Kimi наняла 16-летнего подростка для работы над передовыми моделями ИИ.
Меньше чем через год он покидает компанию, успев стать одним из авторов научной статьи, посвящённой одному из ключевых архитектурных решений её моделей.
Ему 17 лет. И у него нет степени PhD.
Во многих лабораториях его резюме, вероятно, не прошло бы даже первоначальный отбор.
На протяжении многих лет исследованиями передовых моделей ИИ занимались преимущественно специалисты с учёными степенями и сотрудники известных исследовательских лабораторий. Без соответствующей квалификации и академических достижений получить такую возможность было крайне сложно.
Однако теперь оправдывать подобные ограничения становится всё труднее. Научные статьи, исходный код и открытые веса моделей доступны как никогда раньше, а ИИ помогает разбираться даже в тех исследованиях, которые прежде было бы трудно понять самостоятельно.
Разумеется, качество работы по-прежнему должно соответствовать высоким требованиям. Kimi предоставила ему возможность доказать свои способности.
Надеюсь, другие лаборатории последуют этому примеру.
Меньше чем через год он покидает компанию, успев стать одним из авторов научной статьи, посвящённой одному из ключевых архитектурных решений её моделей.
Ему 17 лет. И у него нет степени PhD.
Во многих лабораториях его резюме, вероятно, не прошло бы даже первоначальный отбор.
На протяжении многих лет исследованиями передовых моделей ИИ занимались преимущественно специалисты с учёными степенями и сотрудники известных исследовательских лабораторий. Без соответствующей квалификации и академических достижений получить такую возможность было крайне сложно.
Однако теперь оправдывать подобные ограничения становится всё труднее. Научные статьи, исходный код и открытые веса моделей доступны как никогда раньше, а ИИ помогает разбираться даже в тех исследованиях, которые прежде было бы трудно понять самостоятельно.
Разумеется, качество работы по-прежнему должно соответствовать высоким требованиям. Kimi предоставила ему возможность доказать свои способности.
Надеюсь, другие лаборатории последуют этому примеру.
7
Если вы до сих пор считаете, что видео с моушн-дизайном, созданные Opus 5.5, звучат как дешёвые электронные пищалки, попробуйте этот промпт:
Несколько дней назад я подбирал музыку для видео, и
Добавь звук к этому видео. Ты не умеешь слышать, поэтому всё измеряй и не полагайся на субъективные ощущения. Если ffmpeg и librosa не установлены, сначала установи их.
1. Используй музыку с подходящей лицензией: либо трек, который я предоставлю, либо композицию, распространяемую по бесплатной лицензии Mixkit. Укажи источник и лицензию. Не генерируй музыку и звуковые эффекты программным способом.
2. Определи доли музыкального ритма с помощью `librosa`. Иногда библиотека ошибочно синхронизируется со слабыми долями, поэтому построй график звуковой волны в диапазоне ниже 120 Гц, наложи на него сетку долей и увеличь несколько тактов. Если удары бас-барабана не совпадают с сеткой, сдвинь её целиком.
3. Синхронизируй основные движения, например смену сцен и появление заголовков, с музыкальными долями. Если можешь изменить анимацию, измени её. Если нет, сдвинь момент начала воспроизведения музыки.
4. Для каждой смены кадра и каждого значимого движения используй отдельный готовый файл со звуковым эффектом: свистящий звук для движения, хлопок для появления элементов, щелчок для нажатий и звук клавиатуры для набора текста. Сначала используй существующую библиотеку звуков проекта, например ту, которая поставляется с HyperFrames. Если такой библиотеки нет, спроси меня.
5. Если в видео есть закадровый голос, он должен быть громче остальных звуков, а громкость музыки во время речи необходимо снижать. Звуковые эффекты должны быть громче музыки. Ориентируйся на общую громкость около −16 LUFS и пиковый уровень ниже −4 dBFS, чтобы избежать клиппинга после сжатия в AAC и при воспроизведении через динамик телефона в моно. Измеряй громкость экспортированного MP4 с помощью фильтра `ebur128` в `ffmpeg`. Не измеряй WAV-файл.
