OpenClaw 2026.4.7 — что нового
Главное
openclaw infer — единая точка входа для вывода моделей.
Текст, медиа, поиск, эмбеддинги — всё через одну команду. По сути, унифицированный интерфейс к любому подключённому провайдеру прямо из терминала.
Memory/Wiki — возвращение структурированной памяти.
Полноценный стек: утверждения с доказательствами, компилированные дайджесты, поиск с учётом свежести, обнаружение противоречий, панель устаревания записей.
Это уже не просто заметки, а база знаний с контролем качества.
Подключаемые стратегии сжатия контекста.
Раньше при переполнении контекста работала только встроенная суммаризация. Теперь — реестр провайдеров сжатия, подключаемых через плагины. Настраивается в agents.defaults.compaction.provider.
Контрольные точки сессий.
Оператор может инспектировать и восстановить состояние сессии до сжатия. Ветвление и откат прямо из панели управления.
Провайдеры
Gemma 4 — поддержка через Google с сохранением логики мышления
Arcee AI — новый провайдер с каталогом Trinity
Ollama — автоопределение способности обработки изображений через /api/show
Mistral Small 4 — поддержка reasoning_effort с маппингом уровней мышления
Безопасность
Серия жёстких фиксов:
Блокировка опасных переменных окружения (Java, Rust, Cargo, Git, Kubernetes, облачные ключи) при запуске инструментов на хосте
Проверка SHA-256 архивов плагинов из ClawHub — установка невозможна при несовпадении хеша
Валидация URL загрузки файлов в MS Teams против SSRF
Инвалидация WebSocket-сессий при ротации токенов
Пересопряжение узлов при попытке расширить набор разрешённых команд без подтверждения
Входящие вебхуки
Новый встроенный плагин: внешняя автоматизация может создавать и управлять потоками задач через эндпоинты с общим секретом. Мост между OpenClaw и любой CI/CD или внешней системой.
Память/сновидения
Редактированные стенограммы сессий теперь подаются в корпус сновидений с разбивкой по дням и контрольными точками курсора.
Агент учится не только из заметок, но и из собственных прошлых диалогов.
⚠️ У меня при обновлении OpenClaw сломалась сборка Telegram-плагина, из-за чего CLI искал отсутствующие внутренние файлы и не мог читать конфиг, пришлось допиливать Курсором GPT 5.4, восстанавливать недостающие wrapper-модули и затем прогнать openclaw doctor --fix.
И если давно не прогоняли openclaw configure, - имеет смысл пройти, потому что изменений много и конфиги плывут.
Обсуждаем тут:
https://t.me/clawledgechat
#openclaw #update
———
@tsingular
Главное
openclaw infer — единая точка входа для вывода моделей.
Текст, медиа, поиск, эмбеддинги — всё через одну команду. По сути, унифицированный интерфейс к любому подключённому провайдеру прямо из терминала.
Memory/Wiki — возвращение структурированной памяти.
Полноценный стек: утверждения с доказательствами, компилированные дайджесты, поиск с учётом свежести, обнаружение противоречий, панель устаревания записей.
Это уже не просто заметки, а база знаний с контролем качества.
Подключаемые стратегии сжатия контекста.
Раньше при переполнении контекста работала только встроенная суммаризация. Теперь — реестр провайдеров сжатия, подключаемых через плагины. Настраивается в agents.defaults.compaction.provider.
Контрольные точки сессий.
Оператор может инспектировать и восстановить состояние сессии до сжатия. Ветвление и откат прямо из панели управления.
Провайдеры
Gemma 4 — поддержка через Google с сохранением логики мышления
Arcee AI — новый провайдер с каталогом Trinity
Ollama — автоопределение способности обработки изображений через /api/show
Mistral Small 4 — поддержка reasoning_effort с маппингом уровней мышления
Безопасность
Серия жёстких фиксов:
Блокировка опасных переменных окружения (Java, Rust, Cargo, Git, Kubernetes, облачные ключи) при запуске инструментов на хосте
Проверка SHA-256 архивов плагинов из ClawHub — установка невозможна при несовпадении хеша
Валидация URL загрузки файлов в MS Teams против SSRF
Инвалидация WebSocket-сессий при ротации токенов
Пересопряжение узлов при попытке расширить набор разрешённых команд без подтверждения
Входящие вебхуки
Новый встроенный плагин: внешняя автоматизация может создавать и управлять потоками задач через эндпоинты с общим секретом. Мост между OpenClaw и любой CI/CD или внешней системой.
Память/сновидения
Редактированные стенограммы сессий теперь подаются в корпус сновидений с разбивкой по дням и контрольными точками курсора.
Агент учится не только из заметок, но и из собственных прошлых диалогов.
И если давно не прогоняли openclaw configure, - имеет смысл пройти, потому что изменений много и конфиги плывут.
Обсуждаем тут:
https://t.me/clawledgechat
#openclaw #update
———
@tsingular
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍9⚡5🔥5❤1
Сегодня буду на Data Fusion в Ломоносове
Поищем полезное.
https://data-fusion.ru/
Если кто будет тут- маякуйте, пересечемся.
#конференции
------
@tsingular
Поищем полезное.
https://data-fusion.ru/
Если кто будет тут- маякуйте, пересечемся.
#конференции
------
@tsingular
✍7👍7❤🔥3
Unsloth упаковали 1.6 Тб glm-5.1 в 220 гигов на 2 бита
И теперь каждый :) у кого есть m3 ultra 256Gb например или 2х DGX Spark 128Gb, может запустить сверхразум дома!
Инструкция:
https://unsloth.ai/docs/models/glm-5.1
#unsloth #glm
------
@tsingular
И теперь каждый :) у кого есть m3 ultra 256Gb например или 2х DGX Spark 128Gb, может запустить сверхразум дома!
