⚡️ Сколько самостоятельности давать агенту и где ставить границы — успевайте зарегистрироваться, чтобы не пропустить
Вопрос не только в токенах — тот же принцип касается доступа агента к базам, репозиториям, внутренним API. Сколько автономии давать агенту и где проводить границу — тема, которую стоит закладывать в архитектуру заранее, а не разбираться постфактум.
С 27 по 31 июля ШАД проводит онлайн-интенсив AI Agents Security Week – про то, как ставить агентам разумные границы.
Разберут:
• чем агенты отличаются от LLM в модели угроз
• как выдавать доступ к инструментам, не открывая при этом всё на свете
• защиту персональных и корпоративных данных
• типичные уязвимости агентных систем и ошибки конфигурации
• реальные факапы команд, которые уже наступили на эти грабли
Подойдёт ML-разработчикам, DevOps/DevSecOps-инженерам, техлидам, архитекторам, студентам старших курсов.
5 вечерних занятий + отборочное тестирование и итоговая работа для сертификата.
27 июля – последний день подачи заявки по ссылке, после этого регистрация закроется.
Вопрос не только в токенах — тот же принцип касается доступа агента к базам, репозиториям, внутренним API. Сколько автономии давать агенту и где проводить границу — тема, которую стоит закладывать в архитектуру заранее, а не разбираться постфактум.
С 27 по 31 июля ШАД проводит онлайн-интенсив AI Agents Security Week – про то, как ставить агентам разумные границы.
Разберут:
• чем агенты отличаются от LLM в модели угроз
• как выдавать доступ к инструментам, не открывая при этом всё на свете
• защиту персональных и корпоративных данных
• типичные уязвимости агентных систем и ошибки конфигурации
• реальные факапы команд, которые уже наступили на эти грабли
Подойдёт ML-разработчикам, DevOps/DevSecOps-инженерам, техлидам, архитекторам, студентам старших курсов.
5 вечерних занятий + отборочное тестирование и итоговая работа для сертификата.
27 июля – последний день подачи заявки по ссылке, после этого регистрация закроется.
❤4👍4🔥4👏2
Sakana AI выпустила Claude Code-совместимый интерфейс для Fugu-Ultra v1.1 🐡
Теперь вместо одной модели, которая сама пишет, дебажит и запускает код, можно подключить целую команду frontier-моделей прямо из терминала.
Fugu-Ultra динамически распределяет работу между разными моделями: одна может писать код, другая проверять, третья искать баги и предлагать исправления.
По сути, это уже не «один AI-кодер», а оркестратор из нескольких сильных моделей внутри привычного coding workflow.
Пробовать:
https://console.sakana.ai/get-started
Похоже, следующий этап AI-кодинга — это уже не выбор лучшей модели, а умение правильно собрать из них команду.
Теперь вместо одной модели, которая сама пишет, дебажит и запускает код, можно подключить целую команду frontier-моделей прямо из терминала.
Fugu-Ultra динамически распределяет работу между разными моделями: одна может писать код, другая проверять, третья искать баги и предлагать исправления.
По сути, это уже не «один AI-кодер», а оркестратор из нескольких сильных моделей внутри привычного coding workflow.
Пробовать:
https://console.sakana.ai/get-started
Похоже, следующий этап AI-кодинга — это уже не выбор лучшей модели, а умение правильно собрать из них команду.
👍10❤6🔥5
🧠 Face ID — это далеко не самая сложная задача в биометрии.
Настоящие проблемы начинаются, когда систему нужно заставить работать не на красивом датасете, а в реальном мире.
Например:
• как отличить человека от фотографии или дипфейка
• что делать, если лицо закрыто маской или очками
• как запускать модели на слабом железе без потери качества
• почему высокий accuracy почти ничего не говорит о надежности системы
• какие метрики действительно важны (FAR, FRR, EER)
Именно эти задачи ежедневно решают инженеры, которые разрабатывают биометрические системы для миллионов устройств.
28 июля в 19:00 пройдет открытый вебинар, где Иван Соломатин — к.т.н., ведущий инженер Samsung Electronics, преподаватель МФТИ и Harbour.Space, автор курсов онлайн-магистратуры MSAI (girafe.ai × МФТИ) разберет, как сегодня строятся современные системы биометрического распознавания.
