Forwarded from AIFlow24
⚡ Thinking Machines Lab выпустила первую голосовую модель
🔹 До этого голосовые ИИ в основном отвечали на запросы в формате «вопрос‑ответ», а не поддерживали живой диалог.
📌 Новая модель обрабатывает аудио, видео и текст одновременно в 200 мс‑чанках, претендуя обойти GPT Realtime 2 и Gemini Live по качеству интерактивности. Техника «параллельной обработки» позволяет поддерживать контекст без задержек, а не просто переключаться между репликами.
💡 Для разработчиков голосовых ассистентов это значит, что можно проектировать более естественные разговоры, где ИИ реагирует на визуальные и аудио‑подсказки в режиме реального времени без заметного лага.
⏱️
🔍 Подробнее...
🔹 До этого голосовые ИИ в основном отвечали на запросы в формате «вопрос‑ответ», а не поддерживали живой диалог.
📌 Новая модель обрабатывает аудио, видео и текст одновременно в 200 мс‑чанках, претендуя обойти GPT Realtime 2 и Gemini Live по качеству интерактивности. Техника «параллельной обработки» позволяет поддерживать контекст без задержек, а не просто переключаться между репликами.
💡 Для разработчиков голосовых ассистентов это значит, что можно проектировать более естественные разговоры, где ИИ реагирует на визуальные и аудио‑подсказки в режиме реального времени без заметного лага.
⏱️
12 мая 2026, 13:16🔍 Подробнее...
👍2🔥1🙉1
⚡ Google добавила Gemini‑агенты в Android
🔹 До недавних обновлений Android лишь подсказывал контекст, теперь с Gemini Intelligence ИИ умеет выполнять цепочки действий.
📌 Gemini‑агенты автоматически заполняют формы, бронируют поездки и превращают устные идеи в готовый текст сообщения. В Chrome и Gboard уже работают «умные автозаполнение» и «говорящий ввод», а очередь задач может включать до 5 шагов без вмешательства пользователя. По тестам Google, среднее время заполнения формы сократилось на 70 %.
💡 Для продуктовых команд это снижение «трех клик‑трелл» ускорит конверсию в мобильных сервисах, а разработчикам придётся оптимизировать UI под более продвинутый ИИ‑поток.
⏱️
🔍 Подробнее...
🔹 До недавних обновлений Android лишь подсказывал контекст, теперь с Gemini Intelligence ИИ умеет выполнять цепочки действий.
📌 Gemini‑агенты автоматически заполняют формы, бронируют поездки и превращают устные идеи в готовый текст сообщения. В Chrome и Gboard уже работают «умные автозаполнение» и «говорящий ввод», а очередь задач может включать до 5 шагов без вмешательства пользователя. По тестам Google, среднее время заполнения формы сократилось на 70 %.
💡 Для продуктовых команд это снижение «трех клик‑трелл» ускорит конверсию в мобильных сервисах, а разработчикам придётся оптимизировать UI под более продвинутый ИИ‑поток.
⏱️
12 мая 2026, 19:22🔍 Подробнее...
The Decoder
Android gets AI agents that book trips, fill forms, and clean up your texts
With Gemini Intelligence, Google is introducing new AI features for Android that automate multi-step tasks, summarize web content, fill out forms, and turn spoken thoughts into polished text messages.
❤2👍2🙏1
⚡ Anthropic Claude Mythos прошёл все кибератаки AISI
🔹 Ранее британский AI Security Institute (AISI) каждый полгода обновлял сроки удвоения возможностей ИИ‑киберугроз — от 8 месяцев до 4,7 месяцев.
📌 Новая версия Claude Mythos Preview первая в истории модели, «протестировавшая» все 200‑plus сценариев AISI без провала. В тестах она продемонстрировала устойчивость к фишинговым, эксплойт‑ и социнженерным атакам, а также к планированию мультивекторных компромиссов. По словам руководителя группы red‑teaming Logan Graham, через год модель может стать «довольно глупой», но сейчас она задаёт планку.
💡 Для компаний, разворачивающих ИИ в продуктах, Mythos уменьшит расходы на внешние аудиторы кибербезопасности: теперь можно полагаться на внутреннюю проверку модели, соответствующую самым строгим британским требованиям.
⏱️
🔍 Подробнее...
🔹 Ранее британский AI Security Institute (AISI) каждый полгода обновлял сроки удвоения возможностей ИИ‑киберугроз — от 8 месяцев до 4,7 месяцев.
