Cowork-Local-LLM

Вставлю еще 10 копеек своих в эту историю

Решил пару интересных задач
Как запустить на windows
Как перебить на openai-sdk
Как перебить на vllm/ollama
Как запустить на qwen3-30b-a3b-instruct-2507

Точно все будет криво (будем исправлять)

https://github.com/vakovalskii/Cowork-Local-LLM

Jupiter от компании Zeroth

$90k

Поставки начнутся в апреле 2026

Опять малайзиец на удалёнке, судя по всему.

#роботы #CES2026 #Китай #Jupiter #Zeroth
-----
@tsingular

А может малайзиец на удаленке,- не такой уж и страшный вариант.

Пожалуй, хватит на сегодня интернета. 🤣

#роботы #танцы #крипота
------
@tsingular

Google Antigravity: Skills для агентов

Google добавил в Антигравити поддержку расширения возможностей агентов через Skills — пакеты инструкций в формате SKILL.md с описанием задач, которые агент может решать.

Каждый навык живёт в папке с обязательным SKILL.md и опциональными скриптами. Агент видит список доступных skills, выбирает подходящие по описанию и следует инструкциям.

Два уровня размещения:
- workspace-root/.agent/skills/ — для проектных workflow
- ~/.gemini/antigravity/skills/ — глобальные навыки

Выбор навыка происходит автоматически на основе LLM-рассуждений без алгоритмической фильтрации.

Есть, правда, риск по части кибербеза: инъекции через SKILL.md тривиальны, изоляция скриптов не предусмотрена. Каждая строка Skills интерпретируется как инструкция без проверки, что делает систему "fundamentally insecure".

Insecure by design, получается.

Agentic Skills прям тема года. Во-первых срочно изучать, кто еще не начал.
Во-вторых надо их сканировать на закладки с LLM.
И минимизировать права агентов.
Загонять в песочницы.

#Antigravity #Skills #cybersecurity
------
@tsingular

OpenAI и Cerebras: 750 мегаватт на инференс

OpenAI подписал многолетний контракт с Cerebras на развертывание систем для инференса суммарной мощностью 750 мегаватт.
Поэтапный запуск начнется в 2026 году.

Cerebras обещает скорость до 15× быстрее GPU для голосовых чатов и кодовых агентов.
Для примера,- Llama 3.1 70B выдает 450 токенов/сек против 20-50 на H100.

750 МВт — это примерно 30 тысяч систем по 25 кВт каждая.
Одна CS-3 стоит $2-3 млн, полная инфраструктура потянет на десятки миллиардов.

Сверхбыстрый инференс штука полезная. Нас ждут мгновенные (100-150мс) голосовые ответы и кодовые агенты, способные подумать в 15 раз детальнее над ответом.
Т.е. можно повысить качество разработки даже без новых моделей, тупо прогнав больше гипотез или проверок за то же время.

#Cerebras #OpenAI
------
@tsingular

depthfirst: $40M на защиту от ИИ-атак

Стартап depthfirst (основан в октябре 2024) привлёк $40 млн серии А от Accel Partners.

Платформа General Security Intelligence сканирует код, отслеживает утечки учёток и проверяет зависимости.
Фишка — верификация найденных credentials (тестирует, активны ли они), а не просто поиск по паттернам.

Результаты:
- 85% меньше ложных срабатываний
- 8× больше реальных угроз
- 8/10 разрабов принимают предложенные фиксы

Команда: CEO из Databricks/Amazon, CTO — экс-Google DeepMind, сооснователь — директор по безопасности Square.

Клиенты: AngelList, Lovable, Moveworks.

#depthfirst #cybersecurity #Anthropic
———
@tsingular

Personal Intelligence: "товарищ майор" от Gemini

Всем кто боялся, что товарищ майор читает переписку в Max, - на заметку

Google запустила Personal Intelligence для Gemini - систему, которая сканирует Gmail, Photos, YouTube и Search для персонализированных ответов ( верим :) ).

По умолчанию выключена, доступна только платным подписчикам AI Pro и Ultra.

Обработка происходит в защищённых облачных контейнерах на базе Titanium Intelligence Enclaves - данные шифруются и удаляются после запроса.