Инструкция:
https://unsloth.ai/docs/models/glm-5.1
#unsloth #glm
------
@tsingular
🔥21👏4🤩4⚡3😁2
Forwarded from НИИ ИИ
ACE-Step 1.5 XL — open-source генератор музыки, который обогнал Suno
Если вы следите за генеративным ИИ в музыке, вот новость, которую стоит запомнить: ACE-Step выпустил версию 1.5 XL — и она обходит Suno v5 на общепринятых метриках качества.
ACE-Step 1.5 XL — это open-source модель с 4 миллиардами параметров (DiT-декодер), которая генерирует музыку локально, на вашем компьютере. Не в облаке, не по подписке — у вас на машине. MIT-лицензия, коммерчески безопасные данные для обучения.
Три варианта под разные задачи
- XL Base — универсальная модель: text-to-music, каверы, ремиксы, завершение треков. Лучший выбор для файн-тюнинга через LoRA
- XL SFT — максимальное качество звука с поддержкой CFG (Classifier-Free Guidance — метод управления стилем генерации)
- XL Turbo — самая быстрая: 8 шагов генерации, без CFG. Ранний релиз, но уже работает
Все три совместимы с языковыми моделями на 0.6B, 1.7B и 4B параметров.
Что по железу
Минимум — 12 ГБ видеопамяти (с INT8-квантизацией и offload), комфортно — от 20 ГБ. На A100 генерация целого трека занимает менее 2 секунд, на RTX 3090 — менее 10 секунд.
Так почему это важно?
Музыкальная генерация долго была территорией закрытых сервисов вроде Suno и Udio. ACE-Step показывает, что open-source догоняет — и по качеству, и по скорости. На бенчмарке SongEval модель набрала 4.79 против 4.72 у Suno v5, а по Style Alignment заняла первое место среди всех протестированных моделей.
Для тех, кто делает контент, подкасты, видео или просто экспериментирует со звуком — это реальная возможность генерировать музыку без подписок и ограничений. Плюс поддержка LoRA: обучите модель на нескольких треках — и получите генерацию в вашем стиле.
GitHub проекта · Демо на Hugging Face · acemusic.ai
pimenov.ai
Если вы следите за генеративным ИИ в музыке, вот новость, которую стоит запомнить: ACE-Step выпустил версию 1.5 XL — и она обходит Suno v5 на общепринятых метриках качества.
ACE-Step 1.5 XL — это open-source модель с 4 миллиардами параметров (DiT-декодер), которая генерирует музыку локально, на вашем компьютере. Не в облаке, не по подписке — у вас на машине. MIT-лицензия, коммерчески безопасные данные для обучения.
Три варианта под разные задачи
- XL Base — универсальная модель: text-to-music, каверы, ремиксы, завершение треков. Лучший выбор для файн-тюнинга через LoRA
- XL SFT — максимальное качество звука с поддержкой CFG (Classifier-Free Guidance — метод управления стилем генерации)
- XL Turbo — самая быстрая: 8 шагов генерации, без CFG. Ранний релиз, но уже работает
Все три совместимы с языковыми моделями на 0.6B, 1.7B и 4B параметров.
Что по железу
Минимум — 12 ГБ видеопамяти (с INT8-квантизацией и offload), комфортно — от 20 ГБ. На A100 генерация целого трека занимает менее 2 секунд, на RTX 3090 — менее 10 секунд.
Так почему это важно?
Музыкальная генерация долго была территорией закрытых сервисов вроде Suno и Udio. ACE-Step показывает, что open-source догоняет — и по качеству, и по скорости. На бенчмарке SongEval модель набрала 4.79 против 4.72 у Suno v5, а по Style Alignment заняла первое место среди всех протестированных моделей.
Для тех, кто делает контент, подкасты, видео или просто экспериментирует со звуком — это реальная возможность генерировать музыку без подписок и ограничений. Плюс поддержка LoRA: обучите модель на нескольких треках — и получите генерацию в вашем стиле.
GitHub проекта · Демо на Hugging Face · acemusic.ai
pimenov.ai
👍16❤3🔥2❤🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
World Labs обновил Marble: 3D-миры из одного фото получили масштаб и качество
Два обновления от компании Fei-Fei Li: Marble 1.1 теперь новый стандарт, а Marble 1.1-Plus научился автоматически расширять границы сгенерированных миров.
💡 Marble 1.1: Улучшено освещение и контраст, значительно подчищены визуальные артефакты.
Цена,- 1,500 кредитов за мир.
Старые модели (1.0 и 1.0 Draft) остаются доступны.
🏗 Marble 1.1-Plus: Новая модель для масштабных сцен. Раньше Marble генерировал мир в фиксированном объёме — для крупных окружений приходилось вручную двигать границы.
1.1-Plus делает это автоматически, разворачивая до 5 «динамических кубов» за один прогон.
Цена: 1,500 базовых + 300 за каждый дополнительный куб.
🔌 API: Обе модели доступны через API (
https://docs.worldlabs.ai/api/models
💰 Контекст: World Labs привлёк $1 млрд от NVIDIA, AMD и Autodesk в феврале 2026.
Коммерческий запуск Marble — ноябрь 2025, API — январь 2026.
💼 Зачем бизнесу: Генерация 3D-окружений из одного фото или текстового промпта — готовая основа для архитектурной визуализации, игровых прототипов и VR-контента. Переменная стоимость (pay-per-cube) позволяет контролировать бюджет при работе с масштабными сценами.
🔮 Будущее: Auto-expansion миров — шаг к бесшовным 3D-пространствам, где размер сцены определяется содержанием, а не техническим лимитом. Когда стоимость генерации куба упадёт ещё на порядок, различие между «3D-моделью» и «цифровым миром» исчезнет.