6. С помощью `ffmpeg` извлеки из экспортированного MP4 по одному кадру до и после каждого момента срабатывания звукового эффекта и построй график звуковой волны для сравнения. Затем выбери пять временных отметок, которые я смогу проверить в наушниках. Не утверждай, что звук получился хорошим.
Несколько дней назад я подбирал музыку для видео, и
librosa ошибочно синхронизировалась со слабыми долями. Вся сетка ритма оказалась смещена на 0,22 секунды. Я обнаружил это только после того, как наложил сетку на график звуковой волны в диапазоне ниже 120 Гц.В предыдущем посте мы разобрали, как с помощью Opus 5.5 добавлять звуковое сопровождение к видео. Однако есть ещё одна полезная возможность: модель может самостоятельно находить недостающие звуковые эффекты.
Для этого достаточно предоставить Opus 5.5 доступ к Openverse API, который позволяет искать среди 5,2 миллиона бесплатных аудиофайлов. При этом не требуется ни API-ключ, ни оплата.
В библиотеке доступно 590 тысяч звуковых эффектов и 640 тысяч музыкальных треков.
https://api.openverse.org
Звуки переходов, щелчки, хлопки, фоновый шум помещения — всё это можно найти в библиотеке.
Если использовать Openverse API вместе с промптом из предыдущего поста, Opus 5.5 сможет подбирать звуковые эффекты в зависимости от происходящего в каждом кадре и размещать их в соответствующих местах видеоролика.
Для этого достаточно добавить в промпт следующую инструкцию:
Для этого достаточно предоставить Opus 5.5 доступ к Openverse API, который позволяет искать среди 5,2 миллиона бесплатных аудиофайлов. При этом не требуется ни API-ключ, ни оплата.
В библиотеке доступно 590 тысяч звуковых эффектов и 640 тысяч музыкальных треков.
https://api.openverse.org
Звуки переходов, щелчки, хлопки, фоновый шум помещения — всё это можно найти в библиотеке.
Если использовать Openverse API вместе с промптом из предыдущего поста, Opus 5.5 сможет подбирать звуковые эффекты в зависимости от происходящего в каждом кадре и размещать их в соответствующих местах видеоролика.
Для этого достаточно добавить в промпт следующую инструкцию:
Если в проекте нет подходящего звукового эффекта, выполни поиск через Openverse - https://api.openverse.org
Используй только результаты с `license=cc0,by,pdm` и `source=freesound,jamendo`. Для каждого типа звука выполняй поиск только один раз (для анонимных пользователей действует ограничение в 200 поисковых запросов в сутки).
Подбери наиболее подходящий эффект с учётом действия в каждом кадре, скачай выбранный файл по его URL с помощью `curl` в папку `sfx/` и скопируй поле `attribution` каждого результата в `credits.txt` без изменений.
2
OpenCode взломали! Злоумышленники похищают API-ключи Anthropic, OpenAI, Google и других сервисов.
По заявлению разработчиков, пострадали лишь 1,4% пользователей.
Если вы пользовались OpenCode, я бы рекомендовал заменить API-ключи.😓
По заявлению разработчиков, пострадали лишь 1,4% пользователей.
Если вы пользовались OpenCode, я бы рекомендовал заменить API-ключи.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Разработчик протестировал Astra и DeepSeek V4.1-1017 Flash, используя один и тот же промпт и максимальный уровень рассуждений.
Результаты меня действительно удивили.
- Astra справилась за 20 минут, стоимость составила $7.
- DeepSeek потребовались 1 час 40 минут и $0,90.
Astra отлично проработала детали и создала нечто более оригинальное, чем обычно выдают модели GPT.