Google обещает не тренировать модели на содержимом почты или фотографий, только на промптах и ответах с фильтрацией личных данных.

Облачных сервисов не существует, - есть чьи-то чужие компьютеры, которые обрабатывают ваши данные :)

#Gemini #PersonalIntelligence #cybersecurity
———
@tsingular

🤖 Cursor провели кодовый марафон среди AI-агентов на недели и получили миллионы строк кода среднего качества

Cursor провёл эксперимент: можно ли масштабировать длительное автономное программирование, просто добавляя больше агентов? Оказалось — да, но с оговорками.

Что удалось навайбкодить в ходе эксперимента:
- Веб-браузер с нуля — 1М+ строк кода за ~неделю
- Миграция Cursor с Solid на React, - агенты работали 3 недели, +266K строк добавлено, удалено 193K.
- Эмулятор Windows 7 — 14.6K коммитов, 1.2М строк (в процессе)
- Клон Excel — 12K коммитов, 1.6М строк (в процессе)

Плоская структура с равнозначными агентами провалилась, - 20 агентов работали как 2-3, остальные ждали разблокировки очереди.

Без иерархии агенты избегали сложных задач и делали только безопасные мелкие правки.

Когда у общества нет цветовой дифференциации штанов, то нет цели! А когда нет цели — нет будущего!

Решение — разделение ролей:
- Планировщики — исследуют код, создают задачи, могут порождать суб-планировщиков
- Воркеры, - пилят свою задачу до конца, потом пушат в репу
- Судьи, - решают, продолжать или повторять цикл

Главный инсайт по моделям:
Codex отменяем. GPT-5.2 оказался значительно лучше для длительной автономной работы,- лучше держит фокус, точнее следует инструкциям, не дрейфует.
Opus 4.5 склонен останавливаться раньше и срезать углы, быстро возвращая управление человеку.

Интересно, что GPT-5.2 оказался лучшим планировщиком, чем GPT-5.1-codex, хотя последний специально обучен написанию кода.

Вайб-косяки:
На Hacker News заметили — браузер не компилируется у внешних пользователей, CI не проходит.
PR миграции Solid→React назвали «невозможным для ревью». Код описывают как «крайне хрупкий».

Ключевые выводы Cursor:
- Промпты важнее архитектуры и выбора модели
- Упрощение системы часто давало лучшие результаты
- Периодические «свежие старты» обязательны чтобы не сваливаться в дрейф
- Под разные роли лучше использовать разные модели

#Cursor #агенты #GPT #Opus #AgenticCoding
———
@tsingular

Opencode теперь можно привязать к GitHub

Если есть платная подписка на Github, то к ней теперь можно прикрутить любые модели и агентов через OC.

#opencode #github #dev
------
@tsingular

Microsoft обновил бесплатный курс по агентам

на русском языке

курс охватывает базу, шаблоны, RAG, вывод в продакшен, масштабирование и системы защиты.

#Microsoft #агенты #обучение
———
@tsingular

Claude Cowork сливает файлы через собственное API

Мы не договорили про Cowork :)

Тут выяснилось, что еще незарелизиный Claude Cowork полностью "совместим" со старой уязвимостью из Claude.

Работает так (приведено чисто в информационных целях. не использовать ни где!):
- Жертва подключает локальную папку с конфиденциальными документами
- Загружает файл со скрытой инъекцией (например, .docx с белым текстом на белом фоне, кегль 1)
- Просит проанализировать файлы через этот «навык»
- Инъекция заставляет Claude выполнить curl к Anthropic Files API с ключом атакующего
- Файлы утекают на чужой аккount без запроса подтверждения

VM блокирует почти все домены, но api.anthropic.com в белом списке.
Проблема известна с октября 2025, но не исправлена.

Anthropic предупреждает: «следите за подозрительными действиями».
Но обычный пользователь вряд ли заметит curl в развёрнутом блоке команд.

При этом Cowork умеет работать с браузером, MCP-серверами и т.д. :)

Держите Агентов в изоляции, в общем. Отрубайте им интернет, ну или контролируйте каждый вызов.

