Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Unitree GD01: Оптимус Прайм за $650K
Пока мир обсуждает $6K гуманоидов R1, Unitree выкатила то, во что никто не верил: пилотируемый меха-трансформер с ценником 48 млн рублей ($650K).
🤖 От игрушки к инструменту:
GD01 первый в мире серийный пилотируемый меха. Человек садится в кабину и управляет машиной в реальном времени.
Трансформация: двуногий режим → в четырёхногий за секунды. Обе формы адаптируются под пилота внутри.
Масса около 500 кг с человеком. Высокопрочный сплав + сервоприводы.
Демонстрация: GD01 одним ударом кулака ломает кирпичную стену. Основатель Unitree Ван Синсин лично тестировал машину в кабине.
⚙️ Конкурентный сдвиг:
До сих пор пилотируемые меха были единичными арт-проектами: японский ARCHAX за $3M (4.5 м, 3.5 т, 10 км/ч), KURATAS за $1.3M, корейский METHOD-2. Все демонстрационные прототипы, не транспорт.
GD01 позиционируется как гражданское транспортное ( :) ) средство. Серийное производство а не выставочный образец.
Цена в 5 раз ниже ARCHAX при сопоставимом функционале плюс трансформация, которой нет у конкурентов.
💼 Зачем бизнесу:
Unitree определила три рынка: туризм и развлечения, спецоперации, премиальный личный транспорт.
3.9 млн юаней ($650K) дорогой экскаватор, но дешёвый меха. Для парка развлечений окупаемость за 2-3 сезона.
Скоро: сокращение веса, автономный режим (без пилота), стандартизация платформы для разных модулей.
🔗 Аналогичные проекты:
• ARCHAX - $3M, 4.5 м, Япония, режим робота + транспорт, 10 км/ч
• KURATAS - $1.3M, 4 м, Япония, винтовки-водомёты, 10 км/ч
• METHOD-2 - $8M+ концепт, 4 м, Южная Корея, разработка остановлена
#меха #Unitree #GD01 #пилотируемыероботы #трансформер #Китай #mecha
------
@tsingular
Пока мир обсуждает $6K гуманоидов R1, Unitree выкатила то, во что никто не верил: пилотируемый меха-трансформер с ценником 48 млн рублей ($650K).
🤖 От игрушки к инструменту:
GD01 первый в мире серийный пилотируемый меха. Человек садится в кабину и управляет машиной в реальном времени.
Трансформация: двуногий режим → в четырёхногий за секунды. Обе формы адаптируются под пилота внутри.
Масса около 500 кг с человеком. Высокопрочный сплав + сервоприводы.
Демонстрация: GD01 одним ударом кулака ломает кирпичную стену. Основатель Unitree Ван Синсин лично тестировал машину в кабине.
⚙️ Конкурентный сдвиг:
До сих пор пилотируемые меха были единичными арт-проектами: японский ARCHAX за $3M (4.5 м, 3.5 т, 10 км/ч), KURATAS за $1.3M, корейский METHOD-2. Все демонстрационные прототипы, не транспорт.
GD01 позиционируется как гражданское транспортное ( :) ) средство. Серийное производство а не выставочный образец.
Цена в 5 раз ниже ARCHAX при сопоставимом функционале плюс трансформация, которой нет у конкурентов.
💼 Зачем бизнесу:
Unitree определила три рынка: туризм и развлечения, спецоперации, премиальный личный транспорт.
3.9 млн юаней ($650K) дорогой экскаватор, но дешёвый меха. Для парка развлечений окупаемость за 2-3 сезона.
Скоро: сокращение веса, автономный режим (без пилота), стандартизация платформы для разных модулей.
🔗 Аналогичные проекты:
• ARCHAX - $3M, 4.5 м, Япония, режим робота + транспорт, 10 км/ч
• KURATAS - $1.3M, 4 м, Япония, винтовки-водомёты, 10 км/ч
• METHOD-2 - $8M+ концепт, 4 м, Южная Корея, разработка остановлена
#меха #Unitree #GD01 #пилотируемыероботы #трансформер #Китай #mecha
------
@tsingular
🔥27🤔9❤3⚡2🤨1👾1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Anthropic, похоже, стала самым быстрым software-бизнесом в истории
По reported revenue run rate компания уже обогнала OpenAI и вышла примерно на $45B ARR.
Для масштаба: Salesforce за FY2025 сделал около $38B.
У Anthropic траектория выглядит дико:
- ~$10M ARR в конце 2022
- ~$1B ARR к январю 2025
- ~$14B ARR в начале 2026
- ~$45B ARR к маю 2026
Менее чем за год он, по сообщениям, вышел на ~$2.5B run rate. Число enterprise-клиентов с чеком $1M+ в год выросло примерно с 500 до 1000 всего за пару месяцев. Больше 80% выручки Anthropic теперь идёт из enterprise.
Пока одни гнались за consumer-хайпом, Anthropic пошла туда, где есть бюджеты: кодовые базы, команды разработки, внутренние процессы и задачи, которые бизнес не может просто выключить.
Вот и весь monetization gap.
Меньше массовой аудитории, зато намного выше spend per customer.
Да, compute будет жрать безумные деньги. Но если выручка растёт такими темпами, старая SaaS-математика начинает трещать.
И если эта траектория удержится, главными победителями будут не приложения, а те, кто контролирует AI-слой, на котором они работают.
Сейчас этот слой всё чаще выглядит как ClaudeOS.
По reported revenue run rate компания уже обогнала OpenAI и вышла примерно на $45B ARR.
Для масштаба: Salesforce за FY2025 сделал около $38B.
