Forwarded from Data Secrets
CEO YCombinator Гэрри Тэн опенсорснул собственный модуль памяти для агентов
github.com/garrytan/gbrain
Гэрри пишет, что это продакшен-мозг, на котором работают его личные агенты OpenClaw и Hermes. Ну а на практике это что-то вроде живой базы знаний, которая сама себя обогащает.
Если обычные агенты не помнят контекст между сессиями или записывают что-то в MEMORY.md очень примитивным способом, то здесь предлагается многоуровневая архитектура построения глубокой памяти. Кратко:
– Вся база состоит из markdown файлов. Каждый человек, компания, концепция, встреча – это отдельный файл. Каждый файл – это саммари, которое перезаписывается при поступлении новых данных, и хронологический журнал упоминаний.
– По этой базе работает гибридный поиск. Когда агент что-то ищет, работают одновременно: векторный поиск, поиск по ключевым словам и поиск на графе.
– Граф связей, по которому осуществляется графовый поиск, тоже формируется автоматически и при этом даже без вызова LLM (с помощью регулярок и прописанных правил). То есть система сама себе рисует сеть: кто где работает, кто был на какой стрече, кто во что инвестирует и тд.
Обновляется все это с помощью одного файла RESOLVER.md, в котором прописаны 29 специальных скиллов. Например, meeting-ingestion: транскрипты митингов перерабатываются в режиме сна, чтобы обогощать файлы участников.
Конечно, пользоваться прямо всей этой махиной необязательно. Базовую версию можно поставить себе за 30 минут и использовать как MCP. Лицензия MIT.
github.com/garrytan/gbrain
Гэрри пишет, что это продакшен-мозг, на котором работают его личные агенты OpenClaw и Hermes. Ну а на практике это что-то вроде живой базы знаний, которая сама себя обогащает.
Если обычные агенты не помнят контекст между сессиями или записывают что-то в MEMORY.md очень примитивным способом, то здесь предлагается многоуровневая архитектура построения глубокой памяти. Кратко:
– Вся база состоит из markdown файлов. Каждый человек, компания, концепция, встреча – это отдельный файл. Каждый файл – это саммари, которое перезаписывается при поступлении новых данных, и хронологический журнал упоминаний.
– По этой базе работает гибридный поиск. Когда агент что-то ищет, работают одновременно: векторный поиск, поиск по ключевым словам и поиск на графе.
– Граф связей, по которому осуществляется графовый поиск, тоже формируется автоматически и при этом даже без вызова LLM (с помощью регулярок и прописанных правил). То есть система сама себе рисует сеть: кто где работает, кто был на какой стрече, кто во что инвестирует и тд.
Обновляется все это с помощью одного файла RESOLVER.md, в котором прописаны 29 специальных скиллов. Например, meeting-ingestion: транскрипты митингов перерабатываются в режиме сна, чтобы обогощать файлы участников.
Конечно, пользоваться прямо всей этой махиной необязательно. Базовую версию можно поставить себе за 30 минут и использовать как MCP. Лицензия MIT.
Forwarded from Tips AI | IT & AI
Месяц назад установил Impeccable, пока это лучший скилл, чтобы перестать генерить AI слоп в дизайне.
Это набор из 23 команд, который ставится в Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI и др.
Примеры команд:
Внутри 7 справочников: типографика, цвет, анимация, адаптивность и другое.
Загружаются они в каждую команду, а агент опирается на них и не придумывает свое.
Ещё есть CLI детектор:
Так же Chrome расширение, можете проверять им любой сайт на эту же проблему.
Советую попробовать: Сайт | GitHub
@tips_ai #tools
Это набор из 23 команд, который ставится в Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI и др.
Примеры команд:
/impeccable audit — поиск проблем по вёрстке и контрастам
/impeccable polish — финальная зачистка перед релизом
/impeccable typeset — починить шрифты и типографику
/impeccable distill — убрать всё лишнее
Внутри 7 справочников: типографика, цвет, анимация, адаптивность и другое.
Загружаются они в каждую команду, а агент опирается на них и не придумывает свое.
Ещё есть CLI детектор:
npx impeccable detect <папка или URL> — без API сканирует код и выявляет больше 25+ видов слопа в дизайне. Так же Chrome расширение, можете проверять им любой сайт на эту же проблему.
