правительство США сослалось на полномочия в сфере нацбезопасности и выпустило директиву об экспортном контроле: Fable 5 и Mythos запрещено использовать иностранным гражданам, в том числе находящимся в США и сотрудникам самой Anthropic с иностранным гражданством.
Выполнить это избирательно нельзя, поэтому Anthropic просто отключили обе модели для всех. Существующие сессии с Fable 5 закрываются с ошибкой, новые запросы в API тоже. По умолчанию все запросы переходят на Opus 4.8.
Anthropic назвала произошедшее недоразумением и говорит, что работает над восстановлением доступа.
@ai_for_devs
1🤯89⚡22😱15🤬12❤8👏2👍1
⚡️ Moonshot AI выпустили Kimi-K2.7-Code
Не так давно китайцы начали активно маркетить Kimi Code, теперь вышла отдельная модель, заточенная именно под работу с кодом.
Внятных независимых бенчмарков для этой модели пока что нет. Ни SWE-Bench Verified, ни DeepSWE, только собственные бенчмарки Moonshot и пара агентных.
По тому, что есть: прирост относительно K2.6 от 9 до 31% в зависимости от задачи.
Модель на HuggingFace.
@ai_for_devs
Не так давно китайцы начали активно маркетить Kimi Code, теперь вышла отдельная модель, заточенная именно под работу с кодом.
Внятных независимых бенчмарков для этой модели пока что нет. Ни SWE-Bench Verified, ни DeepSWE, только собственные бенчмарки Moonshot и пара агентных.
По тому, что есть: прирост относительно K2.6 от 9 до 31% в зависимости от задачи.
Модель на HuggingFace.
@ai_for_devs
1👍46❤9⚡4🔥3
Boeing фиксирует: около 80% авиакатастроф с 1950-х связаны с человеческим фактором. За тот же период автопилоты из вспомогательного инструмента превратились в штатный режим полёта. Два этих факта связаны между собой.
Этот эффект в авиации назвали automation-induced complacency. Чем надёжнее система, тем меньше оператор готов к её сбою.
Claude Code, Cursor, Codex спроектированы так, чтобы разработчик меньше вмешивался. Судя по статистике, многие так и делают. При 1% ошибок и 200 фрагментах кода в день это приводит к ежедневным багам. Способность их замечать тем временем постепенно атрофируется.
Джун, который с первого дня пишет код с агентом, пропускает путь от синтаксиса к архитектуре.
Три навыка, которые деградируют быстрее всего:
1. Читать незнакомый код самостоятельно
2. Отлаживать без подсказок
3. Разбирать ошибки компилятора до конца, не скармливая их агенту
Когда агент ошибётся в чём-то нетривиальном, именно этих навыков не окажется и наш самолёт совершит крушение.
В авиации эту проблему решают просто: пилоты обязаны регулярно летать вручную. Не потому что автопилот ненадёжен, а потому что надёжность автопилота != надёжности пилота.
Разработчику тоже нужна практика без "автопилота". Периодически отлаживать возникшую проблему самостоятельно. Делать code review прежде чем просить агента объяснить чужой код. Иногда писать небольшую задачу с нуля.
Может, мы драматизируем. Может, нет. Решаем в бурной дискуссии на Хабре: https://habr.com/ru/articles/1045628/comments/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍104💯43🔥15❤7🤩1
⚡️ Связка дешёвых моделей обошла GPT-5.5 и Opus 4.8
OpenRouter запустили Fusion: запускаешь любые модели параллельно, синтезатор собирает лучшее из всех.
Промпт уходит сразу на несколько моделей. Модель-судья анализирует ответы: ищет консенсус, противоречия, пробелы. Синтезатор пишет финальный ответ.
На DRACO-бенчмарке Perplexity (100 задач по праву, медицине, финансам) связка из Gemini 3 Flash + Kimi K2.6 + DeepSeek V4 Pro отстала от Fable 5 меньше чем на 1% и обошла GPT-5.5 и Opus 4.8 в одиночку.