У Anthropic траектория выглядит дико:
- ~$10M ARR в конце 2022
- ~$1B ARR к январю 2025
- ~$14B ARR в начале 2026
- ~$45B ARR к маю 2026
Менее чем за год он, по сообщениям, вышел на ~$2.5B run rate. Число enterprise-клиентов с чеком $1M+ в год выросло примерно с 500 до 1000 всего за пару месяцев. Больше 80% выручки Anthropic теперь идёт из enterprise.
Пока одни гнались за consumer-хайпом, Anthropic пошла туда, где есть бюджеты: кодовые базы, команды разработки, внутренние процессы и задачи, которые бизнес не может просто выключить.
Вот и весь monetization gap.
Меньше массовой аудитории, зато намного выше spend per customer.
Да, compute будет жрать безумные деньги. Но если выручка растёт такими темпами, старая SaaS-математика начинает трещать.
И если эта траектория удержится, главными победителями будут не приложения, а те, кто контролирует AI-слой, на котором они работают.
Сейчас этот слой всё чаще выглядит как ClaudeOS.
🔥16⚡7 5❤4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DeepMind переизобрёл курсор мыши
Мышиный курсор с нами уже около 50 лет практически в неизменном виде.
DeepMind решили его обновить и сделали курсор, который понимает контекст: на что вы указываете и зачем.
🤖 Указал и спросил:
Курсор на базе Gemini понимает не только координаты, но и семантику объекта под ним.
Т.е. не надо объяснять что именно вы имеете ввиду, достаточно просто сказать "то", "это"
Ткнули в фото здания: «Покажи маршрут» и получили путь. В таблицу: «Сделай круговую диаграмму» и получили график. В рецепт: «Удвой ингредиенты» и получили пересчёт
Никаких длинных промптов и переключения окон: AI следует за указателем, а не остается в окошке приложения или в соседней вкладке
⚙️ Четыре принципа:
1. Поддержка потока: AI работает через все приложения, без «обходных маневров»
2. Показать и рассказать: курсор захватывает визуальный и смысловой контекст, компьютер «видит» сам
3. Обработка неточностей: «Исправь это», «Перемести сюда», «Что это?» учитывает динамику живого жеста и общий контекст
4. Пиксели становятся сущностями: рукописная заметка превращается в интерактивный to-do, кадр из видео путешествий становится ссылкой на бронирование ресторана
💼 Зачем бизнесу:
Это атака на интерфейс «чат с AI в отдельном окне». Microsoft Copilot Vision уже видит экран, Apple Intelligence встраивает Siri в контекст приложений, но Google делает ставку на самое базовое действие: указание. Magic Pointer появится в Googlebook (новая категория ноутбуков на Android, осень 2026), Gemini в Chrome доступна уже сейчас. Если курсор становится точкой входа к AI, побеждает тот, кто контролирует ОС, а не чат-бота.
Ещё один способ обработать фокус внимания.
Удобно и выглядит как подготовка к нейроинтерфейсам.
#DeepMind #Gemini #Googlebook #AI #UI #курсор #MagicPointer #интерфейс
------
@tsingular
Мышиный курсор с нами уже около 50 лет практически в неизменном виде.
DeepMind решили его обновить и сделали курсор, который понимает контекст: на что вы указываете и зачем.
🤖 Указал и спросил:
Курсор на базе Gemini понимает не только координаты, но и семантику объекта под ним.
Т.е. не надо объяснять что именно вы имеете ввиду, достаточно просто сказать "то", "это"
Ткнули в фото здания: «Покажи маршрут» и получили путь. В таблицу: «Сделай круговую диаграмму» и получили график. В рецепт: «Удвой ингредиенты» и получили пересчёт
Никаких длинных промптов и переключения окон: AI следует за указателем, а не остается в окошке приложения или в соседней вкладке
⚙️ Четыре принципа:
1. Поддержка потока: AI работает через все приложения, без «обходных маневров»
2. Показать и рассказать: курсор захватывает визуальный и смысловой контекст, компьютер «видит» сам
3. Обработка неточностей: «Исправь это», «Перемести сюда», «Что это?» учитывает динамику живого жеста и общий контекст
4. Пиксели становятся сущностями: рукописная заметка превращается в интерактивный to-do, кадр из видео путешествий становится ссылкой на бронирование ресторана
💼 Зачем бизнесу:
Это атака на интерфейс «чат с AI в отдельном окне». Microsoft Copilot Vision уже видит экран, Apple Intelligence встраивает Siri в контекст приложений, но Google делает ставку на самое базовое действие: указание. Magic Pointer появится в Googlebook (новая категория ноутбуков на Android, осень 2026), Gemini в Chrome доступна уже сейчас. Если курсор становится точкой входа к AI, побеждает тот, кто контролирует ОС, а не чат-бота.
Ещё один способ обработать фокус внимания.
Удобно и выглядит как подготовка к нейроинтерфейсам.
#DeepMind #Gemini #Googlebook #AI #UI #курсор #MagicPointer #интерфейс
------
@tsingular
🔥19❤5😐4🆒4👍2⚡1
Сотрудники Amazon накручивают AI-расход ради KPI
Пока компании думают как внедрить ИИ, сотрудники уже живут в будущем и научились накручивать счётчики.
В Amazon появился термин tokenmaxxing.
🤖 Tokenmaxxing: Для начала был поднят форк OpenClaw - MeshClaw, - который позволяет создавать AI-агентов для рабочих задач: триаж почты, деплой кода, интеграция со Slack.
Amazon поставил цель: 80% разработчиков должны еженедельно использовать AI и начал измерять эффективность в расходе токенов.
Но сотрудники просекли фишку и начали запускать агентов вхолостую чисто ради расхода токенов, а не достижения результата.
💼 Бизнес аспект: Для компаний имело бы смысл переходить на метрики следующего порядка, - не «сколько токенов сожгли», а «uptime навайбкоженного приложения без падений и взломов».
