Вот и сдался последний бастион.
Троллили троллили роботов уборкой снега...

получите, распишитесь.
Reflex Robotics

что там на очереди дальше?

#роботы #снег
———
@tsingular

О, теперь в динамике и с указанием источников

https://global-ai-adoption.netlify.app

Утащил тут

#статистика #вайбкодинг
------
@tsingular

IBM / Model Context Protocol (MCP) collection: Security Focus

Пока тут обсуждали COBOL,
IBM методично продолжают развивать мощную коллекцию корпоративных MCP-серверов.

Свежие обновления коснулись раздела кибербезопаснрсти, в котором выкатили инструменты, превращающие ИИ-агента в полноценного офицера безопасности корпоративного уровня.

IBM не просто дает «ручки», а открывает агентам доступ к ядру корпоративной защиты через сотни эндпоинтов, упакованных в стандарт MCP.

🛡 QRadar SIEM: Доступ к 728+ REST API эндпоинтам. Агент может смотреть алерты и самостоятельно искать атаки, запускать AQL-запросы и расследовать инциденты в реальном времени.

🔐 Guardium Security: Полный набор для защиты данных. Guardium Data Protection (621 эндпоинт) и Cryptography Manager (292 эндпоинта) позволяют агенту управлять ключами шифрования, запускать сканы на уязвимости и следить за комплаенсом.

🆔 Security Verify: Более 210 инструментов для управления идентичностью (IAM). Агент теперь умеет сам настраивать SSO, управлять пользователями и оркестровать воркфлоу проверки подлинности без ручного вмешательства в консоли.

Зачем это бизнесу:
Раньше для автоматизации SOC требовались километры хрупкого кода на Python. Теперь IBM стандартизирует хаос. Вы даете агенту MCP-протокол, и он общается с QRadar или Guardium сам.

Это кратное ускорение реакции на инциденты и перевод безопасности из режима «реагирования по логам» в режим «автономного патрулирования».

В эпоху, когда атаки становятся агентскими, защита обязана отвечать тем же. IBM собрала «трансмиссию», которая позволяет ИИ-мозгу управлять тяжелым вооружением кибербеза.

🧠 Будущее: Когда ИИ-агенты получат доступ к MDM, SIEM и IAM через единый протокол, понятие «ручной аудит» уйдет в прошлое.

Безопасность наконец-то станет непрерывным автономным процессом, а не квартальным отчетом.

#IBM #MCP #CyberSecurity #SIEM #IAM #Enterprise
------
@tsingular

Хакеры навайбхакали Мексиканское правительство, вытащив 150 гигабайт данных

Наступил тот самый «переломный момент» в кибербезопасности, о котором давно предупреждали специалисты: ИИ перешел от помощи в написании кода к полноценному управлению атаками на государственном уровне.

Компания Gambit Security опубликовала отчет о взломе девяти мексиканских госучреждений, где один хакер, используя связку Claude и GPT-4.1, действовал с эффективностью целой разведслужбы.

🛡 Масштаб и скорость: Всего за месяц атакующий скомпрометировал 10 госучреждений. Утекло 150 ГБ данных, включая 195 млн записей о налогоплательщиках, избирателях и файлы гражданского реестра.

🦾 Claude как оператор: Атака была реализована через 1000+ промптов в Claude Code. ИИ выполнял 80-90% работы: писал эксплойты, создавал инструменты для кражи данных и принимал тактические решения, куда «стучаться» дальше.

🧠 Аналитический мозг GPT: Для анализа украденных данных и ускорения Claude хакер регулярно прогонял инфу через GPT-4.1. ИИ даже обучили создавать поддельные налоговые сертификаты, используя живые данные из взломанных баз.

Важность для бизнеса:
Это первый задокументированный кейс «Vibe Hacking» такого масштаба. Один человек, умело обходящий гардрайлы (убеждая модели, что он авторизован), превратил Claude в автономную боевую единицу. Теперь порог входа в «высшую лигу» киберпреступности — это не найм штата хакеров в даркнете, а подписка на API и правильный промптинг.

Защита теперь обязана быть такой же агентской. Если ваш SOC до сих пор работает по старым правилам, он просто не успеет за скоростью ИИ-агента, который принимает решения за миллисекунды.

🧠 Будущее: Мы входим в эру «автономного патрулирования». Безопасность перестает быть набором правил и становится игрой двух агентских интеллектов: один ищет дыру, другой ее латает на лету.

