SAP объявил о начале сотрудничества с n8n
Интеграция будет как на уровне бизнес-процессов и хаба SAP для генеративных ИИ моделей, так и на уровне AI агентов SAP - Joule Studio
Готовые модули для n8n появятся в ближайшие недели.
#SAP #n8n
———
@tsingular
Интеграция будет как на уровне бизнес-процессов и хаба SAP для генеративных ИИ моделей, так и на уровне AI агентов SAP - Joule Studio
Готовые модули для n8n появятся в ближайшие недели.
#SAP #n8n
———
@tsingular
🔥14👍8❤2⚡1🤣1
Удивительно, как много задач можно решить с помощью ИИ, которых до ИИ просто не было.
#юмор #мысли
------
@tsingular
#юмор #мысли
------
@tsingular
😁53❤5💯4🫡2
Короче, делюсь.
Решил же попробовать DeepSeek OCR
А он только под NVidia.
А под рукой только Apple и MLX.
Пришлось зарядить Codex.
Он что-то долго шуршал, искал, переписывал.
Несколько дней фоном на это ушло.
Принципиально не менял модели.
Только codex-medium.
Но в итоге он справился.
И теперь у меня есть своя версия DeepSeekOCR под мак.
На скрине пример таблицы, которую он смог вытащить из картинки.
Если кому нужен патч - пишите, поделюсь.
А если еще кто нибудь объяснит как можно законтрибьютить в основную ветку- вообще огонь.
#DeepSeekOCR #DeepSeek #OCR #dev
------
@tsingular
Решил же попробовать DeepSeek OCR
А он только под NVidia.
А под рукой только Apple и MLX.
Пришлось зарядить Codex.
Он что-то долго шуршал, искал, переписывал.
Несколько дней фоном на это ушло.
Принципиально не менял модели.
Только codex-medium.
Но в итоге он справился.
И теперь у меня есть своя версия DeepSeekOCR под мак.
На скрине пример таблицы, которую он смог вытащить из картинки.
Если кому нужен патч - пишите, поделюсь.
А если еще кто нибудь объяснит как можно законтрибьютить в основную ветку- вообще огонь.
#DeepSeekOCR #DeepSeek #OCR #dev
------
@tsingular
🔥28❤8
Xpeng Iron - новый робот от производителей аэромобилей
Ну что, опять скажете рендер или человек в костюме?!
-"а ты не пой, ты просто ходи туда, сюда, а мы смотреть будем и хлопать будем"
Делаем ставки, когда пройдет первое шоу моделей-роботов в сфере высокой моды?
#XPENG #роботы #Iron #Китай
------
@tsingular
Ну что, опять скажете рендер или человек в костюме?!
-"а ты не пой, ты просто ходи туда, сюда, а мы смотреть будем и хлопать будем"
Делаем ставки, когда пройдет первое шоу моделей-роботов в сфере высокой моды?
#XPENG #роботы #Iron #Китай
------
@tsingular
Anthropic отменяет MCP
В годовщину выхода MCP Anthropic выпустили интересную статью, в которой предлагают ИИ агентам не вызывать MCP сервера напрямую, а разбирать MCP клиент например через файловую структуру и писать код для вызова серверной MCP части.
Проблема выросла из масштабирования: при подключении сотен инструментов их описания съедают контекст, а промежуточные результаты гоняются через модель впустую, съедая токены, время, а главное, - контекстное окно.
Решение предлагают следующее, - агент исследует файловую систему с инструментами, загружает только нужные определения и обрабатывает данные в песочнице.
Например: вместо двух вызовов с прогоном 50k токенов транскрипта беседы через модель - один скрипт который фильтрует данные и разбирает на задачи локально.
Экономия в ряде экспериментов составила 98.7% токенов (150k→2k).
Кодовые агенты, - наше всё, в общем.
Что, в целом, логично, ибо обучают-то модели на коде и чисто кодовых моделей уже полно, которые можно поставить только на эту узкую задачу в общем каскаде.