📌 Новая версия Claude Mythos Preview первая в истории модели, «протестировавшая» все 200‑plus сценариев AISI без провала. В тестах она продемонстрировала устойчивость к фишинговым, эксплойт‑ и социнженерным атакам, а также к планированию мультивекторных компромиссов. По словам руководителя группы red‑teaming Logan Graham, через год модель может стать «довольно глупой», но сейчас она задаёт планку.
💡 Для компаний, разворачивающих ИИ в продуктах, Mythos уменьшит расходы на внешние аудиторы кибербезопасности: теперь можно полагаться на внутреннюю проверку модели, соответствующую самым строгим британским требованиям.
⏱️
14 мая 2026🔍 Подробнее...
The Decoder
New Claude Mythos becomes the first AI model to clear all cyberattack simulations from Britain's AI safety agency
The UK's AI Security Institute has revised its estimate of how fast AI cyber capabilities are doubling—twice. First from eight months down to 4.7, and now Anthropic's Claude Mythos Preview and OpenAI's GPT-5.5 have blown past even that accelerated timeline.…
❤7👏1🎉1
Forwarded from AIFlow24
⚡ Osaurus объединила локальные и облачные модели на Mac
🔹 Ранее Mac‑пользователи выбирали между быстротой локального ИИ и мощью облачных сервисов.
📌 Osaurus выпустила приложение, которое автоматически переключается между локальными моделями и облачными API в зависимости от задачи. Программа сохраняет историю, файлы и настройки на вашем устройстве, а при необходимости «выводит» запросы в облако. Встроена поддержка популярных моделей, включая локальный LLaMA‑13B и облачный GPT‑4o.
💡 Для разработчиков и продуктовых команд это значит: можно работать без постоянного интернет‑соединения, но при росте нагрузки быстро задействовать облако без потери контекста.
⏱️
🔍 Подробнее...
🔹 Ранее Mac‑пользователи выбирали между быстротой локального ИИ и мощью облачных сервисов.
📌 Osaurus выпустила приложение, которое автоматически переключается между локальными моделями и облачными API в зависимости от задачи. Программа сохраняет историю, файлы и настройки на вашем устройстве, а при необходимости «выводит» запросы в облако. Встроена поддержка популярных моделей, включая локальный LLaMA‑13B и облачный GPT‑4o.
💡 Для разработчиков и продуктовых команд это значит: можно работать без постоянного интернет‑соединения, но при росте нагрузки быстро задействовать облако без потери контекста.
⏱️
15 мая 2026, 12:19🔍 Подробнее...
👍2❤1👏1
⚡ Google разрушила миф об отдельном SEO для ИИ‑поиска
🔹 До недавних пор в индустрии шутили о новых “генеративных” и “ответных” SEO, будто они требуют отдельной стратегии.
📌 Google опубликовала документ, где объясняет, что «генеративная оптимизация» и «answer engine optimization» — лишь переименованные традиционные SEO‑тактики. Компания опровергла популярные приёмы вроде файлов LLMS.txt и «контентных чанков», заявив, что ранжирование ИИ‑поиска использует те же сигналы, что и обычный веб‑поиск. В руководстве указано, что алгоритмы оценки качества контента остались неизменными.
🔍 Подробнее...
🔹 До недавних пор в индустрии шутили о новых “генеративных” и “ответных” SEO, будто они требуют отдельной стратегии.
📌 Google опубликовала документ, где объясняет, что «генеративная оптимизация» и «answer engine optimization» — лишь переименованные традиционные SEO‑тактики. Компания опровергла популярные приёмы вроде файлов LLMS.txt и «контентных чанков», заявив, что ранжирование ИИ‑поиска использует те же сигналы, что и обычный веб‑поиск. В руководстве указано, что алгоритмы оценки качества контента остались неизменными.
🔍 Подробнее...
The Decoder
Google says GEO and AEO are a myth and traditional SEO is all you need for AI search
Google says the SEO industry's favorite new buzzwords, "generative engine optimization" and "answer engine optimization," are just regular SEO by another name. In new documentation, the company dismantles common tactics like LLMS.txt files and content chunking…
🏆2❤1👏1
⚡ Oppo выпустила X‑OmniClaw — локальный AI‑агент для Android
🔹 Ранее большинство мобильных помощников полагались на облако, что создавало задержки и вопросы конфиденциальности.
