🚀 Вышла новая модель для кодинга - Qwen3-Coder-Next (линейка Qwen).
Это open-weight LM, заточенная под кодинг-агентов и локальную разработку.
Что внутри:
🤖 Около 800K проверяемых задач + окружения, где код можно реально исполнять, а не просто генерировать текст.
📈 Баланс эффективность / качество
Модель с 80B общих параметров и ~3B активных показывает сильные результаты на SWE-Bench Pro при относительно экономичном инференсе.
✨ Экосистема инструментов
Заявлена поддержка сценариев с агентами и дев-инструментами: OpenClaw, Qwen Code, Claude Code, веб-разработка, работа через браузер, Cline и т.д.
В целом это ещё один шаг к моделям, которые проектируются не просто как "LLM для текста", а как движок для реальных кодинг-агентов.
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-coder-next
🤖 ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen3-Coder-Next
📝 Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3-coder-next
📄 Tech report: https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder/blob/main/qwen3_coder_next_tech_report.pdf
Это open-weight LM, заточенная под кодинг-агентов и локальную разработку.
Что внутри:
🤖 Около 800K проверяемых задач + окружения, где код можно реально исполнять, а не просто генерировать текст.
📈 Баланс эффективность / качество
Модель с 80B общих параметров и ~3B активных показывает сильные результаты на SWE-Bench Pro при относительно экономичном инференсе.
✨ Экосистема инструментов
Заявлена поддержка сценариев с агентами и дев-инструментами: OpenClaw, Qwen Code, Claude Code, веб-разработка, работа через браузер, Cline и т.д.
В целом это ещё один шаг к моделям, которые проектируются не просто как "LLM для текста", а как движок для реальных кодинг-агентов.
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-coder-next
🤖 ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen3-Coder-Next
📝 Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3-coder-next
📄 Tech report: https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder/blob/main/qwen3_coder_next_tech_report.pdf
👍4❤3
🔌 OpenAI продолжает собирать лучшие умы индустрии.
На этот раз компания пригласила к себе Питера Штайнбергера - создателя нашумевшего проекта OpenClaw.
Сам Альтман назвал его «гением». В OpenAI он будет работать над следующим поколением персональных AI-агентов и именно агенты, по словам компании, станут основой будущих продуктов.
OpenClaw не закрывают.
Проект останется open-source, и OpenAI обещает продолжать его поддержку.
Но самое впечатляющее - скорость.
Путь OpenClaw:
- идея и разработка одним человеком
- быстрый рост и хайп в сообществе
- приглашение в OpenAI
Всё это - за 82 дня.
В эпоху AI окно возможностей стало экстремально коротким.
Один сильный проект может изменить карьеру за пару месяцев.
Мотивация простая: сейчас лучшее время, чтобы запускать своё.
https://x.com/sama/status/2023150230905159801?s=46
На этот раз компания пригласила к себе Питера Штайнбергера - создателя нашумевшего проекта OpenClaw.
Сам Альтман назвал его «гением». В OpenAI он будет работать над следующим поколением персональных AI-агентов и именно агенты, по словам компании, станут основой будущих продуктов.
OpenClaw не закрывают.
Проект останется open-source, и OpenAI обещает продолжать его поддержку.
Но самое впечатляющее - скорость.
Путь OpenClaw:
- идея и разработка одним человеком
- быстрый рост и хайп в сообществе
- приглашение в OpenAI
Всё это - за 82 дня.
В эпоху AI окно возможностей стало экстремально коротким.
Один сильный проект может изменить карьеру за пару месяцев.
Мотивация простая: сейчас лучшее время, чтобы запускать своё.
https://x.com/sama/status/2023150230905159801?s=46
❤2👍1
Многие до сих пор не понимают: развитие AI уже невозможно замедлить.
США находятся в прямой конкуренции с Китаем. Любое замедление означало бы потерю технологического лидерства и дало бы Китаю шанс первым выйти на уровень сверхинтеллекта.
При этом AI - это вопрос стратегической важности, особенно в военной сфере: автономные дроны, роботизированные системы, кибероперации.
Поэтому темпы развития AI сегодня определяются не только технологиями, но и геополитической конкуренцией и борьбой за глобальное влияние.
https://www.theguardian.com/us-news/2026/feb/21/ai-revolution-bernie-sanders-warning
США находятся в прямой конкуренции с Китаем. Любое замедление означало бы потерю технологического лидерства и дало бы Китаю шанс первым выйти на уровень сверхинтеллекта.
