CodeSpec
А что это я пропустил главную новость вчерашнего года 🧐 Gensyn уже в Апреле...главное чтобы не первого.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
https://x.com/aaronjmars/status/2047017251270734309?s=46
Мужик «делал» погоду и зарабатывал на Полике.
Если конечно правда, точно, президентом будет.
Мужик «делал» погоду и зарабатывал на Полике.
Если конечно правда, точно, президентом будет.
🔥1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Осцилляции WaveCut
🐳 DeepSeek V4 (Preview)
Пока западные лабы надувают свою важность удваивают цены на API, китайцы просто дропают веса двух новых SOTA моделей в опенсорс даже не обновив официальный вебсайт, лол.
В релизе сразу две версии: гигантская V4-Pro на 1.6T параметров…
Пока западные лабы надувают свою важность удваивают цены на API, китайцы просто дропают веса двух новых SOTA моделей в опенсорс даже не обновив официальный вебсайт, лол.
В релизе сразу две версии: гигантская V4-Pro на 1.6T параметров…
Все так хвалят новую модель для изображений от OpenAI...
Ну да, хорошо первая картинка получается, а редактировать слабо как это делают гугловские "бананы"?
Или я делаю что-то не так?
UPD:
Ну да, хорошо первая картинка получается, а редактировать слабо как это делают гугловские "бананы"?
Или я делаю что-то не так?
UPD:
ну тебе обещали красивую генерацию, а не редактирование 😂
Forwarded from LakoMoor
QClaw-4B — это языковая модель, дообученная для агентных задач и работы с инструментами в рамках OpenClaw-совместимых фреймворков. Основана на Qwen3.5-4B.
Несмотря на компактный размер, модель достигает результатов уровня значительно более крупных моделей — на ClawBench набрала 84.8 / 100 (Pass Rate 73.5%), вплотную к Kimi K2.5 и GLM-4.5. На Ru-Arena-General — 80.7% winrate, SOTA в классе ≤4B.
🔗 Карточка модели: https://huggingface.co/LakoMoor/QClaw-4B
🔗 GGUF (llama.cpp / Ollama / LM Studio): https://huggingface.co/LakoMoor/QClaw-4B-GGUF
⚖️ Лицензия: apache-2.0
Отдельная благодарность @lovedeathtransformers за ресурсы под обучение и прогон бенчмарков
Несмотря на компактный размер, модель достигает результатов уровня значительно более крупных моделей — на ClawBench набрала 84.8 / 100 (Pass Rate 73.5%), вплотную к Kimi K2.5 и GLM-4.5. На Ru-Arena-General — 80.7% winrate, SOTA в классе ≤4B.
🔗 Карточка модели: https://huggingface.co/LakoMoor/QClaw-4B
🔗 GGUF (llama.cpp / Ollama / LM Studio): https://huggingface.co/LakoMoor/QClaw-4B-GGUF
⚖️ Лицензия: apache-2.0
Отдельная благодарность @lovedeathtransformers за ресурсы под обучение и прогон бенчмарков
CodeSpec
Оно живое?! 😱
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
https://t.me/salikov_i/3198
Есть официальный плагин от Anthropic под названием claude-code-setup. Он рассказывает, какие автоматизации ты можешь настроить (хуки, навыки, серверы MCP, субагенты…) и как их конфигурировать шаг за шагом. По сути, анализирует твой проект и рекомендует, что активировать.
Чтобы установить:
ну думаю, дай попробую.
Угу...😶
Есть официальный плагин от Anthropic под названием claude-code-setup. Он рассказывает, какие автоматизации ты можешь настроить (хуки, навыки, серверы MCP, субагенты…) и как их конфигурировать шаг за шагом. По сути, анализирует твой проект и рекомендует, что активировать.
Чтобы установить:
/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official
ну думаю, дай попробую.
Угу...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯1
CodeSpec
https://t.me/crypto_hd/28416 Трейдеры есть? США меняют правила для дейтрейдеров. Скоро, не нужно будет 25к, пока не понятно как это будет работать, но выглядит как бесконечный праздник для лудиков трейдеров. Наверное, не будет лучшего дня для того чтобы…
Я у мамы "ИИ дизайнер".
