🖥 Создатель C++ разнёс вайбкодинг: “сеньоры не хотят разгребать этот мусор”

Бьёрн Страуструп, легендарный создатель C++, в новом двухчасовом интервью резко прошёлся по вайбкодингу.

Главная претензия простая: сгенерированный код пока слишком часто выглядит красиво только на демке. В реальном проекте он приносит баги, раздувает кодовую базу, плодит уязвимости и плохо поддаётся нормальной проверке.

Особенно больно это бьёт по опытным разработчикам. Им потом приходится не “магически ускоряться с ИИ”, а читать, чинить и переписывать слоп, который кто-то нагенерировал за пять минут.

Похожая история уже достала и Линуса Торвальдса. Его буквально завалили кривыми AI-отчётами по ядру Linux: вроде бы люди “помогают”, а на практике создают шум, который мешает настоящей разработке.

Сеньоры не боятся ИИ.
Они просто не хотят провести остаток карьеры, разгребая чужой промптованный мусор.

https://www.youtube.com/watch?v=U46fJ2bJ-co

@cpluspluc

🌟 Alice AI ART получила обновление с фокусом на генерацию русского текста

Яндекс выпустил новую версию своей визуально-генеративной модели - точность воспроизведения кириллического текста при использовании приемов промптинга выросла в 3 раза относительно предыдущей версии.

Диффузионные модели плохо справляются с текстом, в процессе генерации буквы для них ничем не отличаются от любой другой текстуры, нет встроенного представления о символах как о дискретных единицах со стабильной формой. С кириллицей ситуация усугубляется дисбалансом обучающих данных: в открытых датасетах её доля минимальна, а доступные примеры с русским текстом в большинстве низкого качества - их прямое добавление в претрейн просаживает эстетику и общее качество генерации.

🟡 Технические изменения

🟠 Собственный датасет пар «изображение - текст» с разметкой глифов: 30 млн примеров в претрейн и около 100 тыс. в файнтюн, отобранных по качеству и визуальной эстетике. Ключевой фокус - на разнообразии символов и токенов, без этого модель хорошо писала бы только частотные буквы.

🟠 Переход с UNet на Diffusion Transformer - трансформерная архитектура лучше работает с пространственными связями между удалёнными участками картинки, что критично для длинных надписей.

🟠 Замена текстового энкодера на LLM для более точного понимания семантики и контекста запроса.

🟠 Обучение на русскоязычных промптах вместо схемы с переводом с английского.

🟡 Результаты внутренних замеров

🟢 Кириллический текст - фразы 7–9 слов корректно генерируются в большинстве случаев (предыдущая версия с ними практически не справлялась)

🟢 Общее качество — доля генераций без визуальных искажений выросла на треть

🟢 Локальная айдентика - 85% корректных генераций, на уровне топовых индустриальных решений

По доле успешных генераций кириллического текста Alice AI ART показывает лучшие результаты среди российских моделей. Команда также рекомендует приёмы промптинга для получения заявленного роста качества генерации — заключать текст в кавычки, сложные слова писать заглавными, длинные фразы разбивать на части с явным указанием расположения.

https://admin.kod.ru/alisa-ai-russkiy-tekst-na-kartinkah-prompty/ 

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Black Forest Labs запустила MCP-сервер

Сервер доступен по адресу mcp.bfl.ai и позволяет создавать и редактировать изображения в чат-клиентах, поддерживающих этот протокол. Заявлена совместимость с Claude, Cursor, Codex, Windsurf и другими MCP-клиентами.

MCP-сервер предоставляет несколько инструментов: генерацию до 8 изображений параллельно, создание вариаций на основе предыдущего результата, просмотр истории запросов и проверку остатка средств на счёте.

Нужную модель клиент выбирает автоматически в зависимости от запроса. Доступно несколько моделей линейки FLUX.2: от быстрой Klein до топовой Мax. По умолчанию используется Flux2 Pro.

Оплата, согласно документации, производится напрямую BFL: счёт выставляется той организации, которая была выбрана при авторизации.

Актуальные тарифы - на странице bfl.ai/pricing.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Агенты Claude получили поддержку локальных песочниц и MCP-туннелей

Anthropic добавила песочницы и MCP-туннели в платформу Claude Managed Agents. Корпоративные клиенты получили возможность выполнять код агентов внутри собственной инфраструктуры.
Локальные песочницы нужны для обработки конфиденциальных файлов в закрытом контуре. Поддерживается интеграция сCloudflare, Daytona, Modal и Vercel.