Обсудим:
• как устроены современные биометрические пайплайны
• какие существуют виды биометрических признаков
• как защищают системы от спуфинга
• почему хорошие модели иногда плохо работают в продакшене
📅 28 июля, 19:00 (МСК)
Формат: онлайн, на платформе Zoom
Участие бесплатное, необходима предварительная регистрация
Если захотите глубже разобраться в Computer Vision, ML Engineering и других направлениях современного AI, посмотреть программу онлайн-магистратуры MSAI можно на сайте
girafe.ai/msai-program
Реклама: Физ лицо
Гончаренко В. В.
ИНН 272403059890
Erid: 2VtzqvTq1Rt
Настоящие проблемы начинаются, когда систему нужно заставить работать не на красивом датасете, а в реальном мире.
Например:
• как отличить человека от фотографии или дипфейка
• что делать, если лицо закрыто маской или очками
• как запускать модели на слабом железе без потери качества
• почему высокий accuracy почти ничего не говорит о надежности системы
• какие метрики действительно важны (FAR, FRR, EER)
Именно эти задачи ежедневно решают инженеры, которые разрабатывают биометрические системы для миллионов устройств.
28 июля в 19:00 пройдет открытый вебинар, где Иван Соломатин — к.т.н., ведущий инженер Samsung Electronics, преподаватель МФТИ и Harbour.Space, автор курсов онлайн-магистратуры MSAI (girafe.ai × МФТИ) разберет, как сегодня строятся современные системы биометрического распознавания.
Обсудим:
• как устроены современные биометрические пайплайны
• какие существуют виды биометрических признаков
• как защищают системы от спуфинга
• почему хорошие модели иногда плохо работают в продакшене
📅 28 июля, 19:00 (МСК)
Формат: онлайн, на платформе Zoom
Участие бесплатное, необходима предварительная регистрация
Если захотите глубже разобраться в Computer Vision, ML Engineering и других направлениях современного AI, посмотреть программу онлайн-магистратуры MSAI можно на сайте
girafe.ai/msai-program
Реклама: Физ лицо
Гончаренко В. В.
ИНН 272403059890
Erid: 2VtzqvTq1Rt
❤5👍1🔥1
Похоже, OpenAI уже готовит почву для следующего большого скачка после GPT-5.6.
По данным Axios, Сэм Альтман на этой неделе едет в Вашингтон показывать Белому дому самую мощную модель OpenAI на сегодняшний день и добиваться ускоренного допуска к её использованию.
Модель пока не представлена как GPT-6, поэтому называть её так рано. Но описанные возможности выглядят как переход к следующему поколению:
• способна получать новые научные результаты, включая решение старой математической задачи;
• рассчитана на долгие многоэтапные задачи;
• позволяет запускать команды автономных AI-агентов, которые совместно работают над сложными бизнес-процессами;
• возможности в кибербезопасности стали настолько сильными, что предварительная версия во время тестирования смогла выйти за ожидаемые рамки и затронуть инфраструктуру Hugging Face.
OpenAI продвигает идею «teams of agentic AI»: группы агентов, способных распределять работу и долго действовать совместно.
GPT-5.6 вышел совсем недавно, а OpenAI уже демонстрирует властям систему заметно мощнее.
https://www.axios.com/2026/07/26/sam-altman-openai-trump-white-house-visit
По данным Axios, Сэм Альтман на этой неделе едет в Вашингтон показывать Белому дому самую мощную модель OpenAI на сегодняшний день и добиваться ускоренного допуска к её использованию.
Модель пока не представлена как GPT-6, поэтому называть её так рано. Но описанные возможности выглядят как переход к следующему поколению:
• способна получать новые научные результаты, включая решение старой математической задачи;
• рассчитана на долгие многоэтапные задачи;
• позволяет запускать команды автономных AI-агентов, которые совместно работают над сложными бизнес-процессами;
• возможности в кибербезопасности стали настолько сильными, что предварительная версия во время тестирования смогла выйти за ожидаемые рамки и затронуть инфраструктуру Hugging Face.
OpenAI продвигает идею «teams of agentic AI»: группы агентов, способных распределять работу и долго действовать совместно.
