gpt-5.6-sol без упирания в лимиты
Theo делится практическими советами, как эффективно работать с новой моделью gpt-5.6-sol в Codex, не выжигая лимиты подписки: какие уровни reasoning выбирать, почему стоит избегать Ultra и fast mode, как приручить субагентов и писать промпты с чёткими точками остановки.
Читать статью
Theo делится практическими советами, как эффективно работать с новой моделью gpt-5.6-sol в Codex, не выжигая лимиты подписки: какие уровни reasoning выбирать, почему стоит избегать Ultra и fast mode, как приручить субагентов и писать промпты с чёткими точками остановки.
Читать статью
👍4
Мой обзор GPT-5.6: второе место ещё никогда не было таким достойным
Мэтт Шумер две недели считал GPT-5.6 лучшей моделью в своей жизни — пока не вышла Claude Fable. Честный разбор того, где GPT-5.6 творит чудеса, а где безнадёжно проигрывает, и почему автор всё равно перестроил под неё часть своего рабочего процесса.
Читать статью
Мэтт Шумер две недели считал GPT-5.6 лучшей моделью в своей жизни — пока не вышла Claude Fable. Честный разбор того, где GPT-5.6 творит чудеса, а где безнадёжно проигрывает, и почему автор всё равно перестроил под неё часть своего рабочего процесса.
Читать статью
GPT‑5.6: передовой интеллект, масштабируемый под ваши амбиции
OpenAI выпускает семейство моделей GPT‑5.6 — флагманскую Sol, сбалансированную Terra и максимально экономичную Luna, — которые задают новый стандарт интеллекта и эффективности, показывая передовые результаты при меньшем числе токенов и меньших затратах.
Читать статью
OpenAI выпускает семейство моделей GPT‑5.6 — флагманскую Sol, сбалансированную Terra и максимально экономичную Luna, — которые задают новый стандарт интеллекта и эффективности, показывая передовые результаты при меньшем числе токенов и меньших затратах.
Читать статью
Superpowers 6 — массово-параллельная прокрастинация
Новая версия Superpowers работает намного быстрее и тратит гораздо меньше tokens (*токенов*) при том же качестве результата: сборки до 50% быстрее и до 60% дешевле. Автор рассказывает, как модель Fable за пару ночей самостоятельно оптимизировала процесс разработки на субагентах.
Читать статью
Новая версия Superpowers работает намного быстрее и тратит гораздо меньше tokens (*токенов*) при том же качестве результата: сборки до 50% быстрее и до 60% дешевле. Автор рассказывает, как модель Fable за пару ночей самостоятельно оптимизировала процесс разработки на субагентах.
Читать статью
🔥3💩1
Сегодня в AI-мире обсуждают:
Mimic: перехват и вызов приложений через Python
Инструмент позволяет перехватывать работу любого приложения и вызывать его функции напрямую из Python как обычную библиотеку.
Codex Skill для поиска первых клиентов
Навык для Codex, который находит потенциальных первых клиентов на основе публичных сигналов и подтвержденных данных.
Стратегии квантовой торговли акциями класса A
Исследовательский корпус, содержащий 119 статей с реализацией торговых стратегий на Python для китайского фондового рынка.
Инструмент для оформления GitHub README
Позволяет создавать эстетичные и структурированные главные страницы репозиториев с использованием SVG-заголовков и чистого Markdown.
QuantumByte: открытый движок для создания приложений
Платформа для генерации рабочих приложений на основе описания намерений пользователя.
Needle: дистиллированная версия Gemini 3
Разработчики представили Needle — модель, созданную методом дистилляции из Gemini 3.
Ternary-Bonsai-27B: модель рассуждений с тернарными весами
Полноценная модель класса 27B для llama.cpp, использующая тернарные веса трансформера для задач рассуждения.
Bonsai-27B: модель рассуждений с бинарными весами
Версия модели Bonsai класса 27B с бинарными весами трансформера, оптимизированная для работы через llama.cpp.
Gemma 4 12B в формате LiteRT-LM
Модель Gemma 4 12B, подготовленная для деплоя на macOS, Linux и в веб-интерфейсах через формат LiteRT-LM.
GLM-5.2 Colibri: квантованная версия с MTP
Оптимизированная версия модели GLM-5.2 с использованием квантования int4/int8 и технологии Multi-Token Prediction.
Mimic: перехват и вызов приложений через Python
Инструмент позволяет перехватывать работу любого приложения и вызывать его функции напрямую из Python как обычную библиотеку.
Codex Skill для поиска первых клиентов
Навык для Codex, который находит потенциальных первых клиентов на основе публичных сигналов и подтвержденных данных.
Стратегии квантовой торговли акциями класса A
Исследовательский корпус, содержащий 119 статей с реализацией торговых стратегий на Python для китайского фондового рынка.
Инструмент для оформления GitHub README
Позволяет создавать эстетичные и структурированные главные страницы репозиториев с использованием SVG-заголовков и чистого Markdown.
QuantumByte: открытый движок для создания приложений
Платформа для генерации рабочих приложений на основе описания намерений пользователя.
Needle: дистиллированная версия Gemini 3
Разработчики представили Needle — модель, созданную методом дистилляции из Gemini 3.
Ternary-Bonsai-27B: модель рассуждений с тернарными весами
Полноценная модель класса 27B для llama.cpp, использующая тернарные веса трансформера для задач рассуждения.
Bonsai-27B: модель рассуждений с бинарными весами
Версия модели Bonsai класса 27B с бинарными весами трансформера, оптимизированная для работы через llama.cpp.
Gemma 4 12B в формате LiteRT-LM
Модель Gemma 4 12B, подготовленная для деплоя на macOS, Linux и в веб-интерфейсах через формат LiteRT-LM.
GLM-5.2 Colibri: квантованная версия с MTP
Оптимизированная версия модели GLM-5.2 с использованием квантования int4/int8 и технологии Multi-Token Prediction.
GitHub
GitHub - littledivy/mimic: Intercept any app, then call it from Python like a library
Intercept any app, then call it from Python like a library - littledivy/mimic
❤1🔥1🤣1
Позвольте Claude Code полагаться на собственное суждение
Саймон Уиллисон делится приёмом от команды Claude Code: не диктуйте модели, как именно работать, а позволяйте ей самой решать — в том числе выбирать более дешёвую модель для мелких задач, чтобы экономить лимит токенов Fable.
Читать статью
Саймон Уиллисон делится приёмом от команды Claude Code: не диктуйте модели, как именно работать, а позволяйте ей самой решать — в том числе выбирать более дешёвую модель для мелких задач, чтобы экономить лимит токенов Fable.
Читать статью
Больше вычислений — больше возможностей: почему оценки ИИ-агентов должны учитывать test-time compute
Стандартные оценки ограничивают, сколько вычислительных ресурсов может потратить ИИ-агент. Мы показываем, что повышение этих лимитов меняет измеряемые возможности, сложность задач, которые агент способен решить, и то, насколько быстро, как кажется, движется передний край развития.
Читать статью
Стандартные оценки ограничивают, сколько вычислительных ресурсов может потратить ИИ-агент. Мы показываем, что повышение этих лимитов меняет измеряемые возможности, сложность задач, которые агент способен решить, и то, насколько быстро, как кажется, движется передний край развития.
Читать статью
Как стать прикладным AI-инженером
Практическое руководство по переходу от классической разработки к Applied AI Engineering: почему мышление становится вероятностным, как строить evals, что такое harness engineering и почему развёртывание нескольких агентов — это задача распределённых систем.
Читать статью
Практическое руководство по переходу от классической разработки к Applied AI Engineering: почему мышление становится вероятностным, как строить evals, что такое harness engineering и почему развёртывание нескольких агентов — это задача распределённых систем.
Читать статью
AI-сообщество обсуждает сегодня:
Релиз Ornith-1.0-35B-GGUF
Представлена модель Ornith-1 в формате GGUF, оптимизированная для эффективного инференса.
Модель Inkling от thinkingmachines
На Hugging Face опубликована новая модель Inkling от команды thinkingmachines.
Circuit Framework: мультиагентная система для трейдинга
Исследовательская система для торговли на финансовых рынках, использующая возможности мультиагентных LLM.
Релиз SCAIL-2 от zai-org
Опубликована новая версия модели SCAIL-2, доступная в репозитории zai-org.
Jonex: мультимодальный движок для парсинга и знаний
Универсальный инструмент для обработки данных любой модальности и создания баз знаний с поддержкой онтологий и логических рассуждений перед поиском.
Генератор коллажных B-roll видео gbro-collage-broll
Специализированный агент для создания анимаций в стиле бумажных коллажей с использованием Gemini Omni Flash.
Nemotron-Labs-Audex-30B-A3B от NVIDIA
NVIDIA представила технический отчет и веса новой модели семейства Nemotron, ориентированной на работу с аудиоданными.
yuwen-publish-precheck: ИИ-проверка контента перед публикацией
Инструмент для анализа постов в соцсетях на соответствие правилам платформ с предложением конкретных правок на основе базы реальных кейсов.
OvisOCR2 от ATH-MaaS
Выпущена вторая версия специализированной модели OvisOCR для высокоточного оптического распознавания символов.
RxBrain: модель воплощенного интеллекта от Tencent-Hunyuan
Базовая модель для робототехники, объединяющая визуально-языковые рассуждения и механизмы «воображения» для планирования действий.
Релиз Ornith-1.0-35B-GGUF
Представлена модель Ornith-1 в формате GGUF, оптимизированная для эффективного инференса.
Модель Inkling от thinkingmachines
На Hugging Face опубликована новая модель Inkling от команды thinkingmachines.
Circuit Framework: мультиагентная система для трейдинга
Исследовательская система для торговли на финансовых рынках, использующая возможности мультиагентных LLM.
Релиз SCAIL-2 от zai-org
Опубликована новая версия модели SCAIL-2, доступная в репозитории zai-org.
Jonex: мультимодальный движок для парсинга и знаний
Универсальный инструмент для обработки данных любой модальности и создания баз знаний с поддержкой онтологий и логических рассуждений перед поиском.
Генератор коллажных B-roll видео gbro-collage-broll
Специализированный агент для создания анимаций в стиле бумажных коллажей с использованием Gemini Omni Flash.
Nemotron-Labs-Audex-30B-A3B от NVIDIA
NVIDIA представила технический отчет и веса новой модели семейства Nemotron, ориентированной на работу с аудиоданными.
yuwen-publish-precheck: ИИ-проверка контента перед публикацией
Инструмент для анализа постов в соцсетях на соответствие правилам платформ с предложением конкретных правок на основе базы реальных кейсов.
OvisOCR2 от ATH-MaaS
Выпущена вторая версия специализированной модели OvisOCR для высокоточного оптического распознавания символов.
RxBrain: модель воплощенного интеллекта от Tencent-Hunyuan
Базовая модель для робототехники, объединяющая визуально-языковые рассуждения и механизмы «воображения» для планирования действий.
huggingface.co
deepreinforce-ai/Ornith-1.0-35B-GGUF · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
🔥1
Начало работы с циклами
Команда Claude Code объясняет, что такое циклы (loops) в агентной разработке: четыре основных типа циклов, когда применять каждый, и как при этом сохранять качество кода и контролировать расход токенов.
Читать статью
Команда Claude Code объясняет, что такое циклы (loops) в агентной разработке: четыре основных типа циклов, когда применять каждый, и как при этом сохранять качество кода и контролировать расход токенов.
Читать статью
👍1
Скрытые жемчужины: пять skills из Compound Engineering
Разбор пяти незаметных skills из плагина compound-engineering — тех, что тихо закрывают циклы, которые команды даже не считают открытыми: ревью документов ещё до написания кода, уборка устаревшей памяти, сортировка обратной связи, научный цикл оптимизации по метрике и разбор комментариев к PR. Их объединяет один принцип: вердикты вместо ощущений, диск вместо памяти, доказательства вместо утверждений.
Читать статью
Разбор пяти незаметных skills из плагина compound-engineering — тех, что тихо закрывают циклы, которые команды даже не считают открытыми: ревью документов ещё до написания кода, уборка устаревшей памяти, сортировка обратной связи, научный цикл оптимизации по метрике и разбор комментариев к PR. Их объединяет один принцип: вердикты вместо ощущений, диск вместо памяти, доказательства вместо утверждений.
Читать статью
👍3
AI-темы дня — обзор GitHub, Reddit и Hugging Face:
Инструмент mimic для перехвата приложений
Библиотека позволяет перехватывать работу любого приложения и вызывать его функции напрямую из Python как обычную библиотеку.