GPT тяжело дается редактирование картинок, я не знаю как там люди графику делают одинаковую. Любые правки и сюрприз.
Гугл выручил как всегда. И то, если присмотреться, видно что персонажи все же отличаются местами.
А в целом, все эти рассказы о том, что раз-два и вы получаете супер дизайн, код, продукт за 15 минут и пошли дальше чилить не про ИИ. Но руками все делать уже как будто путь в обратную сторону.
https://filtrix.net/
https://x.com/FanStevenDux
GPT тяжело дается редактирование картинок, я не знаю как там люди графику делают одинаковую. Любые правки и сюрприз.
Гугл выручил как всегда. И то, если присмотреться, видно что персонажи все же отличаются местами.
А в целом, все эти рассказы о том, что раз-два и вы получаете супер дизайн, код, продукт за 15 минут и пошли дальше чилить не про ИИ. Но руками все делать уже как будто путь в обратную сторону.
https://filtrix.net/
https://x.com/FanStevenDux
❤2
https://t.me/Incrypted_Headlines/6419
Если напишите стратегию которая будет оплачивать сама себе расходы на API - считайте это успехом.
Если напишите стратегию которая будет оплачивать сама себе расходы на API - считайте это успехом.
Telegram
Incrypted Headlines
🤖 Agentic trading стал доступен на Gemini
Пользователи могут подключать ИИ-модели напрямую к бирже, обучать их через обычный язык и запускать собственные торговые системы.
Детали тут.
Пользователи могут подключать ИИ-модели напрямую к бирже, обучать их через обычный язык и запускать собственные торговые системы.
Детали тут.
❤2
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.
❤1
Forwarded from 🌱 AI системы и сайд проекты.
HiAi-OpenCode
Началось все с того, что я понял, что просто opencode это не круто и мне нужно его доделать. Потом последовало куча mcp, plugins и skills. И в итоге все работало не плохо, ведущим плагином был oh-my-openagent и куча вспомогательных.
Проблема вскрылась в огромных счетах.
▪️Во первых плагин нацелен на "лучший результат" - там тебе и opus 4.7 и ChatGPT 5.5 - все со специальными промтами и зашитыми моделями.
▪️Во вторых такое количество инструментов и промтинга, что токены горели моментально.
И так я пришел к "быстренько адаптирую под себя". Быстренько вообще не вышло, но сейчас у меня рабочий плагин hiai-opencode. Он вообще не идеален и я более чем уверен, что слабее прародителя. Но тут у меня более адаптированный промтинг, никаких зашитых моделей и простые настройки из одного файла.
В общем я сейчас живу на этой сборке и пока в планах ее поддерживать.
Если вам пригодиться буду рад, багов там конечно хватает, но основа работает.
Началось все с того, что я понял, что просто opencode это не круто и мне нужно его доделать. Потом последовало куча mcp, plugins и skills. И в итоге все работало не плохо, ведущим плагином был oh-my-openagent и куча вспомогательных.
Проблема вскрылась в огромных счетах.
▪️Во первых плагин нацелен на "лучший результат" - там тебе и opus 4.7 и ChatGPT 5.5 - все со специальными промтами и зашитыми моделями.
▪️Во вторых такое количество инструментов и промтинга, что токены горели моментально.
И так я пришел к "быстренько адаптирую под себя". Быстренько вообще не вышло, но сейчас у меня рабочий плагин hiai-opencode. Он вообще не идеален и я более чем уверен, что слабее прародителя. Но тут у меня более адаптированный промтинг, никаких зашитых моделей и простые настройки из одного файла.
В общем я сейчас живу на этой сборке и пока в планах ее поддерживать.
Если вам пригодиться буду рад, багов там конечно хватает, но основа работает.
🔥1
VibeVoice от Microsoft
https://github.com/microsoft/VibeVoice
Вчера попробовал сделать транскрибацию через эту модель.
Часовое видео с ютуба на моем среднем железе обрабатывалось минут 10, не более. Качество на уровне.
Рекомендую.
https://github.com/microsoft/VibeVoice
Вчера попробовал сделать транскрибацию через эту модель.
Часовое видео с ютуба на моем среднем железе обрабатывалось минут 10, не более. Качество на уровне.
