Устал инициализировать претрейны весами Qwen? Приходи к нам — мы честно учим с нуля! 😉
Ищем Senior/Senior+ AI Engineer и продактов в RnD-команду: как отдельных специалистов, так и целые команды, — которые готовы разрабатывать прорывные AI-решения.
Познакомиться ближе с нашими направлениями и оставить отклик можно на сайте.
А если хотите следить за тем, как команда RnD ML Сбера исследует и разрабатывает AI-технологии, — подписывайтесь на Telegram-канал команды. Там делятся исследованиями, экспериментами и инсайтами из мира AI, а также свежими вакансиями 🚀
Ищем Senior/Senior+ AI Engineer и продактов в RnD-команду: как отдельных специалистов, так и целые команды, — которые готовы разрабатывать прорывные AI-решения.
Познакомиться ближе с нашими направлениями и оставить отклик можно на сайте.
А если хотите следить за тем, как команда RnD ML Сбера исследует и разрабатывает AI-технологии, — подписывайтесь на Telegram-канал команды. Там делятся исследованиями, экспериментами и инсайтами из мира AI, а также свежими вакансиями 🚀
🔥3❤🔥2❤2👍1🤯1
10 GitHub-репозиториев, которые заставят вас навсегда забыть о платном ПО
Полностью бесплатно.
1.LocalSend / http://github.com/localsend/localsend
Передача файлов между платформами. Передача файлов между Windows, Mac, Linux, Android, iOS — без регистрации и облака
2.yt-dlp / http://github.com/yt-dlp/yt-dlp
Скачивание видео и аудио с любого сайта. YouTube, Bilibili, Twitter — всё покрыто, мощнее любого платного загрузчика
3.Stirling-PDF / http://github.com/Stirling-Tools/Stirling-PDF
Свой универсальный инструмент для PDF. Объединение, разделение, сжатие, конвертация в Word, добавление водяных знаков, OCR — замена всему семейству Adobe
4.FreeTube / http://github.com/FreeTubeApp/FreeTube
Десктопный плеер для YouTube. Без рекламы, без слежки, без аккаунта Google — что вы смотрите, знает только вы
5.Syncthing / http://github.com/syncthing/syncthing
Альтернатива Baidu Netdisk и iCloud. Прямая синхронизация файлов между устройствами, сквозное шифрование, данные не проходят через серверы третьих лиц
6.Vaultwarden / http://github.com/dani-garcia/vaultwarden
Свой менеджер паролей. Бесплатная замена 1Password и LastPass навсегда, данные хранятся только на вашем устройстве
7.Immich / http://github.com/immich-app/immich
Свой Google Фото. Автоматическое резервное копирование фото с телефона, распознавание лиц, поиск по ИИ — больше не платите аренду за хранилище ежемесячно
8.AdGuard Home / http://github.com/AdguardTeam/AdGuardHome
Блокировка рекламы по всей сети. Блокировка на уровне роутера — все устройства в доме, включая смарт-телевизоры, без рекламы
9.Jellyfin / http://github.com/jellyfin/jellyfin
Свой Netflix. Свои фильмы, сериалы и музыка — транслируйте сколько угодно, без ежемесячных платежей платформам
10.Uptime Kuma / http://github.com/louislam/uptime-kuma
Своя панель мониторинга. Следит за вашими сайтами и сервисами, мгновенно уведомляет о сбоях — замена платному мониторингу за $50 в месяц.
Полностью бесплатно.
