Forwarded from Machinelearning
🚀 DeepSeek выкатили V4 и сделали то, к чему все шли последние два года.
Длинный контекст больше не фича для демо. Теперь это базовый уровень.
Пока Запад празднует релизы с пафосными стримами, китайцы из DeepSeek сегодня утром просто выложили в Hugging Face две открытые модели и пошли пить чай. А теперь весь твиттер пытается осознать, что произошло. V4-Pro на 1.6 триллиона параметров с 49 миллиардами активных и V4-Flash на 284 миллиарда с 13 активными. Обе открытые, обе с миллионом контекста по дефолту, обе уже доступны через API и на chat.deepseek.com.
Главная фишка даже не в размере, а в том, что DeepSeek пересобрали внимание. Они запихнули в модель токенную компрессию и свою DeepSeek Sparse Attention, за счёт чего длинный контекст стал буквально дешёвым.
Не «технически возможным за пять долларов за запрос», как у конкурентов, а реально дешёвым. 1М теперь стандарт во всех официальных сервисах, а не премиум-опция за отдельную плату.
По цифрам V4-Pro претендует на открытый SOTA в агентном кодинге, тащит математику и STEM и в общих знаниях уступает только Gemini 3.1 Pro. Flash-версия идёт следом почти вплотную по ризонингу и ровно держит планку Pro на простых агентных задачах, но с меньшей задержкой и смешным прайсом.
Отдельно интересно, что API теперь поддерживает и формат OpenAI ChatCompletions, и Anthropic, с переключением между Thinking и Non-Thinking режимами. Старые deepseek-chat и deepseek-reasoner отключат 24 июля 2026, так что у команд есть три месяца на миграцию.
И конечно, DeepSeek не забыли ткнуть Anthropic в бок: в треде прямо написано, что V4 «бесшовно интегрируется с Claude Code, OpenClaw и OpenCode». То есть пока у Anthropic вчера был пост-мортем про сломанный харнесс, DeepSeek сегодня предлагает подменить им модель и сэкономить.
Закрытые лаборатории будут делать вид, что ничего не случилось, но стоимость миллиона токенов контекста только что стала публичной ценой, и от неё уже не отмотаешь.
В релизе есть упоминания - «950 supernodes» это отсылка к Huawei Atlas 950 SuperPoD, новой инференс-инфраструктуре Huawei на чипах Ascend. DeepSeek говорят, что во второй половине 2026 года, когда эти суперноды запустят в масштабе, цена Pro заметно упадёт. То есть они планируют гонять инференс не на Nvidia, а на китайском железе Huawei.
📄 Tech Report: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf
🤗 Open Weights: https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek
Длинный контекст больше не фича для демо. Теперь это базовый уровень.
Пока Запад празднует релизы с пафосными стримами, китайцы из DeepSeek сегодня утром просто выложили в Hugging Face две открытые модели и пошли пить чай. А теперь весь твиттер пытается осознать, что произошло. V4-Pro на 1.6 триллиона параметров с 49 миллиардами активных и V4-Flash на 284 миллиарда с 13 активными. Обе открытые, обе с миллионом контекста по дефолту, обе уже доступны через API и на chat.deepseek.com.
Главная фишка даже не в размере, а в том, что DeepSeek пересобрали внимание. Они запихнули в модель токенную компрессию и свою DeepSeek Sparse Attention, за счёт чего длинный контекст стал буквально дешёвым.
Не «технически возможным за пять долларов за запрос», как у конкурентов, а реально дешёвым. 1М теперь стандарт во всех официальных сервисах, а не премиум-опция за отдельную плату.
По цифрам V4-Pro претендует на открытый SOTA в агентном кодинге, тащит математику и STEM и в общих знаниях уступает только Gemini 3.1 Pro. Flash-версия идёт следом почти вплотную по ризонингу и ровно держит планку Pro на простых агентных задачах, но с меньшей задержкой и смешным прайсом.
