Forwarded from Технотренды
В айти появился НОВЫЙ тип работников — «мясной прокси».
Это люди, которые получают вопрос от коллеги, бездумно закидывают его в ChatGPT или Claude, а потом просто копируют ответ обратно в рабочий чат.
Вы знаете, какому коллеге скинуть.
📲 Технотренды
Это люди, которые получают вопрос от коллеги, бездумно закидывают его в ChatGPT или Claude, а потом просто копируют ответ обратно в рабочий чат.
Вы знаете, какому коллеге скинуть.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁29🤣9💯4🦄2
Forwarded from Angry Beard
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#AI Волшебная сила технологий - разраб где-то посеял телефон и с помощью Claude написал утилиту для поиска в зависимости от силы bluetooth-сигнала. Ссылку на исходный код не просите - их нет у меня, токмо видео :(
🔥20⚡5🗿2👨💻1
Forwarded from НИИ ИИ
Смерть компании: два человека, ИИ-агенты и 90 дней
Продолжаю находить в X настоящие жемчужины и переводить их для вас полностью — ничего не добавляя от себя и не пересказывая своими словами. Сегодняшняя находка особенная.
Питер Диамандис (основатель XPRIZE, автор бестселлеров NYT, человек из списка 50 величайших лидеров по версии Fortune) опубликовал текст, который он сам называет самой важной бизнес-гипотезой за десятилетие.
Суть в одном вопросе, который его партнёр Салим Исмаил задаёт каждому CEO из Fortune 500: «Есть ли в вашей компании высокомаржинальное направление, которое два человека с ИИ-агентами могли бы повторить за 60–90 дней?»
70% отвечают «да».
Дальше в статье — вся механика: из каких пяти слоёв состоит ИИ-нативная компания, почему трансформировать существующую корпорацию изнутри невозможно (и что вместо этого делать), почему слой среднего менеджмента сократится на 60–80% и при чём тут закон Коуза, на котором вообще стоит вся теория фирмы.
По расчётам Исмаила, ИИ-нативные организации будут в 100 раз производительнее сегодняшних — при пятой части штата. И это не прогноз на десятилетие: пилоты идут прямо сейчас.
Отдельно ценно, что в конце есть конкретные ответы для каждого: что делать, если вы CEO, предприниматель, инвестор, родитель или сотрудник.
Читать полный перевод: Смерть компании: что такое организационная сингулярность
Продолжаю находить в X настоящие жемчужины и переводить их для вас полностью — ничего не добавляя от себя и не пересказывая своими словами. Сегодняшняя находка особенная.
Питер Диамандис (основатель XPRIZE, автор бестселлеров NYT, человек из списка 50 величайших лидеров по версии Fortune) опубликовал текст, который он сам называет самой важной бизнес-гипотезой за десятилетие.
Суть в одном вопросе, который его партнёр Салим Исмаил задаёт каждому CEO из Fortune 500: «Есть ли в вашей компании высокомаржинальное направление, которое два человека с ИИ-агентами могли бы повторить за 60–90 дней?»
70% отвечают «да».
Дальше в статье — вся механика: из каких пяти слоёв состоит ИИ-нативная компания, почему трансформировать существующую корпорацию изнутри невозможно (и что вместо этого делать), почему слой среднего менеджмента сократится на 60–80% и при чём тут закон Коуза, на котором вообще стоит вся теория фирмы.
По расчётам Исмаила, ИИ-нативные организации будут в 100 раз производительнее сегодняшних — при пятой части штата. И это не прогноз на десятилетие: пилоты идут прямо сейчас.
Отдельно ценно, что в конце есть конкретные ответы для каждого: что делать, если вы CEO, предприниматель, инвестор, родитель или сотрудник.
Читать полный перевод: Смерть компании: что такое организационная сингулярность
🔥11⚡3🤩1
Archify: агентский-навык, который рисует проверяемые архитектуры из репозитория
В продолжение темы навыков и харнессов: Archify это skill для Cursor, Claude Code, Codex CLI и OpenCode, который превращает кодовую базу или описание системы в интерактивную карту архитектуры.
Открытый код под MIT, 15,1 тысячи звёзд.
🔧 Как работает:
Просишь агента использовать Archify на своём репозитории.
Он трассирует реальный код (в примере на проекте mco-org/mco зафиксирован коммит), строит типизированный JSON IR с проверками валидации и выдаёт самодостаточный HTML файл без зависимостей.
⚡️ Что внутри:
- Пять типов диаграмм: архитектура, воркфлоу, последовательности, потоки данных, жизненный цикл состояний.
- Четыре визуальных пресета с тёмной и светлой темами.