Рекомендую.
❤3👍1
CodeSpec
Оно живое?! 😱
Gensyn. Токен.
Продать ли, или холдить?
Вопрос, подобно камню, брошенному в озеро, несёт в себе рябь неопределённости. Мастер смотрит на цифровую волну и видит лишь отражение собственного эго.
😁2
Forwarded from Watcher Guru
JUST IN: Elon Musk says most cryptocurrencies are "scams" during OpenAI court testimony.
"Some of them have merit, but most of them are scams."
@WatcherGuru
"Some of them have merit, but most of them are scams."
@WatcherGuru
https://youtu.be/96jN2OCOfLs
🧠 О чём говорили (made by Ling-2.6-1T)
1. Vibe Coding — откуда взялось
• До декабря 2024: AI-инструменты писали куски кода, но часто с ошибками — приходилось править.
• Декабрь 2024: чёткий перелом — код стал выходить чистым. Карпати перестал править, просто доверял системе и ушёл в бесконечные сайд-проекты.
• "Люди всё ещё думают об AI как о ChatGPT. Но с декабря всё фундаментально изменилось."
2. Эволюция софта: Software 1.0 → 2.0 → 3.0
• 1.0 — явные правила, ты пишешь код.
• 2.0 — нейросети: программирование через датасеты и архитектуры.
• 3.0 — LLM как новый компьютер. Программирование = промптинг. Контекстное окно — рычаг управления над "интерпретатором" (LLM).
3. Наглядные примеры Software 3.0
• OpenClaw: вместо сложного bash-скрипта для установки — скопируй текст агенту, и он сам разберётся с твоим окружением.
• MenuGen: Карпати написал полноценное приложение (распознавание меню, генерация картинок, Vercel). Потом увидел Software 3.0-версию — просто кинуть фото Gemini и сказать "используй NanoBanana". Результат тот же. "Всё моё приложение не должно существовать."
4. Verifiability — проверяемость
• Frontier-модели тренируются через RL с verification rewards. Поэтому они зубчатые (jagged): гениальны в верифицируемых доменах (мат. вычисления, код), но тупят в бытовом понимании.
• Пример: Opus 4.7 рефакторит 100k строк кода, но говорит "идти пешком до автомойки за 50 метров" (вместо "ехать на машине").
• Почему так: всё зависит от того, какие данные и задачи лаборатории засунули в training distribution.
5. Vibe Coding vs Agentic Engineering
• Vibe Coding — поднимает планку для всех. Любой может что-то "навайбить".
• Agentic Engineering — инженерная дисциплина. Как использовать агентов (они spiky, стохастичные, но мощные) без потери качества и безопасности.
• "10x — это не ускорение. Люди, крутые в этом, выигрывают гораздо больше 10x."
6. Что остаётся человеку?
• Вкус, суждение, эстетика, надзор.
• Пример: агент в MenuGen матчил платежи по email — но Stripe и Google могут быть с разными email. Агент не понял, что это костыль.
• Ты не помнишь API-детали (keepdim vs keep_dim, dim vs axis) — это за агентами. Но ты должен понимать фундамент (например, как работают тензоры и память).
• "Вы можете аутсорсить мышление, но не понимание." (ключевая цитата)
7. Кого нанимать?
• Давать не алгоритмические задачки, а большой проект (например, Twitter-клон на агентах). А потом попробовать взломать его 10 Codex-агентами. Если не взломали — you're hired.
8. "Животные vs Призраки"
• Мы не создаём животных — мы призываем призраков. У них нет intrinsic motivation, любопытства, эволюции. Это статистические симуляции + RL.
• Относись к ним с подозрением, исследуй их границы — нет готового мануала.
9. Agent-native будущее
• Вся инфраструктура должна быть переписана для агентов.
• Docs должны быть не "для человека", а "скопируй это агенту".
• Развёртывание (Vercel, DNS, сервисы) — до сих пор боль. Хочется: дал промпт → всё само собралось и задеплоилось.
• "Мой агент будет говорить с твоим агентом, чтобы договориться о встрече."
10. Итог
• Всё автоматизируемо. Просто вопрос времени, когда лаборатории добавят нужные RL-схемы.
