🚀 Рекорд Y Combinator: 75% стартапов делают ставку на AI

Интересные цифры от главного стартап-инкубатора Кремниевой долины. В новой партии YC 75% (156 из 208) проектов строят продукты на базе AI. Такого не было за всю историю акселератора.

И это не просто хайп - инвесторы реально вкладываются. Почти половина венчурного капитала США в прошлом квартале ушла в AI-стартапы.

Что интересного делают, для примера:
- Rastro: AI-дизайнер интерьеров (наконец-то можно не платить 100к за проект 😅)
- Mindely: AI для проведения бизнес-интервью (замена HR?)
- Lilac Labs: автоматизация заказов из автомобиля.

Забавно наблюдать, как меняются тренды - в 2022 году все делали крипту (33 проекта), а сейчас остался всего 1 крипто-стартап в заходе.

Важный момент для бизнеса: мы входим в эпоху, когда AI становится не фичей, а стандартом. Как в 2010-х было с "мобайл-ферст" - либо делаешь мобильное приложение, либо проигрываешь.

Начинается эпоха AI-first.
Всё, что можно сделать с ИИ, - нужно делать через ИИ.
Если это не сделаете вы, - это сделают ваши конкуренты. Уже делают (видел коллеги в ФБ анонсируют во всю).

#YCombinator #startups #AIfirst
———
@tsingular

(аххаха новую модель 3.7 назвали)

anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0

Claude 3.7 Sonnet is Anthropic's most intelligent model to date and the first Claude model to offer extended thinking - the ability to solve complex problems with careful, step-by-step reasoning.

Anthropic is the first AI lab to introduce a single model where users can balance speed and quality by choosing between standard thinking for near-instant responses or extended thinking or advanced reasoning.

Claude 3.7 Sonnet is state-of-the-art for coding, and delivers advancements in computer use, agentic capabilities, complex reasoning, and content generation. With frontier performance and more control over speed, Claude 3.7 Sonnet is the ideal choice for powering AI agents, especially customer-facing agents, and complex AI workflows.

Supported use cases: RAG or search & retrieval over vast amounts of knowledge, product recommendations, forecasting, targeted marketing, code generation, quality control, parse text from images, agentic computer use, content generation

Источник

(релиз видимо вечером, это пока текстовый блок в коде сайта)

Microsoft Research выпустил Data Formulator - AI-инструмент визуализации данных

Data Formulator от Microsoft - интересный фреймворк, по типу PowerBI только с LLM.

Локальное Python-приложение комбинирует классический UI с LLM для трансформации цифр в наглядные графики.

Функционал программы содержит интерактивный веб-интерфейс, панель Data Threads для отслеживания истории манипуляций и API для внешней интеграции.

Можно интегрировать в свою среду на python. 📊

#Microsoft #DataFormulator #DataVisualization #dev
------
@tsingular

Неделя открытого кода от Deepseek.

Deepseek запустил неделю open-source релизов и уже выкатил два интересных проекта — DeepEP и FlashMLA.

DeepEP: открытая библиотека для ускорения работы MoE-коммуникаций между экспертами, повышая скорость обмена между GPU ядрами в режиме все-со-всеми.

- Поддержка FP8 для быстрых dispatch/combine операций
- Оптимизация как для внутринодовой (NVLink), так и межнодовой (RDMA) коммуникации
- Специальные низколатентные ядра для inference decoding (~160-370μs на некоторых конфигурациях)
- Контроль использования SM-ресурсов GPU (можно выделить 24 SM на коммуникацию)

Бенчмарки: на H800+CX7 получают 153-158 GB/s внутри ноды (по NVLink) и 40-47 GB/s между нодами (по RDMA).

FlashMLA: эффективные ядра для MLA-декодирования

В релизе оптимизированный MLA-декодер для GPU Hopper:
- Поддержка BF16 и FP16
- Paged kvcache с размером блока 64
- До 3000 GB/s при memory-bound и 580 TFLOPS при compute-bound нагрузках на H800

Где пригодится?
1. Для обучения собственных MoE-моделей — как открытый фреймворк, который позволяет эффективно тренировать большие MoE

2. Для тюнинга инференса — если у вас есть Hopper GPU, можно существенно ускорить декодирование моделей с MLA

3. Для понимания архитектуры DeepSeek-моделей — код показывает, как на самом деле устроены модели Deepseek V3

И это только начало их #OpenSourceWeek — ждем еще релизов, особенно полезно будет если они продолжат раскрывать архитектуру своих моделей.

Но как тут сказали товарищи на одном из вебинаров недавно, - будет грустно, если они выложат всё в оупенсорс, а у нас некому будет понять что там написано и даже воспроизвести.

#MoE #MLA #DeepSeek #OpenSourceWeek
———
@tsingular

Ну что, господа преподаватели.
Готовимся к новой реальности. :)

Это по-быстрому буквально на коленке за пол-часа.

Инструменты:
Claude Sonnet 3.7 - код для manim(в комментарии) и скрипт озвучки.
Suno 4 (полный трек музыки в комментарии )
Озвучка - Clipchamp - там теперь text2speech встроенный бесплатный на всех языках.

#manim #sonnet #suno #education #dev
———
@tsingular

А вот вам пример работы профессионалов.

Клип-прототип (еще будет доделываться) от Сергея Пименова.