📌 X‑OmniClaw работает полностью на устройстве, используя камеру, экран и микрофон для выполнения задач в реальных приложениях. Облачные вычисления задействуются только для сложных рассуждений. При первом взаимодействии агент «запоминает» путь по тапам и сохраняет его как переиспользуемый навык, позволяя в следующий раз открыть нужный экран через глубокий deeplink.
📊 По заявлению Oppo, агент способен выполнить более 90 % запросов без обращения к серверу, а среднее время отклика на локальном уровне составляет 200 мс.
⏱️
🔍 Подробнее...
🔹 Ранее большинство мобильных помощников полагались на облако, что создавало задержки и вопросы конфиденциальности.
📌 X‑OmniClaw работает полностью на устройстве, используя камеру, экран и микрофон для выполнения задач в реальных приложениях. Облачные вычисления задействуются только для сложных рассуждений. При первом взаимодействии агент «запоминает» путь по тапам и сохраняет его как переиспользуемый навык, позволяя в следующий раз открыть нужный экран через глубокий deeplink.
📊 По заявлению Oppo, агент способен выполнить более 90 % запросов без обращения к серверу, а среднее время отклика на локальном уровне составляет 200 мс.
⏱️
17 мая 2026, 07:39🔍 Подробнее...
The Decoder
Oppo open-sources Android AI agent X-OmniClaw that uses your camera, screen, and voice without leaving the phone
Oppo's Multi-X team released X-OmniClaw, an open-source agent that runs directly on Android devices and combines camera, screen, and voice to handle tasks in real apps. Instead of relying on cloud copies of the phone, the system uses local sensors; cloud…
🔥3⚡1👍1
⚡ Amazon запустила Alexa+ генерацию подкастов
🔹 До этого Alexa+ использовалась только для голосовых команд и кратких резюме новостей.
📌 Сейчас сервис генерирует полностью готовый эпизод подкаста по запросу пользователя. Нужно лишь указать тему, длительность и желаемый стиль, а ИИ соберёт скрипт, озвучит его и сформирует аудио‑файл. В бета‑версии доступна настройка темпа речи, интонации и добавление интро‑музыки. Первые тесты показали, что система создаёт эпизоды длиной до 30 минут за 5‑7 минут работы.
📊 Amazon обещает более 1,2 млн пользовательских запросов в первый месяц и планирует интеграцию с Amazon Music, чтобы слушатели могли сразу подписываться на новые выпуски.
💡 Для продюсеров небольших медиа‑проектов это шанс быстро запускать контент без студийных расходов, а для брендов — персонализированные рекламные подкасты «на лету».
⏱️
🔍 Подробнее...
🔹 До этого Alexa+ использовалась только для голосовых команд и кратких резюме новостей.
📌 Сейчас сервис генерирует полностью готовый эпизод подкаста по запросу пользователя. Нужно лишь указать тему, длительность и желаемый стиль, а ИИ соберёт скрипт, озвучит его и сформирует аудио‑файл. В бета‑версии доступна настройка темпа речи, интонации и добавление интро‑музыки. Первые тесты показали, что система создаёт эпизоды длиной до 30 минут за 5‑7 минут работы.
📊 Amazon обещает более 1,2 млн пользовательских запросов в первый месяц и планирует интеграцию с Amazon Music, чтобы слушатели могли сразу подписываться на новые выпуски.
💡 Для продюсеров небольших медиа‑проектов это шанс быстро запускать контент без студийных расходов, а для брендов — персонализированные рекламные подкасты «на лету».
⏱️
18 мая 2026, 14:56🔍 Подробнее...
TechCrunch
Amazon's new Alexa+ powered feature can generate podcast episodes | TechCrunch
Amazon’s Alexa+ can now generate custom AI podcasts on demand, as the company expands its assistant into a personalized AI content platform.
👍2❤1👏1
⚡ Anthropic добавила self‑hosted песочницы и MCP‑туннели
🔹 Раньше Claude Managed Agents запускали инструменты только в облаке Anthropic, теперь компании могут перенести часть вычислений в свою инфраструктуру.
📌 Новая функция позволяет размещать sandbox‑окружения на собственных серверах и соединять их с агентом через Model‑Context Protocol туннели. При этом контроль над самим агентом остаётся у Anthropic, что сохраняет безопасность модели. Поддержка включена в текущую версию Claude 3 без дополнительных лицензий, а настройка занимает пару минут через UI.
⏱️
🔍 Подробнее...
🔹 Раньше Claude Managed Agents запускали инструменты только в облаке Anthropic, теперь компании могут перенести часть вычислений в свою инфраструктуру.
