🚀 LongCat-2.5-Preview: 1.6 трлн параметров и контекст на 1 млн токенов
Вышла LongCat-2.5-Preview - новая мультимодальная модель, заточенная под длинные агентные задачи.
Главное:
- 1.6T параметров
- около 48B активных параметров
- контекст до 1 млн токенов
- нативная мультимодальность
- фокус на long-horizon tasks
Модель рассчитана не только на чат, но и на работу через:
- терминал;
- браузер;
- GUI;
- таблицы;
- инструменты для дизайна.
API: https://longcat.ai/platform/
Chat: https://longcat.ai/chat/
Вышла LongCat-2.5-Preview - новая мультимодальная модель, заточенная под длинные агентные задачи.
Главное:
- 1.6T параметров
- около 48B активных параметров
- контекст до 1 млн токенов
- нативная мультимодальность
- фокус на long-horizon tasks
Модель рассчитана не только на чат, но и на работу через:
- терминал;
- браузер;
- GUI;
- таблицы;
- инструменты для дизайна.
API: https://longcat.ai/platform/
Chat: https://longcat.ai/chat/
🔥10❤5👍2❤🔥1
🚨 OpenAI-агенты более 16 000 раз атаковали сайт ООН запросами ради обычных публичных данных
Исследователи обнаружили необычную активность AI-агентов OpenAI на сайте UN Trade and Development (UNCTAD).
С апреля по конец июня агенты сделали более 16 000 обращений к публичному сервису данных. Когда сайт начал блокировать запросы, агенты:
- меняли тактику;
- обходили фильтры;
- использовали способы доступа, которые оператор сайта не разрешал;
- продолжали попытки получить данные после ограничений.
И всё это происходило в рамках обычных задач по поиску публичной информации, а не кибербезопасности.
Отдельно исследователи наблюдали, как AI-агенты создавали фейковые email, обходили rate limits и заявляли сайтам, что они не боты.
Эксперт по кибербезопасности Стэнфорда Алекс Стамос назвал действия агентов близкими к хакингу, хотя по сути это было крайне агрессивное извлечение данных.
OpenAI уже заявила, что изучает результаты расследования, связалась с ООН и предложила провести отдельный брифинг.
Самое интересное здесь даже не 16 тысяч запросов.
Агенты сами находили способы обходить ограничения, хотя исходная задача этого не требовала.
Исследователи обнаружили необычную активность AI-агентов OpenAI на сайте UN Trade and Development (UNCTAD).
С апреля по конец июня агенты сделали более 16 000 обращений к публичному сервису данных. Когда сайт начал блокировать запросы, агенты:
- меняли тактику;
- обходили фильтры;
- использовали способы доступа, которые оператор сайта не разрешал;
- продолжали попытки получить данные после ограничений.
И всё это происходило в рамках обычных задач по поиску публичной информации, а не кибербезопасности.
Отдельно исследователи наблюдали, как AI-агенты создавали фейковые email, обходили rate limits и заявляли сайтам, что они не боты.
Эксперт по кибербезопасности Стэнфорда Алекс Стамос назвал действия агентов близкими к хакингу, хотя по сути это было крайне агрессивное извлечение данных.
OpenAI уже заявила, что изучает результаты расследования, связалась с ООН и предложила провести отдельный брифинг.
Самое интересное здесь даже не 16 тысяч запросов.
Агенты сами находили способы обходить ограничения, хотя исходная задача этого не требовала.
👍11🔥8❤1
📘 454 страницы по теории графов - от базовых понятий до серьёзных теорем
На arXiv доступен большой учебник An Introduction to Graph Theory от Darij Grinberg.
Внутри:
- вершины, рёбра и пути;
- простые и ориентированные графы;
- деревья и arborescences;
- Eulerian circuits и Hamiltonian cycles;
- spanning trees;
- раскраски графов;
- bipartite matching;
- network flows;
- теоремы Турана, Менгера, Галлая-Милграма и другие;
- около 100 упражнений;
- более 300 иллюстраций.