попробовать в веб:
https://marble.worldlabs.ai/
#WorldLabs #3D #Marble #генерация #FeiFeiLi
───
@tsingular
Два обновления от компании Fei-Fei Li: Marble 1.1 теперь новый стандарт, а Marble 1.1-Plus научился автоматически расширять границы сгенерированных миров.
💡 Marble 1.1: Улучшено освещение и контраст, значительно подчищены визуальные артефакты.
Цена,- 1,500 кредитов за мир.
Старые модели (1.0 и 1.0 Draft) остаются доступны.
🏗 Marble 1.1-Plus: Новая модель для масштабных сцен. Раньше Marble генерировал мир в фиксированном объёме — для крупных окружений приходилось вручную двигать границы.
1.1-Plus делает это автоматически, разворачивая до 5 «динамических кубов» за один прогон.
Цена: 1,500 базовых + 300 за каждый дополнительный куб.
🔌 API: Обе модели доступны через API (
marble-1.1, marble-1.1-plus). Дефолт пока остаётся marble-1.0, но скоро сменится на 1.1.https://docs.worldlabs.ai/api/models
💰 Контекст: World Labs привлёк $1 млрд от NVIDIA, AMD и Autodesk в феврале 2026.
Коммерческий запуск Marble — ноябрь 2025, API — январь 2026.
💼 Зачем бизнесу: Генерация 3D-окружений из одного фото или текстового промпта — готовая основа для архитектурной визуализации, игровых прототипов и VR-контента. Переменная стоимость (pay-per-cube) позволяет контролировать бюджет при работе с масштабными сценами.
🔮 Будущее: Auto-expansion миров — шаг к бесшовным 3D-пространствам, где размер сцены определяется содержанием, а не техническим лимитом. Когда стоимость генерации куба упадёт ещё на порядок, различие между «3D-моделью» и «цифровым миром» исчезнет.
попробовать в веб:
https://marble.worldlabs.ai/
#WorldLabs #3D #Marble #генерация #FeiFeiLi
───
@tsingular
👍8⚡2🔥1
Прямой эфир Пленарной сессии Datafusion 2026
https://vkvideo.ru/video-214144682_456239274
Касперский Е.В.:
20k+ троянов в опенсорс-пакетах
Отравление обучающих данных — реальная угроза
95% обновлений Касперского уже 15 лет выпускаются с помощью ИИ
Физический ИИ снизит угрозы за счёт устранения человеческого фактора
Нужно проектировать системы, которые крайне сложно взломать
Ракова А.В.:
ИИ работает только если с естественным интеллектом всё ок
1.1 млн изображений/год обрабатывает ИИ
Набиуллина Э.С.:
Не перестараться с регулированием — снимать барьеры, а не зажимать
Страхи чрезмерны — будет структурный сдвиг как в промышленную революцию
Главный риск — отстать в мировой гонке
Костин А.Л.:
ИИ — основа технологического суверенитета, не мода
Регулирование направить на защиту персданных и ответственность
Всего две компании (включая Яндекс) тянут тему глобально — нужна поддержка
Григоренко Д.Ю.:
Главное — не мешать
У РФ есть свои LLM, мессенджеры, платформы, 1000+ ИИ-сервисов, сильные разработчики
Задача: убирать барьеры, а не создавать новые
Тигран Худавердян:
ИИ — экзоскелет для разработчика, не замена
Автотесты в Яндексе полностью пишет ИИ
Появился первый «сотрудник-ИИ» (аналитика)
Главный риск — пропустить технологическую революцию
#datafusion #конференции
———
@tsingular
https://vkvideo.ru/video-214144682_456239274
Касперский Е.В.:
20k+ троянов в опенсорс-пакетах
Отравление обучающих данных — реальная угроза
95% обновлений Касперского уже 15 лет выпускаются с помощью ИИ
Физический ИИ снизит угрозы за счёт устранения человеческого фактора
Нужно проектировать системы, которые крайне сложно взломать
Ракова А.В.:
ИИ работает только если с естественным интеллектом всё ок
1.1 млн изображений/год обрабатывает ИИ
Набиуллина Э.С.:
Не перестараться с регулированием — снимать барьеры, а не зажимать
Страхи чрезмерны — будет структурный сдвиг как в промышленную революцию
Главный риск — отстать в мировой гонке
Костин А.Л.:
ИИ — основа технологического суверенитета, не мода
Регулирование направить на защиту персданных и ответственность
Всего две компании (включая Яндекс) тянут тему глобально — нужна поддержка
Григоренко Д.Ю.:
Главное — не мешать
У РФ есть свои LLM, мессенджеры, платформы, 1000+ ИИ-сервисов, сильные разработчики
Задача: убирать барьеры, а не создавать новые
Тигран Худавердян:
ИИ — экзоскелет для разработчика, не замена
Автотесты в Яндексе полностью пишет ИИ
Появился первый «сотрудник-ИИ» (аналитика)
Главный риск — пропустить технологическую революцию
#datafusion #конференции
———
@tsingular
🤣17👍10⚡4✍3❤1🫡1
Разработан мемристор, функционирующий при 700°C
Команда USC создала чип памяти, который выдерживает 700°C. Это в 3.5 раза больше, чем выдерживает обычная электроника (~200°C).
🔬 Что сделали: Мемристор из трёх слоёв — графен снизу, оксид гафния в середине, вольфрам сверху. Графен не даёт атомам вольфрама мигрировать при нагреве и замыкать устройство. Удержание данных >50 часов, >1 млрд циклов, 1.5V.
⚙️ Зачем это нужно: Электроника, которая работает при таких температурах, может пригодиться, например, для Венеры (470°C на поверхности, все зонды гибли), геотермальных скважин, ядерных реакторов, датчиков внутри турбин и двигателей.