А то получается та же история когда разрабов измеряли по объему кода, - в итоге получили каскады if-else простыней из Индии.
#tokenmaxxing #KPI #Goodhart #Amazon #AIproductivity
------
@tsingular
Пока компании думают как внедрить ИИ, сотрудники уже живут в будущем и научились накручивать счётчики.
В Amazon появился термин tokenmaxxing.
🤖 Tokenmaxxing: Для начала был поднят форк OpenClaw - MeshClaw, - который позволяет создавать AI-агентов для рабочих задач: триаж почты, деплой кода, интеграция со Slack.
Amazon поставил цель: 80% разработчиков должны еженедельно использовать AI и начал измерять эффективность в расходе токенов.
Но сотрудники просекли фишку и начали запускать агентов вхолостую чисто ради расхода токенов, а не достижения результата.
💼 Бизнес аспект: Для компаний имело бы смысл переходить на метрики следующего порядка, - не «сколько токенов сожгли», а «uptime навайбкоженного приложения без падений и взломов».
А то получается та же история когда разрабов измеряли по объему кода, - в итоге получили каскады if-else простыней из Индии.
#tokenmaxxing #KPI #Goodhart #Amazon #AIproductivity
------
@tsingular
😁11👍5❤2🔥1
Forwarded from НИИ ИИ
Notion как магазин скиллов для ИИ-агентов — разработчик из Notion собрал для этого инструмент
Brian Lovin работает в Notion — проектирует продукт, пишет код, собирает свои инструменты. До этого четыре года делал GitHub Mobile, основал Spectrum (который GitHub купил) и Campsite, работал над платежами в Facebook. Человек, который понимает про инструменты не понаслышке.
Он собрал open-source утилиту notion-skills, которая превращает базу данных Notion в хранилище скиллов для ИИ-агентов. Скилл — это набор инструкций, который агент (Claude, Codex или любой другой) подгружает перед работой.
Идея простая: вы ведёте скиллы в Notion как обычные страницы в базе данных. Утилита синхронизирует их на компьютер в виде markdown-файлов и автоматически подключает ко всем агентам через симлинки. Синк двусторонний — можно править и в Notion, и локально.
Зачем это нужно: если вы работаете с несколькими агентами на нескольких машинах, скиллы начинают расползаться. Один файл на рабочем ноутбуке, другой на домашнем, третий потерялся в папке проекта. Notion становится единой точкой правды — и заодно удобным визуальным редактором.
Утилита поддерживает установку скиллов прямо из GitHub-репозиториев, командную работу с фидбеком в Notion и многофайловые скиллы через вложенные страницы. Есть команда feed, которая показывает таймлайн последних изменений, и migrate — для переноса всех локальных скиллов в Notion за один проход.
Для меня это прям подарок судьбы. Вся моя работа крутится вокруг Notion — там живут десятки агентов, каждый со своей инструкцией, и все они хранятся в базе данных. Я давно строю ровно эту архитектуру: Notion как единый мозг, откуда агенты подтягивают свои скиллы автоматически. А тут человек из самого Notion берёт и выкладывает готовый инструмент, который закрывает кусок, до которого у меня не доходили руки — двусторонний синк с локальными файлами. Теперь можно править инструкции и в Notion, и в редакторе кода, и всё остаётся в синке.
Блог pimenov.ai
Brian Lovin работает в Notion — проектирует продукт, пишет код, собирает свои инструменты. До этого четыре года делал GitHub Mobile, основал Spectrum (который GitHub купил) и Campsite, работал над платежами в Facebook. Человек, который понимает про инструменты не понаслышке.
Он собрал open-source утилиту notion-skills, которая превращает базу данных Notion в хранилище скиллов для ИИ-агентов. Скилл — это набор инструкций, который агент (Claude, Codex или любой другой) подгружает перед работой.
Идея простая: вы ведёте скиллы в Notion как обычные страницы в базе данных. Утилита синхронизирует их на компьютер в виде markdown-файлов и автоматически подключает ко всем агентам через симлинки. Синк двусторонний — можно править и в Notion, и локально.
Зачем это нужно: если вы работаете с несколькими агентами на нескольких машинах, скиллы начинают расползаться. Один файл на рабочем ноутбуке, другой на домашнем, третий потерялся в папке проекта. Notion становится единой точкой правды — и заодно удобным визуальным редактором.
Утилита поддерживает установку скиллов прямо из GitHub-репозиториев, командную работу с фидбеком в Notion и многофайловые скиллы через вложенные страницы. Есть команда feed, которая показывает таймлайн последних изменений, и migrate — для переноса всех локальных скиллов в Notion за один проход.
Для меня это прям подарок судьбы. Вся моя работа крутится вокруг Notion — там живут десятки агентов, каждый со своей инструкцией, и все они хранятся в базе данных. Я давно строю ровно эту архитектуру: Notion как единый мозг, откуда агенты подтягивают свои скиллы автоматически. А тут человек из самого Notion берёт и выкладывает готовый инструмент, который закрывает кусок, до которого у меня не доходили руки — двусторонний синк с локальными файлами. Теперь можно править инструкции и в Notion, и в редакторе кода, и всё остаётся в синке.
Блог pimenov.ai
👍11⚡2❤2🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компания DJI, - известный производитель аксессуаров для профессиональной видео съемки, выпускает комплект для фотографов со стабилизаторами для более крупных камер и наплечных камер с автонаведением,- HangpaiV.
Все это, как и их знаменитые дроны для съёмок, - исключительно в мирных целях для кинопроизводства.
#DJI #кино #HangpaiV
———
@tsingular
Все это, как и их знаменитые дроны для съёмок, - исключительно в мирных целях для кинопроизводства.