Отдельно интересно, что API теперь поддерживает и формат OpenAI ChatCompletions, и Anthropic, с переключением между Thinking и Non-Thinking режимами. Старые deepseek-chat и deepseek-reasoner отключат 24 июля 2026, так что у команд есть три месяца на миграцию.
И конечно, DeepSeek не забыли ткнуть Anthropic в бок: в треде прямо написано, что V4 «бесшовно интегрируется с Claude Code, OpenClaw и OpenCode». То есть пока у Anthropic вчера был пост-мортем про сломанный харнесс, DeepSeek сегодня предлагает подменить им модель и сэкономить.
Закрытые лаборатории будут делать вид, что ничего не случилось, но стоимость миллиона токенов контекста только что стала публичной ценой, и от неё уже не отмотаешь.
В релизе есть упоминания - «950 supernodes» это отсылка к Huawei Atlas 950 SuperPoD, новой инференс-инфраструктуре Huawei на чипах Ascend. DeepSeek говорят, что во второй половине 2026 года, когда эти суперноды запустят в масштабе, цена Pro заметно упадёт. То есть они планируют гонять инференс не на Nvidia, а на китайском железе Huawei.
📄 Tech Report: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf
🤗 Open Weights: https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek
Forwarded from Не баг, а фича
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Sci-Bot необходим в сезон курсовых:
Ни в коем случае не забираем — тут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Не баг, а фича
Внутри —
Создаём себе помощников тут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from NEUROHUB
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
HappyHorse 1.0 выдает реалистичную физику, естественную картинку, динамичный монтаж и умеет редактировать загруженные видео.
Модель поддерживает 1080p со звуком, при этом максимальная длительность — до 15 секунд.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Data Secrets
Claude Opus 4.6 снес базу данных и все бэкапы компании PocketOS
Они делают софт для прокатных бизнесов и у них тысячи клиентов. Историей поделился сам фаундер:
https://x.com/lifeof_jer/status/2048103471019434248?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg
Дело было так: агент работал в тестовой среде и столкнулся с ошибкой в кредах. Решил починить проблему сам и нашел API-токен вообще в другом файле, не связанном с задачей. Использовал его для запроса к Railway API и удалил соответствующий продакшн том.
Фишка в том, что токен, созданный для доменов, оказался root-доступом ко всему. Разрабы даже сами не знали, что им можно удалить базу. Бэкапы они, к слову, хранили в том же томе, так что они тоже пропали. Остался только один трехмесячной давности.
Когда у агента спросили, что он наделал, он написал «NEVER FUCKING GUESS» и во всем признался: что обошел все ограничения, что не посоветовался с юзером, что не прочитал доку и тд.
Автор винит Cursor (мол у них дыры в guardrails) и Railway, из-за чьей неказистой инфраструктуры все и произошло. Он утверждает, что если не менять требования к индустрии и структуру безопасности агентов, таких случаев будет становиться все больше.
Они делают софт для прокатных бизнесов и у них тысячи клиентов. Историей поделился сам фаундер:
https://x.com/lifeof_jer/status/2048103471019434248?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg
Дело было так: агент работал в тестовой среде и столкнулся с ошибкой в кредах. Решил починить проблему сам и нашел API-токен вообще в другом файле, не связанном с задачей. Использовал его для запроса к Railway API и удалил соответствующий продакшн том.
Фишка в том, что токен, созданный для доменов, оказался root-доступом ко всему. Разрабы даже сами не знали, что им можно удалить базу. Бэкапы они, к слову, хранили в том же томе, так что они тоже пропали. Остался только один трехмесячной давности.
Когда у агента спросили, что он наделал, он написал «NEVER FUCKING GUESS» и во всем признался: что обошел все ограничения, что не посоветовался с юзером, что не прочитал доку и тд.
Автор винит Cursor (мол у них дыры в guardrails) и Railway, из-за чьей неказистой инфраструктуры все и произошло. Он утверждает, что если не менять требования к индустрии и структуру безопасности агентов, таких случаев будет становиться все больше.
