Кажется, мы неправильно представляли себе будущее ИИ-агентов.
Не одна огромная модель будет думать над каждым чихом. Скорее наоборот: дорогую LLM будут звать только туда, где действительно нужно думать, а сотни мелких решений отдадут быстрым специализированным моделям.
И Jev уже начинают проверять именно в таких сценариях.
Например, ему дали Minecraft. Каждые ~600 мс модель получает состояние мира: здоровье, голод, врагов рядом, позицию и текущую цель — и решает, что делать дальше: драться, убегать, есть или продолжать задачу. Причём несколько таких решений она принимает параллельно за один вызов.
Есть похожие эксперименты с Doom: вместо длинных рассуждений модель несколько раз в секунду выбирает буквально одно действие - влево, вправо, стрелять, искать аптечку. Это уже гораздо ближе к реальному управлению системой, где ответ нужен сейчас, а не через 10 секунд после красивого chain-of-thought.
Появились и браузерные агенты, Minecraft-моды, шахматы, 2048, NPC и даже футбольный матч, где каждый из 22 игроков управляется отдельным Jev.
И вот тут идея становится понятнее.
Большая LLM может сказать:
«Нужно добыть ресурсы, построить укрытие и пережить ночь».
А дальше Jev сотни раз решает:
бежать или драться?
есть сейчас или потом?
куда повернуть?
продолжать цель или реагировать на угрозу?
То есть архитектура постепенно становится такой:
LLM планирует → Jev принимает быстрые локальные решения → обычный код исполняет.
И мне кажется, именно это сейчас самое интересное в Jev. Своего рода попытка сделать рефлексы для ИИ-агентов.
Не одна огромная модель будет думать над каждым чихом. Скорее наоборот: дорогую LLM будут звать только туда, где действительно нужно думать, а сотни мелких решений отдадут быстрым специализированным моделям.
И Jev уже начинают проверять именно в таких сценариях.
Например, ему дали Minecraft. Каждые ~600 мс модель получает состояние мира: здоровье, голод, врагов рядом, позицию и текущую цель — и решает, что делать дальше: драться, убегать, есть или продолжать задачу. Причём несколько таких решений она принимает параллельно за один вызов.
Есть похожие эксперименты с Doom: вместо длинных рассуждений модель несколько раз в секунду выбирает буквально одно действие - влево, вправо, стрелять, искать аптечку. Это уже гораздо ближе к реальному управлению системой, где ответ нужен сейчас, а не через 10 секунд после красивого chain-of-thought.
Появились и браузерные агенты, Minecraft-моды, шахматы, 2048, NPC и даже футбольный матч, где каждый из 22 игроков управляется отдельным Jev.
И вот тут идея становится понятнее.
Большая LLM может сказать:
«Нужно добыть ресурсы, построить укрытие и пережить ночь».
А дальше Jev сотни раз решает:
бежать или драться?
есть сейчас или потом?
куда повернуть?
продолжать цель или реагировать на угрозу?
То есть архитектура постепенно становится такой:
LLM планирует → Jev принимает быстрые локальные решения → обычный код исполняет.
И мне кажется, именно это сейчас самое интересное в Jev. Своего рода попытка сделать рефлексы для ИИ-агентов.
1👍4🔥3👏2❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Every frame is code 🎬
Собрал и выложил motion-kit: набор знаний для AI-агентов, которые делают графику кодом. Это анимационные ролики, эксплейнеры, кинетическая типографика, переходы, 3D-сцены и браузерные игры с хорошим game feel.
Прям кайфую с того, как это работает. Последнее время было много роликов с возможностями того же Опуса, но каких-то прям готовых промптов и гайдов не нашел. А из коробки "сделай красиво" не работало от слова совсем. Надеюсь кому-то пригодится. Сам планирую использовать для небольших гайдов и демок, в том числе и по работе. Ну а что, выглядит очень эффектно!)
Идея простая: модель не генерирует пиксели, а пишет программу, которая рисует каждый кадр. Получается красиво и предсказуемо т.к каждый кадр просто функция от времени, поэтому ролик можно перемотать на любую секунду, быстро поправить одной строкой и перерендерить без потери качества.
Прикрепленный ролик сделан именно так: один HTML-файл, ни одной внешней картинки и ни одного аудиофайла.