Стоимость при этом оказалась вдвое ниже Fable. Но в целом Fusion обычно стоит примерно в 4–5 раз дороже, чем один вызов модели (что довольно логично).
@ai_for_devs
OpenRouter запустили Fusion: запускаешь любые модели параллельно, синтезатор собирает лучшее из всех.
Промпт уходит сразу на несколько моделей. Модель-судья анализирует ответы: ищет консенсус, противоречия, пробелы. Синтезатор пишет финальный ответ.
На DRACO-бенчмарке Perplexity (100 задач по праву, медицине, финансам) связка из Gemini 3 Flash + Kimi K2.6 + DeepSeek V4 Pro отстала от Fable 5 меньше чем на 1% и обошла GPT-5.5 и Opus 4.8 в одиночку.
Стоимость при этом оказалась вдвое ниже Fable. Но в целом Fusion обычно стоит примерно в 4–5 раз дороже, чем один вызов модели (что довольно логично).
@ai_for_devs
3👍63🔥27⚡8❤6😱1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡ Kimi K2.7 Code HighSpeed: ускорение в 6 раз
Moonshot AI запустили быстрый режим своей свежей модели Kimi K2.7 Code. На задачах со средним контекстом она выдаёт около 180 tok/s, на коротких до 260 tok/s — в 6 раз быстрее базовой версии K2.7 Code.
Подсобрали самые быстрые модели за последнее время:
1. Xiaomi MiMo V2.5 Pro Ultra Speed: 1T-модель до 1200 tok/s на стандартных GPU
2. GPT-5.3-Codex-Spark: более 1000 tok/s на чипах Cerebras
3. Kimi K2.6: примерно 1000 tok/s на чипах Cerebras
4. GLM-5.1 High Speed: до 400 tok/s на стандартных GPU
5. Nemotron 3 Ultra: больше 300 tok/s на стандартных GPU
Anthropic в этом плане "не торопятся")
@ai_for_devs
Moonshot AI запустили быстрый режим своей свежей модели Kimi K2.7 Code. На задачах со средним контекстом она выдаёт около 180 tok/s, на коротких до 260 tok/s — в 6 раз быстрее базовой версии K2.7 Code.
Пока доступ ограничен: участники Beta Program, по API и пользователям на тарифе Business. Вступить в бету можно без очереди.
Подсобрали самые быстрые модели за последнее время:
1. Xiaomi MiMo V2.5 Pro Ultra Speed: 1T-модель до 1200 tok/s на стандартных GPU
2. GPT-5.3-Codex-Spark: более 1000 tok/s на чипах Cerebras
3. Kimi K2.6: примерно 1000 tok/s на чипах Cerebras
4. GLM-5.1 High Speed: до 400 tok/s на стандартных GPU
5. Nemotron 3 Ultra: больше 300 tok/s на стандартных GPU
Anthropic в этом плане "не торопятся")
@ai_for_devs
1⚡32👍18🔥12❤4
⚡️ SpaceX покупает Cursor за $60 млрд
С апреля было известно, что SpaceX получил опцион на покупку: либо взять Cursor за $60 млрд, либо ограничиться партнёрством за $10 млрд. Сегодня подтвердилось – берут!
Теперь у Маска электромобили, ракеты, спутники, соцсеть, Grok и один из самых популярных инструментов для разработчиков.
@ai_for_devs
С апреля было известно, что SpaceX получил опцион на покупку: либо взять Cursor за $60 млрд, либо ограничиться партнёрством за $10 млрд. Сегодня подтвердилось – берут!
Cursor рос рекордно как по пользовательской базе, так и по объёмам выручки. Microsoft рассматривали возможности покупки, но в итоге отказались. OpenAI дважды пытались договориться и оба раза получили отказ.
Теперь у Маска электромобили, ракеты, спутники, соцсеть, Grok и один из самых популярных инструментов для разработчиков.
@ai_for_devs
1🤯82👍34🔥20❤7😱5🤩3⚡1
⚡️ Состоялся полноценный релиз GLM-5.2
Z.ai (Zhipu AI) опубликовали веса GLM-5.2 на HuggingFace под MIT-лицензией. Модель анонсировали ещё 13 июня, но без весов и с урезанным доступом.