Forwarded from Олег Царёв
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Глава Рособрнадзора Анзор Музаев предлагает отменить домашние задания, потому что их теперь за секунды делает искусственный интеллект. Выступление, надо признать, искреннее и хорошее. Я всё ждал, когда он призовёт что-нибудь запретить — типа самого искусственного интеллекта или ещё чего-нибудь. А он не запретил, не призвал. Таких выступлений нужно больше. Правильная тенденция 😊
Но при этом мне кажется, мысль о том, что надо отменить домашнее задание — спорная. Проблема не в наличии искусственного интеллекта, с помощью которого можно легко решить домашнее задание. Проблема в том, что надо кардинально менять домашние задания, учебный план и всю систему обучения таким образом, чтобы ученик учился использовать искусственный интеллект и успешно осваивал знания по основным предметам. Это колоссальный труд.
А пока мы обсуждаем, отменять или не отменять домашку из-за развития ИИ, Китай нацелен выстроить систему обучения ИИ от начальной школы до вузов к 2030 году.
С первого класса, с шести лет, дети изучают ИИ как обязательный предмет. В первом-втором классе — где применяется ИИ в жизни и как защищать свои данные. Третий-четвёртый — делают простые проекты с текстом и картинками. Пятый-шестой — учат нейронные сети. Средняя школа — работают с полными процессами ИИ. Старшие классы — создают реальные приложения.
ИИ включили в экзамены для учителей. Хочешь преподавать — докажи, что разбираешься в этом.
В университетах ИИ стал обязательным для всех студентов, любой специальности.
Более 200 миллионов школьников и студентов учат работать с ИИ прямо сейчас.
Если мы сразу же, прямо сейчас не займёмся перестройкой образования, мы упустим самое главное, что у нас есть — наших детей. Наши дети — это будущее. Если мы не поменяем нашу систему образования, они в это будущее просто не попадут. Либо попадут, но уже будут неконкурентоспособны — в качестве обслуживающего персонала, а не полноценных граждан нового мира.
Олег Царёв. Telegram и Max.
Но при этом мне кажется, мысль о том, что надо отменить домашнее задание — спорная. Проблема не в наличии искусственного интеллекта, с помощью которого можно легко решить домашнее задание. Проблема в том, что надо кардинально менять домашние задания, учебный план и всю систему обучения таким образом, чтобы ученик учился использовать искусственный интеллект и успешно осваивал знания по основным предметам. Это колоссальный труд.
А пока мы обсуждаем, отменять или не отменять домашку из-за развития ИИ, Китай нацелен выстроить систему обучения ИИ от начальной школы до вузов к 2030 году.
С первого класса, с шести лет, дети изучают ИИ как обязательный предмет. В первом-втором классе — где применяется ИИ в жизни и как защищать свои данные. Третий-четвёртый — делают простые проекты с текстом и картинками. Пятый-шестой — учат нейронные сети. Средняя школа — работают с полными процессами ИИ. Старшие классы — создают реальные приложения.
ИИ включили в экзамены для учителей. Хочешь преподавать — докажи, что разбираешься в этом.
В университетах ИИ стал обязательным для всех студентов, любой специальности.
Более 200 миллионов школьников и студентов учат работать с ИИ прямо сейчас.
Если мы сразу же, прямо сейчас не займёмся перестройкой образования, мы упустим самое главное, что у нас есть — наших детей. Наши дети — это будущее. Если мы не поменяем нашу систему образования, они в это будущее просто не попадут. Либо попадут, но уже будут неконкурентоспособны — в качестве обслуживающего персонала, а не полноценных граждан нового мира.
Олег Царёв. Telegram и Max.
Forwarded from Олег Царёв
Искусственный интелект придумал новую жизнь.
