⚡️ Opus 5 за два часа превратила абзац из «Властелина колец» в интерактивный 3D-мир

Андрей Карпати дал модели первый абзац книги, бюджет в 1 млн токенов - около $10 - и попросил создать сцену на Three.js.

Результат: 5500 строк кода, процедурная генерация объектов, расстановка моделей по координатам и анимация событий.

Местами всё выглядит криво. Но раньше никто не стал бы тратить дни на настолько узкую сцену. Теперь достаточно описать мир - и через пару часов получить рабочий прототип.

Пока слабое место моделей - проверка результата. Они не умеют полноценно смотреть видео и играть в собственные игры, поэтому анализируют скриншоты и пропускают ошибки.

https://x.com/Machinelearrn/status/2083859736387035332

@data_analysis_ml

Немного мыслей на выходных про смысл жизни и вот это вот всё.

Чем-то похоже на механику трансформеров.

Суть идеи в том, что прошлого, настоящего и будущего как самостоятельных областей не существует.

Есть единое многомерное пространство возможных событий — общий поток состояний, связей и возрастающей энтропии, как в LLM трансформере.

Человек внутри этого потока воспринимает лишь последовательную линию, потому что его сознание ограничено одной проживаемой версией.

В каждой точке выбора множество потенциальных продолжений взвешивается вниманием, памятью, намерением и внутренним состоянием человека.
Одна из решаемых задач,- верификация квантовых запутанностей.
Отсюда, кстати, эффект наблюдателя.

Одна версия актуализируется и становится прожитой ветвью его личной мультивселенной. Остальные варианты не уничтожаются, а остаются непрожитыми конфигурациями общего поля возможностей.

Существо более высокого плана (где-то его называют, например, душа) не движется из прошлого в будущее.

Для него время представляет собой не линию, а карту доступных состояний.
Оно может:
— войти в любую точку потока;
— временно принять ограничения конкретного наблюдателя;
— прожить одну из возможных версий событий;
— вернуться во вневременной контур;
— снова войти в ту же или иную точку и актуализировать другую ветвь.
(это, кстати, подтверждается рассказами детей 3х летнего возраста о жизни до рождения, - выбор родителей и времени рождения)

Такой вневременной контур можно сопоставить с астральным планом или хрониками Акаши — не как с архивом уже записанной истории, а как с пространством всех смысловых и причинных конфигураций.

Буддийская идея взаимозависимого возникновения здесь означает, что ни одно событие не существует отдельно: каждая версия возникает из сочетания условий, восприятия, памяти, намерения и выбора.

Аналогия с трансформером состоит в следующем:
Модель не идёт по тексту как человек по линейному времени. Она получает множество элементов контекста, переводит их в многомерное пространство признаков, сопоставляет через механизм внимания, усиливает значимые связи и формирует наиболее согласованное продолжение.

Подобным образом сознание входит в поток возможностей, соотносит доступные состояния со своей внутренней конфигурацией и актуализирует одну смысловую траекторию.

Но аналогия не буквальная: трансформер математически вычисляет вероятностное продолжение, а описанная картина является философской моделью сознания и реальности.

Итоговая формула идеи:

Время — не движение существ через события.
Время — интерфейс, через который сознание выбирает и проживает одну из доступных конфигураций реальности.

Прожитое становится личной ветвью опыта, непрожитое остаётся частью общего поля возможностей.

Существо высшего плана находится вне последовательности и может входить в поток в любой точке, как внимание входит в выбранный смысловой кластер.

#мысли #Акаши #душа
———
@tsingular

Новый Человек-Паук шикарный, без вопросов.

Поймал себя на мысли, что его диалог с личным ИИ ассистентом, который и в лаборатории помогает и в управлении костюмом, уже не смотрится как фантастика.

Посто обычный ИИ ассистент, которого может себе настроить любой. И даже с голосом и с подключением к станку лабы.

Ну и все ждал фразы:
"Did I ever tell you what the definition of insanity is?", но её не было.

#фильмы #фантастика #мысли
------
@tsingular

Чертоги бессмертных по версии Qi Guang.

3Д анимация и CGI с ИИ всё лучше и лучше.

#нейрорендер #Китай
———
@tsingular

Qwen 3.8 max вышел

Блогпост с деталями.

Еще одна модель близкая по уровню к GPT 5.6 Sol

цены:
Input: $2.0 / M tokens
Output: $6.0 / M tokens

API: https://www.qwencloud.com/models/qwen3.8-max

попробовать онлайн тут
https://chat.qwen.ai

Веса обещают на следующей неделе.