При этом AI - это вопрос стратегической важности, особенно в военной сфере: автономные дроны, роботизированные системы, кибероперации.
Поэтому темпы развития AI сегодня определяются не только технологиями, но и геополитической конкуренцией и борьбой за глобальное влияние.
https://www.theguardian.com/us-news/2026/feb/21/ai-revolution-bernie-sanders-warning
👍3❤1😱1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 OpenClaw - это open-source агентная система для автономного анализа и эксплуатации инфраструктуры. По сути - AI-пентестер/AI-оператор, который умеет планировать шаги, вызывать инструменты и действовать как исследователь внутри среды.
Готовый сетап для быстрого запуска OpenClaw - ставь Docker + Docker Compose, подними OpenClaw в контейнере и подключи модель через Ollama (qwen2.5-coder:7b) - так ты сразу убираешь ад зависимостей и получаешь повторяемый запуск на любой машине за 10 минут.
Готовый сетап для быстрого запуска OpenClaw - ставь Docker + Docker Compose, подними OpenClaw в контейнере и подключи модель через Ollama (qwen2.5-coder:7b) - так ты сразу убираешь ад зависимостей и получаешь повторяемый запуск на любой машине за 10 минут.
# 1) Docker + Compose
sudo apt update
sudo apt install -y docker.io docker-compose
sudo systemctl enable --now docker
# 2) OpenClaw
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
# 3) Ollama + модель (локально)
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull qwen2.5-coder:7b
# 4) .env (если нет - создай)
cat > .env << 'EOF'
MODEL_PROVIDER=ollama
MODEL_NAME=qwen2.5-coder:7b
OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434
EOF
# 5) Запуск
docker compose up -d
# 6) Открыть UI (если есть веб)
echo "http://localhost:3000"
❤1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Локальный ИИ-сервер на Mac
Если хочешь запускать модели вроде Qwen, Llama или Mistral прямо на своем Mac — обрати внимание на проект Osaurus. Это open-source сервер для локального запуска LLM, который полностью оптимизирован под Apple Silicon и работает через MLX — фреймворк машинного обучения от Apple. По сути он превращает твой Mac в локальный AI-сервер, к которому можно обращаться как к OpenAI API.
Самое интересное — он полностью локальный. Модели скачиваются и запускаются прямо на твоем устройстве, поэтому данные никуда не отправляются и интернет вообще не обязателен. Поддерживаются популярные модели вроде Qwen, Llama, Gemma и Mistral, а при необходимости можно подключать и облачные провайдеры вроде OpenAI или
Для разработчиков это особенно удобно. Osaurus предоставляет API, совместимый с OpenAI и Ollama, поэтому многие существующие инструменты и библиотеки работают без изменений. Можно подключать агентов, плагины, автоматизацию задач и даже давать ИИ доступ к файлам, git-репозиториям или браузеру.
Если давно хотел локальный ИИ прямо на ноутбуке — это один из самых удобных и быстрых способов начать.
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
https://www.youtube.com/shorts/KCvJKHE1tw0
Если хочешь запускать модели вроде Qwen, Llama или Mistral прямо на своем Mac — обрати внимание на проект Osaurus. Это open-source сервер для локального запуска LLM, который полностью оптимизирован под Apple Silicon и работает через MLX — фреймворк машинного обучения от Apple. По сути он превращает твой Mac в локальный AI-сервер, к которому можно обращаться как к OpenAI API.
Самое интересное — он полностью локальный. Модели скачиваются и запускаются прямо на твоем устройстве, поэтому данные никуда не отправляются и интернет вообще не обязателен. Поддерживаются популярные модели вроде Qwen, Llama, Gemma и Mistral, а при необходимости можно подключать и облачные провайдеры вроде OpenAI или
Для разработчиков это особенно удобно. Osaurus предоставляет API, совместимый с OpenAI и Ollama, поэтому многие существующие инструменты и библиотеки работают без изменений. Можно подключать агентов, плагины, автоматизацию задач и даже давать ИИ доступ к файлам, git-репозиториям или браузеру.
Если давно хотел локальный ИИ прямо на ноутбуке — это один из самых удобных и быстрых способов начать.