Попробовать модель можно через их ADE ZCode, а также через Claude Code, OpenCode и т.д. Ребята из Китая сами написали инструкцию, как подключить GLM-5.2 в сторонних агентах.
В отличие от релиза Kimi, здесь бенчмарки всем известные и результаты впечатляют. По первым отзывам пользователей модель также крайне хорошо себя показывает.
@ai_for_devs
Z.ai (Zhipu AI) опубликовали веса GLM-5.2 на HuggingFace под MIT-лицензией. Модель анонсировали ещё 13 июня, но без весов и с урезанным доступом.
Технически: 744B параметров (MoE, 40B активных), контекст вырос с 200K до 1M токенов, максимальный вывод 131K токенов. Два уровня рассуждений: GLM-5.2 (max) и GLM-5.2 (high). Цены на API те же, что у GLM-5.1.
Попробовать модель можно через их ADE ZCode, а также через Claude Code, OpenCode и т.д. Ребята из Китая сами написали инструкцию, как подключить GLM-5.2 в сторонних агентах.
В отличие от релиза Kimi, здесь бенчмарки всем известные и результаты впечатляют. По первым отзывам пользователей модель также крайне хорошо себя показывает.
@ai_for_devs
1🔥57👍23❤9🤩8🤯2
⚡️ Cursor готовят замену GitHub для AI-агентов
Систему спроектировали так: основным автором и ревьюером кода становится AI-агент, человек подключается только на этапе финального одобрения. Анонс продукта сделал Томас Реймерс, основатель Graphite (сервис ревью кода, который Cursor купили в 2025 году).
GitHub строили под людей, которые читают диффы и пишут комментарии к строкам кода. Cursor делает ставку на то, что код всё чаще пишут и проверяют агенты.
Релиз запланирован на осень, лист ожидания уже открыт на cursor.com/origin. Цены и список функций пока неизвестны.
@ai_for_devs
Систему спроектировали так: основным автором и ревьюером кода становится AI-агент, человек подключается только на этапе финального одобрения. Анонс продукта сделал Томас Реймерс, основатель Graphite (сервис ревью кода, который Cursor купили в 2025 году).
Платформа рассчитана на сотни агентов, которые параллельно клонируют, создают ветки и коммитят в один репозиторий. На демо показали 22,6 коммита в секунду в одном репо и сотни тысяч клонов и пушей в час.
GitHub строили под людей, которые читают диффы и пишут комментарии к строкам кода. Cursor делает ставку на то, что код всё чаще пишут и проверяют агенты.
Релиз запланирован на осень, лист ожидания уже открыт на cursor.com/origin. Цены и список функций пока неизвестны.
@ai_for_devs
1👍55🔥33🤯23😱10❤7⚡5
⚡️ Subquadratic подали признаки жизни: вышла SubQ 1.1 Small с независимой проверкой бенчмарков
Та самая SSA-модель с контекстом до 12M токенов, про которую мы писали раньше. Бенчмарки теперь проверила сторонняя организация Appen.
Small в названии, по всей видимости, отражает размер модели в линейке. Сколько именно у неё параметров, компания не говорит. Дальше обещают модели покрупнее, также с контекстом до 12M токенов.
Общие способности не упали: GPQA Diamond — 85.4%, LiveCodeBench — 89.7%, почти на уровне лучших моделей.
Пока модель доступна избранным партнёрам, широкий публичный релиз обещают к концу года. Ждём!
@ai_for_devs
Та самая SSA-модель с контекстом до 12M токенов, про которую мы писали раньше. Бенчмарки теперь проверила сторонняя организация Appen.
Small в названии, по всей видимости, отражает размер модели в линейке. Сколько именно у неё параметров, компания не говорит. Дальше обещают модели покрупнее, также с контекстом до 12M токенов.
На тесте, где нужно связывать факты из разных частей текста, точность выросла с 95% до 99%.