🤔 Но есть вопросы:
• Плата не выдержит. Стеклотекстолит обугливается при 350°C, припой плавится при 220°C, пластиковый корпус чипа — при 250°C. Чип выжил, а всё вокруг — нет.
Т.е. нужны керамические подложки, бессвинцовая пайка высокотемпературными сплавами, герметичная металлокерамическая корпусировка.
• Логики нет. Память сама по себе бессмысленна — нужны высокотемпературные транзисторы рядом. SiC и GaN уже работают до 600°C, но интеграция памяти и логики в один модуль — отдельная задача.
• Пассивные компоненты. Конденсаторы, резисторы, дроссели тоже должны работать при 700°C. Сейчас таких серийно не выпускают.
• Масштабирование. Пока выпущен только лабораторный образец 1×1 мкм.
До серийного производства — годы.
#мемристор #USC #графен #железо #Science
───
@tsingular
Команда USC создала чип памяти, который выдерживает 700°C. Это в 3.5 раза больше, чем выдерживает обычная электроника (~200°C).
🔬 Что сделали: Мемристор из трёх слоёв — графен снизу, оксид гафния в середине, вольфрам сверху. Графен не даёт атомам вольфрама мигрировать при нагреве и замыкать устройство. Удержание данных >50 часов, >1 млрд циклов, 1.5V.
⚙️ Зачем это нужно: Электроника, которая работает при таких температурах, может пригодиться, например, для Венеры (470°C на поверхности, все зонды гибли), геотермальных скважин, ядерных реакторов, датчиков внутри турбин и двигателей.
🤔 Но есть вопросы:
• Плата не выдержит. Стеклотекстолит обугливается при 350°C, припой плавится при 220°C, пластиковый корпус чипа — при 250°C. Чип выжил, а всё вокруг — нет.
Т.е. нужны керамические подложки, бессвинцовая пайка высокотемпературными сплавами, герметичная металлокерамическая корпусировка.
• Логики нет. Память сама по себе бессмысленна — нужны высокотемпературные транзисторы рядом. SiC и GaN уже работают до 600°C, но интеграция памяти и логики в один модуль — отдельная задача.
• Пассивные компоненты. Конденсаторы, резисторы, дроссели тоже должны работать при 700°C. Сейчас таких серийно не выпускают.
• Масштабирование. Пока выпущен только лабораторный образец 1×1 мкм.
До серийного производства — годы.
#мемристор #USC #графен #железо #Science
───
@tsingular
✍12🔥5❤3⚡2
Vibe-Trading: HKUDS продолжают удивлять
Помните Nanobot и AI-Trader? Теперь та же команда выпустила Vibe-Trading — мультиагентную систему для трейдинга.
🤖 Что это: 29 готовых «торговых команд» ИИ-агентов. Каждый агент — эксперт в своей нише. Один смотрит теханализ, другой — макростатистику, третий — поток ордеров, четвёртый — опционы. Все вместе они debating room: быки vs медведи, риск-менеджер подписывает итоговое решение.
📊 Навыки: 64 специализированных финансовых скилла в 8 доменах:
• Теханализ (Ichimoku, Elliott Wave, SMC, гармонические паттерны)
• Квант-исследования (факторы, ML-стратегии, pair-trading)
• Фундаменталка (оценка, отчётность, кредитный анализ)
• Крипто (фандинг, ликвидации, токеномика, DeFi yield)
• Макро (глобальное размещение, секторная ротация)
• Деривативы (Black-Scholes, греки, хеджирование)
• Альт-дата (соцсети, сентимент, поведенческие финансы)
💼 Пресеты команд:
•
•
•
•
•
🔧 Как работает:
1. Пишете натуральным языком: «Найди недооценённые акции с сильным потенциалом»
2. Агенты сами пишут код стратегии
3. Тянут данные с рынков (A-shares, HK/US, крипто)
4. Бэктестят на истории (15+ метрик, 4 оптимизатора)
5. Запускают в реальном времени или через API/MCP
😅 Ирония: Раньше был «вайбкодинг» — когда ИИ пишет код, а ты не понимаешь, что он делает. Теперь «вайбтрейдинг» — ИИ торгует, а ты не понимаешь, почему он купил именно это.
Прогресс налицо: от непонятного кода к непонятным убыткам.
⚠️ Вопросы:
• Доверие: Готовы ли вы доверить деньги ИИ, который «спорит сам с собой»?
• Регуляторика: Кто отвечает за убытки — вы или разработчик агентов?
• Чёрные лебеди: Как агенты реагируют на события, которых не было в бэктесте?
Все, всем пока, побежал богатеть! 😀😃🙂🙃
#VibeTrading #HKUDS #ИИтрейдинг #трейдинг #финтех
───
@tsingular
Помните Nanobot и AI-Trader? Теперь та же команда выпустила Vibe-Trading — мультиагентную систему для трейдинга.
🤖 Что это: 29 готовых «торговых команд» ИИ-агентов. Каждый агент — эксперт в своей нише. Один смотрит теханализ, другой — макростатистику, третий — поток ордеров, четвёртый — опционы. Все вместе они debating room: быки vs медведи, риск-менеджер подписывает итоговое решение.