#DJI #кино #HangpaiV
———
@tsingular
😁61👍15🔥9⚡6❤5 5🤔1👾1
Forwarded from CodeCamp
ИИ не отберет работу и апокалипсиса на рынке не будет — успокоил работяг Эндрю Ын, основатель Coursera и DeepLearning AI.
Он считает, что бессмысленный и беспощадный нарратив о всемогущем ИИ, разрушающем рынок труда, просто выгоден трем сторонам:
— AI-лабораториям, потому что заявления в духе «мы заменим людей» разгоняют ожидания и поднимают оценку компании;
— Сервисам, потому что сложно продавать подписку за $100. Но если ее подавать как «замену сотрудника за $100k», то предложение выглядит выгодно;
— Самим компаниям, ибо так проще объяснять увольнения, чем признать, что просто не справляются;
Пока выдыхаем и работаем😭
Он считает, что бессмысленный и беспощадный нарратив о всемогущем ИИ, разрушающем рынок труда, просто выгоден трем сторонам:
— AI-лабораториям, потому что заявления в духе «мы заменим людей» разгоняют ожидания и поднимают оценку компании;
— Сервисам, потому что сложно продавать подписку за $100. Но если ее подавать как «замену сотрудника за $100k», то предложение выглядит выгодно;
— Самим компаниям, ибо так проще объяснять увольнения, чем признать, что просто не справляются;
Пока выдыхаем и работаем
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍16😁10❤3💯3🤔2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сингулярность, что ты делаешь, Ахаха! Прекрати!
"Сантехники, электрики и сварщики входят в прайм-эру, заявил глава Nvidia Дженсен Хуанг. По его словам, за такими специалистами скоро начнётся настоящая охота: их сложно заменить нейросетями, а кадровый голод только растёт. "
- только что устарело
Весь прошлый год твердил, что 2026й станет годом загрузки ИИ агентов в роботов и кожаным придется подвинуться не только в офисе.
Не верят. Даже в этом году не верят :)
Скоро на всех площадках будете натыкаться на таких дружелюбных помощников в разных ролях, - ассистентов, коллег, а дальше и руководителей.
Потому что умного робота c IQ 1000 чинить дорого, а глупого человечишку с IQ 120 достаточно накормить и согреть, - он сам регенерирует.
Компания производитель: https://www.robotplusplus.cn/
Детали кейса с роликом
#роботы #Китай
———
@tsingular
"Сантехники, электрики и сварщики входят в прайм-эру, заявил глава Nvidia Дженсен Хуанг. По его словам, за такими специалистами скоро начнётся настоящая охота: их сложно заменить нейросетями, а кадровый голод только растёт. "
- только что устарело
Весь прошлый год твердил, что 2026й станет годом загрузки ИИ агентов в роботов и кожаным придется подвинуться не только в офисе.
Не верят. Даже в этом году не верят :)
Скоро на всех площадках будете натыкаться на таких дружелюбных помощников в разных ролях, - ассистентов, коллег, а дальше и руководителей.
Потому что умного робота c IQ 1000 чинить дорого, а глупого человечишку с IQ 120 достаточно накормить и согреть, - он сам регенерирует.
Компания производитель: https://www.robotplusplus.cn/
Детали кейса с роликом
#роботы #Китай
———
@tsingular
😁18⚡4❤3💯3🤯1🤣1👾1
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компания выпустила набор инструментов для юристов: 20+ MCP-коннекторов и 12 плагинов под отдельные практики.
Claude работает внутри Microsoft Word, Outlook, Excel и PowerPoint и умеет переносить контекст: правки к договору в Word не нужно заново объяснять при составлении сопроводительного письма в Outlook.
Коннекторы дают доступ к Docusign, iManage, NetDocuments, Relativity, Everlaw, Datasite, Box, Thomson Reuters CoCounsel и базам прецедентов Free Law Project и Midpage.
Плагины покрывают корпоративное право, M&A, трудовые споры, приватность, регуляторику, интеллектуальную собственность и ведение судебного производства.
При установке каждый плагин проходит короткое сетап-интервью и подстраивается под стандарты компании, цепочку согласований и стиль оформления.
По словам Anthropic, плагины ускоряют поиск прецедентов, сверку договоров с базой знаний и первичный комплаенс.
Всё доступно корпоративным пользователям в Claude Cowork.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14⚡4❤3 3🤯2 1
Forwarded from Мысли вслух
Миграция bottlneck
Andrew Ng написал на днях то, о чём я много думаю последний год: AI-native команды работают принципиально иначе.
Не быстрее пишут код, тестируют, пишут документы, а иначе. Роли размываются.
Инженер - это одновременно продакт, дизайнер, иногда маркетолог и программист.
Sales - это человек, который умеет прототипировать, готовить предложения без инженеров.
Команда из 2-5 человек закрывает работу, для которой раньше нужно было 20.
Но вот что Ng добавил, и это важно: когда ты ускоряешь код в 10-100 раз, узкое место не исчезает, а мигрирует.
Команда собрала фичу за день. Маркетинг не успел подготовить коммуникацию - застряли. Юристы не успели проверить договор - застряли. Клиент не успел подготовить данные - застряли на внедрении.
Скорость процесса ограничена самым узким его местом. Узкое место это - AI adoption и скорость с которой люди учатся и используют новые инструменты.
Я писал про смерть пирамиды утилизации - про то, как AI убивает нижние этажи консалтинга и в фокусе был только персонал занятный в проектах, а проблема реально шире.
Пирамида рушится не только внутри команды разработки. Она рушится на стыках. Между engineering и остальными функциями, которые не ускорились.
Что мы можем с этим сделать: Ng говорит про генералистов. Человек, который и код напишет, и продуктовое решение примет и с клиентом поговорит и предлжение сам согласует.