Советую попробовать: Сайт | GitHub
@tips_ai #tools
❤3
Одной строкой:
Cursor хвастается новой моделью на уровне Opus 4.7;
К Zoom прикрутили Codex. Или наоборот?
Unsloth ускорили Qwen 3.6 раза в полтора;
Завтра Gemini 3.2? А может и новенький Claude?
Cursor хвастается новой моделью на уровне Opus 4.7;
К Zoom прикрутили Codex. Или наоборот?
Unsloth ускорили Qwen 3.6 раза в полтора;
Завтра Gemini 3.2? А может и новенький Claude?
🤔1
Forwarded from Вайб-кодинг
Open Design теперь работает прямо внутри Codex.
Самое сложное в вайб-дизайне это не создать один экран, а сохранить замысел дизайна на всём пути: когда ты итеративно правишь, строишь и выпускаешь продукт.
Теперь ваш агент может работать напрямую с канвой. Дизайн → код → анимация, в одном рабочем процессе.
Вот короткая демонстрация:
1/ Сначала попросите Codex запустить Open Design локально:
Codex поможет клонировать репозиторий, установить зависимости, запустить локальное приложение и открыть его в встроенном браузере.
2/ Затем опишите, что вы хотите спроектировать.
Вы можете писать прямо в чат, вставлять контекст продукта, загружать референсы или выбрать дизайн-систему/шаблон в качестве отправной точки.
Open Design даёт Codex визуальное полотно, с которым он может работать, а не только текст.
3/ Дальше просто продолжайте общаться с агентом.
Попросите его создавать экраны, изменять макеты, редактировать выбранные компоненты, генерировать варианты или превращать дизайн в код/анимацию.
Процесс дизайна превращается в диалог прямо внутри Codex.🐈
Самое сложное в вайб-дизайне это не создать один экран, а сохранить замысел дизайна на всём пути: когда ты итеративно правишь, строишь и выпускаешь продукт.
Теперь ваш агент может работать напрямую с канвой. Дизайн → код → анимация, в одном рабочем процессе.
Вот короткая демонстрация:
1/ Сначала попросите Codex запустить Open Design локально:
«Помоги мне развернуть локально и запустить Open Design внутри Codex: https://github.com/nexu-io/open-design»
Codex поможет клонировать репозиторий, установить зависимости, запустить локальное приложение и открыть его в встроенном браузере.
2/ Затем опишите, что вы хотите спроектировать.
Вы можете писать прямо в чат, вставлять контекст продукта, загружать референсы или выбрать дизайн-систему/шаблон в качестве отправной точки.
Open Design даёт Codex визуальное полотно, с которым он может работать, а не только текст.
3/ Дальше просто продолжайте общаться с агентом.
Попросите его создавать экраны, изменять макеты, редактировать выбранные компоненты, генерировать варианты или превращать дизайн в код/анимацию.
Процесс дизайна превращается в диалог прямо внутри Codex.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
У GitHub появилась стандартная документация для агентской разработки программ - https://github.com/github/spec-kit. Уже 102К звезд.
Берем этот подход, накладываем сверху Symphony от OpenAI для оркестрации, запускаем /goal - и разработка идет сама по себе, на основе заданных стандартов...
На практике все-равно надо будет кучу всего исправлять, но что сейчас происходит - это переход от кастомных сборок к построению работы на основе стандартных кирпичиков промышленного качества.
Берем этот подход, накладываем сверху Symphony от OpenAI для оркестрации, запускаем /goal - и разработка идет сама по себе, на основе заданных стандартов...
На практике все-равно надо будет кучу всего исправлять, но что сейчас происходит - это переход от кастомных сборок к построению работы на основе стандартных кирпичиков промышленного качества.
GitHub
GitHub - github/spec-kit: 💫 Toolkit to help you get started with SDD or any other process!