📊 Навыки: 64 специализированных финансовых скилла в 8 доменах:
• Теханализ (Ichimoku, Elliott Wave, SMC, гармонические паттерны)
• Квант-исследования (факторы, ML-стратегии, pair-trading)
• Фундаменталка (оценка, отчётность, кредитный анализ)
• Крипто (фандинг, ликвидации, токеномика, DeFi yield)
• Макро (глобальное размещение, секторная ротация)
• Деривативы (Black-Scholes, греки, хеджирование)
• Альт-дата (соцсети, сентимент, поведенческие финансы)
💼 Пресеты команд:
•
investment_committee — быки/медведи спорят → риск-аудит → PM решает•
crypto_trading_desk — фандинг + ликвидации + потоки → риск-менеджер•
quant_strategy_desk — скрининг → факторы → бэктест → аудит•
technical_analysis_panel — 5 видов теханализа → консенсус•
risk_committee — просадки, хвостовые риски, режимы → подпись🔧 Как работает:
1. Пишете натуральным языком: «Найди недооценённые акции с сильным потенциалом»
2. Агенты сами пишут код стратегии
3. Тянут данные с рынков (A-shares, HK/US, крипто)
4. Бэктестят на истории (15+ метрик, 4 оптимизатора)
5. Запускают в реальном времени или через API/MCP
😅 Ирония: Раньше был «вайбкодинг» — когда ИИ пишет код, а ты не понимаешь, что он делает. Теперь «вайбтрейдинг» — ИИ торгует, а ты не понимаешь, почему он купил именно это.
Прогресс налицо: от непонятного кода к непонятным убыткам.
⚠️ Вопросы:
• Доверие: Готовы ли вы доверить деньги ИИ, который «спорит сам с собой»?
• Регуляторика: Кто отвечает за убытки — вы или разработчик агентов?
• Чёрные лебеди: Как агенты реагируют на события, которых не было в бэктесте?
Все, всем пока, побежал богатеть! 😀😃🙂🙃
#VibeTrading #HKUDS #ИИтрейдинг #трейдинг #финтех
───
@tsingular
😁22🔥7❤4⚡3
Новая соцсеть, товарищи, от Андрея Карпати, заходим, не стесняемся:
https://karpathytalk.com/user/mb-mal
:)
Фишка в том, что там авторизация только через GitHub
Соцсеть навайбкодил по-быстрому, пишут, а модерацию не навайбкодил, так что заходим на свой страх и риск.
интересно как быстро взломают.
#karpathytalk
------
@tsingular
https://karpathytalk.com/user/mb-mal
:)
Фишка в том, что там авторизация только через GitHub
Соцсеть навайбкодил по-быстрому, пишут, а модерацию не навайбкодил, так что заходим на свой страх и риск.
интересно как быстро взломают.
#karpathytalk
------
@tsingular
😁8🔥5🤔4❤1⚡1✍1🤝1
Архитектура высоконагруженных систем
Я не знаю что вы делали прошлым летом, а мне повезло участвовать в работе над 3-м изданием "Архитектуры высоконагруженных систем" Вадима Подольного.
С Вадимом знакомы уже давно, - очень сильный профессионал, - разработчик систем автоматизации и мониторинга работы гигантских систем масштаба сравнимого наверное с диспетчеризацией города (каких именно, - это он сам расскажет, если захочет)
Релиз запланирован примерно через неделю, - сейчас по названию можно найти на площадках для предзаказа.
Для ИИ максимально полезно изучить потому, что чем дальше мы уходим в концепцию ИИ роя, чем больше у нас активных элементов в инфраструктуре, тем больше мы будем упираться в проблемы, которые уже много раз были решены до нас и изложены в этой работе Вадима.
В общем рекомендую как настолку каждому настоящему ИИшнику.
Делюсь не на правах рекламы, - для меня это не коммерческая история, - а потому, что сам участвовал в проработке материалов и считаю этот материал полезным для ИИ разработки.
#Подольный #книги
———
@tsingular
Я не знаю что вы делали прошлым летом, а мне повезло участвовать в работе над 3-м изданием "Архитектуры высоконагруженных систем" Вадима Подольного.
С Вадимом знакомы уже давно, - очень сильный профессионал, - разработчик систем автоматизации и мониторинга работы гигантских систем масштаба сравнимого наверное с диспетчеризацией города (каких именно, - это он сам расскажет, если захочет)
Книга отражает многолетний опыт автора в области создания распределённых систем управления промышленными критическими информационными системами, где присутствуют сотни тысяч источников изменений данных и их потребителей, а сценарии управления зависят от характера и интенсивности этих изменений.
В третьем дополненном издании приводятся многочисленные примеры деталей архитектуры распределённых систем, применяемых в задачах разработки систем промышленной автоматизации, систем хранения данных, СУБД и элементов систем общего назначения.
Книга представляет собой подробное руководство по проектированию и созданию систем, способных эффективно справляться с большими нагрузками.
Рассматриваются аппаратная и программная архитектура, распределение данных, масштабирование и балансировка нагрузки как единая инженерная система.
Особое внимание уделено надежности, отказоустойчивости, кешированию и согласованности данных — ключевым аспектам критических систем.
Представлены современные архитектурные подходы и шаблоны, применимые в промышленной автоматизации, СУБД и высоконагруженных сервисах.
Релиз запланирован примерно через неделю, - сейчас по названию можно найти на площадках для предзаказа.
Для ИИ максимально полезно изучить потому, что чем дальше мы уходим в концепцию ИИ роя, чем больше у нас активных элементов в инфраструктуре, тем больше мы будем упираться в проблемы, которые уже много раз были решены до нас и изложены в этой работе Вадима.
В общем рекомендую как настолку каждому настоящему ИИшнику.
Делюсь не на правах рекламы, - для меня это не коммерческая история, - а потому, что сам участвовал в проработке материалов и считаю этот материал полезным для ИИ разработки.