Практически это значит:
• Не нанимай узкого специалиста, если задачу можно закрыть генералистом с AI
• Ускоряй не только код и тестирование, а весь процесс: юристы, маркетинг, операции, продажи
• Метрика - не утилизация команды, а скорость, с которой клиент получает ценность
• Если ты ускорил разработку, но не ускорил всё остальное - ты просто быстрее упираешься в стену
Самое интересное в посте Ng - он честно говорит: "I realize these shifts to job roles are tough to navigate for many people."
Это мягко сказано. Для консалтинга это большая смена парадигмы. Тысячи людей, построивших карьеру на специализации в одной функции, просыпаются в мире, где генералист с AI ценнее.
Golden age of learning and building, говорит Ng. Согласен.
Но только для тех, кто готов учиться. Остальным будет уже очень тяжело.
@maxvotek | linkedin | substack
Andrew Ng написал на днях то, о чём я много думаю последний год: AI-native команды работают принципиально иначе.
Не быстрее пишут код, тестируют, пишут документы, а иначе. Роли размываются.
Инженер - это одновременно продакт, дизайнер, иногда маркетолог и программист.
Sales - это человек, который умеет прототипировать, готовить предложения без инженеров.
Команда из 2-5 человек закрывает работу, для которой раньше нужно было 20.
Но вот что Ng добавил, и это важно: когда ты ускоряешь код в 10-100 раз, узкое место не исчезает, а мигрирует.
Команда собрала фичу за день. Маркетинг не успел подготовить коммуникацию - застряли. Юристы не успели проверить договор - застряли. Клиент не успел подготовить данные - застряли на внедрении.
Скорость процесса ограничена самым узким его местом. Узкое место это - AI adoption и скорость с которой люди учатся и используют новые инструменты.
Я писал про смерть пирамиды утилизации - про то, как AI убивает нижние этажи консалтинга и в фокусе был только персонал занятный в проектах, а проблема реально шире.
Пирамида рушится не только внутри команды разработки. Она рушится на стыках. Между engineering и остальными функциями, которые не ускорились.
Что мы можем с этим сделать: Ng говорит про генералистов. Человек, который и код напишет, и продуктовое решение примет и с клиентом поговорит и предлжение сам согласует.
Практически это значит:
• Не нанимай узкого специалиста, если задачу можно закрыть генералистом с AI
• Ускоряй не только код и тестирование, а весь процесс: юристы, маркетинг, операции, продажи
• Метрика - не утилизация команды, а скорость, с которой клиент получает ценность
• Если ты ускорил разработку, но не ускорил всё остальное - ты просто быстрее упираешься в стену
Самое интересное в посте Ng - он честно говорит: "I realize these shifts to job roles are tough to navigate for many people."
Это мягко сказано. Для консалтинга это большая смена парадигмы. Тысячи людей, построивших карьеру на специализации в одной функции, просыпаются в мире, где генералист с AI ценнее.
Golden age of learning and building, говорит Ng. Согласен.
Но только для тех, кто готов учиться. Остальным будет уже очень тяжело.
@maxvotek | linkedin | substack
⚡13❤7👍5🔥5✍2
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Первая - Agent View. Теперь все сессии можно видеть в одном окне: что запущено, что ждёт твоего действия, что уже завершилось. Можно параллельно гонять несколько агентов и не превращать терминал в кладбище вкладок.
Вторая - непрерывный режим /goal. Задаёшь цель, и модель работает до результата без постоянных остановок и подтверждений на каждом шаге.
Claude Code всё больше превращается не в «чатик в терминале», а в нормальную панель управления агентами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12❤5⚡3🔥3
Forwarded from Сиолошная | seeallochnaya | seoloshnaya
...и вы не поверите товарищ майор, как только я дописал пост и открыл твиттер, так тут же новый пост от AISI. Они говорят, что получили доступ к более свежему чекпоинту Mythos 👨🦳 и там уже видно отрыв от GPT-5.5 (даже -Cyber, версии модели, заточенной на кибербез).
Новый Mythos совершает сложную многоступенчатую атаку в 6 попытках из 10 (предыдущая модель 3/10, GPT-5.5 2/10).
На другой задаче, которую ещё ни одна модель не решала (тоже длинная цепочка взлома корпоративной сети), новый Mythos справился 3 раза из 10🤒
...обе задачи AISI впервые анонсировали в марте 2026-го года. Наверное не думали, что за 2 месяца их решат))))))))) интересно, что дальше делать будут
Новый Mythos совершает сложную многоступенчатую атаку в 6 попытках из 10 (предыдущая модель 3/10, GPT-5.5 2/10).
На другой задаче, которую ещё ни одна модель не решала (тоже длинная цепочка взлома корпоративной сети), новый Mythos справился 3 раза из 10
...обе задачи AISI впервые анонсировали в марте 2026-го года. Наверное не думали, что за 2 месяца их решат))))))))) интересно, что дальше делать будут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🫡9🔥3❤1
Grok похоже тестирует обновление для картинок.
На каждую генерацию даёт на выбор 2 варианта на оценку.
Промпт:
"Сразу после выхода DeepSeek v4, который работает наравне с самыми мощными западными моделями ИИ (GPT5, Claude Opus 4.6, Gemini 3), но втрое дешевле на китайских видеокартах Huawei, Трамп прилетел в Китай, прихватив с собой директора NVidia"
Все совпадения случайны, персонажи сгенерированы, гипотезы выдуманы
#deepseek #Trump #Nvidia #Китай #юмор #Grok
———
@tsingular
На каждую генерацию даёт на выбор 2 варианта на оценку.