Учёные из Стэнфорда* и Института Arc использовали нейросеть, чтобы создать новые вирусы. Они загрузили в неё ДНК уже существующих вирусов и попросили придумать новые. Из 302 сгенерированных вариантов 16 оказались полностью жизнеспособными: их удалось собрать в лаборатории, и они успешно заражали бактерии.
Один из новых вирусов оказался особенно необычным: в нём обнаружился белок, которого не существует ни в одном живом организме на Земле — ИИ буквально его придумал. Это как если бы нейросеть изобрела новую деталь для двигателя, которую до этого не делал ни один инженер, и эта деталь заработала бы. При испытаниях на кишечной палочке искусственные вирусы уничтожали бактерии на 25% быстрее природных аналогов. А когда бактерии «привыкали» к одному вирусу и переставали на него реагировать, смесь из нескольких ИИ-созданных вирусов всё равно справлялась — обходила защиту у трёх разных устойчивых штаммов.
Важно понимать масштаб произошедшего. ИИ-модель под названием Evo 2 — это своего рода ChatGPT для генетики: она обучена не на текстах, а на миллионах геномов бактериофагов. Впервые в истории геном, полностью придуманный нейросетью, оказался живым.
При этом, как отметил биолог Джеф Боеке из NYU, ИИ не просто копировал известные решения, но применял более сложные подходы — менял порядок генов, укорачивал их и добавлял принципиально новые.
Открывшиеся в связи с этим экспериментом перспективы трудно переоценить. Во-первых, это прорыв в борьбе с антибиотикорезистентностью: искусственно созданные вирусы могут лечить бактериальные инфекции там, где перестали работать известные антибиотики. Во-вторых, такие вирусы способны стать «курьерами» для доставки лечебных генов напрямую в клетки человека, а это может открыть новую эру генной терапии. Наконец, связка Evo 2 и нового инструмента синтеза ДНК Sidewinder делает создание искусственных геномов в тысячу раз дешевле и быстрее — организмы, разработка которых раньше занимала месяцы, теперь можно создавать за дни.
Есть, конечно, и обратная сторона медали: та же технология теоретически позволяет создавать патогены, которые стандартные системы защиты попросту не распознают.
Тем не менее, ящик Пандоры уже открыт. Вопрос в том, как этим управлять.
* — внесён в список иностранных и международных организаций, чья деятельность на территории Российской Федерации признана нежелательной
Олег Царёв. Telegram и Max.
Учёные из Стэнфорда* и Института Arc использовали нейросеть, чтобы создать новые вирусы. Они загрузили в неё ДНК уже существующих вирусов и попросили придумать новые. Из 302 сгенерированных вариантов 16 оказались полностью жизнеспособными: их удалось собрать в лаборатории, и они успешно заражали бактерии.
Один из новых вирусов оказался особенно необычным: в нём обнаружился белок, которого не существует ни в одном живом организме на Земле — ИИ буквально его придумал. Это как если бы нейросеть изобрела новую деталь для двигателя, которую до этого не делал ни один инженер, и эта деталь заработала бы. При испытаниях на кишечной палочке искусственные вирусы уничтожали бактерии на 25% быстрее природных аналогов. А когда бактерии «привыкали» к одному вирусу и переставали на него реагировать, смесь из нескольких ИИ-созданных вирусов всё равно справлялась — обходила защиту у трёх разных устойчивых штаммов.
Важно понимать масштаб произошедшего. ИИ-модель под названием Evo 2 — это своего рода ChatGPT для генетики: она обучена не на текстах, а на миллионах геномов бактериофагов. Впервые в истории геном, полностью придуманный нейросетью, оказался живым.
При этом, как отметил биолог Джеф Боеке из NYU, ИИ не просто копировал известные решения, но применял более сложные подходы — менял порядок генов, укорачивал их и добавлял принципиально новые.