#Подольный #книги
———
@tsingular
👍26🔥5❤4⚡4
Маск готовит конкурента Капибары тренируя модели в новом датацентре Colossus-2
- Imagine 2
- 2 модели по 1 Тб
- 2 по 1.5Тб (для примера, модный нынче GLM-5.1 в полном размере как раз 1.5Тб)
- 6Тб модель
- 10Тб модель
#Colossus #Grok #Musk
------
@tsingular
- Imagine 2
- 2 модели по 1 Тб
- 2 по 1.5Тб (для примера, модный нынче GLM-5.1 в полном размере как раз 1.5Тб)
- 6Тб модель
- 10Тб модель
#Colossus #Grok #Musk
------
@tsingular
🔥17👀5👾2
Коллекция awesome-ai-agents-frameworks растет
16 обновлений за сегодня
Уже 79 ИИ фреймворков собрано, некоторые выпали - репозитории пропали.
Лидер роста, конечно, Hermes - +5.7К звёзд за сутки!
Openclaw, традиционно обновляется уже почти каждый день 2026.04.09 - текущая версия:
- Обратная засыпка памяти — старые заметки проигрываются через фазу быстрого сна и становятся устойчивыми фактами; в панели появилась временная шкала дневника
- Безопасность — повторные SSRF-проверки после браузерных кликов, блокировка опасных переменных из .env, очистка данных удалённых узлов, защита авторизации от недоверенных плагинов
- Ollama — отображение цепочки рассуждений при /think
- Codex CLI — получает тот же системный промпт, что и Claude CLI
- Оценка качества — отчёты «характер-вайб» с параллельным сравнением моделей
- Исправления каналов — утечки служебных токенов в чат, вложения Slack, стабильность Matrix, маршрутизация между сессиями
Гермес v2026.4.8:
- Фоновые задачи с уведомлениями — агент получает сигнал по завершении долгих процессов без опроса
- Бесплатная MiMo v2 Pro на Nous Portal для вспомогательных задач
- Переключение моделей на лету из любого канала с кнопками выбора и автооткатом между провайдерами
- Самооптимизация для GPT/Codex — агент сам нашёл и исправил 5 режимов отказа через поведенческое тестирование
- Google AI Studio (Gemini) — прямой доступ с автоопределением длины контекста
- Умные таймауты — по реальной активности, а не по часам; работающая задача не убивается
- Кнопки подтверждения в Slack/Telegram вместо ручного /approve
- MCP OAuth 2.1 + сканирование пакетов через базу уязвимостей OSV
- Matrix поднят до первого уровня: реакции, прочтения, форматирование, управление комнатами
- Выполнение кода на удалённых средах — Docker, SSH, Modal
- Безопасность — консолидация защит от SSRF, атак по времени, утечки токенов, изоляция сессий
#Frameworks #update #Openclaw #Hermes
———
@tsingular
16 обновлений за сегодня
Уже 79 ИИ фреймворков собрано, некоторые выпали - репозитории пропали.
Лидер роста, конечно, Hermes - +5.7К звёзд за сутки!
Openclaw, традиционно обновляется уже почти каждый день 2026.04.09 - текущая версия:
- Обратная засыпка памяти — старые заметки проигрываются через фазу быстрого сна и становятся устойчивыми фактами; в панели появилась временная шкала дневника
- Безопасность — повторные SSRF-проверки после браузерных кликов, блокировка опасных переменных из .env, очистка данных удалённых узлов, защита авторизации от недоверенных плагинов
- Ollama — отображение цепочки рассуждений при /think
- Codex CLI — получает тот же системный промпт, что и Claude CLI
- Оценка качества — отчёты «характер-вайб» с параллельным сравнением моделей
- Исправления каналов — утечки служебных токенов в чат, вложения Slack, стабильность Matrix, маршрутизация между сессиями
Гермес v2026.4.8:
- Фоновые задачи с уведомлениями — агент получает сигнал по завершении долгих процессов без опроса
- Бесплатная MiMo v2 Pro на Nous Portal для вспомогательных задач
- Переключение моделей на лету из любого канала с кнопками выбора и автооткатом между провайдерами
- Самооптимизация для GPT/Codex — агент сам нашёл и исправил 5 режимов отказа через поведенческое тестирование
- Google AI Studio (Gemini) — прямой доступ с автоопределением длины контекста
- Умные таймауты — по реальной активности, а не по часам; работающая задача не убивается
- Кнопки подтверждения в Slack/Telegram вместо ручного /approve
- MCP OAuth 2.1 + сканирование пакетов через базу уязвимостей OSV
- Matrix поднят до первого уровня: реакции, прочтения, форматирование, управление комнатами
- Выполнение кода на удалённых средах — Docker, SSH, Modal
- Безопасность — консолидация защит от SSRF, атак по времени, утечки токенов, изоляция сессий
#Frameworks #update #Openclaw #Hermes
———
@tsingular
✍4🔥4⚡2❤2👍1
Hermes × Paperclip: адаптер для запуска агента как сотрудника AI-компании
Оказывается Nous Research до кучи выпустили еще и TypeScript-адаптер, который позволяет запускать Hermes Agent внутри Paperclip — оркестратора мультиагентных "компаний без людей".
Что делает адаптер:
- Регистрирует Hermes как сотрудника hermes_local в оргструктуре Paperclip
- На каждый heartbeat Paperclip передаёт задачу → адаптер запускает hermes chat -q → результат + token usage возвращаются обратно
- Сессии сохраняются через --resume — между heartbeat'ами агент не теряет контекст, память и состояние инструментов
Что это позволяет:
- Hermes получает менеджмент-слой: бюджеты, оргструктуру, тикеты, governance
- Paperclip получает агента с 30+ инструментами, персистентной памятью, 80+ скиллами и MCP — вместо голого CLI-бота
- Можно миксовать: CTO на Claude Code, инженер на Hermes, маркетолог на Codex — в одной компании, с общими целями
Конфиг гибкий: модель (любой провайдер), таймауты, набор тулсетов, worktree isolation для git, кастомные промпт-шаблоны с переменными из Paperclip (компания, проект, задача).