💫 Toolkit to help you get started with SDD or any other process! - github/spec-kit
👍1🔥1
Forwarded from Вайб-кодинг
Thariq из Антропик, поделился годным промтом, которым часто пользуется:
Мы просим у агента реализовать
Ведь, как бы тщательно вы ни описали спецификацию, всегда остаются неоднозначности и непредвиденные нюансы, которые всплывают в процессе. Этот подход даёт модели возможность принимать решения, но при этом держать вас в курсе.
implement <SPEC> and while you do, keep a running implementation-notes.html file (or markdown) with decisions you had to make weren't in the spec, things you had to change, tradeoffs you had to make or anything else I should know
Мы просим у агента реализовать
<SPEC> и при этом вести файл implementation-notes.html с заметками о решениях, которых не было в спецификации, изменениях, компромиссах, на которые пришлось пойти и тд.Ведь, как бы тщательно вы ни описали спецификацию, всегда остаются неоднозначности и непредвиденные нюансы, которые всплывают в процессе. Этот подход даёт модели возможность принимать решения, но при этом держать вас в курсе.
С одной стороны, очень рад за Карпаты, с другой - жаль. Хочется чтобы побольше крутых людей оставалось в опенсорсе. А то все эти корпорации добра потом из тебя все соки выжимают. С другой стороны, моего главного агента-программиста у Клода зовут Андрей (понятно, в честь кого) - как знал. А Карпаты удачи!
https://t.me/ai_newz/4582
https://t.me/ai_newz/4582
Telegram
эйай ньюз
В одном из своих интервью осенью (кстати, очень рекомендую к просмотру) Адрей Карпатый говорил, что у него сформировалось FOMO, пока он был на вольных хлебах. Поэтому он, возможно, хотел бы вернуться назад в какую-нибудь frontier лабу в ближайшее время. …
Большая модель Google пока не вышла, посмотрим, на что способна малая. Здесь, правда, скажу, что и Антропик и ОпенЭйАй далеко ушли в обвязке моделей своими продуктами - посмотрим, как с этим справится Гугл. Терминальный агент у них, честно говоря, так себе. Одной хорошей модели уже мало, нужна еще и ее обвязка
https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10171
https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10171
Telegram
Machinelearning
Google выкатили сразу два больших релиза: Gemini Omni и Gemini 3.5 Flash
Похоже, Google снова пытается перехватить повестку в ИИ.
Первый релиз - Gemini Omni. Это семейство мультимодальных моделей, которые работают почти со всем сразу: текстом, кодом, изображениями…
Похоже, Google снова пытается перехватить повестку в ИИ.
Первый релиз - Gemini Omni. Это семейство мультимодальных моделей, которые работают почти со всем сразу: текстом, кодом, изображениями…
Потратил с командой /goal 70% недельных токенов за 2 дня - и вот OpenAI обнуляет лимиты. Не рассчитывал, но надеюсь. Пожалуй, поставлю на ночь что-нибудь тяжелое погонять...
Forwarded from КПД
Пока все обсуждают новую Гемини Флэш, NVIDIA тихонько выкатили серию гибридных авторегрессионно-диффузионных моделей Nemotron-Labs-Diffusion.
В коллекции 6 чисто языковых моделей - 3B, 8B, 14B LM-ки с алайнментом и их базовые модели, и еще 8B диффузионная VLM.
Модели имеют 3 режима работы:
🤓 Авторегрессионную генерацию
🚀 Диффузионную генерацию
🧙♂️ Спекулятивную генерацию с набрасыванием чернового варианта диффузией и AR самопроверкой
По качеству оно типа немного лучше Qwen-3-8B, но по скорости в самоспекулятивном режиме обходит Qwen3-8B-Eagle3 в 3 раза. Правда, вышел уже Qwen 3.5 ...
[Техрепорт]
В коллекции 6 чисто языковых моделей - 3B, 8B, 14B LM-ки с алайнментом и их базовые модели, и еще 8B диффузионная VLM.
Модели имеют 3 режима работы:
🤓 Авторегрессионную генерацию
🚀 Диффузионную генерацию
🧙♂️ Спекулятивную генерацию с набрасыванием чернового варианта диффузией и AR самопроверкой
По качеству оно типа немного лучше Qwen-3-8B, но по скорости в самоспекулятивном режиме обходит Qwen3-8B-Eagle3 в 3 раза. Правда, вышел уже Qwen 3.5 ...
