PentAGI: AI-агент для пентестов

PentAGI,- полностью автономный AI-агент для проведения сложных тестов на проникновение.

🛠 Ключевые фишки:
- Работает в изолированном Docker-окружении
- Сам определяет следующий шаг и выполняет его
- Умеет гуглить свежую информацию через встроенный браузер
- Имеет собственный текстовый редактор прямо в интерфейсе
- Хранит историю команд в PostgreSQL

🧠 Как это работает
1. Вы ставите задачу
2. AI анализирует её и выбирает подход
3. Агент автоматически проводит тестирование
4. Вы наблюдаете за процессом в реальном времени
5. Получаете детальный отчет

🤖 Поддерживаемые AI-провайдеры:
OpenAI, Anthropic, DeepInfra, OpenRouter (любые модели).

📊 Мониторинг
Grafana, Loki для логов, ClickHouse, Jaeger для трейсинга, OpenTelemetry + VictoriaMetrics

Сайт проекта: https://pentagi.com/
GitHub: https://github.com/vxcontrol/pentagi

Разработка – PT

#PentAGI #AI #Cybersecurity #Pentest
———
@tsingular

В Microsoft office завезли Copilot для всех.

Не знаю уж из-за того, что 20 января всё ближе или из-за того, что MS запустили бесплатный Копайлот для всех, но у меня он заработал без гео-ограничений в Экселе, Ворде и Powerpoint.

Под капотом GPT 4o, так что результат вполне норм.
Опробовал на PPT - за 1 короткий запрос получил гайд по созданию телеграм бота.
Гайд так себе, конечно, но как заготовка - сойдёт.
И на английском генерит, что тоже не очень.

Презу кину в комментарии.

Делитесь, - у вас тоже заработал? Или это только у меня такой глюк?

#Microsoft #Copilot
———
@tsingular

DeepMind выпустил MuJoCo Playground - тренажёр для роботов

Google DeepMind представил открытую библиотеку для ускоренного обучения роботизированных систем.
Платформа основана на MJX и обеспечивает тренировку за считанные минуты на единственном GPU.
- Установка в один клик через pip install playground
- Поддержка разных роботов: от четвероногих до человекоподобных
- Мгновенный перенос результатов из виртуальной среды в реальность без дополнительной адаптации.
- Работает как с состояниями, так и с "зрением" робота

Ключевые компоненты включают физический движок, пакетный рендеринг и тренировочные среды.

Интересный момент про GPU-ускорение через MJX - похоже, они серьезно поработали над производительностью. Это важно, потому что обычно симуляция роботов довольно "тяжелая".

Сайт
Github

Домашнее лего из роботов станет ещё функциональнее. Тут не только турель, тут и полноценного помощника можно будет собрать и обучить дома! 🤖

#DeepMind #MuJoCo #Robotics
-------
@tsingular

OpenAI помогает разрабатывать средства для продления жизни

Для этого компания кооперируется со стартапом Retro, заявленная цель которого - повысить среднюю продолжительность жизни на десять лет. Специально для стартапа была создана модель GPT-4b micro, натренированная на последовательностях белков множества биологических видов и данные об их взаимодействии.

Подход стартапа (в который Сэм Альтман инвестировал $180m) основывается на процессе превращения клеток кожи в стволовые, которые потом можно тривиально перепрограммировать в любые другие типы клеток в человеческом организме. Из-за этого свойства стволовые клетки очень ценятся и имеют кучу применений, но крайне дорогие, из-за чего не могут использоваться массово.

Существующий процесс получения стволовых клеток из клеток кожи крайне неэффективен - занимает несколько недель и может успешно перепрограммировать менее 1% клеток. Благодаря GPT-4b micro процесс вышло заметно улучшить - вышло создать более чем в 50 раз эффективные версии двух из четырёх необходимых для процесса белков. Насколько именно это улучшает процесс в целом - непонятно, но разница на картинке огромная.

@ai_newz

O3-mini уже совсем скоро.
Несколько недель осталось.

Да ещё и с API.

Запасаемся покорном.

#OpenAI #o3
------
@tsingular

🤖 На этой неделе наткнулся на две свежие работы про AI-агентов - давайте посмотрим, что интересного!

Google выпустили статью на Kagge:

В ней максимально детально разложили как строить агентов в реальных проектах на базе VertexAI

- Расписали три типа инструментов для агентов: Extensions (прямой доступ к API), Functions (клиентская логика) и Data Stores (для работы с данными)
- Показали архитектуру, как это всё собирается в Vertex AI
- Четко разделили, что должно работать на стороне клиента, а что на стороне агента
- Привели готовые паттерны для интеграции с внешними системами и детальные примеры кода

Из минусов:
- Всё заточено под их Vertex AI
- Мало про безопасность при работе с внешними API

И вышла работа вьетнамского автора Chip Huyen.

Она у себя в блоге привела статью из своей книги AI Engineering (2025)

Чип дала более глубокий, теоретический взгляд на агентов. Много интересных мыслей про архитектуру и проблемы.