Важный нюанс — адаптер пока свежий (5 коммитов, 1 контрибьютор), как собственно и Гермес, но направление развития интересное.
Ссылки:
Адаптер: https://github.com/NousResearch/hermes-paperclip-adapter
Paperclip: https://github.com/paperclipai/paperclip
Hermes: https://github.com/NousResearch/hermes-agent
#Hermes #Paperclip
———
@tsingular
Оказывается Nous Research до кучи выпустили еще и TypeScript-адаптер, который позволяет запускать Hermes Agent внутри Paperclip — оркестратора мультиагентных "компаний без людей".
Что делает адаптер:
- Регистрирует Hermes как сотрудника hermes_local в оргструктуре Paperclip
- На каждый heartbeat Paperclip передаёт задачу → адаптер запускает hermes chat -q → результат + token usage возвращаются обратно
- Сессии сохраняются через --resume — между heartbeat'ами агент не теряет контекст, память и состояние инструментов
Что это позволяет:
- Hermes получает менеджмент-слой: бюджеты, оргструктуру, тикеты, governance
- Paperclip получает агента с 30+ инструментами, персистентной памятью, 80+ скиллами и MCP — вместо голого CLI-бота
- Можно миксовать: CTO на Claude Code, инженер на Hermes, маркетолог на Codex — в одной компании, с общими целями
Конфиг гибкий: модель (любой провайдер), таймауты, набор тулсетов, worktree isolation для git, кастомные промпт-шаблоны с переменными из Paperclip (компания, проект, задача).
Важный нюанс — адаптер пока свежий (5 коммитов, 1 контрибьютор), как собственно и Гермес, но направление развития интересное.
Ссылки:
Адаптер: https://github.com/NousResearch/hermes-paperclip-adapter
Paperclip: https://github.com/paperclipai/paperclip
Hermes: https://github.com/NousResearch/hermes-agent
#Hermes #Paperclip
———
@tsingular
🔥12🤔5👍2❤1
ru-text: 1040 правил для русского текста в AI
Арсений Камышев выпустил навык для AI-ассистентов, который учит нейросети писать по-русски без воды и с правильной типографикой.
📝 Что это: ~1040 правил по 7 доменам — типографика, инфостиль, редактура (пунктуация + грамматика), UX-райтинг, деловая переписка, антипаттерны. Не библиотека для кода, а skill для Claude Code, Cursor, OpenClaw, Notion.
⚙️ Как работает: Автоматическая-активация при генерации русского текста. AI пишет — плагин правит на лету.
- Типографика (96 правил) — кавычки-ёлочки, тире, неразрывные пробелы, сокращения
- Инфостиль (197 правил) — стоп-слова, структура текста, факты вместо оценок
- Редактура: пунктуация (88 правил) — сложные предложения, 57 ловушек с запятыми
- Редактура: грамматика (171 правило) — согласование, плеоназмы, оформление списков
- UX-тексты (217 правил) — кнопки, ошибки, пустые состояния, формы
- Деловая переписка (128 правил) — структура писем, тон, мессенджеры
- Антипаттерны (139 правил) — канцелярит, пассивный залог, словесный мусор
🛡 Не догма: Если явно запросить стиль (академический, SEO, юридический, литературный) — промпт пользователя переопределяет правила. Плагин даёт качественные шаблоны.
💼 Зачем бизнесу: Консистентный русский текст. Без «довожу до сведения», без пассивного залога, без канцелярита. Редактура встроена в пайплайн генерации, а не постфактум.
Отдельное спасибо Сергею за наводку
Hermes, Openclaw:
#AI #редактура #типографика #UX #русскийязык #OpenClaw #ClaudeCode
───
@tsingular
Арсений Камышев выпустил навык для AI-ассистентов, который учит нейросети писать по-русски без воды и с правильной типографикой.
📝 Что это: ~1040 правил по 7 доменам — типографика, инфостиль, редактура (пунктуация + грамматика), UX-райтинг, деловая переписка, антипаттерны. Не библиотека для кода, а skill для Claude Code, Cursor, OpenClaw, Notion.
⚙️ Как работает: Автоматическая-активация при генерации русского текста. AI пишет — плагин правит на лету.
- Типографика (96 правил) — кавычки-ёлочки, тире, неразрывные пробелы, сокращения
- Инфостиль (197 правил) — стоп-слова, структура текста, факты вместо оценок
- Редактура: пунктуация (88 правил) — сложные предложения, 57 ловушек с запятыми
- Редактура: грамматика (171 правило) — согласование, плеоназмы, оформление списков
- UX-тексты (217 правил) — кнопки, ошибки, пустые состояния, формы
- Деловая переписка (128 правил) — структура писем, тон, мессенджеры
- Антипаттерны (139 правил) — канцелярит, пассивный залог, словесный мусор
🛡 Не догма: Если явно запросить стиль (академический, SEO, юридический, литературный) — промпт пользователя переопределяет правила. Плагин даёт качественные шаблоны.
💼 Зачем бизнесу: Консистентный русский текст. Без «довожу до сведения», без пассивного залога, без канцелярита. Редактура встроена в пайплайн генерации, а не постфактум.
Отдельное спасибо Сергею за наводку
Hermes, Openclaw:
http://github.com/talkstream/ru-text
изучи и добавь себе в навыки
#AI #редактура #типографика #UX #русскийязык #OpenClaw #ClaudeCode
───
@tsingular
🔥34👍17❤6✍4
Microsoft Agent Framework: AutoGen + Semantic Kernel объединились
Microsoft выпустила единый фреймворк для создания AI-агентов — с поддержкой Python и .NET. В феврале 2026 AutoGen и Semantic Kernel объединились в один проект, в марте достигли Release Candidate.