Открывшиеся в связи с этим экспериментом перспективы трудно переоценить. Во-первых, это прорыв в борьбе с антибиотикорезистентностью: искусственно созданные вирусы могут лечить бактериальные инфекции там, где перестали работать известные антибиотики. Во-вторых, такие вирусы способны стать «курьерами» для доставки лечебных генов напрямую в клетки человека, а это может открыть новую эру генной терапии. Наконец, связка Evo 2 и нового инструмента синтеза ДНК Sidewinder делает создание искусственных геномов в тысячу раз дешевле и быстрее — организмы, разработка которых раньше занимала месяцы, теперь можно создавать за дни.
Есть, конечно, и обратная сторона медали: та же технология теоретически позволяет создавать патогены, которые стандартные системы защиты попросту не распознают.
Тем не менее, ящик Пандоры уже открыт. Вопрос в том, как этим управлять.
* — внесён в список иностранных и международных организаций, чья деятельность на территории Российской Федерации признана нежелательной
Олег Царёв. Telegram и Max.
Forwarded from Доктор GPT
Нейронке понадобилось всего 80 минут и один заход. Самое интересное: ИИ нашёл решение, применив давно известную формулу, просто ранее никто не использовал её для этой задачи.
Всё новое — это хорошо забытое старое
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Бэкдор
• Он назвал примерный ценник — 6000 рублей за 1 ГБ трафика.
• Такие суммы смогут позволить себе только 20-30% россиян.
• Остальным придется сидеть без зарубежных ресурсов.
• Главная цель, по мнению Клименко — снизить потребление запрещенного контента.
Берем ипотеку на VPN.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Не баг, а фича
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вайб-работа, дождались.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from MLTimes
Google подписала засекреченный договор с Пентагоном: ИИ для военных без права вето
Google дала Пентагону доступ к своим ИИ-моделям для «любых законных государственных целей» — и при этом лишилась права вето на то, как именно военные будут их использовать. Договор засекречен, обещания не применять ИИ для слежки и автономного оружия — только на словах.
Почти 600 сотрудников Google подписали письмо против сделки. Для сравнения: Anthropic отказалась снимать защитные ограничения — и тут же попала в федеральный чёрный список по приказу Трампа. Google, OpenAI и xAI выбрали другой путь.
🔗 Читать: https://mltimes.ai/google-podpisala-zasekrechennyy-dogovor-s-pentagonom-ii-dlya/
Google дала Пентагону доступ к своим ИИ-моделям для «любых законных государственных целей» — и при этом лишилась права вето на то, как именно военные будут их использовать. Договор засекречен, обещания не применять ИИ для слежки и автономного оружия — только на словах.
Почти 600 сотрудников Google подписали письмо против сделки. Для сравнения: Anthropic отказалась снимать защитные ограничения — и тут же попала в федеральный чёрный список по приказу Трампа. Google, OpenAI и xAI выбрали другой путь.
🔗 Читать: https://mltimes.ai/google-podpisala-zasekrechennyy-dogovor-s-pentagonom-ii-dlya/
Forwarded from Доктор GPT
1. awesome-llm-apps
Практическое руководство по ИИ. RAG, агенты, мультимодальные приложения — всё в рабочем коде. Более 106K звёзд.
Repo → https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
2. LangChain
Фундаментальная основа. Используется в продакшене Klarna, Replit, Elastic и большинством ИИ-стартапов в 2026 году.
Repo → https://github.com/langchain-ai/langchain
3. LangGraph
Слой оркестрации для продакшен-агентов. Навык, который указан в описании каждой вакансии старшего инженера ИИ.
Repo → https://github.com/langchain-ai/langgraph
4. CrewAI
Координация нескольких агентов. Фреймворк, к которому первыми обращаются команды Fortune 500.
Repo → https://github.com/crewAIInc/crewAI
5. Ollama
Запускайте любую открытую LLM на своей машине. Самый быстрый способ понять, как на самом деле работают модели.
Repo → https://github.com/ollama/ollama
6. awesome-mcp-servers
MCP — стандарт, который все крупные ИИ-лаборатории приняли в 2026 году. Знание его ставит вас впереди 99% инженеров.