Релиз модели Ornith-1.0-35B в формате GGUF
Представлена новая модель Ornith-1 с 35 миллиардами параметров, оптимизированная для эффективного инференса.
beautify-github-readme для оформления профилей
Инструмент для создания стильных и структурированных README-страниц на GitHub с использованием SVG-заголовков и чистого Markdown.
Поиск первых клиентов с помощью Codex
Специализированный навык для Codex, который находит потенциальных первых клиентов на основе анализа публичных сигналов.
Модель Inkling от Thinking Machines
Новая разработка от команды Thinking Machines, опубликованная на платформе Hugging Face.
Ternary-Bonsai-27B: тернарные веса для рассуждений
Полноценная модель класса 27B с тернарными весами трансформера, предназначенная для задач рассуждения в llama.cpp.
Фреймворк Circuit для трейдинга на базе LLM
Исследовательская система для многоагентной торговли, использующая возможности больших языковых моделей.
Bonsai-27B: бинарные веса для инференса
Модель класса 27B с бинарными весами трансформера, оптимизированная для выполнения сложных логических задач.
Генератор коллажей gbro-collage-broll
Агент для создания B-roll видео в стиле бумажных коллажей, использующий Gemini Omni Flash для анимации кадров.
Релиз модели SCAIL-2
Вторая версия модели SCAIL от организации zai-org стала доступна в репозитории Hugging Face.
Инструмент mimic для перехвата приложений
Библиотека позволяет перехватывать работу любого приложения и вызывать его функции напрямую из Python как обычную библиотеку.
Релиз модели Ornith-1.0-35B в формате GGUF
Представлена новая модель Ornith-1 с 35 миллиардами параметров, оптимизированная для эффективного инференса.
beautify-github-readme для оформления профилей
Инструмент для создания стильных и структурированных README-страниц на GitHub с использованием SVG-заголовков и чистого Markdown.
Поиск первых клиентов с помощью Codex
Специализированный навык для Codex, который находит потенциальных первых клиентов на основе анализа публичных сигналов.
Модель Inkling от Thinking Machines
Новая разработка от команды Thinking Machines, опубликованная на платформе Hugging Face.
Ternary-Bonsai-27B: тернарные веса для рассуждений
Полноценная модель класса 27B с тернарными весами трансформера, предназначенная для задач рассуждения в llama.cpp.
Фреймворк Circuit для трейдинга на базе LLM
Исследовательская система для многоагентной торговли, использующая возможности больших языковых моделей.
Bonsai-27B: бинарные веса для инференса
Модель класса 27B с бинарными весами трансформера, оптимизированная для выполнения сложных логических задач.
Генератор коллажей gbro-collage-broll
Агент для создания B-roll видео в стиле бумажных коллажей, использующий Gemini Omni Flash для анимации кадров.
Релиз модели SCAIL-2
Вторая версия модели SCAIL от организации zai-org стала доступна в репозитории Hugging Face.
GitHub
GitHub - littledivy/mimic: Intercept any app, then call it from Python like a library
Intercept any app, then call it from Python like a library - littledivy/mimic
Модель и effort в Claude Code: знать больше или стараться сильнее
Claude Code даёт два параметра, которые оба вроде бы «улучшают ответ»: модель и уровень effort (*усилий*). Но что именно каждый из них меняет в результате — и как понять, нужно ли переключать модель или достаточно поменять уровень усилий?
Читать статью
Claude Code даёт два параметра, которые оба вроде бы «улучшают ответ»: модель и уровень effort (*усилий*). Но что именно каждый из них меняет в результате — и как понять, нужно ли переключать модель или достаточно поменять уровень усилий?
Читать статью
👍4
Непрерывное обучение для агентов
Как команда Replit целый год применяла непрерывное обучение (continual learning) к своему агенту — не через обновление весов модели, а на уровнях harness и контекста: майнинг production-трейсов, бенчмарк ViBench, A/B-тесты, кластеризация трейсов и цикл самоулучшения агента.
Читать статью
Как команда Replit целый год применяла непрерывное обучение (continual learning) к своему агенту — не через обновление весов модели, а на уровнях harness и контекста: майнинг production-трейсов, бенчмарк ViBench, A/B-тесты, кластеризация трейсов и цикл самоулучшения агента.
Читать статью