📌 Новая функция позволяет размещать sandbox‑окружения на собственных серверах и соединять их с агентом через Model‑Context Protocol туннели. При этом контроль над самим агентом остаётся у Anthropic, что сохраняет безопасность модели. Поддержка включена в текущую версию Claude 3 без дополнительных лицензий, а настройка занимает пару минут через UI.
⏱️
19 мая 2026, 10:02🔍 Подробнее...
The Decoder
Anthropic adds self-hosted sandboxes and MCP tunnels to Claude Managed Agents
Anthropic is expanding Claude Managed Agents with self-hosted sandboxes and MCP tunnels. Companies can now move their AI agents' tool execution into their own infrastructure. But Anthropic isn't handing over full control of the agent itself.
❤3👍2💯1
Исследователи из массачусетского технологического института развивают проект GenCAD, предоставляющий модель машинного обучения для генерации 3D-моделей на основе двумерного изображения или эскиза детали. GenCAD выдаёт на выходе не просто 3D-модель, а полную параметрическую CAD-программу с историей команд построения модели, пригодную для импортирования в параметрические САПР.
https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=65470
https://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=65470
GitHub
GitHub - ferdous-alam/GenCAD
Contribute to ferdous-alam/GenCAD development by creating an account on GitHub.
🔥3❤2👍1
⚡ Стартапы используют ИИ для добычи алюминия
🔹 Цены на алюминий выросли почти на 20 % за последние шесть месяцев, что усиливает интерес к вторичной добыче.
📌 Несколько американских и европейских стартапов внедряют компьютерное зрение и алгоритмы оптимизации в сортировочные линии. DeepRecycle повысила чистоту алюминиевых потоков до 92 %, а ReMetal AI сократила энергоёмкость процесса на 15 %. Ожидается, что к концу 2026 года суммарный объём переработанного алюминия вырастет до 1,3 млн тонн в год.
⏱️
🔍 Подробнее...
🔹 Цены на алюминий выросли почти на 20 % за последние шесть месяцев, что усиливает интерес к вторичной добыче.
📌 Несколько американских и европейских стартапов внедряют компьютерное зрение и алгоритмы оптимизации в сортировочные линии. DeepRecycle повысила чистоту алюминиевых потоков до 92 %, а ReMetal AI сократила энергоёмкость процесса на 15 %. Ожидается, что к концу 2026 года суммарный объём переработанного алюминия вырастет до 1,3 млн тонн в год.
⏱️
21 мая 2026, 13:38🔍 Подробнее...
TechCrunch
With aluminum prices up 20%, recycling startups bet on AI to cash in | TechCrunch
Recycling startups are using AI to improve the recovery of critical minerals like aluminum, aiming to build a massive source of the metal.
❤2👍1👏1
Alibaba открыла для всех Qwen 3.7-Max — бесплатную флагманскую ИИ-модель, которая вышла на уровень Claude Opus 4.6 Max
https://3dnews.ru/1142178/alibaba-otkrila-dlya-vseh-qwen-37max-besplatnuyu-flagmanskuyu-iimodel-kotoraya-vishla-na-uroven-claude-opus-46-max
https://3dnews.ru/1142178/alibaba-otkrila-dlya-vseh-qwen-37max-besplatnuyu-flagmanskuyu-iimodel-kotoraya-vishla-na-uroven-claude-opus-46-max
❤3👍2🔥1💯1
⚡ Deepseek закрепила 75% скидку на V4‑Pro
🔹 Ранее Deepseek предложила временную скидку в 75 % на свой флагман V4‑Pro, чтобы привлечь пользователей к альтернативе GPT‑5.5.
📌 Сейчас скидка стала постоянной: входные токены стоят $0.435 за миллион, а выводные — менее $0.015 за миллион. Это делает модель минимум 11,5‑кратно дешевле по входу и более 34‑кратно дешевле по выводу, чем у GPT‑5.5. Пример расчётов показал, что при обработке 10 М токенов стоимость обращения к Deepseek составит около $4,5, тогда как у конкурента — $155.
💡 Для команд, разрабатывающих агентные системы с интенсивным генеративным спросом, снижение цены выводных токенов резко меняет бюджетный план: можно запускать более длительные диалоги или масштабировать сервисы без роста расходов.
⏱️
🔍 Подробнее...
🔹 Ранее Deepseek предложила временную скидку в 75 % на свой флагман V4‑Pro, чтобы привлечь пользователей к альтернативе GPT‑5.5.