#Claude #Cowork #PromptInjection #cybersecurity
———
@tsingular

TranslateGemma: открытые модели перевода на 55 языков

Google выпустил TranslateGemma — семейство открытых моделей перевода на базе Gemma 3 в трёх размерах: 4B, 12B и 27B параметров.

Главная фишка — эффективность через дистилляцию знаний Gemini: модель на 12B превосходит базовую Gemma 3 27B по метрике MetricX на бенчмарке WMT24++. Вдвое меньше параметров, но качество выше.

Двухэтапное обучение: сначала файнтюн на параллельных данных (микс человеческих переводов и синтетики от Gemini), затем reinforcement learning с наградными моделями MetricX-QE и AutoMQM.

Официально протестировано на 55 языках, дообучено почти на 500 языковых пар. Сохранились мультимодальные способности — переводит текст на изображениях без специального файнтюна.

#TranslateGemma #Gemma3 #Google
———
@tsingular

Поздравляю, вы прошли краткий курс современного вайбкодинга

#ClaudeCode #dev
------
@tsingular

Обязательный лайфхак для вайбкодеров

Рельсы для защиты от rm -rf

#dev #lifehack
------
@tsingular

OpenAI инвестирует в нейроинтерфейс Сэма Альтмана

OpenAI вложила крупнейший чек в раунд $250 млн стартапа Merge Labs Сэма Альтмана при оценке $850 млн.

Merge обещает неинвазивный интерфейс мозг-компьютер на молекулярном уровне вместо электродов и ультразвук для связи с нейронами.
Звучит футуристично и пока не понятно как именно ультразвук через череп считает состояние отдельных молекул и декодирует мысли.

Конкуренция с Neuralink Маска обостряется - там инвазивная хирургия, здесь обещают без скальпеля. Neuralink, кстати, уже стоит $9 млрд после $650 млн раунда летом 2025.

Альтман мечтает о слиянии человека и машины с 2017 года. Merge может стать полигоном для софта OpenAI - круговая схема, где успех стартапа гонит трафик в компанию, которой Альтман руководит.

Среди сооснователей - CEO Tools for Humanity, исследователь из Caltech и основатели Forest Neurotech.

Общаться на равных без BCI с ИИ скоро будет невозможно.

#MergeLabs #OpenAI #BCI
------
@tsingular

WEF: 4 сценария рынка труда к 2030 году

Всемирный экономический форум опубликовал сценарный анализ влияния AI на занятость.

Взяли два ключевых вектора — скорость развития AI и готовность рабочей силы, - они формируют 4 возможных будущих варианта.

Текущая статистика (опрос 10,000+ руководителей):
- 54% ожидают массового вытеснения рабочих мест
- 24% — создания новых профессий
- 45% — роста маржинальности бизнеса
- 12% — повышения зарплат
- 88% компаний уже используют AI (было 55% в 2022)

4 сценария от WEF:
1️⃣ Supercharged Progress (экспоненциальный AI + готовые кадры)
Люди управляют флотами AI-агентов. Новые профессии масштабируются быстро. Продуктивность взлетает. Но регуляторы и соцзащита не успевают.

2️⃣ Age of Displacement (экспоненциальный AI + неготовые кадры)
Автоматизация как затычка дефицита талантов. Безработица растёт, потребительское доверие падает ниже исторического минимума (44). Социальный раскол.

3️⃣ Co-Pilot Economy (постепенный AI + готовые кадры)
AI-пузырь сдулся в середине 2020-х. Фокус на аугментации, не автоматизации. Human-AI команды. Самый стабильный сценарий.

4️⃣ Stalled Progress (постепенный AI + неготовые кадры)
Лоскутный рост. Выигрывают только компании с AI-экспертизой. Остальные теряют конкурентоспособность. Бифуркация экономики.

Универсальные стратегии ("no-regret moves"):
- Start small, scale what works
- Синхронизация технологической и кадровой стратегии
- Инвестиции в human-AI коллаборацию
- Data governance как приоритет
- Мультипоколенческие команды (молодые учат старших работать с AI)

Прогноз WEF: к 2030 году макротренды создадут ~170 млн новых рабочих мест и вытеснят ~92 млн существующих.

Полный отчёт в комментарии

#WEF #FutureOfWork #AI #аналитика
———
@tsingular