Repo → https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
7. Qdrant
Векторная база данных для продакшен-RAG в масштабе. Эмбеддинги и семантический поиск — обязательны для ролей в ИИ.
Repo → https://github.com/qdrant/qdrant
8. AI-Agents-for-Beginners
Бесплатный 12-урочный курс от Microsoft по созданию агентов. Реальный код, реальные упражнения, реальная подготовка.
Repo → https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners
9. system-design-primer
Репозиторий, который инженеры FAANG используют для подготовки к собеседованиям.
Repo → https://github.com/donnemartin/system-design-primer
10. awesome-claude-code
Руководство по инструменту, который теперь используется внутри FAANG, OpenAI, Anthropic и большинства YC-стартапов.
Repo → https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Искусственный интеллект. Высокие технологии
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Kinetix AI показала тизер KAI - нового гуманоидного робота.
Его оснастили 36 степенями свободы, что больше, чем у любой предыдущей модели, гибридной ловкой кистью и 18 000 сенсорами, встроенными в мягкое и гибкое тело. Компания позиционирует KAI как самую человекоподобную роботизированную систему на сегодняшний день.
Каждый день мы становимся чуть ближе к настоящим гуманоидным роботам.
Его оснастили 36 степенями свободы, что больше, чем у любой предыдущей модели, гибридной ловкой кистью и 18 000 сенсорами, встроенными в мягкое и гибкое тело. Компания позиционирует KAI как самую человекоподобную роботизированную систему на сегодняшний день.
Каждый день мы становимся чуть ближе к настоящим гуманоидным роботам.
Forwarded from Искусственный интеллект. Высокие технологии
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Большинство до сих пор общается с Claude как с поисковиком: длинный запрос, шаблонный ответ, потом ещё три просьбы «перепиши лучше».
Но те, кто работает с Claude каждый день, давно делают иначе.
Они один раз тратят 30 минут на настройку, а потом получают сильный результат коротким сообщением.
Вот на чём это держится.
1. Opus 4.7 + Extended Thinking
Это база. Без сильной модели и режима размышления перед ответом всё остальное работает слабее.
2. Файлы вместо промптов
Один
voice.md с вашим стилем и один rules.md с правилами заменяют десятки шаблонов.В чате достаточно написать: «прочитай мою папку и сделай». Claude сам подтянет контекст.
3. AskUserQuestion вместо угадайки
Если задача мутная, Claude сам задаёт уточняющие вопросы в виде кликабельной формы.
Меньше догадок. Больше попаданий с первого раза.
4. Стиль через запреты
«Пиши коротко» - слишком абстрактно.
«Без воды, без канцелярита, без клише, без буллетов» - уже конкретно.
Вкус определяется ограничениями.
5. Глобальные инструкции
Settings → Cowork → Global InstructionsПрописываете правила один раз, и Claude применяет их в каждом новом чате автоматически.
6. Три папки
about-me anti-ai-writing-style my-companyClaude видит только нужный контекст и не отвлекается на лишнее.
7. Connectors
Slack, Google Drive, Notion, Gamma и другие инструменты.
Claude перестаёт быть чат-окном и начинает работать внутри вашей среды: без копипаста, скриншотов и ручного переноса данных.
Главная мысль простая: промпт-инжиниринг как ремесло устарел.
Современному Claude нужны не километровые формулировки, а среда: сильная модель, файлы с контекстом, правила в настройках и доступ к данным.
Тогда короткое сообщение работает лучше, потому что вся подготовка уже сделана.
https://www.youtube.com/shorts/VPRsOqGbpSQ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Искусственный интеллект. Высокие технологии
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
«Как (Anthropic) обгоняет крупнейшие компании в области искусственного интеллекта по скорости запуска продуктов?
Они отменили планы работы (Roadmaps).