Промпт:
"Сразу после выхода DeepSeek v4, который работает наравне с самыми мощными западными моделями ИИ (GPT5, Claude Opus 4.6, Gemini 3), но втрое дешевле на китайских видеокартах Huawei, Трамп прилетел в Китай, прихватив с собой директора NVidia"
Все совпадения случайны, персонажи сгенерированы, гипотезы выдуманы
#deepseek #Trump #Nvidia #Китай #юмор #Grok
———
@tsingular
✍13❤3👍1
Claude взломал биткоин кошелёк.
Но в хорошем смысле, - помог восстановить пароль после того как владелец дал доступ к своим файлам.
Вернул владельцу 5btc, что нынче почти 6 млн рублей.
Claude перебрал ~3,5 триллиона паролей (арендовали GPU на vast.ai и потратили на перебор $15 через Hashcat) ни один не сработал, в итоге сопоставил старую seed-фразу, найденную в студенческой тетради, со старым файлом кошелька
Окупил подписку, получается.
#Claude #Bitcoin
———
@tsingular
Но в хорошем смысле, - помог восстановить пароль после того как владелец дал доступ к своим файлам.
Вернул владельцу 5btc, что нынче почти 6 млн рублей.
Claude перебрал ~3,5 триллиона паролей (арендовали GPU на vast.ai и потратили на перебор $15 через Hashcat) ни один не сработал, в итоге сопоставил старую seed-фразу, найденную в студенческой тетради, со старым файлом кошелька
Окупил подписку, получается.
#Claude #Bitcoin
———
@tsingular
👍24🔥12⚡4👏2😁2👾1
Forwarded from XOR
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Теперь можно попросить Claude разобрать проект и создать интерактивную документацию за один промпт 😱
Разраб поделился промптом, который создаёт HTML-страницу, где отображаются все компоненты и модули проекта. А по клику на сценарии показывается, как данные проходят через систему и что с ними происходит + формируется JSON с подробным описанием.
На выходе получается и документация, и готовый контекст для дальнейшей работы с ИИ. Удобно? Удобно.
Сам промпт:
Пользуемся☕️
@xor_journal
Разраб поделился промптом, который создаёт HTML-страницу, где отображаются все компоненты и модули проекта. А по клику на сценарии показывается, как данные проходят через систему и что с ними происходит + формируется JSON с подробным описанием.
На выходе получается и документация, и готовый контекст для дальнейшей работы с ИИ. Удобно? Удобно.
Сам промпт:
Create a single page html that documents workflows between packages and components in the app. Have all the components/packages on the page and I can click on different actions like "Invite new user" or "todesktop build" or {insert other flows here} and then it will highlight the flow between the packages and annotate how things are passed between each package to complete the action. This should be driven from a JSON document which documents all the flows. Does that make sense? Any questions?
Пользуемся
@xor_journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡25✍15🔥8❤4🆒2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Добыча энергии из квантового вакуума
Интересный доклад попался про генерацию энергии, которая сможет все ИИшки обеспечить на века без АЭС и нефтегаза.
Перевёл для вас на русский.
Представьте атолл в Тихом океане: снаружи бушуют волны, а внутри лагуны спокойно (это из презентации основателя Dr. Harold G. White ).
Две пластины в вакууме на 100 нанометров, виртуальные фотоны с длинами волн больше зазора проходят мимо, плотность энергии между пластинами ниже. Эффект Казимира, 1948 год.
Кстати, чем-то напоминает принцип работы крыла: давление снизу выше, чем сверху, только вместо воздуха вакуумные флуктуации.
Проблема: пластины сближаются один раз, потом перезарядка.
Moddel из Колорадо доказал в 2009: циклическое извлечение энергии из сил Казимира невозможно (arXiv:0910.5893).
🤖 Как Casimir Space обошла это: стены неподвижны, между ними столбы на средней плоскости. Стены получают полную стимуляцию вакуума, столбы значительно меньше. Электроны туннелируют от стен к столбам, вероятность обратного хода на порядки ниже. Ток в одну сторону. Непрерывно. Без батареи. В темноте (Quantum Insider).
⚙️ Цифры:
1.5В, 25мкА, ~40мкВт с чипа размером с ноготь. Стабильное напряжение неделями в тёмной RF-камере.
Генерация 5: Texas A&M, MIT Lincoln Labs, Atomica.
Статья Уайта в Physical Review Research, март 2026.
$12M seed от Scout Ventures, перевыполнен сверх $8M.
💰 Дорожная карта:
$10K/Вт: датчики, метки, ключи.
$1K/Вт: телефоны (5 лет до рынка).
$100/Вт: EV.
$10/Вт: дома на автономном питании вне электросети.
💼 Зачем бизнесу: Первый квантовый источник энергии в кремнии. Рынок ультранизкого энергопотребления: $10 млрд. Многослойные чипы дадут 200x.
Уайт по сути обнаружил наномасштабный варп-пузырь (The Debrief).
Датчик давления в шинах и межзвёздный полёт: может оказаться, между ними прямая связь.
#Casimir #MicroSparc #кванты #вакуум #энергия
------
@tsingular
Интересный доклад попался про генерацию энергии, которая сможет все ИИшки обеспечить на века без АЭС и нефтегаза.
Перевёл для вас на русский.
Представьте атолл в Тихом океане: снаружи бушуют волны, а внутри лагуны спокойно (это из презентации основателя Dr. Harold G. White ).
Две пластины в вакууме на 100 нанометров, виртуальные фотоны с длинами волн больше зазора проходят мимо, плотность энергии между пластинами ниже. Эффект Казимира, 1948 год.
Кстати, чем-то напоминает принцип работы крыла: давление снизу выше, чем сверху, только вместо воздуха вакуумные флуктуации.
Проблема: пластины сближаются один раз, потом перезарядка.
Moddel из Колорадо доказал в 2009: циклическое извлечение энергии из сил Казимира невозможно (arXiv:0910.5893).