GPT-5.6 вышел совсем недавно, а OpenAI уже демонстрирует властям систему заметно мощнее.
https://www.axios.com/2026/07/26/sam-altman-openai-trump-white-house-visit
🔥22❤7🙏6👍2
🔥 PyTorch Foundation постепенно превращается в основу open-source AI-стека
Теперь под её управлением сразу шесть крупных проектов:
• PyTorch — обучение моделей
• vLLM — быстрый inference
• DeepSpeed — распределённое обучение и оптимизация
• Ray — масштабирование AI-нагрузок
• Helion — высокопроизводительные GPU/TPU-ядра
• Safetensors — быстрая и безопасная сериализация моделей
Идея интересная: собрать ключевые части жизненного цикла AI под нейтральным open-source управлением вместо десятков разрозненных проектов.
Уже есть заметные результаты: PyTorch 2.13, новый Model Runner V2 в vLLM, улучшения Ray для GB200/GB300, а Helion показывает сильную производительность на Blackwell и TPU.
Если интеграция между этими проектами продолжит усиливаться, PyTorch Foundation может стать для AI-инфраструктуры примерно тем, чем CNCF стала для cloud-native.
🔗 https://futurumgroup.com/insights/can-pytorch-foundations-multi-project-strategy-reinvent-open-source-ai/
Теперь под её управлением сразу шесть крупных проектов:
• PyTorch — обучение моделей
• vLLM — быстрый inference
• DeepSpeed — распределённое обучение и оптимизация
• Ray — масштабирование AI-нагрузок
• Helion — высокопроизводительные GPU/TPU-ядра
• Safetensors — быстрая и безопасная сериализация моделей
Идея интересная: собрать ключевые части жизненного цикла AI под нейтральным open-source управлением вместо десятков разрозненных проектов.
Уже есть заметные результаты: PyTorch 2.13, новый Model Runner V2 в vLLM, улучшения Ray для GB200/GB300, а Helion показывает сильную производительность на Blackwell и TPU.
Если интеграция между этими проектами продолжит усиливаться, PyTorch Foundation может стать для AI-инфраструктуры примерно тем, чем CNCF стала для cloud-native.
🔗 https://futurumgroup.com/insights/can-pytorch-foundations-multi-project-strategy-reinvent-open-source-ai/
❤11👍9🔥4🥴2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Эндрю Уайлс 7 лет тайно решал задачу, которую не могли решить 358 лет
Последнюю теорему Ферма он увидел ещё в 10 лет. В 1986 году, уже будучи профессором Принстона, Уайлс начал работать над ней почти в полной изоляции. О его настоящей цели знала только жена.
Чтобы никто не понял, чем он занят, он почти перестал публиковаться и постепенно выпускал старые результаты.
В июне 1993 года Уайлс представил доказательство на трёх лекциях в Кембридже. Мир решил, что одна из самых известных задач математики наконец закрыта.
Но затем рецензент нашёл серьёзную ошибку.
Следующие 14 месяцев Уайлс пытался спасти доказательство уже под вниманием всего математического сообщества. В какой-то момент он был готов сдаться.
Решение пришло в сентябре 1994 года. Позже Уайлс рассказывал, что около 20 минут просто смотрел на исправление, не веря, что оно работает.
Когда BBC попросила его вспомнить этот момент, он не смог договорить и отвернулся от камеры в слезах.
Семь лет в тайне, год после почти полного краха и задача, которая ждала решения больше трёх веков.
@data_analysis_ml
Последнюю теорему Ферма он увидел ещё в 10 лет. В 1986 году, уже будучи профессором Принстона, Уайлс начал работать над ней почти в полной изоляции. О его настоящей цели знала только жена.
Чтобы никто не понял, чем он занят, он почти перестал публиковаться и постепенно выпускал старые результаты.
В июне 1993 года Уайлс представил доказательство на трёх лекциях в Кембридже. Мир решил, что одна из самых известных задач математики наконец закрыта.
Но затем рецензент нашёл серьёзную ошибку.
Следующие 14 месяцев Уайлс пытался спасти доказательство уже под вниманием всего математического сообщества. В какой-то момент он был готов сдаться.
