TIL теперь существует профессия брокера компьюта. Человек, который ходит по клаудам и подбирает за тебя кластеры

Риелторы для гпу!

Как вам место для размещения приглашения на invite only executive dinner for founders and VCs?

Я зарегался

На конференции по AI вырубило свет

Upd: в туалете нельзя помыть руки потому что диспенсеры воды и мыла электрические

Мое тело это машина которая перерабатывает кофе в показы демо и "прикольно, а что помешает Антропику это сделать?"

This is the world we live in now

Разбор топ решений с соревнования Orbit Wars на Kaggle
Собрал из стрима для Центрального Университета

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

«Хочешь узнать, кто тобой управляет — посмотри, кто создал тикет.» — Тацит ☝️

Я очень много пишу код с помощью Claude Code. Точнее сказать, что иначе я уже не пишу код вообще. При этом это произошло как-то само собой и я не уверен, что это хорошо.

С одной стороны проект растет непомерными темпами. С другой стороны у меня постоянно ощущение, что я одной клод сессией правлю баги созданные другой клод сессией. Часто это такие баги, которые я бы сам никогда (по моему мнению) не допустил.

Я запустил клод проанализировать историю переписок и классифицировать все сессии по категориям.

Похоже, что я правда 80%+ времени правлю баги или ищу их.

При этом может быть два объяснения:
1. Клод пишет плохой код и эти баги — дополнительный эффект вайбкода.
2. Написание любого кода создает баги, код теперь пишется гораздо быстрее, поэтому я встречаю больше багов в единицу времени. Если бы писал этот код сам, то видел бы примерно столько же багов, но не в такой концентрации.

В любом случае можно сделать вывод, что вайбкодинг это скам: каждый сожженый на создание чего-то токен ведет к сжиганию ещё двух-трех, чтобы это нормально работало.

Т-Технологии выложили в открытый доступ ИИ-модель T-Search — первую русскоязычную модель для Agentic RAG. Это когда ИИ-агент самостоятельно выполняет многошаговый поиск с помощью доступных инструментов.

Модель опубликована на Huggingface вместе с кодом и собственный харнессом. Основой послужил Qwen3.6-35B-A3B. Так же выложили два датасета для эвала: https://huggingface.co/datasets/t-tech/SynthComp и https://huggingface.co/datasets/t-tech/TRuST.

По оценке разработчиков, использование T-Search в агентских ИИ-системах позволяет сократить затраты на инференс — то есть выполнение запросов языковыми моделями — на 20–50% в зависимости от сценария. Кроме того, T-Search можно запускать на собственной инфраструктуре компании. Это помогает снизить стоимость обработки запросов и справляться с пиковыми нагрузками без расширения GPU-кластера. При этом решение помогает соблюдать требования по защите персональных и других чувствительных данных, поскольку информация не передается во внешние облачные сервисы

Для запуска модели достаточно одной H100 GPU. В целом модель имеет всего 3B активных параметров, так что стоимость инференса гораздо ниже, чем если использовать апи провайдеров или стандартный поисковый мудуль в классическом RAG

Как ощущается когда продлевают доступ к Фейбл

Моё лицо когда сказал Claude Fable автономно довести трейн ран до конца любой ценой