📌 Сейчас скидка стала постоянной: входные токены стоят $0.435 за миллион, а выводные — менее $0.015 за миллион. Это делает модель минимум 11,5‑кратно дешевле по входу и более 34‑кратно дешевле по выводу, чем у GPT‑5.5. Пример расчётов показал, что при обработке 10 М токенов стоимость обращения к Deepseek составит около $4,5, тогда как у конкурента — $155.
💡 Для команд, разрабатывающих агентные системы с интенсивным генеративным спросом, снижение цены выводных токенов резко меняет бюджетный план: можно запускать более длительные диалоги или масштабировать сервисы без роста расходов.
⏱️
23 мая 2026, 17:10🔍 Подробнее...
The Decoder
Deepseek makes its 75 percent discount permanent, pricing output tokens at least 34x below GPT-5.5
Deepseek is making the 75 percent discount on its top model V4-Pro permanent. At $0.435 per million input tokens, it's at least 11.5 times cheaper than GPT-5.5 and over 34 times cheaper on output. For token-hungry agentic systems, this kind of pricing could…
👍3❤1🎉1
Forwarded from AIFlow24
⚡ Организации переосмысливают дизайн в эпоху агентных ИИ
🔹 С ростом корпоративных ИИ‑агентов компании сталкиваются с разрывом между планами и реальностью.
📌 По данным MIT Technology Review, 85 % фирм хотят стать «агентными» в течение трёх лет, но 76 % считают свою инфраструктуру неподходящей. Главные причины – недостаточная подготовка персонала, устаревшие бизнес‑процессы и слабая интеграция данных. Эксперты советуют перестроить команды вокруг ролей «AI‑координатор» и «prompt‑инженер», а также внедрить гибкие API‑шлюзы.
💡 Это важно для руководителей проектов: без пересмотра структуры работы ИИ‑агенты останутся экспериментом, а бюджеты на их внедрение могут уйти в пустую.
⏱️
🔍 Подробнее...
🔹 С ростом корпоративных ИИ‑агентов компании сталкиваются с разрывом между планами и реальностью.
📌 По данным MIT Technology Review, 85 % фирм хотят стать «агентными» в течение трёх лет, но 76 % считают свою инфраструктуру неподходящей. Главные причины – недостаточная подготовка персонала, устаревшие бизнес‑процессы и слабая интеграция данных. Эксперты советуют перестроить команды вокруг ролей «AI‑координатор» и «prompt‑инженер», а также внедрить гибкие API‑шлюзы.
💡 Это важно для руководителей проектов: без пересмотра структуры работы ИИ‑агенты останутся экспериментом, а бюджеты на их внедрение могут уйти в пустую.
⏱️
26 мая 2026, 14:54🔍 Подробнее...
❤2⚡1👍1
Forwarded from эйай ньюз
Bonsai Image 4B — чудеса квантизации
Стартап PrismML, специализирующийся на экстремальном сжатии моделек, сделал квантизированную до одного бита FLUX.2 Klein 4B, вышло на удивление достойно. С таким уровнем квантизации Diffusion Transformer занимает всего лишь 930 мегабайт в 1-битном варианте и 1.2 гигабайта в тернарном варианте. Текстовый энкодер настолько же сильно ужать не удалось, поэтому весь комплект весит ~3.5 гига.
Такая квантизация позволяет запускать модель прямо в браузере и на телефонах, используя лишь 2 гигабайта оперативки. На генерацию 512x512 картинки на iPhone 17 Pro Max с такой моделью уходит 9.4 секунды при 4 шагах, что неплохо если учитывать факт офлоадинга. Ждём моделек побольше, для локального деплоймента.
Инференс в браузере
Веса
@ai_newz
Стартап PrismML, специализирующийся на экстремальном сжатии моделек, сделал квантизированную до одного бита FLUX.2 Klein 4B, вышло на удивление достойно. С таким уровнем квантизации Diffusion Transformer занимает всего лишь 930 мегабайт в 1-битном варианте и 1.2 гигабайта в тернарном варианте. Текстовый энкодер настолько же сильно ужать не удалось, поэтому весь комплект весит ~3.5 гига.
Такая квантизация позволяет запускать модель прямо в браузере и на телефонах, используя лишь 2 гигабайта оперативки. На генерацию 512x512 картинки на iPhone 17 Pro Max с такой моделью уходит 9.4 секунды при 4 шагах, что неплохо если учитывать факт офлоадинга. Ждём моделек побольше, для локального деплоймента.
