Плюс 100 к вайбу: появился опенсорсный терминальный плеер в духе старого Winamp — cliamp! 🔈

Он умеет воспроизводить локальные файлы, потоки, подкасты, YouTube, SoundCloud, Spotify. А еще он почти не жрет оперативку и не цензурит.

GitHub для истинных ценителей тут.

РКН, что ты наделал 💀

Ого, Google выкатили TurboQuant — и это может перевернуть индустрию!

Новый алгоритм сжимает LLM, уменьшая память под KV-cache минимум в 6 раз и ускоряя инференс до 8 раз. При этом в тестах заявляют, что нет потери в точности. Проще говоря: то, что раньше требовало серьёзных ресурсов, теперь можно запускать локально.

Что это меняет:
— Тяжёлые модели начинают помещаться в обычные устройства вроде Mac Mini;
— Появляется шанс запускать нормальный ИИ прямо на телефоне;
— Скорость растёт, стоимость падает;

Google опять рвет рынок 💪

Куплю своему такой: японцы придумали ноутбук‑обогреватель для котиков 😈

Естественно, внутри ничего нет, кроме подогрева, а цель хитрого муляжа — отжать у пушистого настоящий ноутбук обратно.

Хотя может ему игровой с виндой взять… 😂

Ну я 😂

Мой герой — 20-летний айтишник Руслан получает по 270 тысяч каждый месяц, «абсолютно ничего не делая в айти».

При этом у Руслана даже нет реального опыта работы: на первое место он устроился, просто зазубрив ответы на топ-200 вопросов для собеседований и почитав теорию, а на второе — благодаря ментору, который буквально слил ему записи реальных собеседований с правильными ответами.

Но и это не самое смешное: сначала наш победитель по жизни делал все задачи через Claude: забрасывал их нейронке, копировал ответ и передавал на проверку. В итоге он устал делать даже это и просто нанял у своего ментора со второй работы студента, который за 100к всё делает.

А ты и дальше пытайся пробиться через АТСку 💀💀💀

Я все еще в чем-то лучше ИИ — вышел обновленный бенчмарк ARC-AGI-3, который показал одну из главных проблем моделей.

Логично, что ИИ легко решает то, что видели и что попало в их обучающую выборку. ARC-AGI же проверяет умение моделей учиться и адаптироваться сходу.

По итогам теста из 135+ мини-игр результаты неутешительные: люди решают почти 100% задач, а вот модели меньше 1%.

Порешать и самоутвердиться перед железяками можно тут.🍺

Теперь официально: GitHub Copilot будет учиться на вашем коде 😏

Платформа обновила политику, так что с 24 апреля данные из Copilot будут использоваться для обучения моделей по умолчанию. Отказаться можно в настройках, но ведь точно кто-то забудет, а кто-то вообще пропустит это обновление.

Если ИИ будет работать хуже после обучения — простите меня 😭

POV: как ИИ-агент помогает мне с работой 🤣

Фронтендеры напряглись: теперь клонировать любой сайт можно за один промпт 🤯

Разраб создал скилл для Claude Code, который смотрит сайт через Chrome MCP и собирает его копию. Да, ИИ вытягивает шрифты, цвета, лейаут, разбивает сайт на части, повторяет их, а потом просто склеивает всё в готовый результат.

Не своровал, а вдохновился.

Цукерберг сможет читать ваши мысли — ну почти 😐

Meta* (запрещенная организация в РФ) выкатила открытую модель TRIBE v2, которая предсказывает, как мозг реагирует на картинки, звуки, рекламу и запреты.

Обучили ее на 700+ людях — и этого оказалось достаточно, чтобы построить «цифрового двойника» нейронной активности и угадывать реакции даже для новых людей без дообучения и сканирования. Причём точность выросла в 2–3 раза по сравнению другими методами.

Фактически получился продвинутый симулятор мозга: можно гонять эксперименты без людей и смотреть, как они бы отреагировали на какое-то событие.

На сайте, кстати, можно изучить 3D-модель и почитать про отдельные области мозга 🤓

Игры с HR становятся все интереснее 😁