[Техрепорт]
Google меняет Gemini CLI на Antigravity CLI - и пока кто-то в твиттерах радуется, я скажу, что это жесть. Во-первых у меня не работает, так как Google продолжает блокировать меня исходя из того, что я живу в стране-изгое (модель, кстати, дает. Настройки аккаунта и канадский телефон не помогают). Ну так еще и протокол acp по подключению агентов не будет работать в Антигравити. Ну и зачем такие обновления?
Можно, конечно, поплясать с бубном и попробовать прикрутить Gemini к оппнсорсному Claude code или OpenCode, но вот даже не знаю, оно мне надо?
Можно, конечно, поплясать с бубном и попробовать прикрутить Gemini к оппнсорсному Claude code или OpenCode, но вот даже не знаю, оно мне надо?
Forwarded from Data Secrets
Создатель механизма внимания Йошуа Бенджио предложил новую архитектуру для нейросетей
Вместе с исследователями из лабы KAIST и Нью-Йоркского университета он анонсировал GRAM – Generative Recursive reAsoning Models.
Ученые уже давно экспериментируют с так называемыми Recursive Reasoning Models. Идея в том, что в отличие от привычных ризонинг моделей они рассуждают не с помощью генерации дополнительных токенов, а как бы про себя, в пространстве внутренних состояний, которые итеративно уточняются, улучшая ответ.
Преимущество в теории очевидно: можно делать сотни шагов рассуждения без раздувания контекста. Но до этой работы такие модели были детерминированы, то есть при одинаковом входе всегда шли по одному и тому же пути и приходили к единственному ответу.
Почему это проблема? Потому что случайность – это источник креативного рассуждения самого по себе. В обычных ризонерах она есть, и это открывает путь к исследованию альтернатив и масштабированию через параллельный перебор. Нет случайности – нет возможности попробовать иначе, и это тупиковое развитие.
Заслуга GRAM как раз в том, что это первая в своем классе стохастичная модель. На каждом шаге рекурсии модель вычисляет детерминированный шаг – куда двигаться дальше – и добавляет к нему стохастический сдвиг. Среднее этого сдвига задает направление, а дисперсия – степень исследования. Чем сложнее задача, тем шире модель разбрасывает траектории. Затем из множества таких траекторий с помощью реворд модели выбирается лучшая.
На ARC-AGI GRAM набирает 52%, это примерно уровень GPT-5.2. А еще модель просто отлично играет в судоку.
https://ahn-ml.github.io/gram-website/
Вместе с исследователями из лабы KAIST и Нью-Йоркского университета он анонсировал GRAM – Generative Recursive reAsoning Models.
Ученые уже давно экспериментируют с так называемыми Recursive Reasoning Models. Идея в том, что в отличие от привычных ризонинг моделей они рассуждают не с помощью генерации дополнительных токенов, а как бы про себя, в пространстве внутренних состояний, которые итеративно уточняются, улучшая ответ.
Преимущество в теории очевидно: можно делать сотни шагов рассуждения без раздувания контекста. Но до этой работы такие модели были детерминированы, то есть при одинаковом входе всегда шли по одному и тому же пути и приходили к единственному ответу.
Почему это проблема? Потому что случайность – это источник креативного рассуждения самого по себе. В обычных ризонерах она есть, и это открывает путь к исследованию альтернатив и масштабированию через параллельный перебор. Нет случайности – нет возможности попробовать иначе, и это тупиковое развитие.
Заслуга GRAM как раз в том, что это первая в своем классе стохастичная модель. На каждом шаге рекурсии модель вычисляет детерминированный шаг – куда двигаться дальше – и добавляет к нему стохастический сдвиг. Среднее этого сдвига задает направление, а дисперсия – степень исследования. Чем сложнее задача, тем шире модель разбрасывает траектории. Затем из множества таких траекторий с помощью реворд модели выбирается лучшая.
На ARC-AGI GRAM набирает 52%, это примерно уровень GPT-5.2. А еще модель просто отлично играет в судоку.
https://ahn-ml.github.io/gram-website/
Ходит мнение, что новость про решение задачи Эрдеша - это прогрев перед запуском GPT-5.6.
https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10180
https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10180
Telegram
Machinelearning
📌 OpenAI показала редкий для ИИ результат: внутренняя модель самостоятельно нашла контрпример к известной задаче из дискретной геометрии, которую Пал Эрдёш сформулировал ещё в 1946 году.
