very vibe coding
121 subscribers
463 photos
126 videos
13 files
995 links
Канал Алексея Макрушина об экспериментах в области vibe coding и всего интересного, что есть в области AI, ML и тому подобного
Download Telegram
Больших новостей с утра нет, расскажу немного о своих поисках. Настраиваю сейчас американский сервер - мой немецкий Gemini воспринимать перестал. Все работает, но так как там будет стоять несколько программ, ставлю себе Caddy для обратного прокси.

Настраивал этот Caddy с Claude, GPT-5, Gemini. Опыт примерно такой:
со всеми нейронками так или иначе продвигались, но с Клодом неудачных редакций и переделок было прямо много, плюс после часа работы закончились лимиты. Вообще, они очень быстро стали утекать, особенно, если модель ходит в интернет. Антропик прямо рубит бабло, раздражает.

GPT-5 работает, тоже с ошибками, пишет суше - и этот стиль мне сильно меньше нравится.

А Gemini - мой безусловный фаворит. Во-первых, ошибок меньше, поиск проблем лучше. Во-вторых он все объясняет, что делаем. Очень помогает разобраться, а не просто решить частную задачу. Пишет что, куда и зачем, Клод тоже это делает, но хуже и ошибок больше. Прямо нравится, к тому же бесплатно. Google респект
Forwarded from Неискусственный интеллект (Oleg Salmanov)
💻 GPU вместо ипотеки: Magnetar снова надувает всех пузырь

Сегодня уже даже Сэм Альтман говорит об ИИ-пузыре. Но чтобы лопнуть любой пузырь нужна иголка, и кажется в нашем случае она найдена. Но для полноты картины нам придется мысленно вернуться в 2008 год.

Год этот был горячим: банки, страховые компании и рейтинговые агентства активно создавали ипотечный пузырь — выдавали сомнительные кредиты, перемешивали их с качественными, переводили в деривативы — и одновременно ставили против этой же пирамиды. Магнатом этой схемы стал хедж-фонд Magnetar — он не просто вложился, а фактически раскрутил механизм, заработав на обвале. Именно эти ребята придумали схему, которую так и назвали: Magnetar trade, когда финансист, раскручивая пузырь, ставит одновременно против него, страхуясь от краха.

Сегодня этот фонд вышел из вековечной тени и, кажется, повторяет ипотечную стратегию с GPU на базе компании CoreWeave. В новом инвестиционном цикле Magnetar придумали получать/выдавать деньги под залог GPU Nvidia. Именно так при участии Magnetar в прошлом году CoreWeave получили кредит от Blackstone. Эта схема открыла для AI-компаний, для которых до этого GPU были не активом, а пассивом, путь к кредитному финансированию, чтобы закупать больше процессоров у Nvidia, и снова закладывать их. Ничего не напоминает?

Magnetar вложила около $500 млн в долги и акции CoreWeave, а сегодня его доля в CoreWeave составляет 29% (!) и оценивается в более, чем $11 млрд. Хедж-фонд оказался с громадной бумажной прибылью — баснословные 56% годовых. По сути Magnetar уже не хедж фонд, вкладывающийся сбалансировано в разные истории, а венчурный капиталист. CoreWeave составляет половину от стоимости его активов. Но попытка выхода из этой позиции, чтобы зафиксировать прибыль, может привести к катастрофе, став спусковым крючком кризиса.

Дополнительную тревогу вызывает тесное переплетение интересов. Топ-менеджеры Magnetar переходят в CoreWeave, получая опционы на десятки миллионов долларов. Подобно тому, как рейтинговые агентства и банки до кризиса subprime одновременно обслуживали и создавали рынок ипотечных бумаг, здесь фонд и компания фактически оказываются «в одной лодке».

В новой «финансовой алхимии» замешана, к слову, и Nvidia. Компания получила долю в CoreWeave не за деньги, а за поставки GPU, превращая чипы в капитализацию компании. Напомним, что когда IPO пошло не слишком успешно, Nvidia выкупила за пару дней до размещения значительную часть акций — искусственно поддержав цену и поддувая пузырь дальше.

Кредиты CoreWeave (около $12,9 млрд) обеспечены именно GPU и контрактами — от Microsoft и других — и долговая нагрузка продолжает расти. В кредит все чаще строят и другие мегапроекты кампусов AI-датацентров. Это кредиты на десятки миллиардов долларов, которые будут упакованы и проданы дальше, чтобы снизить риски, а точнее — размазать их по всему рынку.

В 2008 году система рухнула, когда стало ясно, что залог стоит меньше кредита, то есть, что ипотечные кредиты не могут обслуживаться. Сегодня, кредиты под залог инфраструктуры работают только если рынку удастся доказать, что эти GPU могут зарабатывать AI-компаниям больше, чем они потратили на инфраструктуру. В случае же банкротства CoreWeave (или любой другой крупной облачной компании) банки попробуют реализовать залог, то есть получить процессоры Nvidia и продать их. И это может привести к эффекту домино, когда стоимость GPU упадет и банки потребуют довнести залог или деньги назад.

История вокруг CoreWeave и фонда Magnetar представляют пока только первый и второй акт этой трагедии: это ружье пока еще только заряжено и висит на стене. Но если оно выстрелит, то это может стать повторением subprime-кризиса 2008 года, только уже в инфраструктуре искусственного интеллекта.

@anti_agi
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
🔥 Бесплатная книга от инженера Google — Agentic Design Patterns

400 страниц про всё, что нужно знать об агентных системах. Автор — senior engineer в Google, выложил драфт для открытого ревью.

📖 В книге:
- продвинутые техники промптинга
- паттерны для мульти-агентов
- использование инструментов и MCP
- практические примеры с кодом

⚡ По сути, это полный справочник по построению умных агентов. Must-read для разработчиков AI.

📚 Читать

@ai_machinelearning_big_data


#AI #Agents #Google #OpenSource #freebook
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
На рынке агентов в командной строке прибавление - Warp Code. Акцентируют внимание на удобный и красивый интерфейс, ну и не только. Попрошу Клода написать подробнее

Вообще, с Клодом прикольно про новинки писать, сам много нового из этих сообщений узнаешь, только лимиты он с интернет поиском жрет очень активно
🚀 Warp Code: новый подход к AI-кодингу с живым diff-трекингом

Вчера Warp выпустили Warp Code
— набор функций для более контролируемого кодинга с AI-агентами. Это продолжение развития Warp 2.0 "Agentic Development Environment", запущенного в июне.

Ключевая фишка — живой просмотр изменений кода. В отличие от других CLI-агентов, где "скрещиваешь пальцы и надеешься", Warp Code показывает каждый diff в реальном времени. Можно комментировать изменения на лету и корректировать агента прямо в процессе работы
.
🖥️📱 Системные требования и производительность
Поддержка Mac (Apple Silicon), Linux, Windows
Бесплатная версия: 150 AI-запросов/месяц
Автоматическое исправление ошибок компилятора
Интегрированный редактор кода (без переключения в IDE)

🔥💬 Отзывы сообщества и рост Warp стремительно растет: 600k активных пользователей, прибавляют $1M ARR каждые 10 дней. В бенчмарках показывает серьезные результаты — #1 на Terminal-Bench (52%) и top-5 на SWE-bench Verified (71%). Пользователи отмечают экономию 6-7 часов в неделю благодаря многопоточности агентов.

🔗 Основные ссылки:
🏠 Официальный сайт Warp
🐙 GitHub репозиторий
📊 Подробности о Warp 2.0
💬 Сообщество:
Обсуждение на TechCrunch
#WarpCode #AIDevelopment #CodingAgents
Gemini просто великолепен. Разбираем тут очередные настройки - в комментариях оставлю то, как он объясняет в чем была проблема. Собственно равно так и начинаешь разбираться что это за протоколы, и как это работает
Forwarded from Data Secrets
Nvidia выложили в опенсорс универсальный Deep Research, который можно обернуть вокруг любой LLM

Он так и называется: Universal Deep Research (UDR). Фактически, это готовый конструктор для построения системы поиска или анализа.

Пользователь просто задает стратегию работы на уровне сценариев: правила сбора и анализа данных, последовательность действий, критерии отбора источников и формат результата. А дальше агент все делает сам: ищет источники, обрабатывает их, верифицирует и синтезирует. Движок под капотом может быть абсолютно любой, то есть модель можно взять какую угодно.

Почему это круто? Тут все просто: демократизация. Нет привязки к конкретной платформе, и обертку можно делать даже над чайником.

Почему это не панацея? Тут не предполагается никакого рода файнтюнинга. А значит, итоговые метрики могут страдать, даже если в основе у вас отличная базовая модель. Поэтому – доверяем, но всегда проверяем.

Статья | Страница проекта | Гитхаб | Лаб
🤖 Parlant — простой фреймворк для разработки LLM-агентов

Parlant помогает задавать агенту чёткое поведение: сценарии шагов (Journeys), правила тона и политики, подключение инструментов (API, БД, поиски), готовые ответы и объяснимость действий.


pip install parlant


Github: https://github.com/emcie-co/parlant
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
А еще в чатгпт завезли ветки разговоров, можно нажать эту кнопку и создастся новый чат со всей историей диалога, который в боковой панели будет виден как новый чат - уже выкатили
Любопытная ссылка на построение карты ембеддингов - позволяет понять кластеры в ваших данных

И раз уж заговорили про ембеддинги - новая SOTA в размере до 500М параметров от Google, к тому же еще и очень быстрая - EmbeddingGemma
Пока DeepSeek безуспешно пытается обучить R2 на чипах от Huawei, ждем в ближайшее время от Qwen большую умную и, конечно, опенсорсную модель.
Kimi K2, GLM-4.5 - это сегодня топовые открытые большие модели, совсем немного отстающие от основных моделей, которые на слуху типа GPT-5 или Claude. Так что, новость об обновлении К2 из разряда тех, к которым стоит присмотреться
Кстати, про новый Qwen я ошибся - новая модель Qwen3-Max не опенсорс, по крайней мере, пока. Зато доступна бесплатно по ссылке

https://chat.qwen.ai/
Happy Coder - прикольное приложение, которое позволяет продолжить сессию с Claude Code на телефоне или в браузере
🔥1
Не знаю, зачем это нужно, но может кому и пригодится - увидел сегодня на GitHub пару библиотек.

Первая разворачивает Windows в контейнере на Linux сервере;

Вторая позволяет запускать приложения, которые работают на виндах.

В общем, если есть мичуринцы, желающие привить винду на линукс - велкам ))

Вот для меня куда более важна история редактирования документов с помощью ИИ - здесь тоже наработки есть, но с этим дело прямо непросто обстоит
⚡️ Лучшее для вайб-кодинга: на GitHub собрали самые полезные курсы и инструменты для ИИ-разработки.

Здесь есть все — ссылки на бесплатные лекции от Стэнфорда, готовых агентов и чат-ботов, а также библиотеки для обучения собственных нейронок под любые задачи.

Репозитрий: https://github.com/balavenkatesh3322/awesome-AI-toolkit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Resemble AI - опенсорсная голосовая модель с 23 языками, включая русский. Прямой конкурент 11Labs. Очень интересно