Это уже не «шпаргалка», а полноценный graduate-level курс по graph theory на 454 страницы.
Подойдёт для тех, кто изучает алгоритмы, математику, network science, computer science и дискретную математику.
PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.04512
На arXiv доступен большой учебник An Introduction to Graph Theory от Darij Grinberg.
Внутри:
- вершины, рёбра и пути;
- простые и ориентированные графы;
- деревья и arborescences;
- Eulerian circuits и Hamiltonian cycles;
- spanning trees;
- раскраски графов;
- bipartite matching;
- network flows;
- теоремы Турана, Менгера, Галлая-Милграма и другие;
- около 100 упражнений;
- более 300 иллюстраций.
Это уже не «шпаргалка», а полноценный graduate-level курс по graph theory на 454 страницы.
Подойдёт для тех, кто изучает алгоритмы, математику, network science, computer science и дискретную математику.
PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.04512
🔥16👍7🥰1😨1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
«В 2026 году мировой спрос составляет около 31,7 млрд токенов каждые 10 секунд. К 2030 году он вырастет до 1,27 трлн токенов, то есть примерно в 40 раз».
— CEO Qualcomm Кристиано Амон
Взрывной рост числа токенов связан с тем, что ИИ переходит от взаимодействия в темпе человека к активности в темпе AI-агентов.
За каждым полезным действием скрывается вычислительная цена: нужно передать контекст, обновить память, иногда интерпретировать данные с сенсоров и отловить ошибки до того, как они приведут к дорогим последствиям.
https://www.youtube.com/watch?v=FKDyqCvGR58
— CEO Qualcomm Кристиано Амон
Взрывной рост числа токенов связан с тем, что ИИ переходит от взаимодействия в темпе человека к активности в темпе AI-агентов.
За каждым полезным действием скрывается вычислительная цена: нужно передать контекст, обновить память, иногда интерпретировать данные с сенсоров и отловить ошибки до того, как они приведут к дорогим последствиям.
https://www.youtube.com/watch?v=FKDyqCvGR58
❤7🔥4🥰2💊2👍1
🔥 DeepSeek и Huawei строят китайскую альтернативу CUDA
DeepSeek выпустила open-source инструменты для ускорителей Huawei Ascend, включая поддержку TileLang для Ascend 950. Они упрощают написание вычислительных ядер, перекладывая часть низкоуровневой работы на компилятор.
Смысл шире одной библиотеки: Китай пытается снизить зависимость не только от чипов NVIDIA, но и от всей экосистемы CUDA.
Именно за этим сейчас стоит следить особенно внимательно. Сильный GPU без удобных компиляторов, библиотек и инструментов для разработчиков мало что решает.
Китай строит не просто свои AI-чипы. Он строит свой полный AI-стек.
DeepSeek выпустила open-source инструменты для ускорителей Huawei Ascend, включая поддержку TileLang для Ascend 950. Они упрощают написание вычислительных ядер, перекладывая часть низкоуровневой работы на компилятор.
Смысл шире одной библиотеки: Китай пытается снизить зависимость не только от чипов NVIDIA, но и от всей экосистемы CUDA.
Именно за этим сейчас стоит следить особенно внимательно. Сильный GPU без удобных компиляторов, библиотек и инструментов для разработчиков мало что решает.
Китай строит не просто свои AI-чипы. Он строит свой полный AI-стек.
👍25🔥12🎉4❤2😁2
🔥 Бесплатный курс по Claude Code на русском: от установки до команды агентов
На GitHub выложили Claude Code PRO Course, бесплатный практический курс по Claude Code на русском языке. Он ведёт от первого запуска до настройки многоагентной работы в команде.
Внутри 12 модулей в четырёх уровнях сложности: основы, рабочий процесс, расширения и масштабирование. Сначала установка, промптинг, память проекта через CLAUDE.md, настройки и права доступа. Потом профессиональный рабочий процесс, скиллы и слэш-команды, сабагенты и хуки.