DeepSeek, в свою очередь, уделила больше внимания окружению, которое получилось просто потрясающим. Однако рыбки кои у неё вышли не слишком удачными.
Результаты меня действительно удивили.
- Astra справилась за 20 минут, стоимость составила $7.
- DeepSeek потребовались 1 час 40 минут и $0,90.
Astra отлично проработала детали и создала нечто более оригинальное, чем обычно выдают модели GPT.
DeepSeek, в свою очередь, уделила больше внимания окружению, которое получилось просто потрясающим. Однако рыбки кои у неё вышли не слишком удачными.
Google открыла исходный код Harness². 🍿
Это готовый к использованию харнес для рекурсивного управления ИИ-агентами в открытой среде.
Агенты могут выполнять задачи, для которых их харнес изначально не предназначался, и обучаться на полученном опыте.
Харнес состоит из восьми компонентов:
1. Системный промпт
2. Защитные ограничения
3. Память
4. Инструкции по использованию инструментов
5. Субагенты
6. Навыки
7. Скрипты
8. Плагины
https://github.com/google-research/harness2
Это готовый к использованию харнес для рекурсивного управления ИИ-агентами в открытой среде.
Агенты могут выполнять задачи, для которых их харнес изначально не предназначался, и обучаться на полученном опыте.
Харнес состоит из восьми компонентов:
1. Системный промпт
2. Защитные ограничения
3. Память
4. Инструкции по использованию инструментов
5. Субагенты
6. Навыки
7. Скрипты
8. Плагины
https://github.com/google-research/harness2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
GitHub - google-research/harness2
Contribute to google-research/harness2 development by creating an account on GitHub.
7
Forwarded from Data Portal | DS & ML
Нашёл ещё один отличный курс по ИИ-агентам, лекции которого Университет Карнеги — Меллона (CMU) бесплатно публикует на YouTube.
Курс ведут Грэм Нойбиг, один из создателей OpenHands, и Дэниел Фрид.
Больше всего мне нравится то, насколько тесно содержание курса связано с инструментами, которыми мы пользуемся сегодня. Он охватывает темы, с которыми мы ежедневно сталкиваемся при работе с Claude Code и Codex: инструменты, скиллы, сжатие контекста и агенты для программирования.
Практические задания тоже интересные. В первом задании агент для программирования исправляет ошибки в шахматном приложении, после чего второй агент играет в шахматы в только что исправленном приложении.
Последующие задания посвящены оценке качества работы агентов (evals) и их обучению с помощью обучения с подкреплением (RL). Все три задания находятся в открытом доступе на GitHub.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLSN0qpDfUvTM
Курс ведут Грэм Нойбиг, один из создателей OpenHands, и Дэниел Фрид.
Больше всего мне нравится то, насколько тесно содержание курса связано с инструментами, которыми мы пользуемся сегодня. Он охватывает темы, с которыми мы ежедневно сталкиваемся при работе с Claude Code и Codex: инструменты, скиллы, сжатие контекста и агенты для программирования.
Практические задания тоже интересные. В первом задании агент для программирования исправляет ошибки в шахматном приложении, после чего второй агент играет в шахматы в только что исправленном приложении.
Последующие задания посвящены оценке качества работы агентов (evals) и их обучению с помощью обучения с подкреплением (RL). Все три задания находятся в открытом доступе на GitHub.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLSN0qpDfUvTM
Новое поколение тестов для веб-приложений и мобильных приложений. Фреймворк называется e2e, его исходный код открыт.
✓ Сочетает ИИ с детерминированными тестами
✓ Совместим с OpenAI, Claude и любыми ИИ-моделями
✓ Единый API для веба, iOS и Android
https://github.com/tester-army/e2e
✓ Сочетает ИИ с детерминированными тестами
✓ Совместим с OpenAI, Claude и любыми ИИ-моделями
✓ Единый API для веба, iOS и Android
https://github.com/tester-army/e2e
Промпт дня от Matt Pocock:
Самое простое вложение в свою кодовую базу, которое вы можете сделать. Очень полезная штука.