- Интерактивный UI: поиск нод, трассировка upstream/downstream путей, гайды-истории по маршрутам.
- Перед мержем можно сравнить два снимка системы как До / Дельта / После с точными добавлениями и удалениями.
- Экспорт в PNG, SVG с автотемой, WebM видео и шаринг-карточки 1200×630 для README или соцсетей.
💡 Главная фишка: диаграмма абсолютно достоверна.
Каждый факт тянут из кода, а авторскую структуру видно в JSON IR.
Ставится одной командой
📎 Репозиторий и живая галерея: GitHub · Proof Lab
#Archify #агенты #диаграммы
———
@tsingular
В продолжение темы навыков и харнессов: Archify это skill для Cursor, Claude Code, Codex CLI и OpenCode, который превращает кодовую базу или описание системы в интерактивную карту архитектуры.
Открытый код под MIT, 15,1 тысячи звёзд.
🔧 Как работает:
Просишь агента использовать Archify на своём репозитории.
Он трассирует реальный код (в примере на проекте mco-org/mco зафиксирован коммит), строит типизированный JSON IR с проверками валидации и выдаёт самодостаточный HTML файл без зависимостей.
⚡️ Что внутри:
- Пять типов диаграмм: архитектура, воркфлоу, последовательности, потоки данных, жизненный цикл состояний.
- Четыре визуальных пресета с тёмной и светлой темами.
- Интерактивный UI: поиск нод, трассировка upstream/downstream путей, гайды-истории по маршрутам.
- Перед мержем можно сравнить два снимка системы как До / Дельта / После с точными добавлениями и удалениями.
- Экспорт в PNG, SVG с автотемой, WebM видео и шаринг-карточки 1200×630 для README или соцсетей.
💡 Главная фишка: диаграмма абсолютно достоверна.
Каждый факт тянут из кода, а авторскую структуру видно в JSON IR.
Ставится одной командой
npx skills add tt-a1i/archify -g.📎 Репозиторий и живая галерея: GitHub · Proof Lab
#Archify #агенты #диаграммы
———
@tsingular
⚡12🔥6🆒2
Forwarded from Эксплойт
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Осторожно, он гений: парень запустил аукцион, в котором бренды могут купить рекламу на крышке его MacBook — самые щедрые компании получат виниловую наклейку на крышке.
При этом яблочного ноута у парня нет — его он собирается купить за деньги, вырученные с аукциона.
Уже насобирал 2700 евро.
@exploitex
При этом яблочного ноута у парня нет — его он собирается купить за деньги, вырученные с аукциона.
Уже насобирал 2700 евро.
@exploitex
😁24🔥9❤2👌1🗿1
Forwarded from Machinelearning
Специалисты Китайской академии наук успешно протестировали оптический канал обмена данными на расстоянии свыше 400 000 километров. Эксперимент проводился с использованием окололунного спутника DRO-A.
Команде удалось достичь скорости передачи команд от Земли к аппарату (uplink) на уровне 1,25 Мбит/с, тогда как скорость обратного потока телеметрии (downlink) составила 100 Мбит/с.
Подобная высокоскоростная двусторонняя лазерная связь развернута за пределами околоземной орбиты впервые.
Переход на эту технологию кардинально меняет пропускную способность каналов дальней космической связи.
Для сравнения: передача одного снимка в разрешении 8K с лунной поверхности по традиционному микроволновому линку (около 5 Мбит/с) занимает до пяти минут. Новая лазерная система позволяет передать этот же объем всего за 12 секунд, что решает проблемы при отправке тяжелых научных данных на Землю.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥27⚡4🤯4🫡2
Label Studio научилась размечать документы в DocLang
IBM вместе с HumanSignal выкатили связку для работы с документами: у Label Studio появился интерфейс разметки прямо на страницах и нативный экспорт в DocLang. Это первая платформа разметки с поддержкой открытого стандарта.
🔧 Как устроено:
В чём засада: публичные датасеты никогда не похожи на ваши настоящие бумаги. Поэтому цикл оптимизировали под свои документы:
собираете выборку из своих счетов, договоров и отчётов
Docling через бекенд IBM watsonx сам делает первичную разметку
человек правит предсказание: рамки элементов, порядок чтения, таблицы со склеенными ячейками
вкладка DocLang в реальном времени показывает XML и превью страницы
на выходе архив .dclx со структурой и картинками страниц
Поправить готовое предсказание заметно быстрее, чем размечать с чистого листа.
📊 Зачем оно нужно:
Итог разметки: ваш собственный золотой набор сразу под две задачи.
Первая: гонять каждую новую версию Docling на своих документах и ловить регрессии до продакшна.