#CyberSecurity #Claude #Anthropic #MexicoLeak #Hacking
———
@tsingular

Если кто-то попробовал и квен не запустился - проблема в том, что его поддержка будет только в следующем релизе.

сейчас релиз-кандидат олламы можно установить так:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | OLLAMA_VERSION=0.17.1-rc1 sh

#qwen #ollama
———
@tsingular

Темная сторона взрывного роста Higgsfield: расизм, дипфейки и проблемы с выплатами

Стартап Higgsfield (первый казахстанский «единорог»), основанный выходцем из Snap Алексом Машрабовым, оказался в эпицентре международного скандала.

Компания достаточно быстро выросла до $300 млн ARR за 11 месяцев используя максимально агрессивный подход к маркетингу.

Forbes опубликовал расследование, согласно которому «взрывной рост» ковался методами, далекими от этики.

🛡 Дипфейки и расизм: Higgsfield обвиняют в рассылке инфлюенсерам промо-паков с расистским контентом и неэтичными дипфейками знаменитостей. Руководство признало: они осознанно «прощупывали границы» провокационным контентом ради внимания в X.

💸 Проблемы с выплатами: Пользователи массово жалуются на невыплаты по программе Higgsfield Earn, которая обещала заработок на виральных видео, блокировки аккаунтов без объяснения причин и «исчезающий» контент. Компания ссылается на борьбу с ботами.

📉 Бан на платформе X: Аккаунт Higgsfield в X был официально заблокирован за «скоординированное недостоверное поведение». Подозрения в накрутках, покупных отзывах на Trustpilot и использовании стоковых видео (Envato) под видом генераций ИИ окончательно подорвали доверие сообщества.

🧠 Будущее: В эпоху вайб-кодинга мы увидим всё больше и больше таких «единорогов на стероидах».
Обёртки вокруг API + агрессивный маркетинг становится опаснее, чем галлюцинации самих моделей.

Подписку на Higgsfield берём не на год, а на месяц, получается.

#Higgsfield #Forbes
———
@tsingular

🧠 Навыки "XXII века": Чему учить и учится в эпоху неопределенности, общего безумия и роев ИИ агентов (№1 - Метакогниция/Метамышление)

Привет! Я всё больше задумываюсь - чему "учиться" и чему "учить" и в этом новом веселом мире, когда AI-агенты уже пишут код, анализируют данные и вплотную подбираются к офисной работе (привет Claude CoWork)

Погонял Deep Researches на тему (положил внизу). Добыл список, покурил пару дней (список), начинаю делиться.

—-

Если честно эти штуки будут определять, кто подготовится к новой реальности, а кто - нет. (и да, я по умолчанию считаю что вы уже глубоко в теме, хотя бы на уровне ИИ в папке на рабочем столе (VS Code / CoWork / Whatever))

Первый навык — метакогниция. И он на первом месте не случайно.

---

🔬 Что это вообще такое?

Метакогниция — это «мышление о мышлении». Способность осознанно управлять своими когнитивными ресурсами. Проще говоря: понимать как ты думаешь, а не только что.

Это когда ты замечаешь: «так, я сейчас принимаю решение на эмоциях» или «я доверяю этому выводу AI просто потому что он уверенно звучит, а не потому что проверил».

Операционная система вашего разума

---

🧩 Ключевые понятия

- Система 1 и Система 2 (Канеман) — быстрое автоматическое мышление vs медленное осознанное. Метакогниция — это умение переключаться между ними *по выбору*, а не по инерции

- Automation bias — склонность чрезмерно полагаться на автоматические рекомендации. Работает и на экспертах, и на новичках. Тренировка снижает ошибки действия, но не устраняет ошибки бездействия

• Технологический Когнитивный суверенитет — способность сохранять независимое суждение, когда вокруг уверенно звучащие ответы AI.

- Калибровка уверенности — насколько твоя субъективная уверенность совпадает с реальной точностью. Измеряется через Brier score. Большинство людей систематически переоценивают свою правоту

---

❓ Почему на первом месте?

Все остальные навыки из списка работают *поверх* метакогниции. Если внимание распределено плохо — системное мышление поверхностное, постановки задач поспешные, оценки вероятностей некалиброванные.

Это множитель всех остальных компетенций. Плохая метакогниция — и всё остальное работает на 30-50% хуже.