🤖 Что это: Мультиязычный фреймворк для одиночных агентов и мультиагентных воркфлоу. От простого чат-бота до графовой оркестрации с checkpointing, human-in-the-loop и time-travel.
⚙️ Архитектура:
• Агенты: Обёртки над LLM с инструкциями, инструментами, памятью
• Воркфлоу: Графовые пайплайны (DAG) с детерминированными функциями и агентами
• Провайдеры: Azure OpenAI, Microsoft Foundry, OpenAI, другие — единый API
• Middleware: Обработка запросов/ответов, исключения, кастомные пайплайны
• Observability: Встроенная OpenTelemetry — трассировка, метрики, логи
🛠 Инструментарий:
• DevUI: Интерактивная среда для разработки, тестирования, отладки агентов
• AF Labs: Экспериментальные пакеты — бенчмаркинг, reinforcement learning, research
• Хостинг: A2A-протокол, Azure Functions, Durable Task Framework
💼 Зачем бизнесу:
• Консистентность: Единый API для Python и C#-команд
• Миграция: Готовые гайды с AutoGen и Semantic Kernel — без переписывания с нуля
• Безопасность: Runtime-политики для автономных агентов (в составе AI Agent Governance Toolkit)
• Enterprise: Managed Identity в продакшене, DefaultAzureCredential для дев-среды
#Microsoft #AI #агенты #AutoGen #Python #OpenSource
───
@tsingular
Microsoft выпустила единый фреймворк для создания AI-агентов — с поддержкой Python и .NET. В феврале 2026 AutoGen и Semantic Kernel объединились в один проект, в марте достигли Release Candidate.
🤖 Что это: Мультиязычный фреймворк для одиночных агентов и мультиагентных воркфлоу. От простого чат-бота до графовой оркестрации с checkpointing, human-in-the-loop и time-travel.
⚙️ Архитектура:
• Агенты: Обёртки над LLM с инструкциями, инструментами, памятью
• Воркфлоу: Графовые пайплайны (DAG) с детерминированными функциями и агентами
• Провайдеры: Azure OpenAI, Microsoft Foundry, OpenAI, другие — единый API
• Middleware: Обработка запросов/ответов, исключения, кастомные пайплайны
• Observability: Встроенная OpenTelemetry — трассировка, метрики, логи
🛠 Инструментарий:
• DevUI: Интерактивная среда для разработки, тестирования, отладки агентов
• AF Labs: Экспериментальные пакеты — бенчмаркинг, reinforcement learning, research
• Хостинг: A2A-протокол, Azure Functions, Durable Task Framework
💼 Зачем бизнесу:
• Консистентность: Единый API для Python и C#-команд
• Миграция: Готовые гайды с AutoGen и Semantic Kernel — без переписывания с нуля
• Безопасность: Runtime-политики для автономных агентов (в составе AI Agent Governance Toolkit)
• Enterprise: Managed Identity в продакшене, DefaultAzureCredential для дев-среды
#Microsoft #AI #агенты #AutoGen #Python #OpenSource
───
@tsingular
👍3✍2⚡1👏1
Forwarded from Machinelearning
У классического RAG есть проблем - state blindness. Агент тащит за собой линейную историю, и пока контекст текстовый, это работает.
Но добавь картинки и видео, и все сыпется. Визуал жрет токены, агент ходит по кругу, делает повторные запросы и теряет нить.
Tongyi Lab (Alibaba) предложили решение проблемы - VimRAG.
Вместо линейной цепочки рассуждение моделируется как направленный ациклический граф (DAG). Узлы хранят состояния агента и мультимодальные рассуждения.
Это позволяет отслеживать пути, убирать дубли и видеть, какие куски контекста реально повлияли на результат.
Для работы с визуалом придумали Graph-Modulated Visual Memory Encoding: значимость узла памяти оценивается по его позиции в топологии графа. Важным доказательствам больше токенов в высоком разрешении, мусору - меньше. Адаптивная аллокация вместо тупого сжатия.
На бенчмарках VimRAG выдает SOTA результат по мультимодальным RAG задачам, включая SlideVQA, MMLongBench, Large-Scale LVBench и другие. При этом graph pruning заметно ускоряет обучение.
Модель сама ищет нужные куски, приближает области изображения, меняет масштаб и постепенно собирает контекст от общего к деталям
Paper: arxiv.org/abs/2602.12735
GitHub: github.com/Alibaba-NLP/VRAG
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥2❤1⚡1
Анекдот дня
Оказывается новая закрытая пока модель Антропика - Мифос доступна разрабам начиная с 24 февраля.
т.е. где-то 1.5 месяца.
При этом аптайм https://status.claude.com/ упал местами до 98.95%, а в продуктах до сих пор баги.
Есть подозрение, что AGI революция пока откладывается :)
Ну разработчики пока точно без работы не останутся.
Хотя может модель другими задачами эти 1.5 месяца занята была, кто знает, но вроде на других фронтах тоже не фонтан.
#Claude #Mythos #Капибара
———
@tsingular
Оказывается новая закрытая пока модель Антропика - Мифос доступна разрабам начиная с 24 февраля.
т.е. где-то 1.5 месяца.
При этом аптайм https://status.claude.com/ упал местами до 98.95%, а в продуктах до сих пор баги.
Есть подозрение, что AGI революция пока откладывается :)
Ну разработчики пока точно без работы не останутся.
Хотя может модель другими задачами эти 1.5 месяца занята была, кто знает, но вроде на других фронтах тоже не фонтан.
#Claude #Mythos #Капибара
———
@tsingular
😁6🔥4🤔2⚡1