• Но пока человек — bottleneck понимания. Ты должен знать, что строить и почему, чтобы директить агентов.
───
Коротко: декабрь 2024 — точка бифуркации. Мы перешли из эпохи "AI как подсказка к коду" в эпоху "AI как интерпретатор, а код — просто текст для копипасты агенту". Всё будет переписано.
🧠 О чём говорили (made by Ling-2.6-1T)
1. Vibe Coding — откуда взялось
• До декабря 2024: AI-инструменты писали куски кода, но часто с ошибками — приходилось править.
• Декабрь 2024: чёткий перелом — код стал выходить чистым. Карпати перестал править, просто доверял системе и ушёл в бесконечные сайд-проекты.
• "Люди всё ещё думают об AI как о ChatGPT. Но с декабря всё фундаментально изменилось."
2. Эволюция софта: Software 1.0 → 2.0 → 3.0
• 1.0 — явные правила, ты пишешь код.
• 2.0 — нейросети: программирование через датасеты и архитектуры.
• 3.0 — LLM как новый компьютер. Программирование = промптинг. Контекстное окно — рычаг управления над "интерпретатором" (LLM).
3. Наглядные примеры Software 3.0
• OpenClaw: вместо сложного bash-скрипта для установки — скопируй текст агенту, и он сам разберётся с твоим окружением.
• MenuGen: Карпати написал полноценное приложение (распознавание меню, генерация картинок, Vercel). Потом увидел Software 3.0-версию — просто кинуть фото Gemini и сказать "используй NanoBanana". Результат тот же. "Всё моё приложение не должно существовать."
4. Verifiability — проверяемость
• Frontier-модели тренируются через RL с verification rewards. Поэтому они зубчатые (jagged): гениальны в верифицируемых доменах (мат. вычисления, код), но тупят в бытовом понимании.
• Пример: Opus 4.7 рефакторит 100k строк кода, но говорит "идти пешком до автомойки за 50 метров" (вместо "ехать на машине").
• Почему так: всё зависит от того, какие данные и задачи лаборатории засунули в training distribution.
5. Vibe Coding vs Agentic Engineering
• Vibe Coding — поднимает планку для всех. Любой может что-то "навайбить".
• Agentic Engineering — инженерная дисциплина. Как использовать агентов (они spiky, стохастичные, но мощные) без потери качества и безопасности.
• "10x — это не ускорение. Люди, крутые в этом, выигрывают гораздо больше 10x."
6. Что остаётся человеку?
• Вкус, суждение, эстетика, надзор.
• Пример: агент в MenuGen матчил платежи по email — но Stripe и Google могут быть с разными email. Агент не понял, что это костыль.
• Ты не помнишь API-детали (keepdim vs keep_dim, dim vs axis) — это за агентами. Но ты должен понимать фундамент (например, как работают тензоры и память).
• "Вы можете аутсорсить мышление, но не понимание." (ключевая цитата)
7. Кого нанимать?
• Давать не алгоритмические задачки, а большой проект (например, Twitter-клон на агентах). А потом попробовать взломать его 10 Codex-агентами. Если не взломали — you're hired.
8. "Животные vs Призраки"
• Мы не создаём животных — мы призываем призраков. У них нет intrinsic motivation, любопытства, эволюции. Это статистические симуляции + RL.
• Относись к ним с подозрением, исследуй их границы — нет готового мануала.
9. Agent-native будущее
• Вся инфраструктура должна быть переписана для агентов.
• Docs должны быть не "для человека", а "скопируй это агенту".
• Развёртывание (Vercel, DNS, сервисы) — до сих пор боль. Хочется: дал промпт → всё само собралось и задеплоилось.
• "Мой агент будет говорить с твоим агентом, чтобы договориться о встрече."
10. Итог
• Всё автоматизируемо. Просто вопрос времени, когда лаборатории добавят нужные RL-схемы.
• Но пока человек — bottleneck понимания. Ты должен знать, что строить и почему, чтобы директить агентов.
───
Коротко: декабрь 2024 — точка бифуркации. Мы перешли из эпохи "AI как подсказка к коду" в эпоху "AI как интерпретатор, а код — просто текст для копипасты агенту". Всё будет переписано.