А вот MCP моделей штучное количество и не факт, что они справятся лучше.
#MCP #Anthropic #Code
———
@tsingular
В годовщину выхода MCP Anthropic выпустили интересную статью, в которой предлагают ИИ агентам не вызывать MCP сервера напрямую, а разбирать MCP клиент например через файловую структуру и писать код для вызова серверной MCP части.
Проблема выросла из масштабирования: при подключении сотен инструментов их описания съедают контекст, а промежуточные результаты гоняются через модель впустую, съедая токены, время, а главное, - контекстное окно.
Решение предлагают следующее, - агент исследует файловую систему с инструментами, загружает только нужные определения и обрабатывает данные в песочнице.
Например: вместо двух вызовов с прогоном 50k токенов транскрипта беседы через модель - один скрипт который фильтрует данные и разбирает на задачи локально.
Экономия в ряде экспериментов составила 98.7% токенов (150k→2k).
Кодовые агенты, - наше всё, в общем.
Что, в целом, логично, ибо обучают-то модели на коде и чисто кодовых моделей уже полно, которые можно поставить только на эту узкую задачу в общем каскаде.
А вот MCP моделей штучное количество и не факт, что они справятся лучше.
#MCP #Anthropic #Code
———
@tsingular
👍7🤯3⚡2🔥2❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Для сомневающихся еще немножко Xpeng Iron уже вблизи.
Внимательно следим за походкой.
А потом пересматриваем презентацию выше.
#Xpeng #Iron
------
@tsingular
Внимательно следим за походкой.
А потом пересматриваем презентацию выше.
#Xpeng #Iron
------
@tsingular
⚡7🔥5👍4👾2🫡1
Strix: AI-агенты пентестеры в open-source
Про Xbow слышали?
Тут вышел opensource аналог - Strix - команда автономных ИИ-агентов, которые тестируют безопасность как реальные хакеры.
Запускают код, находят уязвимости и валидируют их через proof-of-concept.
Встраивается в CI/CD, работает локально в Docker-контейнерах.
Инструментарий: HTTP-прокси, автоматизация браузера, Python runtime для эксплойтов.
Установка: pipx install strix-agent, указываешь на кодовую базу - и агент начинает работу.
Заявляют тестирование инъекций, контроля доступа и бизнес-логики.
Использовать только в исследовательских целях!
#Strix #pentest #cybersecurity
———
@tsingular
Про Xbow слышали?
Тут вышел opensource аналог - Strix - команда автономных ИИ-агентов, которые тестируют безопасность как реальные хакеры.
Запускают код, находят уязвимости и валидируют их через proof-of-concept.
Встраивается в CI/CD, работает локально в Docker-контейнерах.
Инструментарий: HTTP-прокси, автоматизация браузера, Python runtime для эксплойтов.
Установка: pipx install strix-agent, указываешь на кодовую базу - и агент начинает работу.
Заявляют тестирование инъекций, контроля доступа и бизнес-логики.
Использовать только в исследовательских целях!
#Strix #pentest #cybersecurity
———
@tsingular
🔥8👍4⚡1
🔗 NVQLink - GPU управляление для квантового компьютера
Nvidia соединила GPU с квантовыми процессорами для коррекции шумов через канал с латентностью 3.96 микросекунд.
Коррекция ошибок (QEC) должна работать в реальном времени - если декодер отстаёт хоть чуть-чуть, система встаёт.
Что предлагает NVidia:
FPGA квантового процессора → RDMA → GPU memory → декодинг → обратно.
Без участия CPU.
За 4 микросекунды сигнал проходит туда-обратно.
- Латентность: 3.96 μs (max), σ=35 ns
- Пропускная способность: 400 Гбит/с
- Ускорение декодера: 29-35× (до 42× на батчах)
- 100 логических кубитов требуют ~50 PFLOPS
arXiv
#NVIDIA #NVQLink #Quantum
———
@tsingular
Nvidia соединила GPU с квантовыми процессорами для коррекции шумов через канал с латентностью 3.96 микросекунд.
