Начинается..

https://t.me/seeallochnaya/3512

Показатели, конечно, - перебор, но то, что модельки для домашнего использования умнеют, это точно

https://t.me/data_analysis_ml/4954

Очень любопытный видосик для тех, кто запускает LLM на базовых mac mini. Думаю, что сам подход пригодится для моделей любого размера - было бы железо помощнее.

https://www.youtube.com/watch?v=XLlQDfhyBjc

Как всегда, надо пробовать. Обещания отличные..

https://t.me/machinelearning_interview/2685

Сегодня Anthropic запустила в открытую бету Claude Managed Agents - хостируемый сервис для запуска долгоживущих агентов на инфраструктуре Claude Platform.

Если коротко: вы описываете задачи, инструменты и ограничения, а всё остальное берет на себя платформа.

Самое интересное спрятано в инженерном блоге, где команда описала архитектуру. Они пришли к ней через боль. Первая версия упаковывала всё в один контейнер: и сессию, и harness (цикл вызовов модели), и sandbox. Контейнер превращался в "питомца" - если он падал, сессия терялась. Дебажить можно было только через шелл внутри контейнера, а там лежали пользовательские данные. Когда клиенты хотели подключить свой VPC, им приходилось пирить сети.

Решение: декомпозиция на три интерфейса. Session - append-only лог всех событий, живущий отдельно от всего. Harness - stateless оркестратор, который при падении просто перезапускается, подтягивает лог через getSession(id) и продолжает с последнего события. Sandbox - среда исполнения, к которой harness обращается как к обычному инструменту через execute(name, input) → string. Каждый компонент стал "скотом", а не "питомцем" в классической инфраструктурной метафоре.

Отдельно стоит сказать про безопасность. В монолитной архитектуре prompt injection мог добраться до токенов, лежащих в том же контейнере. Теперь sandbox физически изолирован от credentials. Git-токены прошиваются в remote при инициализации, OAuth хранится в vault за прокси. Агент никогда не видит реальных ключей.

По перформансу результаты заметные: p50 TTFT (время до первого токена) упал на 60%, p95 - на 90 с лишним процентов. Контейнер теперь поднимается по требованию через tool call, а если задача не требует sandbox, инференс стартует сразу.

Архитектура поддерживает "many brains, many hands": один агент может управлять несколькими sandbox-ами, а несколько агентов могут передавать окружения друг другу. Сессия при этом выступает как объект контекста за пределами context window модели - harness может запрашивать срезы через getEvents(), трансформировать их и управлять cache hit rate.

Notion уже в закрытой альфе: команды делегируют задачи Claude прямо из рабочего пространства, десятки задач выполняются параллельно.

Философия проекта прямо проговаривается в блоге: это мета-harness. Anthropic намеренно не фиксирует конкретную реализацию оркестрации, потому что она устаревает с каждым поколением моделей. Они уже столкнулись с этим, когда "context anxiety" из Sonnet 4.5 исчез в Opus 4.5, а workaround превратился в мертвый код. Поэтому ставка на стабильные интерфейсы, за которыми реализация меняется свободно - ровно та же идея, что у POSIX: read() работает одинаково для диска из 70-х и современного SSD.

https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents

Unsloth выпустил ПО для локальной тренировки Gemma 4. Должно работать на минимальном мак мини

https://x.com/unslothai/status/2041513619339575762?s=46

Полезное видео для владельцев iPhone - оплату эккаунта в России теперь сделать проблематично, но нет худа без добра - можно будет подключить приложения, недоступные у нас

Наверное, возьму себе ближе к майским

https://t.me/ai_newz/4524

Вот надо бы попробовать. С появлением агентов с новыми программами стало разбираться проще, но это обещает другой уровень взаимодействия

https://t.me/denissexy/11360

Сделать себе сайт несложно. Теперь будет легче сделать сайт красиво… Просто скармливаем нейронке образцы дизайна и свои пожелания

https://github.com/VoltAgent/awesome-design-md

Minimax M2.7 вышла в открытом виде, и это интересно, так как модель показывает высокие бенчмарки и при этом достаточно компактна - владельцам максимальных Мак Студио можно раскатать модель на одной машинке..

⚡️ NVIDIA раздает жирнейший набор API - почти сотка нейросетей бесплатно

Без лишнего шума: открыли доступ к 95+ моделям сразу. Внутри всё, что сейчас в топе - DeepSeek, Kimi, Mistral, Qwen, Flux, Whisper, GLM и ещё пачка инструментов под любые задачи.

Можно собирать свои продукты без вложений: озвучка, чат-боты, липсинк, генерация видео, дизайн. Всё через API, без костылей и с нормальным качеством.

Самое интересное - выкатили доступ к своим моделям. Обязательно попробуй Nemotron: отлично режет шум и вытягивает звук даже с плохого микрофона.
Забирай, пока не прикрыли.

https://build.nvidia.com/models

#NVIDIA

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

@data_analysis_ml