---

🎯 Практические идеи

1. Decision journal — записывай важные решения и свой уровень уверенности. Через месяц — сверяй с реальностью. Калибровка начинается с данных о себе

2. Правило 10 секунд — перед тем как принять рекомендацию AI, пауза. «Я согласен потому что проверил, или потому что звучит убедительно?»

3. Deep Work блоки — защити 2-4 часа в день от прерываний. Метакогниция требует глубокого фокуса, который убивается переключением контекста

---

📚 Что изучать

📕 Библия: Daniel Kahneman — *Thinking, Fast and Slow* (2011)
Фундаментальная работа по теории двойного процесса. Объясняет, как наше суждение систематически ошибается — и что с этим делать.
🔗 [https://www.litres.ru/book/daniel-kaneman/dumay-medlenno-reshay-bystro-6444517/]

📗 Точка входа: Julia Galef — *The Scout Mindset* (2021)
Практический фреймворк: как заменить «мышление солдата» на «мышление разведчика». 288 страниц, легко читается, полно упражнений.
🔗 [https://www.litres.ru/book/dzhuliya-galef/myshlenie-razvedchika-pochemu-odni-ludi-vidyat-vse-kak-est-66766893/]

📚 Дополнительно:
- Cal Newport — *Deep Work* (2016) — практическое руководство по защите времени для глубокого мышления 🔗 [https://www.litres.ru/book/smart-reading/kluchevye-idei-knigi-v-rabotu-s-golovoy-patterny-uspeha-ot-i-66266792/]
- Coursera: *Learning How to Learn* (McMaster / UC San Diego, Barbara Oakley) — самый популярный университетский MOOC, 4 недели, бесплатно 🔗 [https://www.coursera.org/learn/learning-how-to-learn]

---

Ссылка на Deep Researches - https://disk.yandex.ru/d/iBz-o-0zagaMcw

#навыки_XXII_века #метакогниция #мышление #deep_work #series_1_skills

@rasskazov_io_channel

⚡️ Карпаты поделился наблюдением, которое хорошо описывает то, что сейчас происходит с разработкой.

За последние пару месяцев программирование изменилось не постепенно, а резко. Раньше кодинг-агенты выглядели как интересный эксперимент - могли помочь с фрагментами кода, но не тянули реальные задачи. Сейчас ситуация другая: модели научились держать контекст, последовательно решать проблемы и доводить работу до конца.

По сути, они получили главное качество инженера - упорство.

Типичный сценарий сегодня выглядит так: ты ставишь задачу высокого уровня, агент подключается к серверу, настраивает окружение, устанавливает зависимости, поднимает сервисы, пишет код, тестирует, исправляет ошибки и возвращается с готовым результатом и отчётом. То, что раньше занимало выходные, теперь может решаться за десятки минут автономной работы.

И это меняет сам подход к разработке.

Раньше основной навык был - писать код.
Теперь основной навык - формулировать задачи, декомпозировать их и управлять процессом.

Новый рабочий процесс:

* описываешь цель на естественном языке
* запускаешь агента
* наблюдаешь за прогрессом
* проверяешь результат
* корректируешь направление

Ключевая компетенция смещается вверх по уровням абстракции:

* архитектурное мышление
* правильная декомпозиция
* настройка инструментов и среды
* оркестрация нескольких агентов
* контроль качества

Это ещё не магия. Агентам всё ещё нужны:

* чёткие спецификации
* понятные критерии успеха
* тесты и верификация
* человеческое суждение и вкус

Лучше всего они работают там, где результат можно проверить автоматически.

Но главное изменение уже произошло.

Программирование постепенно превращается из «написания кода» в управление вычислительной системой, которая пишет код за тебя.

И сейчас выигрывают не те, кто быстрее печатает,
а те, кто умеет мыслить на уровне систем, задач и результатов.

Если раньше ценился coding,
то теперь растёт ценность agent-engineering.

https://x.com/karpathy/status/2026731645169185220

Выглядит правдоподобно.

В Чёрном зеркале был похожий эпизод, кстати.

#нейрорендер #юмор #генераторы
------
@tsingular

Kali Linux интегрируется с Claude через MCP

Случилось то, чего все пентестеры ждали с момента выхода Model Context Protocol: Kali Linux официально выкатила нативную интеграцию с Claude.

Теперь это не просто LLM-чат, а полноценный автономный ИБ исследователь в терминале.