установка через Homebrew
brew install --cask osaurus
запуск локального AI-сервера
osaurus
проверить список моделей
curl http://127.0.0.1:1337/v1/models
# пример запроса как к OpenAI API
curl http://127.0.0.1:1337/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "llama-3.2-3b-instruct-4bit",
"messages": [
{"role":"user","content":"Explain transformers in simple words"}
]
}'
репозиторий проекта
https://github.com/osaurus-ai/osaurus
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
https://www.youtube.com/shorts/KCvJKHE1tw0
❤1
🚀 Cursor сделал regex-поиск мгновенным
Instant Grep ищет по миллионам файлов за миллисекунды
16.8 сек → 13 мс
И главное:
они не ускоряли regex
они убрали лишний поиск
🧠 Как это работает
- создаётся индекс: куски текста → файлы
- используются триграммы (fil, ile, le_)
- сначала ищутся кандидаты
- потом запускается regex
👉 большинство файлов вообще не открывается
🔥 Ключевая идея - sparse n-grams
- индексируются не все куски
- только самые «полезные»
- редкие символы имеют больший вес
💾 Всё локально
- индекс хранится у тебя
- привязан к Git
- быстрый доступ через memory map
Скорость даёт не regex
а умный отбор файлов до поиска.
https://x.com/cursor_ai/status/2036122609931165985
Instant Grep ищет по миллионам файлов за миллисекунды
16.8 сек → 13 мс
И главное:
они не ускоряли regex
они убрали лишний поиск
🧠 Как это работает
- создаётся индекс: куски текста → файлы
- используются триграммы (fil, ile, le_)
- сначала ищутся кандидаты
- потом запускается regex
👉 большинство файлов вообще не открывается
🔥 Ключевая идея - sparse n-grams
- индексируются не все куски
- только самые «полезные»
- редкие символы имеют больший вес
💾 Всё локально
- индекс хранится у тебя
- привязан к Git
- быстрый доступ через memory map
Скорость даёт не regex
а умный отбор файлов до поиска.
https://x.com/cursor_ai/status/2036122609931165985
Forwarded from Neural Networks | Нейронные сети
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Amazon делает мощный ход в гуманоидной робототехнике.
Компания приобрела Fauna Robotics. Их робот «Sprout» - это гуманоид ростом ~1 метр, созданный для взаимодействия в реальном мире: дома, в школах и офисах.
Робот стоимостью около $50K умеет:
- ходить
- хватать предметы
- взаимодействовать с людьми
- и даже танцевать
Компания приобрела Fauna Robotics. Их робот «Sprout» - это гуманоид ростом ~1 метр, созданный для взаимодействия в реальном мире: дома, в школах и офисах.
Робот стоимостью около $50K умеет:
- ходить
- хватать предметы
- взаимодействовать с людьми
- и даже танцевать
Forwarded from Machine learning Interview
Парень переписал Claude Code на Python за ночь - и взорвал GitHub
Anthropic случайно засветили исходники своего ИИ-редактора Claude Code и они мгновенно разлетелись по сети.
Разработчик из Южной Кореи, Sigrid Jin, увидел это в 4 утра и не стал ждать.
За одну ночь он переписал ключевые части проекта на Python и выложил форк под названием Claw Code.
Результат:
- 50 000 звёзд всего за 2 часа
- вирусное распространение по всему GitHub
- полноценный агентный стек, сохранённый в новой реализации
Сейчас он уже работает над версией на Rust.
История про то, как скорость и скилл иногда решают больше, чем команды и бюджеты
https://github.com/instructkr/claw-code
🐍 полезные ресурсы 🚀Max
@machinelearning_interview
Anthropic случайно засветили исходники своего ИИ-редактора Claude Code и они мгновенно разлетелись по сети.
Разработчик из Южной Кореи, Sigrid Jin, увидел это в 4 утра и не стал ждать.
За одну ночь он переписал ключевые части проекта на Python и выложил форк под названием Claw Code.
Результат:
- 50 000 звёзд всего за 2 часа
- вирусное распространение по всему GitHub
- полноценный агентный стек, сохранённый в новой реализации
Сейчас он уже работает над версией на Rust.
История про то, как скорость и скилл иногда решают больше, чем команды и бюджеты
https://github.com/instructkr/claw-code
🐍 полезные ресурсы 🚀Max
@machinelearning_interview
🔥2
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Компания направила GitHub жалобу в рамках DMCA, потребовав заблокировать доступ к утекшему коду Claude Code. Платформа полностью удовлетворила запрос и зачистила репозитории с нелегальным контентом.
Под блокировку попал родительский репозиторий
nirholas/claude-code и все его форки - в общей сложности 8100 проектов. Представитель Anthropic заявил, что содержимое этих репозиториев целиком нарушает авторские права компании.github.com
LFM2.5-350M - крошечная модель на 350 млн параметров. В нее влили 28 трлн. токенов и отполировали обучением с подкреплением. В квантованном виде вся эта радость весит меньше 500 МБ.