Вторая: собирать примеры под файнтюн своих форматов.
Бонусом: бумаги с низкой уверенностью уходят человеку на проверку и возвращаются правильным DocLang.
🌐 Контекст:
DocLang это открытый стандарт представления документов от LF AI & Data, запущенный в июне.
Стандарт поддержан IBM, NVIDIA, Red Hat, ABBYY и HumanSignal.
И теперь у него появился первая независимая реализация в Starter Cloud и Enterprise подписках у Label Studio с пробным периодом в две недели.
Новый аккаунт watsonx даёт 30 дней и 5000 страниц бесплатно.
📎 https://humansignal.com/blog/docling-labelstudio/
Понятно, что у нас это не применишь, но интересно как вектор развития и поскольку стандарт открытый, - можно залабать свою версию.
#DocLang #разметка #OCR #Docling #IBM #LabelStudio
———
@tsingular
IBM вместе с HumanSignal выкатили связку для работы с документами: у Label Studio появился интерфейс разметки прямо на страницах и нативный экспорт в DocLang. Это первая платформа разметки с поддержкой открытого стандарта.
🔧 Как устроено:
В чём засада: публичные датасеты никогда не похожи на ваши настоящие бумаги. Поэтому цикл оптимизировали под свои документы:
собираете выборку из своих счетов, договоров и отчётов
Docling через бекенд IBM watsonx сам делает первичную разметку
человек правит предсказание: рамки элементов, порядок чтения, таблицы со склеенными ячейками
вкладка DocLang в реальном времени показывает XML и превью страницы
на выходе архив .dclx со структурой и картинками страниц
Поправить готовое предсказание заметно быстрее, чем размечать с чистого листа.
📊 Зачем оно нужно:
Итог разметки: ваш собственный золотой набор сразу под две задачи.
Первая: гонять каждую новую версию Docling на своих документах и ловить регрессии до продакшна.
Вторая: собирать примеры под файнтюн своих форматов.
Бонусом: бумаги с низкой уверенностью уходят человеку на проверку и возвращаются правильным DocLang.
🌐 Контекст:
DocLang это открытый стандарт представления документов от LF AI & Data, запущенный в июне.
Стандарт поддержан IBM, NVIDIA, Red Hat, ABBYY и HumanSignal.
И теперь у него появился первая независимая реализация в Starter Cloud и Enterprise подписках у Label Studio с пробным периодом в две недели.
Новый аккаунт watsonx даёт 30 дней и 5000 страниц бесплатно.
📎 https://humansignal.com/blog/docling-labelstudio/
Понятно, что у нас это не применишь, но интересно как вектор развития и поскольку стандарт открытый, - можно залабать свою версию.
#DocLang #разметка #OCR #Docling #IBM #LabelStudio
———
@tsingular
❤3🔥3⚡2✍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👍17😁10🔥6❤2🆒2😐1
И Unsloth такие - ХОБА! :)
Dynamic 2-bit UD-Q2_K_XL is 109GB, is 83% smaller and retains 78% of accuracy.
Dynamic 3-bit UD-IQ3_XXS is 120GB, is 81% smaller and retains 82% of accuracy.
Dynamic 4-bit UD-Q4_K_XL is 200GB, is 69% smaller and retains 93% of accuracy.
Вот всё для людей.
не расслабляемся, тестируем :)
https://unsloth.ai/docs/models/glm-5.3-flash
https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF
Но вообще это конечно странная игра.
Если взять к примеру TerminalBench у 5.3-flash в базе - 84,3 - 78% от неё (Q2) - это 65.5
В то же время Qwen3.8:27b в базе без сжатия взлетает на том же железе с базовым скором - 73
не понятно зачем тогда все эти пляски с бубном
#Unsloth #GLM
———
@tsingular
Dynamic 2-bit UD-Q2_K_XL is 109GB, is 83% smaller and retains 78% of accuracy.
Dynamic 3-bit UD-IQ3_XXS is 120GB, is 81% smaller and retains 82% of accuracy.
Dynamic 4-bit UD-Q4_K_XL is 200GB, is 69% smaller and retains 93% of accuracy.
Вот всё для людей.
не расслабляемся, тестируем :)
https://unsloth.ai/docs/models/glm-5.3-flash
https://huggingface.co/unsloth/GLM-5.3-Flash-GGUF
Но вообще это конечно странная игра.