Обычные модели сверяют каждое слово с каждым, поэтому вычислений с ростом текста становится непропорционально больше. SubQ выбирает только значимые связи и реально использует 0.13% всех пар слов, отсюда экономия на длинных задачах.
На контексте 1M токенов: вычислений в 64 раза меньше, чем у обычных моделей, ответ получают в 56 раз быстрее.
Общие способности не упали: GPQA Diamond — 85.4%, LiveCodeBench — 89.7%, почти на уровне лучших моделей.
Пока модель доступна избранным партнёрам, широкий публичный релиз обещают к концу года. Ждём!
@ai_for_devs
1🔥40👍21🤯15❤5⚡2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ Anthropic добавили Artifacts в Claude Code: живые HTML-страницы из контекста сессии
Теперь прогресс сессии можно опубликовать как интерактивную HTML-страницу. Claude Code собирает её из кодовой базы, коннекторов и переписки с моделью. Страница обновляется по тому же URL по ходу работы, версии сохраняются в истории.
По умолчанию артефакт виден только автору. Делиться можно с участниками организации на тарифах Team и Enterprise, остальным пока что недоступно.
Подробнее о том, почему HTML лучше Markdown с точки зрения инженера Anthropic, читайте на Habr.
@ai_for_devs
Теперь прогресс сессии можно опубликовать как интерактивную HTML-страницу. Claude Code собирает её из кодовой базы, коннекторов и переписки с моделью. Страница обновляется по тому же URL по ходу работы, версии сохраняются в истории.
И мы уверены, что у этой фичи есть предыстория. Ещё в мае Тарик Шихипар, инженер из команды Claude Code, рассказывал, что перешёл с Markdown на HTML.
Главная причина: у HTML куда больше возможностей визуализации, а красивые таблицы, SVG-диаграммы и интерактивные слайдеры люди воспринимают лучше обычного текста.
Видимо, каждый раз просить Claude сделать HTML ребятам поднадоело, и они решили избавить себя от лишних действий. Теперь подобный способ делиться результатами своей работы в Claude Code стал отдельной фичей продукта.
По умолчанию артефакт виден только автору. Делиться можно с участниками организации на тарифах Team и Enterprise, остальным пока что недоступно.
Подробнее о том, почему HTML лучше Markdown с точки зрения инженера Anthropic, читайте на Habr.
@ai_for_devs
1🔥57👍22❤9🤩9🤯1
Был в моей карьере небольшой период, когда я писал на Go. В то время периодически натыкался на видео Николая Тузова. Думаю, любой, кто в своё время сидел на Go, так или иначе видел его топовый глубокий инженерный контент: за больше чем 4 года такого накопилось довольно много.
А сейчас его(как и всю индустрию) затянуло в AI, и он в это плотно погрузился.
Теперь Николай активно экспериментирует, разбирается с LLM и делится практическими заметками в канале Tuzov AI Lab. Личные кейсы, что работает, что нет, объяснения базы и авторские мысли.
Кому интересны личные кейсы опытного разработчика, объяснение базы про LLM и авторские заметки – welcome!
P.S. Один из постов, который лично мне пришелся по душе – "Создатель OpenClaw — вайбкодер или инженер?".
@ai_for_devs
Недавно узнал, что Николай читает наш канал. Приятно, честно говоря!
А сейчас его
Теперь Николай активно экспериментирует, разбирается с LLM и делится практическими заметками в канале Tuzov AI Lab. Личные кейсы, что работает, что нет, объяснения базы и авторские мысли.
Кому интересны личные кейсы опытного разработчика, объяснение базы про LLM и авторские заметки – welcome!
P.S. Один из постов, который лично мне пришелся по душе – "Создатель OpenClaw — вайбкодер или инженер?".
@ai_for_devs
Telegram
Tuzov AI Lab
Заметки инженера про AI / LLM: актуальные новости, эксперименты, кейсы, мысли.
Автор: @ntuzov
Общаемся в AI Dev Club: https://t.me/+NMh-DL73ibFkMWEy
Автор: @ntuzov
Общаемся в AI Dev Club: https://t.me/+NMh-DL73ibFkMWEy
1👍55❤32🔥10👏1