very vibe coding
123 subscribers
464 photos
126 videos
13 files
1K links
Канал Алексея Макрушина об экспериментах в области vibe coding и всего интересного, что есть в области AI, ML и тому подобного
Download Telegram
Пожалуй, самые интересные новости сегодняшнего утра - GitHub выкатил формат, позволяющий запускать модели из кода или командной строки, причем это универсальный формат, совместимый с OpenAI SDK (т.е. все будет работать с большинством агентов). API от ChatGPT, Anthropic и пр. не нужны, достаточно API от GitHub с бесплатной подпиской. По ней будут работать бесплатные модели, по платной - работают модели покруче с контекстом побольше. Бонус в том, что над кодом можно работать не тратя деньги на подписки и установку собственных моделей, при этом можно практически мгновенно переключиться на собственные или проплаченные модели.

И тут же похожая новость от HuggingFace, которые дают возможность запускать автоматизированные задачи из терминала и скриптов. Как это работает, пока мне менее понятно, и подписка нужна платная, но тренд понятен - в связи с ростом популярности Claude Code и других аналогичных инструментов, работающих в терминале, для них создается все больше и больше инструментов, дающих доступ ко всему и вся. То, что доктор прописал, очень круто
❤1
Свершилось чудо! Ребята из OpenAI выпустили в Open Source модели, называются gpt-oss-120b и gpt-oss-20b.

Судя по тому, что они сами пишут в бенчмарках, это лучшие модели подобного форм-фактора на сегодняшний день.

Элементом является то, что модели включают в себя reasoning и вызов инструментов (tool use). Это означает, что их можно использовать в агентных приложениях в собственных продуктах.

Модели уже завезли в Ollama, так что можно поменять где-нибудь в системе автоматизации название модели с чего-нибудь на gpt-oss:latest и посмотреть, что будет :-)

Пробуем тут: https://www.gpt-oss.com/

Хороший день.
👍2❤1
Ну и, кстати, новость поменьше Claude Opus обновили до 4.1, уже доступен в Claude Code и на платных подписках. Ждем chstGPT-5 и новостей от Gemini.

И бонусом промпт в одно предложение, который существенно ограничивает фантазию Клода, если вы понимаете о чем я
В целом тренд на маленькие модели набирает обороты и новые модельки от OpenAI грозят стать отраслевым стандартом надолго, как llama 3. Для многих это будут первые модели к себя на компах. Посмотрим, как будет в жизни, но выглядит релиз очень многообещающе
❤1
И еще нюансы - для работы с моделью надо использовать Harmony формат, который OpenAI выложили на GitHub. С чем это едят, до конца не понял, но есть ощущение, что без этого нормально не заработает - как я понял, это форматирование сообщений, передаваемых модели, и правильная разбивка их на токены
Попользовался немного Opus 4.1 - тема бытовая: что лучше поставить - кластер из 4 mac mini или один mac studio с 64 Гб для работы с моделями. В целом неплохо (но оно и раньше хорошо было), расскажу чуть позже, но тут такая тема. Пока Клод отвечал на вопросы и изучал интернет, у него кончились бесплатные токены по подписке. Я не успел задать и 10 вопросов, контекст даже одного диалога не выбран.. Видимо, цена модели такая, что лишний раз трогать ее не нужно, когда достаточно и Соннета.
❤1
С выходом открытой модели от OpenAI, думаю, многие задумались - а можно ли ее запустить дома, и сколько это стоит. Вариант очевидный - Mac studio. В силу организации памяти, на нем такие модели работают во многих случаях быстрее, чем на видеокартах, а про объем памяти я и не говорю (основное ограничение здесь - память). Проблема здесь в том, что с ростом памяти стоимость компьютера растет в разы. Если базовая версия с 36Гб стоит около 200 т.р., то с 64Гб - уже более 300. В принципе, самый дешевый способ набрать памяти - купить себе стопку минимальных Mac mini c 16Гб каждый, по 45 тыс. руб. И, самое главное, в этом кластере модель работать будет - надо использовать пакет Exo Labs. Проблема в том, что из-за сетевых задержек модель будет работать сильно медленнее при одиночном запросе, так как токен проходит через все машины, используемые в системе. А вот при множественных работа будет распараллеливаться, и общее количество токенов в секунду будет больше. Так что, если к модели запросов много, стойка мини не только дешевле, но и быстрее. Вопрос в том, что скорость по отдельному запросу в 10-12 токенов слишком низка. Подожду, когда появятся видосики и комментарии от умельцев, которые погоняли все на практике. Уже близко к тому, чтобы разворачивать сетку дома, но цена в 300 тыс. руб. (и то пока не уверен, что машина потянет) колется. И да, это все на основе анализа от Клода, надо проверять
👍1
И если кто-то соберется покупать под нейронку Mac Studio, имейте ввиду, m3 ultra рулит по сравнению с m4 max. Неожиданно, но это и количество камней, и, главное - организация памяти. Видосик на эту тему
Ну что, похоже революция отменяется. Народ модельки попробовал, и в целом в сетях царит скорее разочарование - прорыва по сравнению с сущетвующим зоопарком открытых моделей не случилочь. Kimi, GLM, Qwen, devstral и пр. - вполне достойные альтернативы. Ну что же, ждем теперь когда наконец сделает свой релиз DeepSeek. Тем не менее, верю, что модельки таких размеров скоро будут очень и очень хороши, в конце концом мозг человека - это всего 80B нейронов...

а вот тут и контекст для Квена расширили...
🚀 ADeus — ваш open-source AI-ассистент на носимом устройстве!

🎯 Записывает и транскрибирует всё, что вы слышите и говорите, сохраняет это на ваш сервер. Через мобильное/веб‑приложение вы общаетесь с ADeus уже в контексте — никаких сторонних облаков.

🔧 Состав:
• ACM‑металлическое устройство
• Мобильное/веб UI
• Supabase backend + LLM интеграция

💰 Стоимость ≈ 100 USD (DIY) за устройство и открытый код

⭐ Более 3 200 звёзд на GitHub, 19 контрибьюторов, активные фичи: Bluetooth, diarization, voice‑activity detection и UI‑улучшения.

📚 Подробнее:

• GitHub: https://github.com/adamcohenhillel/ADeus
• Документация: https://docs.adeus.ai/

@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Любопытная статистика. Claude Code догоняет Cursor, но на пятки наступает Gemini code assist, о котором вообще мало говорят - это такой же помощник, работающий с командной строкой, как и Claude Code. Правда, мне надо платить за апи при его использовании (подписки платной на Google у меня нет), а Claude code можно пользоваться в рамках платной подписки, не тратясь на апи. В общем, есть повод задуматься. И заметьте - codex от OpenAI отсутствует здесь как класс…
💾 Awesome-Efficient-LLM — коллекция методов оптимизации больших языковых моделей. Этот репозиторий объединяет последние исследования по ускорению и сжатию LLM: от квантования и sparse-методов до архитектурных оптимизаций. Особенно полезны разделы про speculative inference и mixture-of-experts — ключевые направления для реального развертывания моделей.

Проект полезен инженерам, которые хотят внедрить LLM в production с минимальными затратами ресурсов. Все работы отсортированы по дате публикации и области применения.

🤖 GitHub

@machinelearning_interview
И вот еще нашел прикольную штуку - программулина позволяет в одном интерфейсе общаться с разными моделями. Я это практикую очень часто. Шутят, что с такими ценами на ChatGPT-5 (а они низкие!!) скоро его будут вызывать из Clyde Code вместо Opus.