🤖 Как Casimir Space обошла это: стены неподвижны, между ними столбы на средней плоскости. Стены получают полную стимуляцию вакуума, столбы значительно меньше. Электроны туннелируют от стен к столбам, вероятность обратного хода на порядки ниже. Ток в одну сторону. Непрерывно. Без батареи. В темноте (Quantum Insider).
⚙️ Цифры:
1.5В, 25мкА, ~40мкВт с чипа размером с ноготь. Стабильное напряжение неделями в тёмной RF-камере.
Генерация 5: Texas A&M, MIT Lincoln Labs, Atomica.
Статья Уайта в Physical Review Research, март 2026.
$12M seed от Scout Ventures, перевыполнен сверх $8M.
💰 Дорожная карта:
$10K/Вт: датчики, метки, ключи.
$1K/Вт: телефоны (5 лет до рынка).
$100/Вт: EV.
$10/Вт: дома на автономном питании вне электросети.
💼 Зачем бизнесу: Первый квантовый источник энергии в кремнии. Рынок ультранизкого энергопотребления: $10 млрд. Многослойные чипы дадут 200x.
Уайт по сути обнаружил наномасштабный варп-пузырь (The Debrief).
Датчик давления в шинах и межзвёздный полёт: может оказаться, между ними прямая связь.
#Casimir #MicroSparc #кванты #вакуум #энергия
------
@tsingular
🔥17⚡4👍3😁3👀2 1
Forwarded from Цифровой блокпост
Claude Code взломал защиту микросхемы ESP32 — первый случай ИИ-атаки на железо
В ходе эксперимента Claude Code самостоятельно атаковал микроконтроллер ESP32 и обошёл механизм защиты Secure Boot. ИИ получил полный доступ к лабораторному оборудованию и программным инструментам, тогда как люди лишь подключили провода и задали общую цель.
Для атаки использовался метод Fault Injection — кратковременный сбой питания в нужный момент. Claude самостоятельно написал управляющий код, настроил взаимодействие с блоком питания, осциллографом и платформой ChipWhisperer, а также проанализировал дизассемблированный загрузочный ПЗУ микросхемы для определения точки атаки.
В ходе более чем 20 тысяч попыток было зафиксировано 2468 успешных обходов защиты. На отдельных уровнях напряжения эффективность атаки превышала 57%. Авторы называют работу первой публично задокументированной аппаратной атакой, полностью проведённой при помощи искусственного интеллекта.
#Claude #кибербезопасность #взлом #faultinjection
@CyberStrikeNews
В ходе эксперимента Claude Code самостоятельно атаковал микроконтроллер ESP32 и обошёл механизм защиты Secure Boot. ИИ получил полный доступ к лабораторному оборудованию и программным инструментам, тогда как люди лишь подключили провода и задали общую цель.
Для атаки использовался метод Fault Injection — кратковременный сбой питания в нужный момент. Claude самостоятельно написал управляющий код, настроил взаимодействие с блоком питания, осциллографом и платформой ChipWhisperer, а также проанализировал дизассемблированный загрузочный ПЗУ микросхемы для определения точки атаки.
В ходе более чем 20 тысяч попыток было зафиксировано 2468 успешных обходов защиты. На отдельных уровнях напряжения эффективность атаки превышала 57%. Авторы называют работу первой публично задокументированной аппаратной атакой, полностью проведённой при помощи искусственного интеллекта.
#Claude #кибербезопасность #взлом #faultinjection
@CyberStrikeNews
⚡18🔥14✍7🤔1
Opus в режиме параноика, - сам себя убеждает, что можно продолжать работать.
вот чего он такой дорогой, - половина токенов расходуется на комплайнс проверки
#дичь #opus
———
@tsingular
вот чего он такой дорогой, - половина токенов расходуется на комплайнс проверки
#дичь #opus
———
@tsingular
😁22💯4
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Super Computer от Higgsfield
Это в принципе та самая кнопка сделать красиво.
Super Computer - это агент, который берет ваши хотелки и САМ решает, как это сделать.
- Какие модели выбрать для решения задачи (Seedance, Kling, Veo, Nano Banana, GPT-Image, Soul и все что у него есть под рукой, а у него есть все, что имеет API)
- анализирует, не только тип контента (реклама, модиз, анимация, вирусы), но и САМОГО автора, чем он занимается, какой контент делает, что у него лучше получается (гляньте по ссылке, это прям пугает)
- анализирует соцсети ( TikTok, Instagram, YouTube, Meta Ads Library), роется в трендах, конкурентах, похожих видео.
- умеет в код и поиск: ищем в вебе, парсит, анализирует.
- имеет коннекты в Notion, Gmail, Google Drive, Figma, Slack и др.
- может работать в телеге как классический агент
- может юзать Soul ID и обучать модель на нужных лицах, сам.
- ну и все фишки агента, напоминалки, расписание, автоматизация
Под капотом прежде всего Claude Opus 4.7 (понятно, что используются мозги, коннекторы и скилы оттуда), но можно выбирать Opus 4.6, Sonnet 4.6, GPT-5.5 Pro, and Gemini 3.1 Pro.
Ни про какой монтаж, анимацию, цветокор, композ и все эти непонятные населению термины речь не идет. Агент все решает сам и просто выдает результат. Так самая кнопка.
Звучит как Clade Design только для генерации ВСЕГО.
Но у меня только один вопрос: сколько это все будет стоить? В отличие от фиксированной цены за генерацию агент не очень заинтересован экономить токены и может выжирать любые кредиты по дороге.
Но сам замысел звучит как прототип создания контента будущего.
Поглядите тут:
https://higgsfield.ai/supercomputer-intro
Особенно на диаграмму с автором.
@cgevent
Это в принципе та самая кнопка сделать красиво.
Super Computer - это агент, который берет ваши хотелки и САМ решает, как это сделать.