Коррекция ошибок (QEC) должна работать в реальном времени - если декодер отстаёт хоть чуть-чуть, система встаёт.
Что предлагает NVidia:
FPGA квантового процессора → RDMA → GPU memory → декодинг → обратно.
Без участия CPU.
За 4 микросекунды сигнал проходит туда-обратно.
- Латентность: 3.96 μs (max), σ=35 ns
- Пропускная способность: 400 Гбит/с
- Ускорение декодера: 29-35× (до 42× на батчах)
- 100 логических кубитов требуют ~50 PFLOPS
arXiv
#NVIDIA #NVQLink #Quantum
———
@tsingular
⚡3👍3🔥2❤1😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥37❤4⚡4🆒4👍3🥰1😐1
Битрикс24 знатно прокачал ИИ
Новый релиз, - Космос теперь умеет:
🌠 AI-агенты - в чате выполняют задачи по запросу. Можно создавать свои.
🌠 Аудио Задачи - общаетесь с командой в Битрикс24, а AI всё оформляет: распознаёт и ставит задачу по голосовым и кружкам, назначает ответственного, указывает крайний срок, добавляет чек-листы и фиксирует результат.
🌠 Задачи с чатом - сообщения, голосовые, файлы, все тут же фиксируется в задаче.
🌠 Мессенджер AI - теперь в мессенджере можно записывать видеокружки, делать расшифровку и распознавать эмоции в голосовых и видео с помощью BitrixGPT.
🌠 BitrixGPT 5 с размышляющей моделью - перед ответом строит цепочку рассуждений и проверяет вывод. Предлагает варианты, аргументирует, прогнозирует результат.
🌠 Агент Марта - выполняет команды внутри портала, помогает с настройками и ответами на вопросы, переводит на службу поддержки по тех.вопросам, подключается к внешним сервисам по MCP.
🌠 MCP - почта, календари, 1С и другие IT-системы теперь доступны через MCP. Агент Марта может так же их подключать по запросу.
🌠 CRM AI - AI автоматически заполняет CRM после разговора с клиентом, создает автоматические задачи из звонков и обрабатывает нерелевантные звонки.
Очень крутой релиз. Майкрософт Копайлот, мне кажется, нервно курит.
#Битрикс24
———
@tsingular
Новый релиз, - Космос теперь умеет:
Очень крутой релиз. Майкрософт Копайлот, мне кажется, нервно курит.
#Битрикс24
———
@tsingular
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🔥6🤔5❤2⚡2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔥4🤔3👍2👾2
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Интересный ролик - Official trailer for the 2026 Winter Olympics
Студия из Франции сделала небольшой making of - его полезно посмотреть всем. Про то, как взрослые мальчики используют ИИ.
По сообщениям из сети, они сократили расходы на 20-30 процентов с помощью ИИ.
В титрах отдельно указали AI Artists
Можно предположить, что мы где-то на 20 процентах пути к полностью генеративному продакшену.
Но нет.
Часть задач (последняя миля) не решается с помощью ИИ.
Одна из них - монтаж.
Но об этом следующий пост.
Сам трейлер смотрите тут:
https://www.instagram.com/p/DQcIjrCjGYX/
Там же почитайте титры и список специальностей, чтобы у вас не было иллюзий, что "мы щас на кухне такое сгенерим"
@cgevent
Студия из Франции сделала небольшой making of - его полезно посмотреть всем. Про то, как взрослые мальчики используют ИИ.
По сообщениям из сети, они сократили расходы на 20-30 процентов с помощью ИИ.
В титрах отдельно указали AI Artists
Можно предположить, что мы где-то на 20 процентах пути к полностью генеративному продакшену.
Но нет.
Часть задач (последняя миля) не решается с помощью ИИ.
Одна из них - монтаж.
Но об этом следующий пост.