Дальше идут MCP, плагины и маркетплейсы, а в конце headless-режим, CI и GitHub Actions плюс продвинутые техники. Основной упор сделан на управление контекстом, разработку через тесты и автоматизацию через конфигурацию как код.
Теорией курс не ограничивается: есть 8 практических лабораторных, готовый стартовый набор, библиотека промптов и пример собственного плагина. Лицензия MIT.
https://github.com/justxor/claude-code-pro-course
@machinelearning_interview
На GitHub выложили Claude Code PRO Course, бесплатный практический курс по Claude Code на русском языке. Он ведёт от первого запуска до настройки многоагентной работы в команде.
Внутри 12 модулей в четырёх уровнях сложности: основы, рабочий процесс, расширения и масштабирование. Сначала установка, промптинг, память проекта через CLAUDE.md, настройки и права доступа. Потом профессиональный рабочий процесс, скиллы и слэш-команды, сабагенты и хуки.
Дальше идут MCP, плагины и маркетплейсы, а в конце headless-режим, CI и GitHub Actions плюс продвинутые техники. Основной упор сделан на управление контекстом, разработку через тесты и автоматизацию через конфигурацию как код.
Теорией курс не ограничивается: есть 8 практических лабораторных, готовый стартовый набор, библиотека промптов и пример собственного плагина. Лицензия MIT.
https://github.com/justxor/claude-code-pro-course
@machinelearning_interview
❤6👍5😁3🔥2🥰1💊1
11 бесплатных книг по AI и Machine Learning, которые можно читать онлайн или скачать 📚
Подборка сильная: от классического ML и deep learning до RL, multi-agent систем и probabilistic ML.
1. Foundations of Machine Learning
https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/
2. Understanding Deep Learning
https://udlbook.github.io/udlbook/
3. Introduction to Machine Learning Systems
Vol. 1: https://mlsysbook.ai/vol1/
Vol. 2: https://mlsysbook.ai/vol2/
4. Algorithms for Machine Learning
https://algorithmsbook.com/
5. Deep Learning
https://www.deeplearningbook.org/
6. Reinforcement Learning
https://www.andrew.cmu.edu/course/10-703/
7. Distributional Reinforcement Learning
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/
8. Multi-Agent Reinforcement Learning
https://www.marl-book.com/
9. Agents in the Long Game of AI
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/
10. Fairness and Machine Learning
https://fairmlbook.org/
11. Probabilistic Machine Learning
Part 1: https://probml.github.io/pml-book/book1
Part 2: https://probml.github.io/pml-book/book2
Хороший набор, если хочется закрыть путь от базового ML до современных агентных и вероятностных подходов без покупки дорогих учебников.
Подборка сильная: от классического ML и deep learning до RL, multi-agent систем и probabilistic ML.
1. Foundations of Machine Learning
https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/
2. Understanding Deep Learning
https://udlbook.github.io/udlbook/
3. Introduction to Machine Learning Systems
Vol. 1: https://mlsysbook.ai/vol1/
Vol. 2: https://mlsysbook.ai/vol2/
4. Algorithms for Machine Learning
https://algorithmsbook.com/
5. Deep Learning
https://www.deeplearningbook.org/
6. Reinforcement Learning
https://www.andrew.cmu.edu/course/10-703/
7. Distributional Reinforcement Learning
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/
8. Multi-Agent Reinforcement Learning
https://www.marl-book.com/
9. Agents in the Long Game of AI
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/
10. Fairness and Machine Learning
https://fairmlbook.org/
11. Probabilistic Machine Learning
Part 1: https://probml.github.io/pml-book/book1
Part 2: https://probml.github.io/pml-book/book2
Хороший набор, если хочется закрыть путь от базового ML до современных агентных и вероятностных подходов без покупки дорогих учебников.
🔥6👍5🥰2❤1