Инференс в браузере
Веса
@ai_newz
❤4🔥3👏2😱1
⚡ AWS и Cloudflare перестраивают интернет под машины
🔹 Пока трафик в основном генерировали люди, сейчас AI‑агенты начинают занимать львиную долю запросов.
📌 AWS объявила новую «Machine‑First» сеть, где маршрутизация оптимизируется под API‑запросы от ИИ‑моделей. Cloudflare запустила Edge‑Compute слой, способный обрабатывать до 5 млн запросов/сек от автономных агентов без человеческого участия. Оба игрока добавили поддержку протокола «AI‑Stream», позволяющего передавать данные в реальном времени с задержкой около 10 мс.
⏱️
🔍 Подробнее...
🔹 Пока трафик в основном генерировали люди, сейчас AI‑агенты начинают занимать львиную долю запросов.
📌 AWS объявила новую «Machine‑First» сеть, где маршрутизация оптимизируется под API‑запросы от ИИ‑моделей. Cloudflare запустила Edge‑Compute слой, способный обрабатывать до 5 млн запросов/сек от автономных агентов без человеческого участия. Оба игрока добавили поддержку протокола «AI‑Stream», позволяющего передавать данные в реальном времени с задержкой около 10 мс.
⏱️
28 мая 2026, 21:24🔍 Подробнее...
TechCrunch
The internet is being rebuilt for machines | TechCrunch
As AI agents move from experiments to production, AWS, Cloudflare, and others are redesigning cloud infrastructure for a future dominated by machine-generated internet traffic instead of human users.
👍4❤3🔥3
⚡ Anthropic выпустила Opus 4.8 с Dynamic Workflows
🔹 После серии улучшений Claude 3, Anthropic представила новую ветку Opus, рассчитанную на сложные сценарии с множеством агентов.
📌 Opus 4.8 приходит с инструментом Dynamic Workflows, который позволяет одновременно управлять «рой» субагентов и задавать им последовательные или параллельные задачи. Система автоматически распределяет нагрузку и синхронизирует результаты, поддерживая до 200 субагентов в одном workflow. API открыто для кастомных плагинов, а обратная совместимость с предыдущими версиями сохранена.
💡 Для разработчиков AI‑продуктов это значит, что можно построить более гибкие сервисы‑ассистенты, где каждый субагент отвечает за отдельный модуль (поиск, анализ, генерация). Экономия времени на оркестрацию задач ускорит вывод новых функций на рынок.
⏱️
🔍 Подробнее...
🔹 После серии улучшений Claude 3, Anthropic представила новую ветку Opus, рассчитанную на сложные сценарии с множеством агентов.
📌 Opus 4.8 приходит с инструментом Dynamic Workflows, который позволяет одновременно управлять «рой» субагентов и задавать им последовательные или параллельные задачи. Система автоматически распределяет нагрузку и синхронизирует результаты, поддерживая до 200 субагентов в одном workflow. API открыто для кастомных плагинов, а обратная совместимость с предыдущими версиями сохранена.
💡 Для разработчиков AI‑продуктов это значит, что можно построить более гибкие сервисы‑ассистенты, где каждый субагент отвечает за отдельный модуль (поиск, анализ, генерация). Экономия времени на оркестрацию задач ускорит вывод новых функций на рынок.
⏱️
28 мая 2026, 17:00🔍 Подробнее...
TechCrunch
Anthropic releases Opus 4.8 with new 'dynamic workflow' tool | TechCrunch
The new Opus model comes with a tool called Dynamic Workflows, for coordinating swarms of subagents.
🔥5❤2👍2👎1
Forwarded from Эксплойт
Google выпустит на волю 32 МИЛЛИОНА комаров — компания добра планирует таким образом бороться с вирусами.
Такую инициативу готовит компания Verily — подразделение материнской Alphabet, которой принадлежит и Google. Идея амбициозная: с помощью целой армии насекомых хотят уничтожить другой род комаров Culex, который является переносчиком кучи страшных болезней — энцефалита Сент-Луис, денге, Зики, чикунгуньи и жёлтой лихорадки.
При этом выпускают только модифицированных самцов комаров — они не кусают людей, так как у них нет ротового аппарата, а кусаются и переносят вирусы только самки. Вся идея в комарином сексе: после спаривания такого комара с самкой вида Culex яйца просто не дадут потомства. Таким образом через несколько поколений весь вид будет полностью уничтожен.
ИИ тут тоже замешан: именно он выращивает и «сортирует» по полу нужных комаров.
Прямо сейчас Alphabet ждёт зелёный свет от Агентства по охране окружающей среды США. После этого комариная армия хлынет в штаты Калифорния и Флорида.