1.LocalSend / http://github.com/localsend/localsend
Передача файлов между платформами. Передача файлов между Windows, Mac, Linux, Android, iOS — без регистрации и облака
2.yt-dlp / http://github.com/yt-dlp/yt-dlp
Скачивание видео и аудио с любого сайта. YouTube, Bilibili, Twitter — всё покрыто, мощнее любого платного загрузчика
3.Stirling-PDF / http://github.com/Stirling-Tools/Stirling-PDF
Свой универсальный инструмент для PDF. Объединение, разделение, сжатие, конвертация в Word, добавление водяных знаков, OCR — замена всему семейству Adobe
4.FreeTube / http://github.com/FreeTubeApp/FreeTube
Десктопный плеер для YouTube. Без рекламы, без слежки, без аккаунта Google — что вы смотрите, знает только вы
5.Syncthing / http://github.com/syncthing/syncthing
Альтернатива Baidu Netdisk и iCloud. Прямая синхронизация файлов между устройствами, сквозное шифрование, данные не проходят через серверы третьих лиц
6.Vaultwarden / http://github.com/dani-garcia/vaultwarden
Свой менеджер паролей. Бесплатная замена 1Password и LastPass навсегда, данные хранятся только на вашем устройстве
7.Immich / http://github.com/immich-app/immich
Свой Google Фото. Автоматическое резервное копирование фото с телефона, распознавание лиц, поиск по ИИ — больше не платите аренду за хранилище ежемесячно
8.AdGuard Home / http://github.com/AdguardTeam/AdGuardHome
Блокировка рекламы по всей сети. Блокировка на уровне роутера — все устройства в доме, включая смарт-телевизоры, без рекламы
9.Jellyfin / http://github.com/jellyfin/jellyfin
Свой Netflix. Свои фильмы, сериалы и музыка — транслируйте сколько угодно, без ежемесячных платежей платформам
10.Uptime Kuma / http://github.com/louislam/uptime-kuma
Своя панель мониторинга. Следит за вашими сайтами и сервисами, мгновенно уведомляет о сбоях — замена платному мониторингу за $50 в месяц.
👍20❤11🔥6😍3
Bloomberg пишет, что в iOS 27 Siri ждёт крупнейший редизайн за всю историю.
Два года задержек, новая архитектура, новый интерфейс, много обещаний.
Новая Siri, по данным Bloomberg, будет работать на Google Gemini.
А в интерфейсе появится выбор модели - можно будет переключиться на ChatGPT или Claude.
То есть Apple долго пыталась сделать Siri заново, а в итоге пришла к максимально прагматичному решению: пусть пользователь сам выбирает, чей интеллект подключить.
Что ещё готовят:
- AI-поиск по вебу в стиле Perplexity
- создание Shortcuts обычным языком
- AI-редактирование фотографий
Даже Apple больше не делает вид, что голосовой ассистент должен быть полностью своим. Побеждает не закрытая Siri, а интерфейс, который умеет подключать лучшие модели.
https://www.bloomberg.com/news/features/2026-05-28/apple-ios-27-photos-screenshots-revamped-siri-pro-camera-app-new-ai-features
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12❤9🔥6🤣2🤔1
Claude Sonnet 4.8, похоже, уже на подходе.
- Высокая вероятность, что Sonnet 4.8 выйдет сегодня - после нескольких месяцев ожидания с момента, когда модель впервые засветилась в утечке исходников Claude Code.
- Sonnet 4.6 уже в основном отошёл на второй план: большую часть реальных задач по коду и reasoning сейчас забрали Opus 4.7 и GPT-5.5.
- Sonnet 4.8, судя по всему, позиционируют как новую рабочую лошадку - особенно для повседневного кодинга и агентных сценариев.
- Утечки уже указывали на более сильный coding, заметно лучшее следование инструкциям, улучшенные vision-возможности и более чистые completion с первого прохода.
- Текущие сигналы в основном указывают только на Sonnet 4.8. Шансов на запуск Opus 4.8 сегодня почти нет.
- Возможно, сегодня ещё будет что-то со стороны Codex.
https://x.com/Machinelearrn/status/2060035106371252254
- Высокая вероятность, что Sonnet 4.8 выйдет сегодня - после нескольких месяцев ожидания с момента, когда модель впервые засветилась в утечке исходников Claude Code.
- Sonnet 4.6 уже в основном отошёл на второй план: большую часть реальных задач по коду и reasoning сейчас забрали Opus 4.7 и GPT-5.5.