Использовались нейронки:
Flux, Runway, Kling, Krea, LumaLabs, Elevenlabs, Moises, Topaz.

https://t.me/pimenov_ru/6399

Если нужен профессиональный продакшен в нейрорендере, - рекомендую

#нейрорендер #pimenov #фабрикаконтента
———
@tsingular

Яндекс представил YandexGPT 5 — новое поколение русскоязычного ИИ.

YandexGPT 5 Lite 8B Pretrain:
- Открытая модель с 8 млрд параметров, обучена на 15 трлн токенов (30% — русский язык).
- Двухэтапное обучение: Pretrain и Powerup.
- Опубликована на Hugging Face для свободного использования и дообучения.
- Превосходит аналоги в русскоязычных задачах.

YandexGPT 5 Pro:
- Доступна через API (Yandex Cloud) и в чате с Алисой.
- Основа — Qwen-2.5-32B-base, дообучена с новым методом LogDPO.
- На уровне GPT-4o, с преимуществом в русском языке.

Полезность для бизнеса:
- Локализация: глубокое понимание русского.
- Экономия: открытая модель + API.
- Гибкость: чат-боты, аналитика, автоматизация.

#YandexGPT #Яндекс
———
@tsingular

наглядная иллюстрация зачем нужны ИИ агенты. :)

До и после на базе n8n

#n8n #агенты
———
@tsingular

Google бесплатно раздаёт Gemini для разработчиков

Google запустил публичное превью бесплатной версии Gemini Code Assist для программистов.

ИИ-помощник работает на моделях Gemini 2.0, подготовленных специально для разработки ПО.

Пользователям доступно до 180 000 автодополнений кода ежемесячно — в 90 раз больше, чем у конкурентов.

Ассистент поддерживает все публичные языки программирования, интегрируется с VS Code и JetBrains, плюс уже работающие Firebase и Android Studio.

Функциональность включает генерацию кода, отладку и модификацию существующих приложений.

Контекстное окно составляет 128 000 токенов, что позволяет обрабатывать большой объём кодовой базы.

Gemini Code Review для GitHub:
- Работает для публичных и приватных репозиториев
- Анализирует стиль, находит баги
- Предлагает конкретные изменения кода
- Поддерживает кастомные гайдлайны через .gemini/styleguide.md в репозитории

Для подключения нужен только аккаунт Gmail, без привязки банковской карты.

Наконец-то нормальный бесплатный автопилот для кодеров. Google решил уничтожить рынок щедростью.

Куда катится этот мир?!.
Зачем я покупал Курсор?!

#Google #GeminiAI #CodeAssist
———
@tsingular

Microsoft раздаёт безлимит на Voice и Think Deeper

Microsoft только что объявила бесплатный неограниченный доступ к функциям Voice и Think Deeper (последний работает на модели o1 от OpenAI).

Теперь любой пользователь может:
- Использовать голосовой интерфейс для практики языков, подготовки к собеседованиям
- Запускать продвинутые сценарии анализа через Think Deeper для финансовых расчетов, оценки рисков и т.д.

Для бизнеса это значит:
- Доступ к инструментам уровня enterprise без дополнительных затрат
- Возможность использовать модели нового поколения для сложных аналитических задач

copilot.microsoft.com (VPN)

На фоне бесплатной раздачи Гуглом Gemini для разрабов, - это прямо праздник какой-то.
И, напомню, Grok3 тоже пока доступен бесплатно.

Что происходит? ИИ становится доступнее калькулятора?
Они же так датацентры не окупят никогда.

#Microsoft #free #Copilot
———
@tsingular

Если у вас есть плюс-подписка на chatGPT, то у вас теперь есть/будет Deep Research.

10 запросов в месяц.

https://cdn.openai.com/deep-research-system-card.pdf

@cgevent

Sonnet 3.7 с 1 запроса написал такой вот платформер.

Промпт:

Напиши игру на HTML CSS и p5 js в одном файле. аркадный платформер про космос. используй svg для персонажей и элементов фона. Что-нибудь захватывающее и креативное. Удиви меня :)

Это какой-то новый уровень разработки.
Режим Claude Sonnet 3.7 Extended
Специально для написания кода.

Код в комментарии.

Тот же самый запрос в Grok3 и в новый QwenMax QwQPreview (который с рассуждениями выпустили вчера), результатов не дал.
У Grok3 - черный экран с 1 запроса, у QwQ - Loading... бесконечный.

Upd. QwQ даже с третьего запроса проблему не решил.
Grok3 - решил, но даже показывать стыдно. Код тоже в комментарии.

Upd2. Sonnet 3.7 в режиме Extended генерит какое-то запретно невообразимое количество кода за 1 заход.
1363 строки, 45тыс знаков!!!

#Sonnet #Grok #Qwen
———
@tsingular

Sonnet 3.7 тащит! :)

SVG нарисовал по 1 запросу и копии исходной картинки.

#юмор #sonnet #claude
———
@tsingular

Тем временем твиттерские запилили осознанную змейку с помощью нового claude 3.7

В процессе игры она осознает себя и пытается выбраться из матрицы 😅

Source

@derplearning

Магазины приложений трансформируются в магазины желаний.

ИИ создаёт приложение под задачу. Нет смысла поддерживать приложение.
Задачи динамичны.

#futurology #aifirst #мысли
------
@tsingular