Сам трейлер смотрите тут:
https://www.instagram.com/p/DQcIjrCjGYX/
Там же почитайте титры и список специальностей, чтобы у вас не было иллюзий, что "мы щас на кухне такое сгенерим"
@cgevent
👍9❤3⚡3🔥1
Forwarded from Чёрный Треугольник
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
☝🏻Некоторые подробности об анонсированном вчера роботе-женщине Iron
Компания Xpeng называет Iron — «самым человекоподобным роботом в индустрии»
Во время презентации CEO пришлось раздеть робота, что бы показать что там не человек внутри.
🔻Рост 178 см, вес 70 кг — как обычный человек
🔻Три собственных чипа Turing AI созданных Xpeng с производительностью 2250 TOPS
🔻По 22 степени свободы в каждой руке для точных манипуляций
🔻Первый в индустрии робот с полностью твердотельной батареей
🔻Многомодельная ИИ-архитектура: VLT (Vision-Language-Task) + VLA (адаптирован из беспилотных авто) + VLM для принятия решений в реальном мире
Конструкция включает гибкий гуманоидный позвоночник, бионические мышцы, мягкую кожу на всем теле с тактильными сенсорами и 3D-дисплей вместо лица для отображения эмоций.
Робот демонстрирует естественную плавную походку благодаря пальцам на ногах — в Iron добавили пассивные степени свободы в пальцах ног для амортизации.
🤖 Массовое производство планируется к концу 2026 года, но сначала роботы пойдут только в коммерческие сценарии — гиды, консультанты, администраторы.
Работу на заводах отложили: руки изнашиваются за месяц, а китайская рабочая сила дешевле.
Домашнее использование — через 5-10 лет.
Xpeng открыла SDK для разработчиков.
Первым партнером стал металлургический гигант Baosteel — роботы будут работать инспекторами и техническими помощниками.
================
👁 News | 👁 Soft | 👁 Gear | 🌐 Links
Компания Xpeng называет Iron — «самым человекоподобным роботом в индустрии»
Во время презентации CEO пришлось раздеть робота, что бы показать что там не человек внутри.
🔻Рост 178 см, вес 70 кг — как обычный человек
🔻Три собственных чипа Turing AI созданных Xpeng с производительностью 2250 TOPS
🔻По 22 степени свободы в каждой руке для точных манипуляций
🔻Первый в индустрии робот с полностью твердотельной батареей
🔻Многомодельная ИИ-архитектура: VLT (Vision-Language-Task) + VLA (адаптирован из беспилотных авто) + VLM для принятия решений в реальном мире
Конструкция включает гибкий гуманоидный позвоночник, бионические мышцы, мягкую кожу на всем теле с тактильными сенсорами и 3D-дисплей вместо лица для отображения эмоций.
Робот демонстрирует естественную плавную походку благодаря пальцам на ногах — в Iron добавили пассивные степени свободы в пальцах ног для амортизации.
🤖 Массовое производство планируется к концу 2026 года, но сначала роботы пойдут только в коммерческие сценарии — гиды, консультанты, администраторы.
Работу на заводах отложили: руки изнашиваются за месяц, а китайская рабочая сила дешевле.
Домашнее использование — через 5-10 лет.
Xpeng открыла SDK для разработчиков.
Первым партнером стал металлургический гигант Baosteel — роботы будут работать инспекторами и техническими помощниками.
================
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11 5❤3👾1
Forwarded from Data Secrets
Стартап Edison Scientific выпустил ИИ-ученого Kosmos, который совершил уже 7 научных открытий. Разбираемся, как он устроен, и что на самом деле может.
Результаты заявляются очень громкие. Якобы за один запуск агент может проанализировать около 1500 научных статей и написать 42 тысячи строк кода, и за пол часа выполняет работу, которая у людей заняла бы пол года.
К этому вернемся позже, а пока – архитектура.
Система мультиагентная. Один из двух основных агентов фокусируется на анализе данных (код, визуализации, эксперименты в том числе), другой – на поиске и чтении литературы. Эти агенты взаимодействуют через «модель мира».