Их менеджер по продукту раскрыл стратегию, которую они называют (Side Quest Maxxing):
Вместо сложных совещаний и согласований любой сотрудник может взять послеобеденное время, чтобы построить безумную идею».
На следующий день команда её тестирует... Если им понравится и они начнут использовать, её утверждают и выводят на рынок
Представьте, что огромные функции в компании стоимостью в миллиарды долларов начинались как "просто так, на коленке" без разрешения от кого-либо
Их план: хватит болтовни и встреч... покажи мне рабочий продукт (All walk no talk)
Они отменили планы работы (Roadmaps).
Их менеджер по продукту раскрыл стратегию, которую они называют (Side Quest Maxxing):
Вместо сложных совещаний и согласований любой сотрудник может взять послеобеденное время, чтобы построить безумную идею».
На следующий день команда её тестирует... Если им понравится и они начнут использовать, её утверждают и выводят на рынок
Представьте, что огромные функции в компании стоимостью в миллиарды долларов начинались как "просто так, на коленке" без разрешения от кого-либо
Их план: хватит болтовни и встреч... покажи мне рабочий продукт (All walk no talk)
Forwarded from Искусственный интеллект. Высокие технологии
🖼️ ChatGPT2API: Инструмент для работы с изображениями на базе OpenAI
ChatGPT2API предлагает API для генерации и редактирования изображений, совместимый с OpenAI. Он включает функции управления аккаунтами и возможность локального развертывания через Docker. Подходит для учебных и исследовательских целей.
🚀 Основные моменты:
- Генерация и редактирование изображений через API.
- Поддержка нескольких моделей AI для различных задач.
- Функции управления аккаунтами и автоматического обновления.
- Локальное развертывание с помощью Docker.
📌 GitHub: https://github.com/basketikun/chatgpt2api
#python
ChatGPT2API предлагает API для генерации и редактирования изображений, совместимый с OpenAI. Он включает функции управления аккаунтами и возможность локального развертывания через Docker. Подходит для учебных и исследовательских целей.
🚀 Основные моменты:
- Генерация и редактирование изображений через API.
- Поддержка нескольких моделей AI для различных задач.
- Функции управления аккаунтами и автоматического обновления.
- Локальное развертывание с помощью Docker.
📌 GitHub: https://github.com/basketikun/chatgpt2api
#python
Forwarded from Искусственный интеллект. Высокие технологии
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Япония тестирует гуманоидных роботов в токийском аэропорту Ханэда, чтобы закрыть нехватку рабочих рук.
В испытаниях участвуют Unitree G1 и более высокий UBTECH Walker E. Их хотят использовать для тяжёлых задач: погрузки грузов, перевозки багажа и другой физической работы.
Проблема в том, что авиационный сектор Японии перегружен: туристов становится больше, а молодых работников, готовых идти в наземное обслуживание, всё меньше.
У JAL около 4000 сотрудников заняты в ground handling. Компания хочет, чтобы роботы взяли на себя самую тяжёлую часть работы и разгрузили людей.
Позже таких роботов могут подключить к уборке салонов самолётов и управлению другой вспомогательной техникой.
В испытаниях участвуют Unitree G1 и более высокий UBTECH Walker E. Их хотят использовать для тяжёлых задач: погрузки грузов, перевозки багажа и другой физической работы.
Проблема в том, что авиационный сектор Японии перегружен: туристов становится больше, а молодых работников, готовых идти в наземное обслуживание, всё меньше.
У JAL около 4000 сотрудников заняты в ground handling. Компания хочет, чтобы роботы взяли на себя самую тяжёлую часть работы и разгрузили людей.
Позже таких роботов могут подключить к уборке салонов самолётов и управлению другой вспомогательной техникой.
Forwarded from Доктор GPT
Премиум-юзеры из США теперь могут задавать сложные вопросы, а нейронка даст подробный ответ с подборочкой видосов и шортсов.
Гуглить ❌
Ютубить
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM