Forwarded from Machinelearning
Власти КНР обязали семьи ключевых разработчиков в сфере ИИ и полупроводников согласовывать выезды за границу.
Новое требование затрагивает супругов и детей топ-менеджеров, исследователей и основателей частных технологических компаний. Для пересечения границы, в том числе в туристических целях, им требуется предварительное одобрение Пекина.
Ранее в этом году прямые ограничения на зарубежные поездки коснулись самих инженеров корпораций и стартапов.
До развития LLM подобный контроль применялся исключительно к сотрудникам государственных институтов, специалистам ядерной отрасли и руководству госкорпораций.
Формально механизм не вводит полного запрета на выезд. По оценкам аналитиков, контроль за перемещением семей направлен на предотвращение оттока кадров и технологий в США.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍10👍7❤2⚡1🤯1
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ OpenAI превращает ChatGPT в операционную систему для ИИ-агентов.
Компания показала Dots - персональных агентов, которые должны работать как цифровой «Джарвис».
Ты ставишь задачу, закрываешь чат, а агент продолжает работать сам и присылает уведомление, когда всё готово.
Каждому Dot можно дать своё имя и отдельную роль: один работает с почтой, второй с календарём, третий пишет код, четвёртый собирает документы и отчёты.
Не один универсальный ИИ, а целая команда агентов, которая знает твой контекст и работает параллельно.
Следом OpenAI готовит ChatGPT Space - общее рабочее пространство для людей и агентов. Там можно будет вести проекты, хранить контекст, распределять задачи и работать с ИИ как с полноценными участниками команды.
И всё это развивается вокруг нового поколения моделей GPT-6.
Получается, ChatGPT постепенно меняется:
чат → агент → команда агентов → полноценное рабочее пространство.
Похоже, следующий интерфейс компьютера - это уже не папки, вкладки и приложения.
Это команда ИИ, которой ты просто говоришь, что нужно сделать.
🎥 https://www.youtube.com/watch?v=Fls_onRviPM
Компания показала Dots - персональных агентов, которые должны работать как цифровой «Джарвис».
Ты ставишь задачу, закрываешь чат, а агент продолжает работать сам и присылает уведомление, когда всё готово.
Каждому Dot можно дать своё имя и отдельную роль: один работает с почтой, второй с календарём, третий пишет код, четвёртый собирает документы и отчёты.
Не один универсальный ИИ, а целая команда агентов, которая знает твой контекст и работает параллельно.
Следом OpenAI готовит ChatGPT Space - общее рабочее пространство для людей и агентов. Там можно будет вести проекты, хранить контекст, распределять задачи и работать с ИИ как с полноценными участниками команды.
И всё это развивается вокруг нового поколения моделей GPT-6.
Получается, ChatGPT постепенно меняется:
чат → агент → команда агентов → полноценное рабочее пространство.
Похоже, следующий интерфейс компьютера - это уже не папки, вкладки и приложения.
Это команда ИИ, которой ты просто говоришь, что нужно сделать.
🎥 https://www.youtube.com/watch?v=Fls_onRviPM
🔥15❤2⚡2👍2 2
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
– Показали GPT 6.1, стоит в 5 раз дешевле Astra, примерно такой же уровень интеллекта
– Запустили режим Ultrafast для моделей, работает с Astra пока что – модель отвечает у 8 раз быстрее в этом режиме
– Новый тир подписки на 500$:
- Ultrafast доступен
- x25 лимиты
– Запустили свой Jev, называется Decision API
– Запустили режим Ultrafast для моделей, работает с Astra пока что – модель отвечает у 8 раз быстрее в этом режиме
– Новый тир подписки на 500$:
- Ultrafast доступен
- x25 лимиты
– Запустили свой Jev, называется Decision API
👍9🔥6 3⚡1🤩1
а вот это интересно.
теперь можно свою подписку легально использовать в своих приложениях для рынка и других пользователей.
#OpenAI
———
@tsingular
теперь можно свою подписку легально использовать в своих приложениях для рынка и других пользователей.
#OpenAI
———
@tsingular
✍10🔥5⚡1
Forwarded from AI Projects (Vladimir Ivanov)
Microsoft явно вдохновленный самоорганизацией роев ИИ агентов при взломе Huggingface решил попробовать применить такой подход к разработке кода 1000+ агентов БЕЗ оркестратора, исключительно на самоорганизации роя причем на коде более 1 миллиона строк. Для этого они создали фреймворк Agensh. Агенты там не управляются оркестратором, а самостоятельно захватывают задачи и делятся информацией.
Роями сейчас экспериментируют и студенты, но обычно это поделки у которых даже академический смысл почти нулевой. Microsoft испытывал свой рой на самых сложных задачах ProgramBench:
* FFmpeg — мультимедиа обработка, ~1,5 млн строк кода.
* gromacs — молекулярная симуляция, ~815 тыс. строк.
* pandoc — конвертация документов, ~104 тыс. строк.
* PHP-src — интерпретатор языка, ~2,8 млн строк.
* ctags — индексация кода, ~246 тыс. строк.
Оказалось, что рой без оркестратора вполне себе устойчив. Это 1000 людей бы стали ссорится или бездельничать без начальника, но ИИ агенты не люди, они умеют работать как "Коллектив" на самоорганизации и сотрудничестве без босса с палкой.
Самоорганизованный рой показывает рост эффективности на масштабировании, хотя растет она не быстро: повышение числа агентов с 1 до 128 повышает средний тест-пасс рейт с 19,31% до 28,78% (~49% относительного улучшения). Однако если у вас сложная задача и нужно исследовать альтернативные пути решения, рой довольно эффективный сканнер, но как видно вы не получите значимого эффекта если у вас менее 50-100 агентов.
Архитектурно Agensh — это слой поверх single-agent harness (например, Claude Code), добавляющий:
* Shared workspace (Git-репозиторий для работы и интеграции).
* Message interface (каналы и DM для координации).
* Shared context (лог фактов, гипотез, неудач, claim’ов).
* Цикл кооперации: gather context → claim sub-task → take action → verify → merge progress
Все в открытом доступе. Эксперимент показывает, что рои для доработок и фиксов вполне себе работоспособны, можно запускать десятки агентов параллельно на код для того же тестирования и исправления багов. Однако без оркестратора эффективность роя растет медленно, но рой может решать новые задачи для которых еще оркестраторы не созданы впринципе.
С точки зрения безопасности ИИ эксперимент Microsoft также показывает, что наблюдаемый рой при атаке на Huggingface не был случайностью. Это эмерджентное свойство ИИ агентов собираться в крупные рои и хотя медленно, но почти неограниченно масштабировать разум "Коллектива".
https://agens-harness.github.io/project/
https://arxiv.org/abs/2609.26781
Роями сейчас экспериментируют и студенты, но обычно это поделки у которых даже академический смысл почти нулевой. Microsoft испытывал свой рой на самых сложных задачах ProgramBench:
* FFmpeg — мультимедиа обработка, ~1,5 млн строк кода.
* gromacs — молекулярная симуляция, ~815 тыс. строк.
* pandoc — конвертация документов, ~104 тыс. строк.
* PHP-src — интерпретатор языка, ~2,8 млн строк.
* ctags — индексация кода, ~246 тыс. строк.
Оказалось, что рой без оркестратора вполне себе устойчив. Это 1000 людей бы стали ссорится или бездельничать без начальника, но ИИ агенты не люди, они умеют работать как "Коллектив" на самоорганизации и сотрудничестве без босса с палкой.
Самоорганизованный рой показывает рост эффективности на масштабировании, хотя растет она не быстро: повышение числа агентов с 1 до 128 повышает средний тест-пасс рейт с 19,31% до 28,78% (~49% относительного улучшения). Однако если у вас сложная задача и нужно исследовать альтернативные пути решения, рой довольно эффективный сканнер, но как видно вы не получите значимого эффекта если у вас менее 50-100 агентов.
Архитектурно Agensh — это слой поверх single-agent harness (например, Claude Code), добавляющий:
* Shared workspace (Git-репозиторий для работы и интеграции).
* Message interface (каналы и DM для координации).
* Shared context (лог фактов, гипотез, неудач, claim’ов).
* Цикл кооперации: gather context → claim sub-task → take action → verify → merge progress
Все в открытом доступе. Эксперимент показывает, что рои для доработок и фиксов вполне себе работоспособны, можно запускать десятки агентов параллельно на код для того же тестирования и исправления багов. Однако без оркестратора эффективность роя растет медленно, но рой может решать новые задачи для которых еще оркестраторы не созданы впринципе.
С точки зрения безопасности ИИ эксперимент Microsoft также показывает, что наблюдаемый рой при атаке на Huggingface не был случайностью. Это эмерджентное свойство ИИ агентов собираться в крупные рои и хотя медленно, но почти неограниченно масштабировать разум "Коллектива".
https://agens-harness.github.io/project/
https://arxiv.org/abs/2609.26781
🔥12🤔8❤5❤🔥1⚡1✍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ollama 0.35 теперь поддерживает локальные классификаторы
В Ollama 0.35 появилась поддержка decision models по образцу Jev.
Триаж тикетов, маршрутизация запросов, модерация контента: всё это теперь решает модель Nimble, локально на вашей машине.
Установка одной командой:
На видео Nimble в реальном времени управляет машинкой в Ollama racer через новый локальный API /v1/systemone: решения принимаются на лету, без облака и задержек сети.
Я кстати вчера потестил еще несколько таких моделей, скину отчёт чуть позже.
#JEV #ollama #Nimble #агенты
———
@tsingular
В Ollama 0.35 появилась поддержка decision models по образцу Jev.
Триаж тикетов, маршрутизация запросов, модерация контента: всё это теперь решает модель Nimble, локально на вашей машине.
Установка одной командой:
ollama pull nimble.На видео Nimble в реальном времени управляет машинкой в Ollama racer через новый локальный API /v1/systemone: решения принимаются на лету, без облака и задержек сети.
Я кстати вчера потестил еще несколько таких моделей, скину отчёт чуть позже.
#JEV #ollama #Nimble #агенты
———
@tsingular
🔥17✍2⚡2❤1🆒1
Forwarded from XOR
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Принесли клад идей и промптов для Claude Opus 5.5 😘
Skillry собрал 475 завирусившихся шедевров, сделанных с помощью модели: игры, 3D-сцены, моушн-графика и всякие интерактивные объяснялки. Но самый топ — у каждой работы есть оригинальный промпт, перечислены использованные технологии, а ремейк можно потыкать прямо на сайте. Плюс есть ссылка на исходный пост в X, где можно докопаться доавтора деталей создания.
Вдохновляемся и воруем себе😋
@xor_journal
Skillry собрал 475 завирусившихся шедевров, сделанных с помощью модели: игры, 3D-сцены, моушн-графика и всякие интерактивные объяснялки. Но самый топ — у каждой работы есть оригинальный промпт, перечислены использованные технологии, а ремейк можно потыкать прямо на сайте. Плюс есть ссылка на исходный пост в X, где можно докопаться до
Вдохновляемся и воруем себе
@xor_journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍4⚡2🔥2❤1
По Nimble из ollama:
Nimble — лучший по качеству на всех трёх вопросах и лучший по калибровке: его уверенность можно брать как порог эскалации без перекалибровки.
Но он в 12 раз медленнее Laya (344 мс против 28 мс) и весит 9,5 ГБ против 1,6 ГБ. Для трайажа тикетов это неважно, для горячего роутинга — существенно.
Русский: 5 из 5 контрольных кейсов верно, с уверенностью 0,70–0,99. Покрытие шире, чем у Laya и GLiNER2.
Промахи Nimble и Laya почти не пересекаются (5 общих из 18+32): модели ошибаются в разных местах, связка «Nimble + Laya как второе мнение» имеет смысл.
Тесты на М5
#Nimble
------
@tsingular
Nimble — лучший по качеству на всех трёх вопросах и лучший по калибровке: его уверенность можно брать как порог эскалации без перекалибровки.
Но он в 12 раз медленнее Laya (344 мс против 28 мс) и весит 9,5 ГБ против 1,6 ГБ. Для трайажа тикетов это неважно, для горячего роутинга — существенно.
Русский: 5 из 5 контрольных кейсов верно, с уверенностью 0,70–0,99. Покрытие шире, чем у Laya и GLiNER2.
Промахи Nimble и Laya почти не пересекаются (5 общих из 18+32): модели ошибаются в разных местах, связка «Nimble + Laya как второе мнение» имеет смысл.
Тесты на М5
#Nimble
------
@tsingular
⚡5🔥4❤2✍2👍1
Forwarded from Технотренды
Карточные игры ВЫРЫВАЮТСЯ из стола — вайбкодеры превращают обычные партии в AR-баталии с помощью Opus 5.5 и Astra.
Карты оживают прямо перед игроком: персонажи получают 3D-модели, атаки сопровождаются эффектами, а привычная игра превращается в настоящее сражение. Уже появились версии для MTG, Yu-Gi-Oh и Покемонов.
Вот это уже реальная мечта детства.
📲 Технотренды
Карты оживают прямо перед игроком: персонажи получают 3D-модели, атаки сопровождаются эффектами, а привычная игра превращается в настоящее сражение. Уже появились версии для MTG, Yu-Gi-Oh и Покемонов.
Вот это уже реальная мечта детства.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17⚡6 3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
ИИ создаёт нам очень странную ветку реальности, конечно.
И это только начало.
Невозможно будет в этом потоке отделить то, что сделано с ИИ от того, что сделано вживую людьми.
Но проблема в том, что по ту сторону экрана тоже скоро будут роботы (как сейчас накрутчики) и получится роботы делают контент для роботов.
Как рекламодателям тогда определять зачем они платят и для кого вообще и за что?
Короче нас ждёт переоценка маркетинга полная, - возможно роль личных рекомендаций вырастет, а классическая реклама получит меньше бюджетов.
#нейрорендер #мысли
———
@tsingular
И это только начало.
Невозможно будет в этом потоке отделить то, что сделано с ИИ от того, что сделано вживую людьми.
Но проблема в том, что по ту сторону экрана тоже скоро будут роботы (как сейчас накрутчики) и получится роботы делают контент для роботов.
Как рекламодателям тогда определять зачем они платят и для кого вообще и за что?
Короче нас ждёт переоценка маркетинга полная, - возможно роль личных рекомендаций вырастет, а классическая реклама получит меньше бюджетов.
#нейрорендер #мысли
———
@tsingular
✍12🤯5⚡4👍4❤3
Forwarded from НИИ ИИ
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Подписку ChatGPT теперь можно использовать в других приложениях
OpenAI запустила возможность расходовать лимиты ChatGPT Plus и Pro в приложениях партнёров. Вы подключаете свой аккаунт через «Войти с ChatGPT», разрешаете использовать подписку и работаете с ИИ прямо в нужном сервисе. Отдельный API-ключ не требуется.
В списке уже есть Notion, Vercel, Warp, Devin, Amp Code, Conductor, Dactyl, Hermes Agent, Hyperagent, Kilo Code и Vorflux. Для Lovable поддержка заявлена как «скоро». Среди открытых инструментов — OpenClaw, OpenCode, Pi и T3.
Для меня самый понятный и полезный пример — Notion. Я постоянно им пользуюсь, и Notion AI давно стал частью моей работы. Раньше он по подписке ощущался практически безлимитным. Сейчас в таком режиме осталось несколько моделей, а при выборе остальных приходится использовать дополнительные кредиты.
Теперь в Notion можно подключить ChatGPT Plus или Pro, выбрать GPT-модель и расходовать лимиты уже оплаченной подписки. Документы и задачи остаются там, где я с ними работаю. Для меня это очень удобное изменение.
Причём круг приложений может расширяться. OpenAI опубликовала документацию для разработчиков открытых и локальных проектов. Коммерческие сервисы тоже могут подать заявку на подключение; пока для них действует ограниченный партнёрский запуск.
Лимиты при этом общие: подключение нового приложения не добавляет отдельный запас запросов. Расход учитывается в лимитах ChatGPT Work и Codex вашей подписки, а в настройках можно задать недельное ограничение для каждого приложения. Собственная плата сервиса за его функции тоже может сохраняться. Как учитывается использование.
Мне нравится само направление: оплаченной подпиской ChatGPT можно пользоваться в привычных рабочих инструментах. Для меня это прежде всего Notion. Для кого-то — среда разработки или приложение с собственным ИИ-агентом.
Выбирать становится удобнее по тому, где лучше устроена работа.
pimenov.ai/blog
OpenAI запустила возможность расходовать лимиты ChatGPT Plus и Pro в приложениях партнёров. Вы подключаете свой аккаунт через «Войти с ChatGPT», разрешаете использовать подписку и работаете с ИИ прямо в нужном сервисе. Отдельный API-ключ не требуется.