Суть задачи простая: есть n точек на плоскости. Нужно понять, сколько…
Суть задачи простая: есть n точек на плоскости. Нужно понять, сколько…
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Qwen выкатила Qwen3.7-Max: модель под агентов.
Alibaba показала Qwen3.7-Max - новый флагман семейства, который явно целят не в «ответь на вопрос», а в полноценную агентную работу.
Главный акцент - кодинг и long-horizon задачи. Модель обещают как основу для агентов, которые умеют не только писать куски кода, но и вести задачу end-to-end: собирать фронтенд-прототипы, делать многофайловые рефакторы, дебажить реальные проблемы и работать через инструменты.
Самая громкая заявка - 35 часов автономной работы над задачей по оптимизации kernel. Больше 1000 tool calls и без постоянного ручного контроля. Если это стабильно повторяется не только в демо, это уже другой класс агентных сценариев.
Что ещё заявляют:
- coding agent для реальной разработки, а не игрушечных сниппетов
- офисный ассистент через MCP-интеграции
- multi-agent orchestration для сложных рабочих процессов
- совместимость с разными агентными оболочками
- работа через Claude Code, OpenClaw, Qwen Code или свой стек
- доступ через Alibaba Model Studio и Qwen Studio
📖 Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.7
✅ Qwen Studio: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3.7-max
⚡️ API：https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=qwen3.7-max&serviceSite=international
@data_analysis_ml
Alibaba показала Qwen3.7-Max - новый флагман семейства, который явно целят не в «ответь на вопрос», а в полноценную агентную работу.
Главный акцент - кодинг и long-horizon задачи. Модель обещают как основу для агентов, которые умеют не только писать куски кода, но и вести задачу end-to-end: собирать фронтенд-прототипы, делать многофайловые рефакторы, дебажить реальные проблемы и работать через инструменты.
Самая громкая заявка - 35 часов автономной работы над задачей по оптимизации kernel. Больше 1000 tool calls и без постоянного ручного контроля. Если это стабильно повторяется не только в демо, это уже другой класс агентных сценариев.
Что ещё заявляют:
- coding agent для реальной разработки, а не игрушечных сниппетов
- офисный ассистент через MCP-интеграции
- multi-agent orchestration для сложных рабочих процессов
- совместимость с разными агентными оболочками
- работа через Claude Code, OpenClaw, Qwen Code или свой стек
- доступ через Alibaba Model Studio и Qwen Studio
📖 Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3.7
✅ Qwen Studio: https://chat.qwen.ai/?models=qwen3.7-max
⚡️ API：https://modelstudio.console.alibabacloud.com/ap-southeast-1?tab=doc#/doc/?type=model&url=2840914_2&modelId=qwen3.7-max&serviceSite=international
@data_analysis_ml
🔥2
Forwarded from Dealer.AI
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google Search an agent🔋
Вот оно закономерное и долгожданное обновление всего поиска. Google недавно объявил о самом масштабном редизайне поиска за 25 лет, и это не просто новая поисковая строка. Это переход от поисковика к агентной платформе.😜
Вот что важно понимать прямо сейчас:
1. AI Mode уже 1 млрд пользователей в месяц, статистика за год. Запросы удваиваются каждый квартал. Люди перестают искать ключевыми словами - они начинают разговаривать с поиском. И я уже говорил, что будет нативный диалог в поиске и рекомендациях , как удобный канал связи с юзером.
2. Новая поисковая строка - не строка, а диалоговое окно.Логичное следствие из п1. Оно динамически расширяется, понимает изображения, видео, файлы, вкладки Chrome. AI подсказывает, как сформулировать вопрос - не автодополнение, а мышление вместе с пользователем. 🤙
3. Поисковые агенты работают 24/7. Задали критерии поиска квартиры? Агент сам сканирует объявления и пишет, когда появился подходящий вариант. Следите за дропами кроссовок? Агент мониторит соцсети и новости. Работает в фоне, пока вы живёте жизнь. Вот для чего мы делаем свой GEO и MCP😜
4. Google теперь ваш дворецкий/консьерж: звонит за вас в "бронирование караоке" , делает запись к мастеру по маникюру, вызов сантехника. Крч, Search может позвонить в бизнес от вашего имени, правда только в США и уже этим летом.🤔
5. Antigravity и поиск генерирует приложения. Нужен трекер фитнеса? Search кодирует его прямо в окне браузера, подтягивая реальные данные: погоду, карты, отзывы. Интерактивные симуляции, графики, дашборды все это на лету, бесплатно,ну это пока 👍
6. Personal Intelligence стал бесплатным 200 стран, 98 языков, без подписки. Подключаете Gmail, Photos, Calendar, и Search знает ваш контекст. Но контроль остаётся у вас.🪨
Модель по умолчанию - Gemini 3.5 Flash. Сделана именно для агентов и кодинга.