Эта модель мира является центральной частью Kosmos и представляет из себя обновляемую базу знаний, в которой фиксируются гипотезы, результаты, ссылки. Один цикл системы состоит из следующего: работает агент аналитик -> он выдвигает гипотезу -> другой агент ее проверяет на основе литературы -> модель мира обновляется. И так много-много циклов (запуск ограничен 12 часами, это в среднем 200 итераций).
Теперь вернемся к результатам.
1. Для оценки качества привлекались независимые эксперты. Они оценили, что 79.4% утверждений в отчётах – верные. Вроде неплохой результат, но что там делается в этих 20.6% и как с ними быть – большой вопрос.
2. Kosmos правда совершил 7 открытий, но есть нюансы. Во-первых, среди них три репликации (то есть система пришла к тем же выводам, что и люди раньше, по данным, которые были ей доступны). Четыре же действительно еще формально не описаны в литературе. Например, агент предложил ранее не испробованную оптимизацию термообработки в материаловедении. Все открытия также проверялись экспертами, но в то же время ни одно не верифицировали официально.
3. "За пол часа выполняет работу, на которую у людей ушло бы 6 месяцев" – это оценка самих авторов на коленке. Они посчитали по бенчмарку METR, сколько у людей занимает чтение статей, анализ и тд, все это сложили и – вуаля. Так что конкретно к этому утверждению стоит отнестись с некоторым скепсисом.
Несмотря на все эти оговорки, результаты действительно неплохие и довольно прозрачные (кроме последнего пункта). Одно только то, что агент может работать автономно 12 часов подряд и качество при этом растет с ростом количества циклов делает релиз крутым.
Попробовать Kosmos можете тут. Правда, один запуск стоит 200 долларов💸
Блогпост | Статья
Результаты заявляются очень громкие. Якобы за один запуск агент может проанализировать около 1500 научных статей и написать 42 тысячи строк кода, и за пол часа выполняет работу, которая у людей заняла бы пол года.
К этому вернемся позже, а пока – архитектура.
Система мультиагентная. Один из двух основных агентов фокусируется на анализе данных (код, визуализации, эксперименты в том числе), другой – на поиске и чтении литературы. Эти агенты взаимодействуют через «модель мира».
Эта модель мира является центральной частью Kosmos и представляет из себя обновляемую базу знаний, в которой фиксируются гипотезы, результаты, ссылки. Один цикл системы состоит из следующего: работает агент аналитик -> он выдвигает гипотезу -> другой агент ее проверяет на основе литературы -> модель мира обновляется. И так много-много циклов (запуск ограничен 12 часами, это в среднем 200 итераций).
Теперь вернемся к результатам.
1. Для оценки качества привлекались независимые эксперты. Они оценили, что 79.4% утверждений в отчётах – верные. Вроде неплохой результат, но что там делается в этих 20.6% и как с ними быть – большой вопрос.
2. Kosmos правда совершил 7 открытий, но есть нюансы. Во-первых, среди них три репликации (то есть система пришла к тем же выводам, что и люди раньше, по данным, которые были ей доступны). Четыре же действительно еще формально не описаны в литературе. Например, агент предложил ранее не испробованную оптимизацию термообработки в материаловедении. Все открытия также проверялись экспертами, но в то же время ни одно не верифицировали официально.
3. "За пол часа выполняет работу, на которую у людей ушло бы 6 месяцев" – это оценка самих авторов на коленке. Они посчитали по бенчмарку METR, сколько у людей занимает чтение статей, анализ и тд, все это сложили и – вуаля. Так что конкретно к этому утверждению стоит отнестись с некоторым скепсисом.
Несмотря на все эти оговорки, результаты действительно неплохие и довольно прозрачные (кроме последнего пункта). Одно только то, что агент может работать автономно 12 часов подряд и качество при этом растет с ростом количества циклов делает релиз крутым.
Попробовать Kosmos можете тут. Правда, один запуск стоит 200 долларов
Блогпост | Статья
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👀6🤯3❤1🤣1