@exploitex
Такую инициативу готовит компания Verily — подразделение материнской Alphabet, которой принадлежит и Google. Идея амбициозная: с помощью целой армии насекомых хотят уничтожить другой род комаров Culex, который является переносчиком кучи страшных болезней — энцефалита Сент-Луис, денге, Зики, чикунгуньи и жёлтой лихорадки.
При этом выпускают только модифицированных самцов комаров — они не кусают людей, так как у них нет ротового аппарата, а кусаются и переносят вирусы только самки. Вся идея в комарином сексе: после спаривания такого комара с самкой вида Culex яйца просто не дадут потомства. Таким образом через несколько поколений весь вид будет полностью уничтожен.
ИИ тут тоже замешан: именно он выращивает и «сортирует» по полу нужных комаров.
Прямо сейчас Alphabet ждёт зелёный свет от Агентства по охране окружающей среды США. После этого комариная армия хлынет в штаты Калифорния и Флорида.
@exploitex
😱3❤1
Forwarded from Виктор Холостяков | ИИ, сайты, боты, ПО
# Структурная методология AI-ассистированной разработки (на основе Роминого транскрипта)
## Философия подхода
AI-ассист-кодинг ≠ Вайб-кодинг
- AI-ассист: Вы — лидер проекта, ИИ — исполнитель ваших четких инструкций
- Вайб-кодинг: ИИ принимает решения, вы получаете непредсказуемый результат
## Этап 1: Анализ и сбор требований
### 1.1 Определение конечного результата
Для личного проекта:
- Сформулируйте четкое видение конечного продукта
- Определите основные пользовательские сценарии
- Установите границы функционала
Для проекта заказчика:
- Проведите детальное интервью с заказчиком
- Задавайте вопросы по всем мельчайшим подробностям
- Документируйте каждое требование
Пример вопросов заказчику:
- Кто будет пользоваться системой?
- Какие данные нужно обрабатывать и хранить?
- Какие интеграции с внешними системами необходимы?
- Какие ограничения по производительности?
- Каковы требования к безопасности?
### 1.2 Определение границ проекта
Важно знать:
- Что входит в проект, а что — нет
- Какие функции критически важны
- Какие можно отложить на следующие версии
## Этап 2: Архитектурное планирование
### 2.1 Выбор архитектурного подхода
Определите архитектуру на основе собранных требований:
- Монолит — для простых проектов с ограниченной командой
- Микросервисы — для масштабируемых систем с независимыми компонентами
- Event-driven — для систем с асинхронными процессами
### 2.2 Создание визуальной схемы
Промт для ИИ:
### 2.3 Выбор технологий связи между сервисами
## Этап 3: Детальное планирование
### 3.1 Создание подробного плана
Промт для ИИ:
### 3.2 Генерация TODO-листов
Для больших проектов:
1. Разбейте проект на 5-7 основных этапов
1. Для каждого этапа создайте отдельный подробный TODO-лист
1. Сохраните все планы в папке проекта
Пример структуры TODO:
## Этап 4: Контролируемое выполнение
### 4.1 Принцип “одна задача — один цикл”
Алгоритм работы:
1. Выберите одну задачу из TODO-листа
1. Дайте четкую инструкцию ИИ
1. ИИ создает код
1. ИИ создает тесты для проверки
1. Проверьте результат тестов
1. Удалите временные тесты
1. Переходите к следующей задаче
### 4.2 Контроль качества кода
Обязательные проверки на каждом этапе:
- Функция работает согласно спецификации
- Код соответствует архитектурным принципам
- Отсутствуют лишние файлы и документы
- Структура проекта не нарушена
### 4.3 Промты для контроля
Пример промта:
## Этап 5: Проверка и подтверждение
### 5.1 Система контрольных точек
Обязательная процедура:
1. ИИ выполняет задачу
1. ИИ проводит самопроверку
1. Вы проверяете результат
1. Только после вашего подтверждения переход к следующей задаче
### 5.2 Критерии для перехода к следующему этапу
- [ ] Функционал работает корректно
- [ ] Код читаемый и поддерживаемый
- [ ] Соблюдена архитектура проекта
- [ ] Нет избыточных файлов
- [ ] Пройдены все тесты
## Преимущества методологии
### Работает с любыми ИИ-моделями
- Gemini CLI — отличное соотношение цена/качество
- Claude Sonnet — для сложных архитектурных решений
### Гарантированные результаты
- Предсказуемый код
- Легкая поддержка проекта
- Четкая архитектура
- Минимум технического долга
## Философия подхода
AI-ассист-кодинг ≠ Вайб-кодинг
- AI-ассист: Вы — лидер проекта, ИИ — исполнитель ваших четких инструкций
- Вайб-кодинг: ИИ принимает решения, вы получаете непредсказуемый результат
## Этап 1: Анализ и сбор требований
### 1.1 Определение конечного результата
Для личного проекта:
- Сформулируйте четкое видение конечного продукта
- Определите основные пользовательские сценарии
- Установите границы функционала
Для проекта заказчика:
- Проведите детальное интервью с заказчиком
- Задавайте вопросы по всем мельчайшим подробностям
- Документируйте каждое требование
Пример вопросов заказчику:
- Кто будет пользоваться системой?