- Sonnet 4.8, судя по всему, позиционируют как новую рабочую лошадку - особенно для повседневного кодинга и агентных сценариев.
- Утечки уже указывали на более сильный coding, заметно лучшее следование инструкциям, улучшенные vision-возможности и более чистые completion с первого прохода.
- Текущие сигналы в основном указывают только на Sonnet 4.8. Шансов на запуск Opus 4.8 сегодня почти нет.
- Возможно, сегодня ещё будет что-то со стороны Codex.
https://x.com/Machinelearrn/status/2060035106371252254
❤14👍5🔥5🌭1
Forwarded from Machinelearning
Anthropic только что выпустила Claude Opus 4.8.
Anthropic только что выпустила Claude Opus 4.8.
Три конкретных изменения по сравнению с 4.7: точнее судит о ситуации, честнее говорит о собственных ограничениях и дольше держит контекст при самостоятельной работе без подсказок.
По бенчмаркам: agentic coding (SWE-Bench Pro) 69.2% против 64.3% у 4.7 и 58.6% у GPT-5.5. Computer use (OSWorld) 83.4%. Knowledge work (GDPval-AA) 1890 против 1753 у предыдущей версии. В терминальном кодинге GPT-5.5 пока впереди с 78.2% против 74.6%, но разрыв небольшой.
Цена не изменилась.
В релизе упоминается апдейт про "более честную оценку собственного прогресса" — это прямо отвечает на одну из главных болей при работе с агентами: модель уверенно сообщает, что задача выполнена, хотя на самом деле застряла. Посмотрим, насколько это реально изменилось на практике.
claude.com/blog/introducing-dynamic-workflows-in-claude-code
Anthropic только что выпустила Claude Opus 4.8.
Три конкретных изменения по сравнению с 4.7: точнее судит о ситуации, честнее говорит о собственных ограничениях и дольше держит контекст при самостоятельной работе без подсказок.
По бенчмаркам: agentic coding (SWE-Bench Pro) 69.2% против 64.3% у 4.7 и 58.6% у GPT-5.5. Computer use (OSWorld) 83.4%. Knowledge work (GDPval-AA) 1890 против 1753 у предыдущей версии. В терминальном кодинге GPT-5.5 пока впереди с 78.2% против 74.6%, но разрыв небольшой.
Цена не изменилась.
В релизе упоминается апдейт про "более честную оценку собственного прогресса" — это прямо отвечает на одну из главных болей при работе с агентами: модель уверенно сообщает, что задача выполнена, хотя на самом деле застряла. Посмотрим, насколько это реально изменилось на практике.
claude.com/blog/introducing-dynamic-workflows-in-claude-code
👍16❤5🔥5🙏4
Anthropic уже почти триллионная компания
По данным из раунда, Anthropic привлекла $65 млрд и получила оценку $965 млрд post-money.
Для сравнения: всего три месяца назад компания якобы поднимала $30 млрд при оценке $380 млрд.
То есть за один квартал оценка выросла больше чем в 2.5 раза.
Главный драйвер - Claude. Run-rate revenue, по этим данным, уже превысил $47 млрд.
В раунде участвовали Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks, Sequoia Capital, Capital Group, Coatue, D1 Capital Partners и другие крупные фонды.
Отдельно интересно, что в сделку зашли Samsung, SK Hynix и Micron как стратегические инфраструктурные партнёры.
Это важная деталь: гонка ИИ всё больше упирается не только в модели, но и в память, GPU, дата-центры и долгосрочные поставки железа.
Часть раунда - $15 млрд - связана с прежними обязательствами гиперскейлеров, включая инвестиции Amazon на $5 млрд.
На фоне этого OpenAI выглядит уже не единственным «монстром рынка»: в марте компания привлекала $122 млрд при оценке $852 млрд post-money.
Сигнал простой: инвесторы больше не ставят только на одного победителя.