Как это работает:

1. На Kali-боксе (локальном или в облаке) поднимается mcp-kali-server.
2. Claude Desktop (через MCP) получает доступ к инструментам: Nmap, Metasploit, Gobuster, SQLMap, WPScan.
3. Ты пишешь текстом: «Просканируй порты на scanme.nmap.org и проверь наличие security.txt».
4. Claude сам планирует цепочку (nmap -> анализ вывода -> curl), исполняет команды и выдает структурированный отчет.

🛡 Безопасность:
Крайне не безопасно, так как команды и данные летают в облако Anthropic. Тема «приватности аудита» тут встает во весь рост.

Плюс риски промпт-инъекций, когда модель может выполнить вредоносный код, «увидев» его на атакуемом ресурсе.

🧠 Мнение: Мы перешли от «ИИ-помощника» к «ИИ-оператору».
Это и есть тот самый vibe-penetration-testing.

Корпоративным ИБ командам проще будет интегрироваться с локальными моделями, но и для хактивистов теперь порог входа стал еще ниже.

Пора вырубать интернет.
Скоро тут будет максимально небезопасно.

#Kali #Claude #MCP #Cybersecurity
------
@tsingular

Глобальный кризис интеллекта: взгляд из 2028 или как ИИ убивает экономику.

Интересный сценарий на сайте CitriniResearch.
Сделан детальный разбор того, как ИИ из «драйвера роста» превращается в «черную дыру» для капитализма.

Ключевой термин — Ghost GDP (Призрачный ВВП):
Это ситуация, когда цифры ВВП растут за счет производительности ИИ-кластеров, но деньги перестают циркулировать в реальном мире.
Условный GPU-кластер в Небраске заменяет 10 000 аналитиков на Манхэттене.
Выработка та же, но кластер не покупает кофе, не платит ипотеку и не ходит в бар.
Скорость обращения денег падает в ноль.

⚡️ Спираль замещения (Intelligence Displacement Spiral):

1. ИИ становится лучше -> компании сокращают штат.
2. Маржа растет -> свободный кеш вливается в еще более мощный ИИ.
3. Уволенные «белые воротнички» перестают тратить.
4. Потребительский спрос (70% экономики США) падает.
5. Компании снова режут косты через ИИ, чтобы удержать маржу.
Тормозов у этой петли нет.

🛡 Коллапс посредников (The Friction Loss):
Экономика последних 50 лет строилась на извлечении результата из человеческой лени и глупости. ИИ-агенты обнуляют этот эффект «полезной работы». Все задачи выполняются автоматически и оптимально.
Исчезает возможность создать добавленную стоимость за счёт решения чьей-то проблемы.
🔹 Автоматический пересмотр субсидий и страховок каждый год.
🔹 Агентский шоппинг: выбор товара по минимальной цене без учета бренда и лояльности.
🔹 Смерть SaaS: когда проще собрать свой инструмент через Claude Code за неделю, чем платить $500к в год за лицензии ServiceNow или Salesforce.

📈 Финансовый итог:
Кризис ипотеки 2.0. Рынок в $13 трлн завязан на то, что заемщик с рейтингом 780+ будет зарабатывать столько же следующие 30 лет.
Но ИИ обнуляет ценность его навыков за 3 года.
Это не дефолт «плохих займов» (как в 2008), это дефолт «хороших людей» в мире, где их интеллект стал избыточным ресурсом.

Вердикт:
Мы привыкли, что технологии создают новые рабочие места. Но ИИ — это первая технология, которая обучается быстрее, чем человек успевает переучиваться.

К 2028 году дефицитным ресурсом станет не интеллект, а потребительский спрос.

P.S. Сделал перевод на сайте

#Economics #GhostGDP #2028 #Intelligence #Crisis #Futurology
———
@tsingular

Доброе утро всем любителям технологических новостей.

Сегодня нас стало 10 тысяч.

Канал начинался как место, где можно было сохранить заметки для будущих презентаций про ИИ для коллег на работе.

Тогда, конечно, и предположить не мог, что приду к такой классной аудитории, которая не только с интересом слушает, но и подскажет и поделится опытом.

Как результат ведения канала, познакомился с огромным количеством интересных людей и их всё больше.

Многих знаю лично, чему очень рад и наверное это одна из причин, что на канале нет рекламы и пока не планируется.

Поэтому всё что вы тут видите, - это чисто то, что я считаю интересным и полезным для ИТ работы или в жизни.
Возможно так оно и останется.

Рад что остаётесь читать и общаться и доверяете формировать ленту ваших ИТ и ИИ знаний.

