🚀 Tencent выкатывает Covo-Audio (7B) - новый уровень голосовых AI.

Это уже не просто “распознал → ответил → озвучил”.

Модель умеет говорить и слушать одновременно.

Что внутри:
• Qwen2.5-7B + Whisper
• 8 млн часов аудио обучения
• full-duplex — диалог без пауз

Главное отличие:

Нет отдельных пайплайнов ASR и TTS.
→ всё работает как единая модель

Что это даёт:
• можно перебивать (barge-in)
• естественный разговор, как с человеком
• меньше задержек
• меньше костылей в архитектуре

Отдельно:

Разделение интеллекта и голоса
→ проще делать voice cloning
→ гибкость под разные сценарии

Тренд очевиден:

AI переходит от “голосовых интерфейсов”
→ к полноценному живому диалогу

Скоро кнопка “нажми и говори” исчезнет совсем.

Модель: https://huggingface.co/tencent/Covo-Audio-Chat

Кожаные вообще оборзели

🚨 У ANTHROPIC утечка: Новая мощная МОДЕЛЬ

Anthropic случайно оставила черновики блог-постов в публично доступном кэше данных. Их нашли исследователи кибербезопасности:

- новая модель под названием "Claude Mythos"
- также упоминается как "Capybara"
- это новый уровень моделей
- больше и умнее, чем Opus

Anthropic подтвердила, что это не фейк:

- «качественный скачок»
- «самая мощная модель, которую мы когда-либо создавали»
- «значительно лучше в программировании, логике и кибербезопасности»
- «сильно опережает любые другие AI-модели в кибер-возможностях»

И они сами этим обеспокоены:

- «Модель предвещает волну ИИ, способных находить и эксплуатировать уязвимости гораздо быстрее, чем защитники успевают реагировать»


https://m1astra-mythos.pages.dev/

🐍 полезные ресурсы 🚀Max

@data_analysis_ml

Claude набирает платных подписчиков быстрее, чем когда-либо - их число более чем удвоилось менее чем за 6 месяцев.

Данные по банковским картам показывают рекордный приток новых пользователей и возврат старых в январе-феврале.

Рост подогрели реклама на Super Bowl, конфликт с Минобороны США из-за отказа использовать ИИ в боевых задачах, а также запуск Claude Code и Computer Use.

В этом году число платных подписок выросло более чем вдвое, хотя ChatGPT по-прежнему остаётся лидером по общей аудитории.

https://x.com/TechCrunch/status/2037897062705197352

🦞 Как правильно работать с Claude Code

Репозиторий claude-code-best-practice уже собрал десятки тысяч звёзд и это не просто набор советов. Это системный подход к тому, как превратить Claude из “помощника” в часть разработки.

Главная мысль простая: не проси написать код, а выстраивай процесс.

Начинается всё с планирования. Claude должен сначала продумать решение и обязательно иметь способ проверить себя. Хорошая практика - заставить его задать тебе уточняющие вопросы через AskUserQuestion, чтобы он не гадал, а уточнял требования как нормальный разработчик.

Работа делится на этапы, и у каждого этапа есть свои тесты. Это сильно снижает количество ошибок. Параллельно можно вести несколько задач через Git Worktrees, а долгие процессы выносить в /loop, чтобы они крутились сами.

Интересный момент - код-ревью лучше делать в новом контексте. Свежий “взгляд” модели часто находит баги, которые пропустила сама же ранее. Ещё сильнее это усиливается, если подключить вторую модель, например прогнать план и реализацию через Codex.

Контекст вообще становится ключевой вещью. CLAUDE.md не должен разрастаться - примерно до 150–200 строк на файл, иначе модель начинает теряться. Вместо огромных инструкций лучше использовать команды и навыки, а не бесконечные промпты.

Отдельно важно разделять роли. Не делать одного универсального агента “на всё”, а создавать небольших специализированных с конкретными задачами. Но при этом не усложнять: для простых задач обычный Claude Code без сложных схем работает лучше.

Из практики - если застрял, проще показать скриншот, чем пытаться объяснить словами. А если подключить MCP, можно дать Claude доступ к логам браузера и сильно упростить отладку. Терминал тоже лучше запускать как фоновые задачи, чтобы не блокировать процесс.

Всё это сводится к одному: Claude начинает работать нормально только тогда, когда у него есть структура, ограничения и ответственность.

И в итоге меняется сам подход к разработке. Ты не пишешь код руками и не просишь “сгенерируй функцию”. Ты управляешь системой, которая пишет его за тебя.

https://github.com/shanraisshan/claude-code-best-practice

🌟 Transformers.js v4 вышел и теперь нейросети реально можно запускать прямо в браузере

Без серверов, без API, без костылей. Просто открываешь страницу и модель уже работает у пользователя на устройстве.

Главное изменение в том, что WebML наконец перестал быть игрушкой. Производительность выросла, задержки снизились, и часть задач теперь можно спокойно уносить на клиент.

Что это даёт на практике

Фронтенд начинает забирать кусок AI на себя
Меньше расходов на инфру и запросы к API
Лучше приватность, данные не уходят на сервер
Можно делать офлайн-фичи с ИИ прямо в браузере

Если коротко, браузер превращается в полноценную AI-платформу. И это только начало.

Blog post: https://huggingface.co/blog/transformersjs-v4
Release notes: https://github.com/huggingface/transformers.js/releases/tag/4.0.0
Demos: https://huggingface.co/collections/webml-community/transformersjs-v4-demos