Anthropic превращается во второго гиганта уровня OpenAI, а рынок фронтирных моделей окончательно становится игрой, где нужны не только лучшие нейросети, но и доступ к капиталу, чипам, облакам и инфраструктуре.
https://x.com/Machinelearrn/status/2060085502234214902
По данным из раунда, Anthropic привлекла $65 млрд и получила оценку $965 млрд post-money.
Для сравнения: всего три месяца назад компания якобы поднимала $30 млрд при оценке $380 млрд.
То есть за один квартал оценка выросла больше чем в 2.5 раза.
Главный драйвер - Claude. Run-rate revenue, по этим данным, уже превысил $47 млрд.
В раунде участвовали Altimeter Capital, Dragoneer, Greenoaks, Sequoia Capital, Capital Group, Coatue, D1 Capital Partners и другие крупные фонды.
Отдельно интересно, что в сделку зашли Samsung, SK Hynix и Micron как стратегические инфраструктурные партнёры.
Это важная деталь: гонка ИИ всё больше упирается не только в модели, но и в память, GPU, дата-центры и долгосрочные поставки железа.
Часть раунда - $15 млрд - связана с прежними обязательствами гиперскейлеров, включая инвестиции Amazon на $5 млрд.
На фоне этого OpenAI выглядит уже не единственным «монстром рынка»: в марте компания привлекала $122 млрд при оценке $852 млрд post-money.
Сигнал простой: инвесторы больше не ставят только на одного победителя.
Anthropic превращается во второго гиганта уровня OpenAI, а рынок фронтирных моделей окончательно становится игрой, где нужны не только лучшие нейросети, но и доступ к капиталу, чипам, облакам и инфраструктуре.
https://x.com/Machinelearrn/status/2060085502234214902
👍14🔥8❤6😱4
StepFun выпустили Step 3.7 Flash - открытую MoE-модель под Apache 2.0, заточенную не просто под чат, а под агентные сценарии: кодинг, поиск, работу с инструментами, документами, интерфейсами и изображениями.
По заявленным бенчмаркам модель выглядит серьёзно:
- #1 на ClawEval-1.1 - 67.1
- #1 на SimpleVQA Search - 79.2
- #2 на SWE-PRO - 56.3
- 95.3 на V* Python
Что внутри:
- 198B параметров всего
- около 11B активных параметров
- до 400 токенов в секунду
- контекст 256K
- 3 уровня reasoning
- открытые веса под Apache 2.0
Главный акцент - не «самая большая модель», а модель, которая быстро и стабильно работает внутри агента.
Она должна понимать UI, графики, документы и изображения, после чего писать код, вызывать инструменты и продолжать задачу без постоянного развала tool calls.
Отдельно заявлена совместимость с Claude Code, KiloCode, Hermes Agent, OpenClaw и протоколами вроде MCP. Локальный запуск тоже в фокусе: Mac Studio M4 Max, DGX Spark, AMD AI Max+ 395.
GitHub: http://github.com/stepfun-ai/Step-3.7-Flash
HuggingFace: http://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.7-Flash
GGUF: http://huggingface.co/stepfun-ai/Step-3.7-Flash-GGUF
ModelScope: http://modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step-3.7-Flash
API: http://platform.stepfun.ai
Blog: http://static.stepfun.com/blog/step-3.7-flash/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤4🔥4
Forwarded from МосХаб.Сколково
Один человек в киберполе не воин...
А когда на кону безопасность компании — тем более.
Открытый диалог StopPhish 2026 собрал экспертов по кибербезопасности. Площадкой встречи стал МосХаб.Сколково — традиционная точка сборки ИТ-сообщества. Вместе с теми, кто отвечает за устойчивость сотрудников к киберугрозам, говорили о главном: как превратить человеческий фактор в надёжный щит.
Участники разобрали изменения в Приказе №117 — документе, который регламентирует требования к обучению персонала в области кибербезопасности, сравнили подходы в банках и госсекторе, поделились кейсами компаний, уже выстроивших осознанную культуру безопасности.
