что-то в интернетах завирусился Claude Code, можно его обсудить: на мой взгляд он просто делает ту работу, которую и ждали от ИИ-помощника; он именно, что пишет код, сам его проверяет и выдает (полу)готовый результат

ключевая история тут именно в степени готовности, если год назад, когда Андрей Карпатый изобрел термин вайб-кодинг, это была проверка каждые несколько шагов, причем все быстро уходило не туда, то сейчас уже можно проверять раз в несколько десятков шагов, большую часть можно (но это неточно) не проверять вовсе

поводом для поста стал тред от Бориса Черного (картинки как раз из него), там он описывает свою рутину по использованию Claude Code; интересно, что он использует Claude Opus 4.5 - самую дорогую версию, но - может себе позволить, все-таки он ведущий разработчик Claude Code; а еще он запускает дюжину сессий, которые делают разные задачи параллельно, а сам только дирижирует процессом

кстати, вот тут можно прочесть восторги от нашего соотечественника

@valuableai

всем привет, 24 января 2026 будет Stereo Data Ёлка🎄🦜

я буду выступать в Москве с итогами NLP, но помимо меня будет еще куча интересного:

🔹 Микс главных итогов 2025 в ML/DS
🔹Разбор лучших решений VK RecSys Challenge (эксклюзив для офлайна).
🔹 Атмосфера живого общения, афтепати и подарки за активность.

📌 Формат — гибридный, но полное погружение в «стерео-звук» данных — только офлайн:
📱 В Москве — в гостях у ВК
📱 В Питере — в гостях у ВК

Регистрируйтесь до 20 января на страницах мероприятий, места на площадках ограничены!

TL;DR:
🎄Data Ёлка ждёт всех в субботу 24 января
🎁 Пройдут 2 офлайн Ëлки + одна общая онлайн-трансляция на VK Video ODS.

@valuableai

заметка про фрактальность нашего бытия

наверное, многие слышали о том, что в Финляндии тепло от ЦОДов используют для обогрева домов (первая картинка); кстати, эту тему активно развивал Яндекс (он даже в статье упомянут под псевдонимом Nebius)

а тут пришли известия о гениальном изобретении - на CES 2026 представили водонагреватель со встроенным майнером (вторая картинка); самое крутое, что расход электричества получается ровно такой же, как у обычного водонагревателя

для нашей страны это может быть решением проблемы с недоступностью мощностей для обучения суверенного ИИ, если сделать федеральную программу по установке таких водонагревателей и грамотно применить федеративное обучение (шутка, конечно)

P.S. мы месяц назад уже обсуждали газовую колонку c ИИ, но это - другое

@valuableai

про Claude Cowork говорят из каждого чайника с ИИ, ему обеспечили интеграцию с MacOS, и он способен оперировать, например, с локальными файлами (на первом видео)

я могу сделать смелое предположение, что он под капотом работает с CLI, в конце концов MacOS - это *nix-система, где 100% задач можно сделать через консоль; так что я готов присоединиться к высказыванию коллеги, который пишет, что агенты вернули нам консольные интерфейсы

хочу вас поздравить с тем, что мы стали еще немного ближе к миру Космической одиссеи 2001 (да-да, я знаю, что мы уже его обогнали на 25 лет); интерфейс компьютера HAL 9000 на втором видео, отдельно смешно смотрится пассаж оттуда, что компьютеры серии HAL не сделали ни одной ошибки, особенно в свете вот таких новостей

P.S. но тем не менее Космическую одиссею настоятельно рекомендую к просмотру, если еще нет; один из лучших фантастических фильмов всех времен

@valuableai

многие уже слышали про Zhipu AI (智谱 - с китайского можно перевести как "композиция мудрости"), это еще один китайский ИИ-стартап, который выпускает свои базовые модели; в частности на прошлой неделе они выпустили модель GLM-Image для генерации картинок (примеры работы на первых двух картинках)

на третьей картинке изображен пайплайн работы их модели - сначала они авторегрессионно генерируют изображение более низкого качества, а потом улучшают его с помощью диффузии; интересно, что они используют отдельные токены для того, чтобы закодировать текст, который должен быть на изображении (4 картинка)

но привлекла мое внимание не сама модель, а тот факт, что эта модель - первая модель для генерации изображений, обученная на Huawei Ascend; DeepSeek в свое время заявлял сначала инференс на них, а потом и обучение - хотя были сомнения; а теперь - еще одна независимая компания

в общем, Huawei можно поздравить с достижением статуса "китайской Nvidia", а нас всех - с развитием рынка генеративных моделей

@valuableai

на прошлой неделе довольно широко прозвучала статья Engram от DeepSeek; суть статьи показана на первой картинке - перед вниманием добавляется новый блок памяти, который позволяет подмешивать к векторному представлению входов векторное представление n-грам из памяти; пример работы показан на второй картинке

интересно, что прибавку к качеству это дает в целом копеечную, если учесть затраченную память - в экспериментах такая фиксированная память это +20% к размеру модели при прибавке в разных тестах от сотых долей до первых процентов

в качестве контрастной новости: недавно вышла другая работа, где показали, что LLM (без внешней памяти) могут воспроизвести 96% текста Гарри Поттера, например; третья и четвертая картинка показывают, как этого можно достичь; на пятой картинке - результаты

в заключение хочется отметить, что так или иначе мы недалеко ушли от по-настоящему больших языковых моделей

@valuableai