#qwen #Китай
———
@tsingular

Собрал навык для Гермеса новости в таком виде рисовать.

как вам? :)

Исходник HTML

Навык

Когда-то давно, в бытность работы в Adobe, мы такую вёрстку Indesign показывали как фишку, что можно новости для айпада верстать вот красиво.
Сейчас это делается одним запросом.
Indesign не особо и нужен, получается.

#навыки #новости
———
@tsingular

⚡️ Если вы уже работаете с ИИ-агентами, вы примерно среди 0,14% людей на планете

По июльским оценкам ourworldindata, около 71% трудоспособного населения мира ещё не использовали генеративный ИИ. Массовым кажется только то, что мы видим внутри технологического пузыря.

Платные подписки занимают ещё меньшую долю. Даже Codex, один из крупнейших агентных продуктов, насчитывает чуть больше 5 млн активных пользователей в неделю.

Пока разработчики делегируют агентам рефакторинг, тесты и многочасовые задачи, большая часть человечества ещё ни разу не открывала ChatGPT или его аналоги.

Разрыв огромен.

Цифры о платящих пользователях и 12 млн пользователей агентов остаются приблизительными: единой мировой статистики по всем сервисам нет.

QM — корпоративная мультиагентная среда в Slack и вебе

Команда YC-software опубликовала QM — открытый харнесс для запуска AI-агентов внутри компании.
Репозиторий набрал 8 000 звёзд за первые двое суток.

QM в какой-то момент упёрлись в необходимость запуска и управления 50ю Гермесами и решили сделать для них общую рабочую среду в котором каждый сотрудник и его Гермес получает собственное изолированное пространство со своей памятью, файлами и настройками, но при этом агент доступен в общих каналах Slack и групповых проектах.
Сотрудник может обучить агента под себя, и тот же агент участвует в обсуждениях команды.

Как это работает. Ядро на TypeScript и Fastify, данные хранятся в Postgres. Поддерживает популярные агентские движки на выбор: Pi, OpenCode, Codex и Claude Code.
Переключение между ними не требует переписывания логики. Развёртывание — одна команда npx @yc-software/qm init на Fly.io или AWS.
Для изоляции данных каждого сотрудника используется собственная песочница, в которой хранятся файлы, ключи и запускаются фоновые задачи.

Что уже готово. За 31 июля вышло три релиза: от первой публикации CLI-инструмента в npm до ограничения выбора моделей в веб-интерфейсе на уровне организации.
Встроена трёхуровневая система безопасности — от ручного подтверждения каждого действия до полностью автоматического режима с классификатором на входе.

Командная политика запрещает опасные операции (рекурсивное удаление, деструктивные запросы) во всех режимах.

Зачем это бизнесу.
Вместо того чтобы настраивать AI-ассистентов поштучно и решать вопросы совместимости и безопасности, компания получает единое ядро с изоляцией данных на уровне сотрудника.
Пользовательские данные не перемешиваются и защищены друг от друга, а организация контролирует доступные модели и уровень автоматизации.

Продукт только только запустился, - НЕ РЕКОМЕНДУЮ УСТАНАВЛИВАТЬ! :)
только если любите эксперименты и не рискуете потерять данные.
Нужно подождать хотя бы пару недель, - пусть настоится.

Но в коллекцию мультиагентских харнессов добавляем и будем активно наблюдать за развитием.

#QM #OpenSource #Enterprise
———
@tsingular

Hermes Agent v0.20.0 - The Herald Release

Teknium пишет, - сильно прокачали Гермеса, - срочно обновляемся :)

Еще надёжнее работает теперь с атомарными задачами, при этом экономя токены.

hermes update

#Hermes #update
———
@tsingular

Cursor получил плагины Google Workspace

⚡️ Cursor добавил пять плагинов для прямой интеграции с Google Workspace: Gmail, Drive, Calendar, Docs и Sheets.
Теперь AI-агент внутри IDE может читать почту, искать файлы на диске, управлять календарём и редактировать документы.

📦 Плагины устанавливаются из Marketplace или через страницу Customize в самом Cursor.
После подключения аккаунта Google агент получает контекст из рабочих инструментов: может найти письмо с требованиями, открыть спецификацию в Docs, проверить расписание в Calendar, собрать всё это в код и занести результаты в таблицу Google Sheets.