Чтобы её развивать, нужен живой обмен опытом, честные разборы ошибок и сообщество, где CISO, HR-директора и руководители цифровой трансформации говорят на одном языке. Именно такую среду для эффективной коммуникации мы создаём в нашем деловом пространстве.
Подписывайтесь: Telegram | МАКС | ВКонтакте
Открытый диалог StopPhish 2026 собрал экспертов по кибербезопасности. Площадкой встречи стал МосХаб.Сколково — традиционная точка сборки ИТ-сообщества. Вместе с теми, кто отвечает за устойчивость сотрудников к киберугрозам, говорили о главном: как превратить человеческий фактор в надёжный щит.
Участники разобрали изменения в Приказе №117 — документе, который регламентирует требования к обучению персонала в области кибербезопасности, сравнили подходы в банках и госсекторе, поделились кейсами компаний, уже выстроивших осознанную культуру безопасности.
Чтобы её развивать, нужен живой обмен опытом, честные разборы ошибок и сообщество, где CISO, HR-директора и руководители цифровой трансформации говорят на одном языке. Именно такую среду для эффективной коммуникации мы создаём в нашем деловом пространстве.
Подписывайтесь: Telegram | МАКС | ВКонтакте
👍4🔥3
🧩 Microsoft показала SkillOpt - способ обучать навыки агентов без дообучения модели
Обычно agent skills пишут руками, генерируют один раз через LLM или правят хаотично после неудачных запусков. Проблема в том, что такие правки легко делают навык хуже: текст звучит убедительно, но агент начинает чаще ошибаться.
SkillOpt предлагает относиться к skill-файлу как к обучаемому артефакту. Модель не трогают. Меняется только небольшой документ с инструкциями, привычками и процедурой выполнения задачи.
Как это работает: агент решает задачи, система смотрит на успешные и провальные траектории, затем отдельная optimizer-модель предлагает точечные правки в skill-документ. Правка принимается только если новый вариант даёт прирост на отдельной validation-выборке.
В итоге получается не новый чекпоинт и не набор хрупких промптов, а компактный readable-файл, который можно проверить, перенести в другой agent loop и использовать без дополнительных вызовов optimizer-модели.
По статье, SkillOpt тестировали на 6 бенчмарках, 7 моделях и 3 режимах работы: direct chat, Codex и Claude Code. Он оказался лучшим или разделил первое место во всех 52 проверенных случаях. На GPT-5.5 средняя точность выросла на 23.5 пункта в direct chat, на 24.8 в Codex и на 19.1 в Claude Code.
arxiv.org/abs/2605.23904
Обычно agent skills пишут руками, генерируют один раз через LLM или правят хаотично после неудачных запусков. Проблема в том, что такие правки легко делают навык хуже: текст звучит убедительно, но агент начинает чаще ошибаться.
SkillOpt предлагает относиться к skill-файлу как к обучаемому артефакту. Модель не трогают. Меняется только небольшой документ с инструкциями, привычками и процедурой выполнения задачи.
Как это работает: агент решает задачи, система смотрит на успешные и провальные траектории, затем отдельная optimizer-модель предлагает точечные правки в skill-документ. Правка принимается только если новый вариант даёт прирост на отдельной validation-выборке.
В итоге получается не новый чекпоинт и не набор хрупких промптов, а компактный readable-файл, который можно проверить, перенести в другой agent loop и использовать без дополнительных вызовов optimizer-модели.
По статье, SkillOpt тестировали на 6 бенчмарках, 7 моделях и 3 режимах работы: direct chat, Codex и Claude Code. Он оказался лучшим или разделил первое место во всех 52 проверенных случаях. На GPT-5.5 средняя точность выросла на 23.5 пункта в direct chat, на 24.8 в Codex и на 19.1 в Claude Code.
arxiv.org/abs/2605.23904
❤8👍3🔥2