Решение пришло в сентябре 1994 года. Позже Уайлс рассказывал, что около 20 минут просто смотрел на исправление, не веря, что оно работает.
Когда BBC попросила его вспомнить этот момент, он не смог договорить и отвернулся от камеры в слезах.
Семь лет в тайне, год после почти полного краха и задача, которая ждала решения больше трёх веков.
@data_analysis_ml
1❤67👍17🔥13❤🔥4👌3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
💬 Борис Черни, руководитель Claude Code в Anthropic, о стоимости токенов и выборе моделей:
«Я использую Fable практически для всего.
Возможно, расходы на токены можно сократить примерно на 50%. Но при этом потенциал роста отдачи может быть в 10, 100 или даже 1000 раз выше.
Поэтому я бы не зацикливался на экономии и просто использовал самую сильную модель из доступных.
Лучше задавать себе другой вопрос: как получить от модели больше пользы?
Оптимизация затрат важна, но сначала стоит максимизировать результат, который даёт ИИ».
Полное интервью - https://www.youtube.com/watch?v=Z47vatpsGPI
«Я использую Fable практически для всего.
Возможно, расходы на токены можно сократить примерно на 50%. Но при этом потенциал роста отдачи может быть в 10, 100 или даже 1000 раз выше.
Поэтому я бы не зацикливался на экономии и просто использовал самую сильную модель из доступных.
Лучше задавать себе другой вопрос: как получить от модели больше пользы?
Оптимизация затрат важна, но сначала стоит максимизировать результат, который даёт ИИ».
Полное интервью - https://www.youtube.com/watch?v=Z47vatpsGPI
🤣45👍6❤4🔥3
🚨 В США хотят проверять самые мощные ИИ-модели ещё ДО их публичного релиза
Вашингтон готовит механизм, при котором разработчики frontier-моделей смогут предоставлять новые модели федеральным ведомствам за несколько недель до запуска.
В одной из обсуждаемых версий - до 30 дней. За это время спецслужбы и профильные ведомства смогут проверять модели прежде всего на опасные кибервозможности и риски для национальной безопасности.
OpenAI, Anthropic и Google уже участвуют в переговорах о том, как именно будет работать такая система. Правительство параллельно пытается определить, какая модель вообще считается frontier и должны ли правила отличаться для closed и open-weight моделей.
Причём это уже не чистая теория: власти США ранее вмешивались в сроки и формат релизов новых моделей OpenAI и Anthropic, требуя дополнительного тестирования перед широким доступом.
По сути, между frontier-лабораторией и публичным релизом постепенно появляется новый слой - предварительная государственная проверка.
https://www.theinformation.com/articles/trump-administration-nears-ai-framework-open-source-questions-loom
Вашингтон готовит механизм, при котором разработчики frontier-моделей смогут предоставлять новые модели федеральным ведомствам за несколько недель до запуска.
В одной из обсуждаемых версий - до 30 дней. За это время спецслужбы и профильные ведомства смогут проверять модели прежде всего на опасные кибервозможности и риски для национальной безопасности.
OpenAI, Anthropic и Google уже участвуют в переговорах о том, как именно будет работать такая система. Правительство параллельно пытается определить, какая модель вообще считается frontier и должны ли правила отличаться для closed и open-weight моделей.
Причём это уже не чистая теория: власти США ранее вмешивались в сроки и формат релизов новых моделей OpenAI и Anthropic, требуя дополнительного тестирования перед широким доступом.
По сути, между frontier-лабораторией и публичным релизом постепенно появляется новый слой - предварительная государственная проверка.
https://www.theinformation.com/articles/trump-administration-nears-ai-framework-open-source-questions-loom
❤5🔥4👍1😁1
🔥 Илья Суцкевер готов масштабировать SSI в 10 раз - NVIDIA вложит около $5 млрд
Safe Superintelligence и NVIDIA объявили о долгосрочном партнёрстве. SSI получит доступ к новейшим системам Vera Rubin, что должно увеличить её вычислительные мощности на порядок. NVIDIA также инвестирует в компанию: официально сумму не раскрывают, но Financial Times и Reuters называют около $5 млрд.