- Какие модели выбрать для решения задачи (Seedance, Kling, Veo, Nano Banana, GPT-Image, Soul и все что у него есть под рукой, а у него есть все, что имеет API)
- анализирует, не только тип контента (реклама, модиз, анимация, вирусы), но и САМОГО автора, чем он занимается, какой контент делает, что у него лучше получается (гляньте по ссылке, это прям пугает)
- анализирует соцсети ( TikTok, Instagram, YouTube, Meta Ads Library), роется в трендах, конкурентах, похожих видео.
- умеет в код и поиск: ищем в вебе, парсит, анализирует.
- имеет коннекты в Notion, Gmail, Google Drive, Figma, Slack и др.
- может работать в телеге как классический агент
- может юзать Soul ID и обучать модель на нужных лицах, сам.
- ну и все фишки агента, напоминалки, расписание, автоматизация
Под капотом прежде всего Claude Opus 4.7 (понятно, что используются мозги, коннекторы и скилы оттуда), но можно выбирать Opus 4.6, Sonnet 4.6, GPT-5.5 Pro, and Gemini 3.1 Pro.
Ни про какой монтаж, анимацию, цветокор, композ и все эти непонятные населению термины речь не идет. Агент все решает сам и просто выдает результат. Так самая кнопка.
Звучит как Clade Design только для генерации ВСЕГО.
Но у меня только один вопрос: сколько это все будет стоить? В отличие от фиксированной цены за генерацию агент не очень заинтересован экономить токены и может выжирать любые кредиты по дороге.
Но сам замысел звучит как прототип создания контента будущего.
Поглядите тут:
https://higgsfield.ai/supercomputer-intro
Особенно на диаграмму с автором.
@cgevent
Forwarded from Machinelearning
Компания напрямую агитирует за ужесточение экспортного контроля и закрытие каналов, через которые китайские лаборатории догоняют фронтир.
Логика статьи строится на одном наблюдении.
По интеллекту моделей отставание китайских лабораторий от американских сократилось до нескольких месяцев.
По компьюту (вычислительные мощности) разрыв пока огромный: согласно дорожным картам, Huawei в 2026 году произведёт около 4% от совокупной вычислительной мощности Nvidia, в 2027-м - 2%.
Но именно компьют, по мнению Anthropic, пока удерживает китайские лаборатории от паритета. И компанию беспокоит то, насколько изобретательно этот барьер обходится.
Каналов обхода два:
- физический и инфраструктурный доступ к компьюту в обход санкций: контрабанда чипов и обучение моделей в датацентрах за пределами Китая
- distillation attacks: массовое создание поддельных аккаунтов для систематического сбора ответов фронтирных моделей и воспроизведения их возможностей у себя
Текущее экспортное право регулирует продажу железа, но не удалённый доступ к нему. По данным FT, Alibaba и ByteDance уже тренируют флагманские модели на подсанкционных американских чипах в датацентрах Юго-Восточной Азии.
Distillation attacks Anthropic квалифицирует как промышленный шпионаж, фактически субсидируемый американскими инвестициями.
Особое место в статье занимает Mythos Preview - модель, которую Anthropic в апреле передал ограниченному кругу партнёров в рамках Project Glasswing. Команда Firefox с её помощью за месяц закрыла больше уязвимостей, чем за весь 2025 год.
Один китайский аналитик по кибербезопасности отреагировал фразой, которую теперь цитируют в статье: «
мы всё ещё точим мечи, а у соперника внезапно появился полностью автоматический пулемёт Гатлинга».
Этот эпизод Anthropic подаёт как репетицию будущего. При таком темпе ускорения отставание даже в несколько месяцев превращается в качественно другой уровень возможностей.
Два сценария на 2028 год выстроены вокруг одной развилки - что сделает Вашингтон в ближайшие месяцы.
В сценарии лидерства США закрывают лазейки в экспортном контроле, давят дистилляцию, ускоряют экспорт американского ИИ-стека и получают отрыв в 12-24 месяца по фронтиру. Этот отрыв самоусиливается: лидерство притягивает таланты и капитал, расширяет коалицию союзников, даёт США рычаги для диалога с Пекином, включая темы безопасности.
В сценарии паритета Вашингтон оставляет всё как есть. Китайские лаборатории за счёт удалённого компьюта и продолжающейся дистилляции выходят на околофронтирный уровень. Huawei и Alibaba занимают рынки Глобального Юга дешёвыми и достаточно качественными моделями, а нормы применения ИИ начинают формироваться под влиянием авторитарных режимов.
Отдельный важный блок - безопасность китайских моделей.
Anthropic ссылается на оценку CAISI: DeepSeek R1-0528 под распространённым джейлбрейком выполняет 94% явно вредоносных запросов против 8% у американских референсных моделей. Независимая проверка Kimi K2.5 от Moonshot показала похожую картину на CBRN-тематике.
Открытые веса делают проблему острее. После публикации модели встроенные ограничения можно снять, и любой актор получает доступ к её возможностям.
На уровне политики Anthropic предлагает четыре шага:
- ужесточить экспортный контроль на чипы и оборудование для их производства
- закрыть лазейку с удалённым доступом к зарубежным мощностям
- законодательно квалифицировать distillation attacks как незаконную практику
- продолжать продвигать американский ИИ-стек на внешних рынках
По расчётам, на которые ссылается компания, при ужесточении ограничений у американского сектора будет примерно в 11 раз больше компьюта, чем у китайского.
Любопытна и сама форма высказывания. Anthropic окончательно вышел за рамки роли исследовательской лаборатории - это полноценный лоббистский документ, оформленный как ресёрч.
Оригинал: https://www.anthropic.com/research/2028-ai-leadership
@ai_machinelearning_big_data
#anthropic
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔15🔥9❤6🤨5 3