▪️ Canvas 2D: огонь из 650 частиц, гравюра с «дрожащей» линией, 12 палитр в одной композиции
▪️ Three.js: сфера, bloom и 20 000 частиц на шейдере
▪️ GLSL-переходы: прожиг, волна, luma-вайп
▪️ Game feel: hitstop, тряска, squash & stretch, speed ramp
▪️ Музыка и звуки синтезируются в том же файле на Web Audio и привязаны к тем же событиям, что и картинка
▪️ Покадровый рендер в MP4 через Chrome и ffmpeg, проверка по контакт-листу
Репо тут - с вас по звёздочке. Если есть идеи, что можно улучшить - пишите.
P.S Выложил еще и на Pages, там красивее - https://kiselas.github.io/every-frame-is-code/
Собрал и выложил motion-kit: набор знаний для AI-агентов, которые делают графику кодом. Это анимационные ролики, эксплейнеры, кинетическая типографика, переходы, 3D-сцены и браузерные игры с хорошим game feel.
Прям кайфую с того, как это работает. Последнее время было много роликов с возможностями того же Опуса, но каких-то прям готовых промптов и гайдов не нашел. А из коробки "сделай красиво" не работало от слова совсем. Надеюсь кому-то пригодится. Сам планирую использовать для небольших гайдов и демок, в том числе и по работе. Ну а что, выглядит очень эффектно!)
Идея простая: модель не генерирует пиксели, а пишет программу, которая рисует каждый кадр. Получается красиво и предсказуемо т.к каждый кадр просто функция от времени, поэтому ролик можно перемотать на любую секунду, быстро поправить одной строкой и перерендерить без потери качества.
Прикрепленный ролик сделан именно так: один HTML-файл, ни одной внешней картинки и ни одного аудиофайла.
▪️ Canvas 2D: огонь из 650 частиц, гравюра с «дрожащей» линией, 12 палитр в одной композиции
▪️ Three.js: сфера, bloom и 20 000 частиц на шейдере
▪️ GLSL-переходы: прожиг, волна, luma-вайп
▪️ Game feel: hitstop, тряска, squash & stretch, speed ramp
▪️ Музыка и звуки синтезируются в том же файле на Web Audio и привязаны к тем же событиям, что и картинка
▪️ Покадровый рендер в MP4 через Chrome и ffmpeg, проверка по контакт-листу
Репо тут - с вас по звёздочке. Если есть идеи, что можно улучшить - пишите.
P.S Выложил еще и на Pages, там красивее - https://kiselas.github.io/every-frame-is-code/
1🔥11😱3👍2👏1🐳1
Кто какие инструменты использует для поиска мёртвого кода?
Мне ничего достойного не попадалось.
Мне ничего достойного не попадалось.
Vulture тупой как пробка, а если в проекте DI, динамические импорты и другое "волшебство", то всё совсем печально. Учитывая, что Клод/ГПТ могут за одну фичу родить 5-10 тысяч строк проблема стала прям очень актуальной.Внимание! Пропали бусты! Помочь найти можно по ссылке: https://t.me/boost/kisel_it
Хотел добавить вам кастом эмодзи и ничего не получилось... Выручайте.
Хотел добавить вам кастом эмодзи и ничего не получилось... Выручайте.
😁5👍1
Forwarded from Эмоции успеха | Елена Логачева
28 сентября в 18.00 ч.
В IT меняется ценность профессиональных навыков. Обсудим, какую новую гибридную роль эксперта ищут компании и почему пока сложно назвать ее однозначно. Поговорим о критическом мышлении, системном видении и способности удерживать смысл — навыках, которые влияют на конкурентоспособность специалистов, руководителей и бизнеса.
У меня в гостях:
Сегодня компании сталкиваются сразу с двумя новыми задачами. С одной стороны, нужен человек, который видит систему целиком: связывает инструменты и процессы, а не просто пишет промпты. С другой — всё больше времени уходит на синхронизацию работы команд и согласование решений.
Это две разные роли или постепенно они объединяются в одну? Какие компетенции нужны такому специалисту? И кого выберет бизнес, если прямо сейчас может позволить себе найм только одного специалиста?
🔥 Эфир будет особенно полезен:
• разработчикам и системным аналитикам;
• руководителям IT-команд, продуктов и проектов;
• специалистам и руководителям, которые хотят понять, какие компетенции становятся ключевыми в эпоху ИИ.