При столь скромных размерах она уверенно справляется с задачами агентных циклов, извлечением структурированных данных и вызовом внешних инструментов.
Разработчики говорят, что по сравнению с прошлой версией новинка стала в 2 раза лучше понимать инструкции и работать с функциями. Модель заводится локально на CPU, видеокартах и мобильных чипах. Плюс из коробки нативно поддерживается железо AMD, Intel и Qualcomm.
liquid.ai
Вышедший из стелс-режима стартап PrismML, созданный выходцами из Калтеха, придумал интересную концепцию - «плотность интеллекта». Суть в том, чтобы мерить полезную работу модели на гигабайт используемой памяти.
Чтобы не быть голословными, они релизнули семейство моделей Bonsai, с флагманом на 8B во главе. У модели однобитные веса, поэтому занимает она 1,15 ГБ. Заявлено, что при сохранении качества генерации она в 14 раз меньше, в 8 раз быстрее и в 5 раз экономнее аналогов в той же весовой категории. Плотность интеллекта оценивается в 1,06/ГБ против 0,10/ГБ у стандартных полноразмерных моделей на 8B.
В довесок к 8В идут легкие версии на 4B и 1,7B параметров. Код и веса - в опенсорсе под лицензией Apache 2.0.
prismml.com
Техногигант вынужден пойти на массовые сокращения из-за финансового давления, вызванного многомиллиардными инвестициями в ИИ. Пытаясь догнать конкурентов на рынке, Oracle привлекла огромные кредиты для строительства дата-центров и планировала привлечь еще 50 млрд. долларов на расширение инфраструктуры.
Высокая долговая нагрузка и снижение денежного потока вызвали обеспокоенность инвесторов - с начала года акции Oracle рухнули на 25%. Компания пока отказывается комментировать увольнения, однако руководство верит, что ИИ-стратегия окупится в долгосрочной перспективе.
Топ-менеджмент уверен, что спрос на ИИ-инфраструктуру остается большим и неудовлетворенным, а портфель контрактных обязательств на 553 млрд. долларов является прямым доказательством востребованности их решений на рынке.
businessinsider.com
Проект Панкаджа Гупты стал одной из первых крупных потерь ИИ-бума. Несмотря на финансирование при участии a16z, Джеффа Дина из Google и CEO Perplexity, а также базу в 1,3 млн. пользователей, компания так и не нашла востребованность на рынке.
Yupp развивал платформу краудсорсинга: пользователи за вознаграждение оценивали ответы более 500 ИИ-моделей, а лаборатории покупали эти данные для улучшения продуктов. Но эволюция технологий уничтожила эту бизнес-модель. Фокус сместился с чат-ботов на сложные агентные архитектуры, напрямую взаимодействующие со сторонними сервисами, API и реальными данными.
Ручная оценка текстовых генераций потеряла ценность для инженеров. Поняв, что подход больше не имеет экономической перспективы, команда решила закрыть бизнес. Неизрасходованный капитал вернут инвесторам, а Yupp проработает до середины апреля в режиме экспорта пользовательских данных.
yupp.ai
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Claude можно превратить из «чат-бота» в полноценного агента, если правильно организовать проект.
Вся магия — в структуре папки:
Фактически ты собираешь мини-систему из агентов внутри репозитория.
Вся магия — в структуре папки:
your-project/
├── CLAUDE.md → инструкции для команды (сохраняется в репозитории)
├── CLAUDE.local.md → личные настройки (игнорируется git)
├── .claude/ → центр управления
│ ├── settings.json → права доступа и конфигурация (в репозитории)
│ ├── settings.local.json → локальные настройки
│ ├── commands/ → кастомные slash-команды
│ │ ├── review.md → /project:review
│ │ ├── fix-issue.md → /project:fix-issue
│ │ └── deploy.md → /project:deploy
│ ├── rules/ → модульные инструкции
│ │ ├── code-style.md
│ │ ├── testing.md
│ │ └── api-conventions.md
│ ├── skills/ → авто-запускаемые workflow
│ │ ├── security-review/
│ │ │ └── SKILL.md
│ │ └── deploy/
│ │ └── SKILL.md
│ └── agents/ → субагенты (роли)
│ ├── code-reviewer.md
│ └── security-auditor.mdФактически ты собираешь мини-систему из агентов внутри репозитория.
👍1