Что это значит для рынка?
Google не догоняет ChatGPT. Google превращает поиск, экономику, UX/CJM в операционную систему поверх интернета (не только уже поиск). Конкуренция теперь не за запросы - а за задачи, в текущем случае, ещё и подкрепленные мощным поиском, а значит более доверенные. Кто выполнит всю работу от идеи до результата, и вырастит доверие к выдаче, пусть через поиск, тот и заберет пользователя.
И да, самые мощные агенты информационные + кастомные мини-приложения, пока за подпиской Pro/Ultra.🚬
Что думаете - убьёт ли это классические сайты-агрегаторы? Или превратит их в API для Google? Пишите в комментариях.
👇 👇 👇 👇 👇
Вот оно закономерное и долгожданное обновление всего поиска. Google недавно объявил о самом масштабном редизайне поиска за 25 лет, и это не просто новая поисковая строка. Это переход от поисковика к агентной платформе.
Вот что важно понимать прямо сейчас:
1. AI Mode уже 1 млрд пользователей в месяц, статистика за год. Запросы удваиваются каждый квартал. Люди перестают искать ключевыми словами - они начинают разговаривать с поиском. И я уже говорил, что будет нативный диалог в поиске и рекомендациях , как удобный канал связи с юзером.
2. Новая поисковая строка - не строка, а диалоговое окно.
3. Поисковые агенты работают 24/7. Задали критерии поиска квартиры? Агент сам сканирует объявления и пишет, когда появился подходящий вариант. Следите за дропами кроссовок? Агент мониторит соцсети и новости. Работает в фоне, пока вы живёте жизнь. Вот для чего мы делаем свой GEO и MCP
4. Google теперь ваш дворецкий/консьерж: звонит за вас в "бронирование караоке" , делает запись к мастеру по маникюру, вызов сантехника. Крч, Search может позвонить в бизнес от вашего имени, правда только в США и уже этим летом.
5. Antigravity и поиск генерирует приложения. Нужен трекер фитнеса? Search кодирует его прямо в окне браузера, подтягивая реальные данные: погоду, карты, отзывы. Интерактивные симуляции, графики, дашборды все это на лету, бесплатно,
6. Personal Intelligence стал бесплатным 200 стран, 98 языков, без подписки. Подключаете Gmail, Photos, Calendar, и Search знает ваш контекст. Но контроль остаётся у вас.
Модель по умолчанию - Gemini 3.5 Flash. Сделана именно для агентов и кодинга.
Что это значит для рынка?
Google не догоняет ChatGPT. Google превращает поиск, экономику, UX/CJM в операционную систему поверх интернета (не только уже поиск). Конкуренция теперь не за запросы - а за задачи, в текущем случае, ещё и подкрепленные мощным поиском, а значит более доверенные. Кто выполнит всю работу от идеи до результата, и вырастит доверие к выдаче, пусть через поиск, тот и заберет пользователя.
И да, самые мощные агенты информационные + кастомные мини-приложения, пока за подпиской Pro/Ultra.
Что думаете - убьёт ли это классические сайты-агрегаторы? Или превратит их в API для Google? Пишите в комментариях.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Love. Death. Transformers.
У меня давно был скептицизм касательно гугловых моделей, в целом - ничего не поменялось
🕊1
Love. Death. Transformers.
У меня давно был скептицизм касательно гугловых моделей, в целом - ничего не поменялось
Таких прям проблем у меня с Google не было, но с точки зрения поиска ошибок в коде она сильно уступает Claude и GPT. C кодом у GPT получше, но по человечески - модель сильно бесит по сравнению с Клодом. Он как-то понятнее пишет...