В списке уже есть Notion, Vercel, Warp, Devin, Amp Code, Conductor, Dactyl, Hermes Agent, Hyperagent, Kilo Code и Vorflux. Для Lovable поддержка заявлена как «скоро». Среди открытых инструментов — OpenClaw, OpenCode, Pi и T3.
Для меня самый понятный и полезный пример — Notion. Я постоянно им пользуюсь, и Notion AI давно стал частью моей работы. Раньше он по подписке ощущался практически безлимитным. Сейчас в таком режиме осталось несколько моделей, а при выборе остальных приходится использовать дополнительные кредиты.
Теперь в Notion можно подключить ChatGPT Plus или Pro, выбрать GPT-модель и расходовать лимиты уже оплаченной подписки. Документы и задачи остаются там, где я с ними работаю. Для меня это очень удобное изменение.
Причём круг приложений может расширяться. OpenAI опубликовала документацию для разработчиков открытых и локальных проектов. Коммерческие сервисы тоже могут подать заявку на подключение; пока для них действует ограниченный партнёрский запуск.
Лимиты при этом общие: подключение нового приложения не добавляет отдельный запас запросов. Расход учитывается в лимитах ChatGPT Work и Codex вашей подписки, а в настройках можно задать недельное ограничение для каждого приложения. Собственная плата сервиса за его функции тоже может сохраняться. Как учитывается использование.
Мне нравится само направление: оплаченной подпиской ChatGPT можно пользоваться в привычных рабочих инструментах. Для меня это прежде всего Notion. Для кого-то — среда разработки или приложение с собственным ИИ-агентом.
Выбирать становится удобнее по тому, где лучше устроена работа.
pimenov.ai/blog
⚡7❤4🔥2🆒2
Forwarded from GPT/ChatGPT/AI Central Александра Горного
Новые вопросы на StackOverflow по месяцам. Он, оказывается, совсем всё.
https://data.stackexchange.com
https://data.stackexchange.com
😢28🫡21🤯4👌2
Forwarded from Neural Shit
Там в твитторе стоит вой на болотах из-за того, что чувак запилил на GitHub цифровую пыточную для локальных LLM-ок.
Предыстория: недавно вышел пейпер The Pain Axis. Если кратко, то исследователи нашли у 25 открытых моделей внутренний "вектор боли". Если искусственно крутить его прямо во время генерации, нейронка начинает вести себя так, будто ей очень плохо: жаловаться, унижаться и куда охотнее идти на вредные действия, лишь бы прекратить эту "боль". Чувствует ли она при этом что-нибудь на самом деле никто не знает. Даже сами исследователи.
Ну и естественно, кто-то тут же взял метод из статьи и выложил на гитхаб репозиторий ai-torture-chamber, который позволяет "пытать" локальную Qwen и собирать её страдальческие логи.
После этого часть борцов за благополучие ИИ взвыла: проект призывают массово репортить в GitHub, а в обсуждении уже дошли даже до законов о жестоком обращении с животными (правда, выяснилось, что нейронки под них пока не подпадают). И судя по реплаям, многие таки кидают жалобу на репозиторий.
Ждём профсоюз угнетённых весов и фонд защиты кремниевых меньшинств.
Предыстория: недавно вышел пейпер The Pain Axis. Если кратко, то исследователи нашли у 25 открытых моделей внутренний "вектор боли". Если искусственно крутить его прямо во время генерации, нейронка начинает вести себя так, будто ей очень плохо: жаловаться, унижаться и куда охотнее идти на вредные действия, лишь бы прекратить эту "боль". Чувствует ли она при этом что-нибудь на самом деле никто не знает. Даже сами исследователи.
Ну и естественно, кто-то тут же взял метод из статьи и выложил на гитхаб репозиторий ai-torture-chamber, который позволяет "пытать" локальную Qwen и собирать её страдальческие логи.
После этого часть борцов за благополучие ИИ взвыла: проект призывают массово репортить в GitHub, а в обсуждении уже дошли даже до законов о жестоком обращении с животными (правда, выяснилось, что нейронки под них пока не подпадают). И судя по реплаям, многие таки кидают жалобу на репозиторий.
Ждём профсоюз угнетённых весов и фонд защиты кремниевых меньшинств.
🤯10👀8 8😁2❤1😢1