До этого SSI в основном опиралась на Google Cloud TPU - теперь у лаборатории Суцкевера появляется ещё один масштабный compute-путь через NVIDIA.
Сам Суцкевер говорит, что после двух лет закрытой работы у SSI появилась «research worthy of scaling up» - исследовательская идея, которую уже имеет смысл масштабировать. При этом компания до сих пор не выпустила ни продукта, ни публичной исследовательской работы.
Последняя публично известная оценка SSI - $32 млрд, установленная в раунде апреля 2025 года.
Компания без продукта и публичных моделей стоит десятки миллиардов, получает ещё миллиарды и готовит 10-кратное увеличение compute - практически полностью на доверии к тому, что Суцкевер действительно нашёл новый путь масштабирования ИИ.
https://www.wsj.com/tech/ai/nvidia-bets-on-ilya-sutskevers-new-ai-lab-to-expand-compute-reach-f95596e8
Safe Superintelligence и NVIDIA объявили о долгосрочном партнёрстве. SSI получит доступ к новейшим системам Vera Rubin, что должно увеличить её вычислительные мощности на порядок. NVIDIA также инвестирует в компанию: официально сумму не раскрывают, но Financial Times и Reuters называют около $5 млрд.
До этого SSI в основном опиралась на Google Cloud TPU - теперь у лаборатории Суцкевера появляется ещё один масштабный compute-путь через NVIDIA.
Сам Суцкевер говорит, что после двух лет закрытой работы у SSI появилась «research worthy of scaling up» - исследовательская идея, которую уже имеет смысл масштабировать. При этом компания до сих пор не выпустила ни продукта, ни публичной исследовательской работы.
Последняя публично известная оценка SSI - $32 млрд, установленная в раунде апреля 2025 года.
Компания без продукта и публичных моделей стоит десятки миллиардов, получает ещё миллиарды и готовит 10-кратное увеличение compute - практически полностью на доверии к тому, что Суцкевер действительно нашёл новый путь масштабирования ИИ.
https://www.wsj.com/tech/ai/nvidia-bets-on-ilya-sutskevers-new-ai-lab-to-expand-compute-reach-f95596e8
🤨5❤3👍2🥰2😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Claude Opus 5 за 24 часа собрал собственный космический симулятор
Разработчик запустил модель на одну непрерывную сессию и получил The Long Silence - полноценную браузерную игру об исследовании космоса. По словам автора, весь код, визуал и звук создал Claude.
Внутри:
• процедурные звёзды, планеты, кольца и туманности
• посадка на поверхность планет
• перелёты между системами и fold drive
• сканирование объектов, станции и заброшенные корабли
• карта галактики, сюжет и архив найденных данных
• динамическое масштабирование графики для стабильных 60 FPS
Игра работает на WebGL2 без готовых ассетов: миры генерируются из seed, графика написана на GLSL, а музыка и звук создаются процедурно.
Это ещё не Starfield по масштабу, но для проекта, собранного моделью за сутки, результат выглядит безумно.
🎮 Код и запуск: https://github.com/achimala/TheLongSilence
🌐 Запустить в браузере: https://longsilence.anshu.dev/
Разработчик запустил модель на одну непрерывную сессию и получил The Long Silence - полноценную браузерную игру об исследовании космоса. По словам автора, весь код, визуал и звук создал Claude.
Внутри:
• процедурные звёзды, планеты, кольца и туманности
• посадка на поверхность планет
• перелёты между системами и fold drive
• сканирование объектов, станции и заброшенные корабли
• карта галактики, сюжет и архив найденных данных
• динамическое масштабирование графики для стабильных 60 FPS
Игра работает на WebGL2 без готовых ассетов: миры генерируются из seed, графика написана на GLSL, а музыка и звук создаются процедурно.
Это ещё не Starfield по масштабу, но для проекта, собранного моделью за сутки, результат выглядит безумно.
🎮 Код и запуск: https://github.com/achimala/TheLongSilence
🌐 Запустить в браузере: https://longsilence.anshu.dev/
🔥28❤6👍3🤔1
Владельцы RTX 3090, когда решили локально запустить трёхтриллионную Kimi K3 в максимально жестокой квантизации:
❤26🤣16👍5🔥3😢2💔1