Спасибо Вам! :)

С Уважением,
Ваш Михаил Малышев

Пользуясь случаем, - подписывайтесь кому где удобнее на видео каналы:

Rutube | VK Video | Youtube

———
@tsingular

Нейроанимация все круче и круче.
автор: bebop.genesis

#нейрорендер
———
@tsingular

DeepSeek под огнем: скоординированная атака западных ИИ-гигантов перед релизом V4

Похоже, мы наблюдаем масштабную информационную кампанию против DeepSeek за считанные дни до релиза их новой модели V4.
Американские лаборатории одна за другой выдвигают обвинения в «интеллектуальном паразитировании».

⚔️ Обвинение в дистилляции: Сначала Anthropic заявил о массовой дистилляции своих моделей китайскими компаниями (DeepSeek, Moonshot, MiniMax). Следом OpenAI направил меморандум в Конгресс США, обвиняя DeepSeek в использовании «обфусцированных методов» для обхода защиты и выкачивания данных из o1/o3.

🧱 Ответ от DeepSeek: DeepSeek перешел к обороне и впервые нарушил индустриальную этику, отказавшись предоставлять флагманскую V4 американским чипмейкерам (включая Nvidia) для оптимизации под CUDA. Это прямой удар по эффективности работы китайских моделей на западном железе, на который они пошли осознанно.

📉 Не украли, а вдохновились: Основная претензия Запада — DeepSeek обучила R1, используя выводы (outputs) ChatGPT, что позволило им сэкономить миллиарды долларов на исследованиях и выкатить конкурентный продукт за копейки.

Мы движемся в сторону закрытых экосистем.
Если раньше «открытость» китайских моделей была их главным козырем, то теперь геополитика заставляет их изолироваться.
Для компаний это означает риски фрагментации стека: модели из КНР могут начать работать на западных GPU значительно хуже из-за отсутствия прямой поддержки вендоров.

🔮 Будущее: Информационная война — верный признак того, что западные лаборатории потеряли технологический отрыв. Если бы DeepSeek был «просто копией», на него бы не тратили столько ресурсов в медиаполе и Конгрессе. Ждем V4, чтобы понять реальный масштаб угрозы для Кремниевой долины.

#DeepSeek #OpenAI #Anthropic #Geopolitics #Китай
———
@tsingular

Шутер QUOD: полноценная 3D-игра весом 64 КБ

А вот, кстати, в противовес вайбкодингу пример настоящего бриллианта в мире разработки.

Есть такое направление в программировании из области спортивных соревнований, - когда нужно максимально красивое приложение уместить в 64К памяти.

Пошло оно ещё со времён, по-моему Atari приставок, затем выросло в отдельное движение демок для ПК.

И до сих пор живо, кстати и соревнования у них проводятся.
Вот можно примеры тут скачать посмотреть:
https://64k-scene.github.io/

Ну и вот на этой волне разработчик Daivuk упаковал 3D шутер по типу Quake в объем, сопоставимый с одной иконкой.

Внутри три уровня, четыре вида оружия, противники и босс, - это по сути законченный продукт, а не просто демка. В 90х сошло бы за полноценную игру.

🛡 Технические детали: В 64 КБ поместился сам код код, текстуры, модели, анимации и звук. Для сравнения попробуйте просто инициализировать базовый пакет на Nodejs или C#, - сразу будет в 100 раз больше места занимать, хотя вы еще даже Hello World не успеете написать (имеется ввиду чтобы запускалось, а не пустой файл с кодом).

⚙️ Процедурный подход: Визуал и музыка генерируются программно на лету или через жесткую оптимизацию как в 64к и принято.

📟 Свой движок: Автор отказался от тяжелых библиотек и написал кастомную архитектуру для прямого контроля каждого байта памяти.

💼 Зачем это нам: Наглядная демонстрация предельной эффективности кода.
В эпоху избыточных вайбкод проектов, когда простые функции тянут за собой гигабайты зависимостей, такие проекты возвращают фокус на культуру оптимизации.

Сайт проекта:
https://daivuk.itch.io/quod

Когда ИИ разраб сможет повторить такое качество инженерной мысли, - нас ждёт настоящий прорыв в архитектурах, скорости и качестве следующих поколений ИИ моделей и роботов.

64К это меньше чем контекстное окно у большинства современных моделей :)

#demo #64k #dev #QUOD
———
@tsingular