Не забывайте проходить РЕГИСТРАЦИЮ. Так вы получите ссылку на zoom-встречу, где сможете задать вопросы напрямую экспертам, разобрать ваш кейс с гостями эфира и оставить комментарии.
До встречи завтра в 18.00 ч. 👋
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6👍2❤1
Сегодня был OpenAI DevDay. Не то, чтобы прям вау, но интересные вещи представили.
• Dots - новый always-on агент. У него свой облачный компьютер и браузер, он подключается к вашим приложениям и может работать 24/7 в фоне. Ну, по крайней мере так заявлено. Поставил задачу, ушел пить пиво, потом проверил результат.
• GPT-6.1 Sol - не удержались от ответочки на Opus 5.5. OpenAI заявляет производительность близкую к Astra в кодинге, computer use и сложной работе, но примерно за 1/5 цены Astra. При этом базовые $2/$10 за миллион токенов остались как у GPT-6 Sol. Мне и шестой Сол нравился. Посмотрим как этот себя поведёт.
• ChatGPT Space - общее рабочее пространство, где люди, ChatGPT и Dots могут работать над одним проектом. Пока вообще не ясно зачем и для кого.
• Decisions API - ИИ принимает ограниченные решения из заранее заданного набора вариантов. Очень похоже на тот самый класс моделей/систем, который мы недавно обсуждали на примере Jev.
• И отдельная ракета: Ultrafast. До 300 токенов/сек, до 8× быстрее в Codex и 6× через API. Правда, API тоже стоит примерно в 6× дороже.
Всё потихоньку движется в сторону облака и постоянной среды с агентами, судя по всему. Это всё складывается с упором на "агентность" в последние месяцы. Думаю Dots это как раз первый шаг в сторону полностью автономных агентов, которые всегда на связи. Пока с ними многое не ясно, еще разберёмся.
• Dots - новый always-on агент. У него свой облачный компьютер и браузер, он подключается к вашим приложениям и может работать 24/7 в фоне. Ну, по крайней мере так заявлено. Поставил задачу, ушел пить пиво, потом проверил результат.
• GPT-6.1 Sol - не удержались от ответочки на Opus 5.5. OpenAI заявляет производительность близкую к Astra в кодинге, computer use и сложной работе, но примерно за 1/5 цены Astra. При этом базовые $2/$10 за миллион токенов остались как у GPT-6 Sol. Мне и шестой Сол нравился. Посмотрим как этот себя поведёт.
• ChatGPT Space - общее рабочее пространство, где люди, ChatGPT и Dots могут работать над одним проектом. Пока вообще не ясно зачем и для кого.
• Decisions API - ИИ принимает ограниченные решения из заранее заданного набора вариантов. Очень похоже на тот самый класс моделей/систем, который мы недавно обсуждали на примере Jev.
• И отдельная ракета: Ultrafast. До 300 токенов/сек, до 8× быстрее в Codex и 6× через API. Правда, API тоже стоит примерно в 6× дороже.
Всё потихоньку движется в сторону облака и постоянной среды с агентами, судя по всему. Это всё складывается с упором на "агентность" в последние месяцы. Думаю Dots это как раз первый шаг в сторону полностью автономных агентов, которые всегда на связи. Пока с ними многое не ясно, еще разберёмся.
❤2🔥2👍1
Вот вам и новые "пространства"... В общем ничего пока не работает. Выглядит как Гугл Драйв с Notion, в котором есть ЧатГПТ. Если доведут до ума, то будет имбово. Если барьер между чатами на мобилке и с файлами на ПК полностью "падёт", то будет имбово х2.
❤1😁1🤔1
С Dot'ами интересно вышло. У них даже есть свой компьютер с gui, к которому можно подключиться. Эта штука периодически пишет с предложением что-нибудь сделать, имеет доступ в ГитХаб.
🔥3❤1
Так, ну этим я точно не могу не поделиться. Dot для себя сгенерировал целый пак анимаций по референсной картинке. Теперь у меня есть джун Кузя 😂
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥2😁1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Я уже давно хотел завести рубрику про дни рождения людей, которые сильно повлияли на программирование, кибернетику, нейросети и вообще всё то, что мы с вами так сильно любим.