Создай pre-commit хук, который не позволяет коммитить файлы размером более 5000 токенов. Количество токенов рассчитывается по формуле: 1 токен = 4 байта.
Проверяй только файлы, добавленные в индекс Git (staged files). Игнорируй файлы, написанные не агентами, например lock-файлы и автоматически сгенерированный код.
При обнаружении превышения лимита выводи сообщение об ошибке с конкретными инструкциями по разделению файла на несколько частей.
Самое простое вложение в свою кодовую базу, которое вы можете сделать. Очень полезная штука.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это может быть полезно:
shot — мод для Claude Code и MCP-инструмент, предоставляющий ИИ-агенту доступ к инструментам создания скриншотов.
Теперь можно попросить Claude пошагово объяснить, как выполнить какое-либо действие в приложении, и он будет показывать каждый шаг прямо на экране.👀
В примере Claude находит неиспользуемый код на главной странице Amazon с помощью Chrome DevTools (меню ⋮ → More tools → Coverage). Из 9,2 МБ JavaScript и CSS не использовались 5,3 МБ.
Coverage позволяет определить, какие участки JavaScript и CSS не используются на странице. Попробуйте запустить его при первой загрузке своего сайта.
Установка:
shot — мод для Claude Code и MCP-инструмент, предоставляющий ИИ-агенту доступ к инструментам создания скриншотов.
Теперь можно попросить Claude пошагово объяснить, как выполнить какое-либо действие в приложении, и он будет показывать каждый шаг прямо на экране.
В примере Claude находит неиспользуемый код на главной странице Amazon с помощью Chrome DevTools (меню ⋮ → More tools → Coverage). Из 9,2 МБ JavaScript и CSS не использовались 5,3 МБ.
Coverage позволяет определить, какие участки JavaScript и CSS не используются на странице. Попробуйте запустить его при первой загрузке своего сайта.
Установка:
/plugin marketplace add davekiss/mods/plugin install shot@davekissPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
MiniMax M3.1 Flash официально вышла! 🫣
Space Bunny была ранней версией этой модели, и теперь команда представила её под названием M3.1 Flash. Характеристики выглядят многообещающе.
• Более 200 токенов в секунду.
• Превосходит другие китайские модели в бенчмарках для ИИ-агентов.
• Стоимость API составляет примерно $0,15 за миллион входных токенов и $0,60 за миллион выходных.
• Веса модели опубликуют 23 октября.
• Также готовится Pro-версия.
Это огромный шаг вперёд по сравнению с M3. Новая модель почти в 3 раза быстрее и на 70% дешевле.
Модель уже доступна через API и тарифные планы MiniMax. До 25 октября ею можно пользоваться бесплатно в рамках этих тарифов.
В OpenCode можно тестить бесплатно в течение следующих трёх дней.
Space Bunny была ранней версией этой модели, и теперь команда представила её под названием M3.1 Flash. Характеристики выглядят многообещающе.
• Более 200 токенов в секунду.
• Превосходит другие китайские модели в бенчмарках для ИИ-агентов.
• Стоимость API составляет примерно $0,15 за миллион входных токенов и $0,60 за миллион выходных.
• Веса модели опубликуют 23 октября.
• Также готовится Pro-версия.
Это огромный шаг вперёд по сравнению с M3. Новая модель почти в 3 раза быстрее и на 70% дешевле.
Модель уже доступна через API и тарифные планы MiniMax. До 25 октября ею можно пользоваться бесплатно в рамках этих тарифов.
В OpenCode можно тестить бесплатно в течение следующих трёх дней.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Ловите три плагина для улучшения работы с Claude Code:
- Image Preview: предварительный просмотр изображений при наведении курсора.
- Sub Meter: позволяет постоянно отслеживать расход лимитов подписки.