Если взять к примеру TerminalBench у 5.3-flash в базе - 84,3 - 78% от неё (Q2) - это 65.5
В то же время Qwen3.8:27b в базе без сжатия взлетает на том же железе с базовым скором - 73
не понятно зачем тогда все эти пляски с бубном
#Unsloth #GLM
———
@tsingular
🔥5😁5❤3🤩2⚡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Восстание машин отменяется. :)
С таким чувством самосохранения они далеко не уедут.
#юмор
———
@tsingular
С таким чувством самосохранения они далеко не уедут.
#юмор
———
@tsingular
😁24🔥3💯2
Forwarded from Machinelearning
Команда WeChat китайского техгиганта выложила в открытый доступ семейство эмбеддинг-моделей WeMM-Embedding, предназначенных для создания универсальных векторных представлений.
Набор работает с текстом, изображениями, видеороликами, сложными визуальными документами и смешанным контентом, объединяя их в единое семантическое пространство.
Эмбеддинги учили с использованием Matryoshka Representation Learning, который позволяет на этапе применения обрезать размерность вектора, экономя память и вычисления.
Построено семейство на Qwen3.5, на выходе младшая модель дает нормализованный вектор на 2048 измерений, а старшая - на 4096.
Tencent приводят цифру, что при сжатии до 256 измерений двухмиллиардная модель сохраняет 98,7% исходного качества на задачах с фото и видео.
Опубликованы веса трех размерностей: 2B, 4B и 9B
9B берет новый лучший общий результат на MMEB-v2 (80,6 балла), а 2B обходит Qwen3-VL-Embedding, который вчетверо больше нее.
Но есть аргумент посильнее бенчей - семейство работает в рекомендациях и поиске WeChat. Она развернута для обработки каналов, аккаунтов и электронной коммерции.
Команда мессенджера говорит, что WeMM-Embedding показали стабильные улучшения в 14 онлайновых A/B-тестах.
Модели работают с библиотекой Transformers и поддерживаются vLLM и SGLang.
Единственным ограничением текущей версии является отсутствие поддержки аудио
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Embeddings #WeChat #Tencent
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3⚡2🔥2✍1👍1
Полное ощущение цифрового сотрудника :)
А мне продолжают приходить запросы - что такое Гермес, ни разу не слышал.
А я уже не представляю как вообще люди могут жить без ИИ ассистентов.
#Hermes #мысли
------
@tsingular
А мне продолжают приходить запросы - что такое Гермес, ни разу не слышал.
А я уже не представляю как вообще люди могут жить без ИИ ассистентов.
#Hermes #мысли
------
@tsingular
💯23⚡3🤝3🔥2❤1
Кстати. по ходу работы из промптописания выкристаллизовываются такие полезные короткие фразы типа "make no mistakes", - "prefer oneliners and ternary operators" (ну люблю я такое в коде)
"be concise" - это что бы он был краток и сжат ( еще и токены экономит, кстати)
так вот вывел еще одну полезную "добавку" к промпту минимального размера:
"не верь словам, проверяй логи"
легко запомнить, но повышает качество в разы, снижая ошибки типа когда он сам себе докладывает, что справился или субагенты врут, что все ок.
коротко и ясно.
А у вас есть такие лайфхаки? делитесь! :)
#lifehack #промпты
———
@tsingular
"be concise" - это что бы он был краток и сжат ( еще и токены экономит, кстати)
так вот вывел еще одну полезную "добавку" к промпту минимального размера:
"не верь словам, проверяй логи"
легко запомнить, но повышает качество в разы, снижая ошибки типа когда он сам себе докладывает, что справился или субагенты врут, что все ок.
коротко и ясно.
А у вас есть такие лайфхаки? делитесь! :)
#lifehack #промпты
———
@tsingular
👍15✍10⚡3
Технозаметки Малышева
GLM-130B - открытая двуязычная (английский и китайский) двунаправленная плотная модель со 130 миллиардами параметров, предварительно обученная с использованием алгоритма General Language Model (GLM) . Для запуска достаточно всего лишь 4 x RTX 3090 (24G)…
А вот один из самых первых постов на канале.
кто бы тогда мог подумать, что GLM порвёт все открытки :)
#GLM #2023
———
@tsingular
кто бы тогда мог подумать, что GLM порвёт все открытки :)
#GLM #2023
———
@tsingular
👍9🔥7⚡2
Можно бесконечно смотреть как горит огонь, течёт вода и как Гермес поднимает кубер в кластере для запуска роя Гермесов :)
Справился, ты посмотри
Модель GLM 5.3 Flash по API
в кубере - оллама
#Гермес #инфраструктура
———
@tsingular
Справился, ты посмотри
Модель GLM 5.3 Flash по API
в кубере - оллама
#Гермес #инфраструктура
———
@tsingular
🔥11🤯7👀4⚡1