И каждый раз происходило примерно одно и то же. Я собирался подготовить пост, благополучно забывал про дату, вспоминал слишком поздно и откладывал идею до следующего раза :)
Но теперь отмазок больше нет.
В свободное время я занимаюсь своей контент-платформой, и она наконец-то научилась заранее присылать мне напоминания по всем заданным инфоповодам. Теперь я в курсе митапов, dev-конференций, релизов и, наконец-то, дней рождений великих людей.
Первым героем рубрики стал Алексей Андреевич Ляпунов.
Если вы интересуетесь историей программирования, имя очень важное. В 1950-х Ляпунов занимался одними из первых работ по программированию в СССР, активно развивал и популяризировал кибернетику, а позже фактически создал направление теоретической кибернетики в Новосибирске. Причём он не ограничивался большой наукой: в начале 70-х Ляпунов даже преподавал программирование школьникам. Очень хочется иногда вытаскивать из истории именно таких людей, про которых мы почему-то говорим сильно реже, чем про технологии, выросшие из их работ.
Оставался вопрос, в каком формате всё это делать.
Просто написать большой текст можно, но после пары экранов он начинает выглядеть как биография из учебника. Мне хотелось чего-то более наглядного, красивого и при этом интересного с инженерной точки зрения.
Поэтому я полез дорабатывать свой репозиторий every-frame-is-code.
Изначально я делал там красивую программно генерируемую инфографику и анимации. Теперь попробовал пойти дальше и научить весь пайплайн собирать уже длинные осмысленные видео с полноценной озвучкой.
И, кажется, получилось очень даже красиво :)
Озвучку делал гугловской моделью через OpenRouter. На все эксперименты, пробы и ошибки ушло примерно 20 центов.
Если интересно, могу отдельно разобрать весь флоу генерации: как собирается сценарий, сцены, визуал, озвучка и как всё это потом превращается в готовый ролик.
Ну и если вдруг для экспериментов с моделями нужно пополнить личный кабинет, это хороший повод протестировать виртуальную карту «Хочу Плачу».
По промокоду
👉 https://hochuplachu.com
И каждый раз происходило примерно одно и то же. Я собирался подготовить пост, благополучно забывал про дату, вспоминал слишком поздно и откладывал идею до следующего раза :)
Но теперь отмазок больше нет.
В свободное время я занимаюсь своей контент-платформой, и она наконец-то научилась заранее присылать мне напоминания по всем заданным инфоповодам. Теперь я в курсе митапов, dev-конференций, релизов и, наконец-то, дней рождений великих людей.
Первым героем рубрики стал Алексей Андреевич Ляпунов.
Если вы интересуетесь историей программирования, имя очень важное. В 1950-х Ляпунов занимался одними из первых работ по программированию в СССР, активно развивал и популяризировал кибернетику, а позже фактически создал направление теоретической кибернетики в Новосибирске. Причём он не ограничивался большой наукой: в начале 70-х Ляпунов даже преподавал программирование школьникам. Очень хочется иногда вытаскивать из истории именно таких людей, про которых мы почему-то говорим сильно реже, чем про технологии, выросшие из их работ.
Оставался вопрос, в каком формате всё это делать.
Просто написать большой текст можно, но после пары экранов он начинает выглядеть как биография из учебника. Мне хотелось чего-то более наглядного, красивого и при этом интересного с инженерной точки зрения.
Поэтому я полез дорабатывать свой репозиторий every-frame-is-code.
Изначально я делал там красивую программно генерируемую инфографику и анимации. Теперь попробовал пойти дальше и научить весь пайплайн собирать уже длинные осмысленные видео с полноценной озвучкой.
И, кажется, получилось очень даже красиво :)
Озвучку делал гугловской моделью через OpenRouter. На все эксперименты, пробы и ошибки ушло примерно 20 центов.
Если интересно, могу отдельно разобрать весь флоу генерации: как собирается сценарий, сцены, визуал, озвучка и как всё это потом превращается в готовый ролик.
Ну и если вдруг для экспериментов с моделями нужно пополнить личный кабинет, это хороший повод протестировать виртуальную карту «Хочу Плачу».
По промокоду
KISELIT дают скидку 500 ₽ на выпуск карты. Они, кстати, недавно обновили дизайн, выглядит очень классно :)👉 https://hochuplachu.com
1❤4👍2🔥2