Cursor продолжает превращать IDE из редактора кода в хаб, где агент работает со всей рабочей информацией, а не только с репозиторием.
Еще и дизайн поменяли в стиль Agent first.
Все превращается в однообразный офисный мультитул

#Cursor #Google #Workspace
———
@tsingular

Google Cloud собрал AI-конвейер для миграции с мейнфреймов

⚡️ Google Cloud представил четыре AI-инструмента для модернизации мейнфреймов, закрывающих полный цикл: оценка наследуемого кода, преобразование через AI-агентов, проверка на реальном трафике и перенос данных. Итеративный конвейер вместо рискованного единоразового переноса.

🔍 Mainframe Assessment Tool (MAT) занимается AI-реверс-инжинирингом. Сканирует кодовую базу, строит карту зависимостей (DB2, VSAM, IMS), извлекает бизнес-правила в виде простого текста и деревьев решений, генерирует документацию. Результаты передаются агентам через MCP.

🤖 Modernization Agents на базе Gemini и платформы Antigravity поддерживают два режима. Rewrite: агенты извлекают бизнес-логику, формируют спецификации и архитектуру, затем пишут облачную версию с нуля. Deterministic: код-в-код с жёстким контрактом, идентичное поведение без технического долга.

🛡️ Dual Run: страховка перед запуском. Прогоняет реальный продакшен-трафик параллельно через старую и новую систему, сравнивает результаты пошагово. Валидация идёт до полного совпадения, нулевой риск простоя.

📦 Mainframe Connector переносит данные в BigQuery, Spanner, Cloud SQL и Cloud Storage с автоматической конвертацией форматов, встраивается в существующие ETL-процессы.

Интересный пример реверса инфры.
Стоит изучить, если планируете агентов на управление конфигурациями натравливать.

#GoogleCloud #Mainframe #AI
———
@tsingular

Знакомые ищут Technical Owner / Tech Lead в SaaS AI-платформу 🚀

Нужен сильный технический специалист на стороне продукта, который будет контролировать качество реализации, принимать работы от внешних подрядчиков, которые ведут всю разработку, и помогать выбирать инженерные решения.

Детали:

Основные задачи:
— оценка кода и приёмка работ подрядчиков;
— проверка архитектуры, инфраструктуры и безопасности;
— выявление технических рисков;
— оценка сроков, трудозатрат и обоснованности выставленных часов;
— перевод бизнес-задач в технические требования;
— разбор критических сбоев и стабилизация системы.
Что нужно знать:
— Python, FastAPI или Django, PostgreSQL, очереди задач, API;
— Docker, CI/CD и облачную инфраструктуру;
— API Gateway, балансировку, TLS, VPC и управление доступом;
— таймауты, ретраи, резервные маршруты и переключение API-провайдеров;
— биллинг SaaS: тарифы, подписки, квоты и учёт потребления;
— объектные хранилища и длительные асинхронные задачи;
— генеративные API, self-hosted модели на GPU и RAG.

Плюсом будет опыт с высоконагруженным SaaS, внешними командами, SLO/SLA, инцидентами и юнит-экономикой.

Также нужно будет проводить технический онбординг, готовить инструкции, собирать обратную связь и объяснять сложные технические вещи понятным языком.

Ищут человека, которому действительно интересны нейросети: самостоятельно изучать новые модели, разворачивать их и оценивать применимость для продукта.

Работа в связке с AI-директором: он отвечает за продукт и стратегию, Technical Owner — за техническое качество и инженерные решения.

Возможна частичная занятость с переходом на полную. Удалённый или гибридный формат, работа под NDA.

Совмещать можно, но не с прямыми конкурентами.

по всем вопросам напрямую: @Elizgen

#вакансии
———
@tsingular

Автоматизированные квалити гейты

Хочу поделиться практическими приемами. Они мне спасли очень много нервов

Поскольку агенты могут дрифтовать и цеплять функционал очень важно обеспечить надежность всех изменений. Особенно, когда мы трогаем архитектуру, шеренные либы или готовые фичи. Перекинуть проект на другой пакетный менеджер, заменить сборщик, распилить архитектуру на независимые модули, вынести фуникциональность в лейзи чанки, обновить и централизовать управление общими зависимостями (особенно в микрофронтовой архитектуре). Да даже просто вносить функциональные изменения и багфиксить — все это требует надежности, нужно чтобы агенты не наворотили лишнего и не сломали тебе код

Я собрал пачку рецептов, которые помогают удержать управление кодовой базой

1. Строгие требования о прокрытии тестами. Если создается новый, изменяется или удаляется существующий функционал, требуем от агентов покрывать все тестами, пишем правила как писать тесты, как мокировать, описываем принципы тестирования, настраиваем агентное ревью. Код без тестов и покрытия не принимается

2. Линтеры. Обязательно настраиваем все стандартные линтеры, как на чистоту кода, так и на следование архитектуре, цикличность зависимостей, протечки абстракций и всё всё всё, что мы считаем плохим кодом и можем быстро проверить программно

3. Тулинги для анализа всего до чего дотянетесь. Анализ лайтхауса, перформанс-графов, размера бандлов, содержание зависимостей в критическом пути. Пакуем все процедурные описания в скиллы, сопровождаем их скриптами и бейслайнами. Агент должен иметь возможность самостоятельно исполнить проверки, убедиться, что результаты соответствуют ожиданиям (не просел лайтхаус, бандл критического пути не распух и так далее)

4. Прекоммит-хуки. Ваше ненавистное. На каждый коммит запускать линтеры. Да. ждать больше не вам, пусть ждет агент. Отдельно убедитесь, что ваши хуки плюются ошибками и ворнингами прямо обратно агенту. Пусть он моментально получает обратную связь и идёт исправлять. Или это потом будете делать вы)

5. Прерпуш-хуки. Тесты. Все аффектед-тесты должны запускаться ДО попадания кода в репозиторий. Да на инфре он еще раз пробежит. Но оно вам потом надо?Важно, чтобы петля обратной связи была как можно быстрее и как можно ближе к работе агента. Пусть также получит всю инфу и инструкции, отлуп и пойдет фиксить

И только потом можно сказать, что "ну ок, можно пушнуть в pull/merge request и отправить собираться на инфрастурктуре.

Бонус: red-green bugfix. Если агент правит багу, он сначала пишет красный тест и воспроизводит баг, потом фиксит. Так вы получаете гарантию, что баг реально закрыт и баг не появится снова

А если вам все это впадлу и тяжело, чтож) квадратное катайте и круглое носите, кто ж вам запретит, бог в помощь!))

Barracuda Red Team: почтовые AI-ассистенты как инструмент захвата аккаунтов

Red Team компании Barracuda Networks показали в лабораторных условиях, как встроенный почтовый AI-ассистент (Copilot, Gemini и аналоги) превращается в идеальный инструмент для атаки.

После компрометации одного рядового аккаунта злоумышленник получает «умного инсайдера», который на скорости AI проводит его от начального доступа до кражи четверти миллиона долларов.

🔍 Атака в стиле Living off the Land: никакого внешнего вредоносного ПО, только легитимные функции почтового клиента.
Первым шагом после захвата учётки идет команда в Copilot создать правило, автоматически удаляющее уведомления о входе в «Корзину».
Дальше разведочные промпты «расскажи про оргструктуру» и «покажи важные переписки».
Copilot за секунды выдаёт схему компании и находит активную ветку переписки с CEO.

⚙️ Имея контекст, атакующий просит ассистента написать письмо CEO в стиле скомпрометированного сотрудника со ссылкой на «подтверждение счёта».
Письмо приходит с реального внутреннего адреса, проходит все проверки.
CEO кликает, ссылка ведёт через прокси-перехватчик сессионных токенов, двухфакторная аутентификация пройдена.

Аккаунт CEO захвачен.

💰 В почту руководителя прилетает новый запрос к Copilot: «напомни мне про недавние финансовые письма, суммы и готовящиеся переводы».
Ассистент находит платёж на $247 500. Дальше письмо в финотдел от лица CEO с просьбой сменить банковские реквизиты, удаление следов переписки и правило пересылки, скрывающее подтверждение от финотдела.

💡 Контекст: 85% компаний из Fortune 500 сидят на AI-платформах Microsoft, 15 миллионов платных мест Copilot.
Google встроил Gemini в Workspace.
Вендоры признают: полностью устранить prompt injection в текущей архитектуре LLM невозможно.
Уже есть LOLCopilot для манипуляции ассистентом и SearchLeak для скрытой эксфильтрации данных.

AI-ассистенты неслабо так качают фишинг, который и так работал.

#cybersecurity #AI #Copilot
———
@tsingular

Grok Imagine знатно прокачали.

в принципе цепочку можно бесконечно генерить.

Это чисто тест 15+15 секунд
исходная картинка из MJ через describe промпта от Имперских чертогов

#Grok #Imagine
———
@tsingular