MCP-туннели обеспечивают подключение агентов к внутренним базам данных и приватным API. Соединение со сквозным шифрованием устанавливается только на выход - открывать порты или менять правила брандмауэра не требуется.

Полностью on-premise развертывание не поддерживается. Оркестрация, управление контекстом и обработка ошибок остаются на серверах Anthropic. Локальные песочницы доступны в стадии открытой беты, MCP-туннели предоставляются по запросу.
claude.com

✔️ Prime Intellect открыла код General-Agent

General-Agent - синтетическая среда для генерации тренировочных данных ИИ-агентов без участия разметчиков. Решение заменяет датасеты на динамическую генерацию с автоматической семантической валидацией.

В основе системы лежит соревновательный подход между двумя моделями. "Синтезатор" конструирует задания с базами данных и функциями проверки, а "решатель" пытается их выполнить.

Эволюция задач проходит пять уровней сложности. Простые сценарии обрастают дополнительными условиями, перекрестными связями и инструкциями. Платформа сохраняет задачи, которые алгоритм решает с заданным порогом вероятности. Самые сложные кейсы используются для генерации следующего раунда.

Дообучение 30-миллиардной модели на собранных в General-Agent траекториях повысило точность вызова инструментов в бенчмарке BFCL с 18,9% до 52,3%.
primeintellect.ai

✔️ Mythos научилась связывать мелкие баги в эксплойты в тестах Cloudflare

Mythos Preview проанализировала более 50 репозиториев Cloudflare. Основной результат - модель научилась связывать мелкие разрозненные баги в рабочие эксплойты.

CISO Cloudflare рассказал, что предыдущие поколения алгоритмов выявляли единичные ошибки, но не могли собрать их в вектор атаки. Mythos снизила долю ложных срабатываний и генерирует шаги для воспроизведения уязвимостей с минимальным участием инженеров.

Для поиска Cloudflare развернула архитектуру Project Glasswing из 50 параллельных агентов. Система использовала состязательный подход: один агент генерировал вектор атаки, второй его опровергал.
cloudflare.com

✔️ Mistral купил стартап Emmi для выхода на рынок физических симуляций

Французский разработчик ИИ приобрел австрийский стартап Emmi AI, который создает ИИ-модели для симуляции физических процессов. Сумма сделки не раскрывается. В 2025 году Emmi AI привлек €15 млн инвестиций.

Модели Emmi просчитывают аэродинамику, теплообмен и сопротивление материалов. CEO Mistral заявил, что интеграция технологий нацелена на аэрокосмическую отрасль, автомобилестроение и производство полупроводников.

Сделка расширяет промышленное направление Mistral. Компания уже предоставляет решения для ASML, Stellantis и Veolia: алгоритмы выявляют дефекты на сборочных линиях и управляют роботизированными манипуляторами.
emmi.ai

✔️ Сооснователь Anthropic выступит на презентации первой энциклики Ватикана об ИИ

25 мая Ватикан представит энциклику об ИИ "Magnifica Humanitas". В презентации примет участие сооснователь Anthropic и исследователь интерпретируемости моделей Крис Ола.

Документ затрагивает защиту человеческого достоинства, влияние алгоритмов на труд и осуждает применение ИИ в военных конфликтах. Привлечение Олы связывает теологическую повестку с технической проблемой ИИ-безопасности.

Выход документа приурочен к годовщине исторической энциклики о правах рабочих эпохи Промышленной революции. Таким образом Ватикан приравнивает развитие ИИ к аналогичному по масштабам социальному сдвигу, требующему этических ограничений.
reuters.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟 На ЦИПР Digital-2026 в номинации «Зелёная цифра» победил проект по поиску борщевика с помощью ИИ и спутниковых снимков.

Решение разработал Яндекс — сервис использует computer vision-модель, обученную на датасете из 10 тысяч снимков. Нейросеть автоматически размечает очаги заражения и делает это примерно в 50 раз быстрее ручного поиска.

С технической точки зрения кейс интересен тем, что ИИ здесь используется для практической обработки спутниковых снимков и анализа геоданных. Сервис уже помог обнаружить крупные очаги заражения в 18 регионах России и сейчас мониторит территории Тверской и Ярославской областей общей площадью около 100 тыс. км².

Вообще, хороший пример того, что ИИ – это не только чат-боты, генерация изображений и code assistants. Компьютерное зрение и спутниковые данные становятся рабочим инструментом для экологии, мониторинга территорий и управления природными рисками.

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml