Callout Manager в Obsidian: что это, как работает и зачем нужен

Продолжаю про #obsidian. Сначала хотел рассказать про шаблоны, тем более я с ними сам до сих пор разбираюсь и периодически переделываю, но понял, что перед этим нужно раскрыть тему callout-блоков и плагина Callout Manager.

💡 Скачать

Что такое callout-блоки

Callout-блоки — это специальные визуально оформленные блоки в Markdown-заметках Obsidian. Они состоят из:

➡️ иконки
➡️ типа блока (info, note, warning и т.д.)
➡️ опционального заголовка
➡️ содержимого

Это выделенный элемент текста, похожий на карточку или подсказку. Посмотреть пример таких блоков вы можете в посте про Obsidian TODO Plugin. В шаблонах я активно использую callouts для оформления.

Как вызвать callout в Obsidian

Достаточно начать строку с > и указать тип в квадратных скобках. Стандартный синтаксис выглядит так:

> [!info] Информация
> Это пример callout-блока.

Что делает плагин Callout Manager

Встроенные в Obsidian callouts-блоки использовать можно, но неудобно — нужно помнить синтаксис, типы, иконки. Callout Manager решает эту проблему: он показывает все доступные блоки, позволяет ими управлять (менять цвет и иконку), добавлять новые.

Простой пример на скрине к посту — кастомный блок для выделения промтов.

📥Левашов

Что показал новый отчёт FLI об ИИ — «AI Safety Index / Winter 2025»

Кратко: Перед нами классический случай технологического опережения мер безопасности. Мы наблюдаем отрасль, где скорость инноваций многократно превышает скорость внедрения механизмов контроля. ИИ становится мощнее, автономнее и непредсказуемее, но отраслевые стандарты безопасности на уровне ранних интернет-лет. Пока компании соревнуются в функциональности, ни одна из них не может предоставить доказательную, инженерно проверяемую гарантию безопасности своих моделей.

😶‍🌫️ FLI проверила 8 ведущих компаний, которые разрабатывают ИИ-системы: Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, xAI, Meta (признана экстремистской и запрещена в РФ), Z.ai, DeepSeek и Alibaba Cloud.

😶‍🌫️ При этом никто из них не получил «A». Лучший результат — у Anthropic: C+. У OpenAI — чуть ниже.

😶‍🌫️ Отдельные компании показали усилия в отдельных областях, но ни одна не получила высокую оценку по самой важной части — по защите от рисков, связанных с будущим «сверхинтеллектом».

FLI разбивает безопасность на 6 доменов и оценивает по ~35–40 индикаторам:

1. Risk Assessment — формальный и фрагментарный. Во многих компаниях риски оцениваются постфактум, локально и без системной методологии. Для ИБ это выглядит как: «мы видим угрозы, но полного моделирования угроз у нас нет».

2. Current Harms — мониторинг есть, но реального реагирования мало. Компании умеют фиксировать токсичность, злоупотребления и вредные паттерны поведения модели. Но система реакции — слабая. Сигналы есть, а полноценного реагирования на инциденты — нет.

3. Safety Frameworks — много деклараций, мало гарантий. Есть документы, принципы, миссии. Нет измеримых KPI безопасности. То есть безопасность — это «хорошо бы», а не «обязательно».

4. Existential Safety — фактически отсутствует. Это ключевой раздел: защита от рисков потери контроля над ИИ. Рейтинг показывает, что у индустрии нет ни одного работоспособного плана на случай выхода систем за пределы управляемости. С профессиональной точки зрения это эквивалентно развёртыванию критической инфраструктуры без плана аварийного восстановления (DRP).

5. Governance — частичный прогресс, но структура слабая. Компании пытаются внедрять надзор, аудиты и внутренние комитеты, но мало независимого контроля, внешней отчётности и ответственных лиц, наделённых правами остановить запуск опасной модели.

6. Transparency — критически недостаточная. Публикуются системные карты, отчёты, заявления. Но ключевая информация закрыта. Для ИБ это классика: без прозрачности оценить реальный уровень безопасности невозможно.

Почему это важно сейчас

❌ Рост возможностей у моделей → рост потенциальных атакующих поверхностей.
❌ Агенты, инструменты, API → многократно усложняют ландшафт угроз.
❌ Отсутствие планов по экзистенциальные риски → системный риск масштаба, который в ИБ обычно встречается только в контексте национальной безопасности.

Если бы подобный отчёт вышел про финансовые или энергетические системы, его бы назвали тревожным сигналом на уровне регуляторов.

Итог

Мы движемся к эпохе сверхмощных ИИ-систем с уровнем зрелости безопасности, который не соответствует масштабу угроз. Если говорить честно: мы должны строить контрольные механизмы быстрее, чем растут модели — иначе рискуем оказаться в позиции реагирования, а не предотвращения.

#ai
📥Левашов

ИИ-зима 2025. Чтобы не спамить новостями, собрал, что мы ждём уже даже в декабре:

GPT-5.2 — на подходе

В утёкшей служебке OpenAI (спасибо The Information) говорится, что GPT-5.2 выйдет уже на этой неделе. The Verge даже пишет дату — 9 декабря (завтра!), но с оговоркой: «если ничто снова не загорится в продакшене».

Что ждать:

— подтянет отставание от Claude Opus 4.5 и Gemini 3 Pro,
— в некоторых бенчмарках может вернуть себе корону.

Никакой революции.

Grok 4.20 — Маск снова что-то пообещал

Илон заявил, что обновление Grok 4.20 появится через 3–4 недели. Подход тот же:

— «мы сделали цифры лучше»,
— «архитектура та же, но вы всё равно будете впечатлены».

Забавный факт: ранняя версия Grok 4.20 участвовала в бенчмарке Alpha Arena 1.5, где ИИ торговали реальными деньгами. Это был единственный бот, который вышел в плюс.

Gemini 3 Flash — Google готовит блиц-модель

Сундар Пичаи намекал ранее, а теперь на LMArena засветились две версии:

— Seahawk (быстрая),
— Skyhawk (рассуждающая).

Модель станет базой для бесплатных Gemini App, NotebookLM, а также сервисов Google, где важен баланс скорости и качества.

Nano Banana 2 Flash

Сразу несколько инсайдеров в X показали «утечки» изображений, якобы сгенерированных новой Nano Banana 2 Flash.

Особенности:

— работает на Gemini 3 Flash,
— скорость выше Pro-версии (вот это неожиданно).

Google даты запуска Gemini 3 Flash и Nano Banana 2 Flash пока скрывает. Но судя по утечкам — недолго осталось.

Картинка к посту как раз из X.

#ai
📥Левашов

На GitHub появился проект RemoveWindowsAI, который вычищает Windows от встроенных ИИ-функций, включая:

➡️ Windows Copilot;
➡️ Microsoft AI Components;
➡️ все связанные процессы и службы, которые так любят «подъедать» ресурсы;
➡️ интеграции, которые появляются после обновлений (и которые вы не просили).

И да, RemoveWindowsAI старается вырезать аккуратно, не ломая систему (в отличие от того, как иногда работает Windows Update).

2025-й заканчивается сдвигом в индустрии ИИ: фокус уходит от масштабного обучения к энергоэффективному инференсу, где универсальные GPU Nvidia уступают специализированным TPU и Trainium. Техногиганты вроде Google и AWS анонсировали чипы с преимуществами в 4–5 раз по цене и энергопотреблению, а сделки на миллиарды фиксируют новый расклад сил.

Александр Волынский разобрал на Хабре, почему 2026-й станет годом экономического дарвинизма для железа и софта.

#ai
📥Левашов

«RAM is ruining everything» — или как ИИ похитил твою оперативку

Поиграю в аналитику. Что там с оперативкой? Память, без которой не работает ни один комп, смартфон или консоль, стала новой криптовалютой для ИИ-гигантов. Цены на DDR взлетели в 2–3 раза за последние месяцы. Всё это похоже на повторение GPU-кризиса, только теперь под лозунгом «ИИ для всех».

Причина — гигантский спрос со стороны дата-центров и инфраструктур ИИ. Производители (Samsung, SK Hynix, Micron) перевели основную часть мощностей под нужды ИИ, забросив «обычных пользователей». Даже крупные вендоры уже реагируют — Crucial от Micron полностью уходит с потребительского рынка.

Что это значит для тебя, если ты не дата-центр

Планировал собрать игровой ПК или апгрейдить старую железку? Приготовься платить: 32–64 ГБ RAM нынче стоят дороже, чем видеокарта.

Новые ноутбуки, смартфоны, консоли — всё дорожает. Многие производители уже предупреждают, что цены на устройства пойдут вверх, или в конфигурациях будет меньше памяти.

Даже если подождёшь «скидок» — можешь не дождаться: запасы у магазинов на исходе, а производители дают приоритет «корпоративным клиентам».

А что творится за кулисами

Производители уверяют, что не хотят (и не будут) резко наращивать выпуск — слишком рискованно: если ИИ-буйство затихнет, перепроизводство памяти обвалит рынок.

А пока они переключили мощности на HBM / серверные платформы — то, что нужно корпорациям, DDR4/DDR5 для обычных ПК оказались в пролёте.

Некоторые аналитики прогнозируют, что дефицит и высокая цена сохранятся до конца 2026 - начала 2027 года, если не появятся новые заводы. А строительство фабрик — дело не быстрое.

Такие дела. Stay tuned

📥Левашов

Adobe + ChatGPT

Adobe объявила, что её популярные приложения — Adobe Photoshop, Adobe Express и Adobe Acrobat — теперь интегрированы в ChatGPT. Это значит, что ты можешь работать с PDF и изображениями не выходя из окна чата.

Что это даёт

📌 Можно писать в ChatGPT что угодно: например, «сделай фон у этой фотографии туманным», «сверстай плакат для соцсетей», «сливай два PDF в один» — и инструмент Adobe выполнит это автоматически.
📌 Photoshop в ChatGPT уже может делать базовое редактирование: эффекты, коррекцию, выделение объектов, простую ретушь.
📌 Acrobat + Express позволяют редактировать, конвертировать, сжимать PDF, создавать дизайн, работать с макетами, что удобно для работы, контента и задач «на коленке».

Всё это бесплатно (по состоянию на запуск) через ChatGPT на десктопе, вебе и iOS; Android-поддержка Adobe Express уже есть, Photoshop и Acrobat для Android обещаны скоро.

Чтобы пользоваться — нужно иметь или зарегистрировать аккаунт Adobe.

#ai
📥Левашов

Борьба с нейропоиском вышла на новый уровень — RSL

Really Simple Licensing (RSL) — открытый стандарт, который позволяет владельцам сайтов машинно задавать правила использования их контента для ИИ-роботов и автоматизированных систем. И вот RSL 1.0 получил статус официальной спецификации.

Это не просто ещё один XML-спецификатор — он фактически даёт сайтам право диктовать условия «поглощения» их контента ИИ-системами или блокировать его, если условия не соблюдены. Стандарт основан на знакомом протоколе RSS и расширяет robots.txt, делая правила лицензирования машиночитаемыми и исполняемыми.

Зачем это вообще появилось

Владельцы сайтов годами оптимизировали контент под поисковики — работали над текстом, ссылками, структурой, чтобы получить трафик через Google, Yandex и другие системы. Но всё изменилось с приходом ИИ-выдачи: поисковики теперь в ответах могут показывать сгенерированные ответы, основанные на чужом контенте, без прямых ссылок на исходные сайты. Это привело к тому, что многие авторы теряют до 70–90% SEO-трафика, на который полагались годами.

Контент, который вручную оптимизировали под поисковые алгоритмы, теперь съедается и используется ИИ, но сайтам при этом зачастую ни копейки не возвращается, и пользователи даже не переходят на исходный ресурс.

Именно эту дыру в экономике контента и призван прикрыть RSL.

Стандарт позволяет:

📌 Определять, какие части сайта ИИ может использовать для тренировки, индексации или выдачи ответов.
📌 Указывать, какие формы компенсации или атрибуции требуются: плата за сканирование (pay-per-crawl), плата за использование для ответов (pay-per-inference), бесплатный доступ с указанием источника и т. п.
📌 Машинам (ИИ-ботам, скраперам и агентам) читать условия лицензии автоматически, прежде чем обращаться к ресурсу.
📌 Блокировать доступ не лицензионных систем благодаря поддержке RSL инфраструктурой вроде Cloudflare/Akamai.

RSL вводит новый слой контроля, который позволяет издателям сохранить трафик и контроль над контентом, который раньше «съедали» нейросети без отдачи


Что ещё важно знать

❗️ Стандарт уже поддерживается крупными площадками: Reddit, Yahoo, Medium, Quora и другими.
❗️ Он может применяться не только к HTML — но и к видео, электронным книгам, датасетам.
❗️ Компании вроде Cloudflare даже поддерживают технические механизмы, которые могут блокировать неблагонадёжных ИИ-ботов, если нет лицензии

#ai
📥Левашов

State of AI 2025 — честный отчёт по использованию ИИ

Добрался почитать отчёт OpenRouter, основанный на анализе более 100 трлн токенов реальных запросов к ИИ-моделям по всему миру. Наконец-то, появляются реальные данные, а не маркетинг.

Как люди реально используют ИИ

📌 Самый динамично растущий сценарий — программирование:
ИИ уже используется для генерации кода, рефакторинга и отладки больше, чем для всего остального вместе взятого. По данным анализа, это самая крупная категория запросов.

📌 Другая огромная категория — ролевые игры, творческий диалог, storytelling, особенно в open-source моделях. Люди не просто пишут тексты — они взаимодействуют с ИИ как с партнёром по креативу.

Архитектура использования: агенты и рассуждение

📌 Отчёт показывает, что за 2025 год произошёл переход от простого «ввод-вывод» к multi-step reasoning и агентной работе с ИИ-моделями: ИИ перестаёт быть только средством генерации текста и становится инструментом, который помогает выполнять сложные задачи в несколько шагов — от поиска до анализа и действия. Это отражает то, как индустрия движется от простых чат-ботов к ИИ-агентам, которые интегрируются в рабочие процессы, программы и автоматизации.

Рост open source + китайские модели

📌 Сегмент open source-моделей значительно вырос и к концу 2025 стал заметной частью рынка. Несмотря на доминирование проприетарных моделей, доля открытых приближается к одной трети использования. Среди них особенно выделяются китайские open-source модели — такие как Qwen и DeepSeek — которые активно набирают популярность. Популярность не случайна: эти модели используются именно там, где open-source предоставляет гибкость, кастомизацию и низкую стоимость.

Лидеры по объёму использования

DeepSeek — абсолютный лидер по объёму токенов (~14,37 трлн), Qwen — второй по объёму (~5,59 трлн), особенно популярен в Азии. OpenAI — остаётся крупным игроком, но не доминирует по объёму токенов в целом.

Остальное можете почитать сами в отчёте. Мне кажется тут важным выводом, что при описанных популярных сценариях лидируют по потреблению токенов именно китайские модели. Присмотритесь к последним версиям, сдаётся мне скоро они уже начнут реально обгонять конкурентов.

#ai
📥Левашов

Соррян, но конец года — сплошные отчёты. Но интересно же. А по Алисе от Яндекса такое есть?

Microsoft Copilot 2025 — что показывают реальные данные использования

Microsoft опубликовала отчёт о том, как люди реально используют Copilot в 2025 году (на основе анализа 37,5 млн реальных диалогов, без хранения персональных данных). Отчёт не про маркетинг и ИТ, а про людей и их привычки с ИИ.

Самая частая тема запросов на мобильных устройствах — здоровье. Пользователи ежедневно обращаются к Copilot за советами по благополучию, упражнениям, распорядку дня и поведению.

Топ-темы использования меняются в зависимости от времени:

📌 днём люди чаще ищут практичные ответы,
📌 ночью — глубокие вопросы по философии и саморазвитию.

Это говорит о том, что Copilot используют не только как инструмент, но как “цифрового собеседника для размышлений”.

В августе наблюдалась интересная перекрёстная тенденция — темы программирования и игр пересекались чаще, чем обычно:

📌 В будние дни — больше кода.
📌 В выходные — больше игр.

В феврале отчёт показывает пики активности вокруг дат вроде Дня святого Валентина — люди использовали Copilot, чтобы получить поддержку в отношениях, подготовиться к событиям, найти слова и идеи. Запросы про отношения и личностный рост росли в определённые периоды — что отражает переход от полезных вопросов к эмоциональным запросам.

Кстати, в поздние ночные часы увеличивается доля разговоров про религию, философию, смысл жизни — показывая, что пользователи обращаются к Copilot не за информацией, а за компанией и общением.

Короче, Copilot стали использовать за помощью в принятии решений, самооценке, и даже в психологическом контексте. Люди не просто задают факты — они ищут поддержку.

#ai
📥Левашов