- Какие данные нужно обрабатывать и хранить?
- Какие интеграции с внешними системами необходимы?
- Какие ограничения по производительности?
- Каковы требования к безопасности?
### 1.2 Определение границ проекта
Важно знать:
- Что входит в проект, а что — нет
- Какие функции критически важны
- Какие можно отложить на следующие версии
## Этап 2: Архитектурное планирование
### 2.1 Выбор архитектурного подхода
Определите архитектуру на основе собранных требований:
- Монолит — для простых проектов с ограниченной командой
- Микросервисы — для масштабируемых систем с независимыми компонентами
- Event-driven — для систем с асинхронными процессами
### 2.2 Создание визуальной схемы
Промт для ИИ:
Составь визуальную схему архитектуры проекта со всеми взаимосвязями:
- Компоненты системы
- Связи между компонентами
- Используемые технологии
- Точки интеграции
### 2.3 Выбор технологий связи между сервисами
## Этап 3: Детальное планирование
### 3.1 Создание подробного плана
Промт для ИИ:
Создай подробный план разработки, включающий:
1. Архитектурную схему
2. Структуру папок и файлов
3. Описание ответственности каждого компонента
4. Стек технологий и библиотек
5. Поэтапный план выполнения
### 3.2 Генерация TODO-листов
Для больших проектов:
1. Разбейте проект на 5-7 основных этапов
1. Для каждого этапа создайте отдельный подробный TODO-лист
1. Сохраните все планы в папке проекта
Пример структуры TODO:
Этап 1: Настройка инфраструктуры
- [ ] Создать структуру проекта
- [ ] Настроить базу данных
- [ ] Настроить Docker-конфигурацию
- [ ] Создать базовые миграции
Этап 2: Аутентификация
- [ ] Создать модель пользователя
- [ ] Реализовать регистрацию
- [ ] Реализовать авторизацию
- [ ] Покрыть тестами
## Этап 4: Контролируемое выполнение
### 4.1 Принцип “одна задача — один цикл”
Алгоритм работы:
1. Выберите одну задачу из TODO-листа
1. Дайте четкую инструкцию ИИ
1. ИИ создает код
1. ИИ создает тесты для проверки
1. Проверьте результат тестов
1. Удалите временные тесты
1. Переходите к следующей задаче
### 4.2 Контроль качества кода
Обязательные проверки на каждом этапе:
- Функция работает согласно спецификации
- Код соответствует архитектурным принципам
- Отсутствуют лишние файлы и документы
- Структура проекта не нарушена
### 4.3 Промты для контроля
Пример промта:
Создай функцию для [описание функции].
После создания:
1. Напиши unit-тесты для проверки
2. Запусти тесты и покажи результаты
3. После моего подтверждения удали тестовые файлы
4. Не создавай дополнительных документов
## Этап 5: Проверка и подтверждение
### 5.1 Система контрольных точек
Обязательная процедура:
1. ИИ выполняет задачу
1. ИИ проводит самопроверку
1. Вы проверяете результат
1. Только после вашего подтверждения переход к следующей задаче
### 5.2 Критерии для перехода к следующему этапу
- [ ] Функционал работает корректно
- [ ] Код читаемый и поддерживаемый
- [ ] Соблюдена архитектура проекта
- [ ] Нет избыточных файлов
- [ ] Пройдены все тесты
## Преимущества методологии
### Работает с любыми ИИ-моделями
- Gemini CLI — отличное соотношение цена/качество
- Claude Sonnet — для сложных архитектурных решений
### Гарантированные результаты
- Предсказуемый код
- Легкая поддержка проекта
- Четкая архитектура
- Минимум технического долга
❤2👍2🔥2