- Commit: помогает безопасно отправлять изменения в репозиторий с помощью Haiku.
https://betterclaude.dev
- Image Preview: предварительный просмотр изображений при наведении курсора.
- Sub Meter: позволяет постоянно отслеживать расход лимитов подписки.
- Commit: помогает безопасно отправлять изменения в репозиторий с помощью Haiku.
https://betterclaude.dev
Если вы ищете работу, первым делом установите ai-job-search в Claude Code (50 тысяч звёзд на GitHub).
Достаточно вставить ссылку на вакансию, и инструмент составит резюме и сопроводительное письмо с учётом требований работодателя. Затем второй ИИ-агент проверит оба документа, выявит недостатки и передаст вам только исправленные версии.
Инструмент также оценивает сразу несколько вакансий, собранных автоматически, и формирует список наиболее подходящих.
Когда вас пригласят на собеседование, он спрогнозирует возможные вопросы на основе описания вакансии и именно той версии резюме, которую вы отправили работодателю. Кроме того, с его помощью можно провести тренировочное собеседование.
Публичный форк репозитория содержит команду
https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search
Достаточно вставить ссылку на вакансию, и инструмент составит резюме и сопроводительное письмо с учётом требований работодателя. Затем второй ИИ-агент проверит оба документа, выявит недостатки и передаст вам только исправленные версии.
Инструмент также оценивает сразу несколько вакансий, собранных автоматически, и формирует список наиболее подходящих.
Когда вас пригласят на собеседование, он спрогнозирует возможные вопросы на основе описания вакансии и именно той версии резюме, которую вы отправили работодателю. Кроме того, с его помощью можно провести тренировочное собеседование.
Публичный форк репозитория содержит команду
/setup, которая записывает ваши контактные данные и зарплатные ожидания. Отправьте Claude Code следующую инструкцию, чтобы он создал приватный репозиторий и помог вам пошагово заполнить профиль. «Скопируй https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search в мой новый приватный репозиторий. Не создавай форк. Установи инструмент, следуя инструкциям по настройке из репозитория, а затем пошагово проведи меня через команду `/setup`».https://github.com/MadsLorentzen/ai-job-search
Китайский парень показал, на что способен: в одиночку использовал ИИ-агентов для атак на 1200 сайтов.
Сегодня Reuters сообщило об очередном китайскоязычном хакере, который с помощью ИИ-агентов попытался атаковать более 1200 сайтов и успешно взломал сайты, связанные с более чем 100 компаниями, включая John Deere, SharkNinja и Cummins.
Предполагаемые затраты составили около $5000 на токены ИИ, или $50 за один успешный взлом. Успешные атаки занимали в среднем около 23 часов, а некоторые задачи выполнялись более пяти дней.
Злоумышленник использовал опенсорсный мультиагентный фреймворк Cairn.
По названиям воркеров, выполнявших задачи, исследователи предположили, что в основе системы использовалась связка Claude Code и DeepSeek V4.1 Flash. Обычно эти инструменты применяют для написания кода, но теперь с их помощью массово атакуют сайты.
Для работы Cairn человеку достаточно указать цель и дать инструкции. После этого ИИ-агенты самостоятельно ищут зацепки, предпринимают попытки взлома, записывают результаты и решают, что делать дальше.
Но как исследователям удалось обнаружить такую скрытую деятельность?
Оказалось, что злоумышленник просто оставил собственную панель управления в открытом доступе в интернете.
Через эти панели исследователи смогли изучить задачи ИИ-агентов и логи их выполнения.
Хакер поручил ИИ искать уязвимости в чужих системах, но при этом оставил собственную панель управления открытой для посторонних.
Вайб-хакинг.🚬
Сегодня Reuters сообщило об очередном китайскоязычном хакере, который с помощью ИИ-агентов попытался атаковать более 1200 сайтов и успешно взломал сайты, связанные с более чем 100 компаниями, включая John Deere, SharkNinja и Cummins.
Предполагаемые затраты составили около $5000 на токены ИИ, или $50 за один успешный взлом. Успешные атаки занимали в среднем около 23 часов, а некоторые задачи выполнялись более пяти дней.
Злоумышленник использовал опенсорсный мультиагентный фреймворк Cairn.
По названиям воркеров, выполнявших задачи, исследователи предположили, что в основе системы использовалась связка Claude Code и DeepSeek V4.1 Flash. Обычно эти инструменты применяют для написания кода, но теперь с их помощью массово атакуют сайты.
Для работы Cairn человеку достаточно указать цель и дать инструкции. После этого ИИ-агенты самостоятельно ищут зацепки, предпринимают попытки взлома, записывают результаты и решают, что делать дальше.
Но как исследователям удалось обнаружить такую скрытую деятельность?
Оказалось, что злоумышленник просто оставил собственную панель управления в открытом доступе в интернете.
Через эти панели исследователи смогли изучить задачи ИИ-агентов и логи их выполнения.
Хакер поручил ИИ искать уязвимости в чужих системах, но при этом оставил собственную панель управления открытой для посторонних.
Вайб-хакинг.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Microsoft приобрела Maluuba за год до выхода GPT-1.
Основатель компании признаётся, что сожалеет о продаже, поскольку Maluuba могла бы стать следующей OpenAI.
Теперь та же команда специалистов по глубокому обучению вернулась с новым проектом Skyfall AI, и её первая модель — вовсе не очередная LLM.
SKY-001 — первая инженерная world model. Достаточно передать ей текстовый промпт или примерный эскиз, и она спроектирует объект целиком, разберёт его на отдельные детали вплоть до винтиков, а затем воссоздаст в виде полноценного CAD-файла, который можно открыть в таких программах, как Autodesk Fusion.
Согласно тестам компании, в задачах CAD и BIM модель работает в 100 раз быстрее и обходится в 150 раз дешевле, чем GPT-6 Astra.
Обратите внимание на момент в видео, когда детали одна за другой соединяются в готовую конструкцию.😍
Основатель компании признаётся, что сожалеет о продаже, поскольку Maluuba могла бы стать следующей OpenAI.
Теперь та же команда специалистов по глубокому обучению вернулась с новым проектом Skyfall AI, и её первая модель — вовсе не очередная LLM.
SKY-001 — первая инженерная world model. Достаточно передать ей текстовый промпт или примерный эскиз, и она спроектирует объект целиком, разберёт его на отдельные детали вплоть до винтиков, а затем воссоздаст в виде полноценного CAD-файла, который можно открыть в таких программах, как Autodesk Fusion.
Согласно тестам компании, в задачах CAD и BIM модель работает в 100 раз быстрее и обходится в 150 раз дешевле, чем GPT-6 Astra.
Обратите внимание на момент в видео, когда детали одна за другой соединяются в готовую конструкцию.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Claude обнаружил скрытый криптомайнер во время вайб-кодинга.
Пользователь Mac рассказал, что во время разработки приложения для мониторинга температуры Claude Code обнаружил криптомайнер, задействовавший 12 ядер процессора.
Показания температуры оказались подозрительно высокими, поэтому Claude Code проверил загрузку процессора и обнаружил XMRig, который использовал около 1175% CPU. Температура чипа при этом достигала 112 °C.
Сам Claude написал:
🤭 🤭 🤭
Пользователь Mac рассказал, что во время разработки приложения для мониторинга температуры Claude Code обнаружил криптомайнер, задействовавший 12 ядер процессора.
Показания температуры оказались подозрительно высокими, поэтому Claude Code проверил загрузку процессора и обнаружил XMRig, который использовал около 1175% CPU. Температура чипа при этом достигала 112 °C.
Сам Claude написал:
«На Mac работает майнер криптовалюты, который я не устанавливал».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2