Ключевые моменты:
- «Множественные ошибки: агенту часто нужно выполнить несколько шагов для задачи, и общая точность падает с каждым шагом. При точности 95% на шаг, после 10 шагов точность упадет до 60%»
- Подробно разобрала почему планирование - это сложно и даже спорит об этом с Яном ЛеКуном
- Детально описала разные виды ошибок агентов

Что классно:
- Глубокий разбор проблем с планированием
- Честный разговор про ограничения текущих подходов
- Хороший теоретический фундамент и примеры кода

Общий вывод 🎯
Работы отлично дополняют друг друга: Google показывает "как делать", Chip объясняет "почему так".

Особенно интересно, что они по-разному смотрят на планирование: Google просто решает это через orchestration layer, а Chip поднимает отчасти философский вопрос - а могут ли вообще LLM планировать, но приводит при этом полезные куски кода.

Для практиков я бы посоветовал начать с Google для быстрого старта, а потом углубиться в работу Chip для понимания подводных камней и ограничений.

PDF Гугла для удобства кину в комментарий. Книжка Чип в PDF гуглится, тоже можно найти.

#Agents #Google #ChipHuyen #обучение
———
@tsingular

О! Вот это полезная тема!
Думаю будет популярна во многих посёлках, а не только в городах.

Робот-сортировщик мусора теперь патрулирует новый город Цяньцзян в Ханчжоу. Используя передовые технологии, такие как визуальное обучение, он может работать до 8 часов, перенося около 35 кг отходов.

https://t.iss.one/ai_ins/5159

#robots #Китай
------
@tsingular

Goldman Sachs: 5 главных трендов ИИ в 2025 году

Аналитики Goldman Sachs представили прогноз развития ИИ в наступившем году, выделив пять ключевых направлений:

1. Гибридные команды: интеграция ИИ-систем в рабочие процессы потребует переподготовки менеджеров.
2. Экспертные системы: рост специализированных моделей для медицины, финансов и робототехники.
3. Роботизация: выход языковых моделей в физический мир через роботов на фоне удешевления компонентов.
4. Регулирование: смещение от глобального к локальному регулированию.
5. Рыночная консолидация: сокращение числа провайдеров крупных моделей.

HR-отделы превратятся в Департаменты человеческих и машинных ресурсов. Готовьте job-description для роботов! 🤖
От гибридной работы переходим к гибридным рабочим.

#GoldmanSachs #foresight
———
@tsingular

Сэм Альтман 30 января проведёт закрытый брифинг для правительства США

OpenAI готовится анонсировать прорыв в области автономных агентов.

В последние месяцы прогресс в ведущих AI-компаниях превосходит все прогнозы.

Сотрудники OpenAI в приватных разговорах признаются, что последние достижения их одновременно восхищают и пугают.

Представьте агента уровня PhD, который может:

- Разработать платёжное ПО с нуля
- Провести глубокий финансовый анализ инвестиций, обработав тысячи источников
- Организовать избирательную кампанию, продумав предпочтения каждого избирателя.

Сдаётся мне мы скоро (2-3 года) увидим первого ИИ-агента уровня губернатора штата.

#openai #government
———
@tsingular

🤖 DIY Фьюжн: Как построить ядерный реактор на кухне (с помощью AI)

Чел собрал нейтронный фьюжн-реактор прямо у себя на кухне, используя AI как консультанта. 🔬

Технические детали:
- 30кВ/10мА электростатический преципитатор
- Вакуум 3 мТорр (это в 253,333 раз глубже атмосферного!)
- Bubble-детектор для подсчета нейтронов
- Самодельный дейтерий из тяжелой воды через электролиз

Самое крутое — весь процесс получения дейтерия обошелся всего в $112 ($32 за hydrocar PEM + $80 за 50г D2O). Из этого получилось целых 56 литров D2 газа! 🧪

Автор активно использовал Claude для:
- Отладки процессов
- Проверки безопасности
- Следования сложным инструкциям

Конечно, это не промышленный реактор, но как демонстрация возможностей AI-ассистированного DIY — просто 🔥

Сборка шла на стриме 36 часов подряд.
До этого он же пару месяцев назад собрал плазменный реактор.
Самое интересное, что он особо во всем этом не разбирался настолько детально, просто задавал вопросы Клоду.
Самостоятельное изучение предмета заняло бы тысячи, если не десятки тысяч часов.

Страшно, конечно, что любой энтузиаст может подобное с биологией провернуть и мы будем с ностальгией вспоминать летучих мышей ещё.

#AIinScience #DIY #реактор #NuclearFusion
———
@tsingular

DeepSeek выпустили веса R1, своей reasoner модели

Как обычно, компания сначала релизит веса, и лишь потом техрепорты и бенчмарки. Так что пока что у нас есть лишь результаты LiveCodeBench, где R1 тягается по качеству с o1. Важный контекст к табличке - в отличие от o1, мы не знаем насколько много компьюта использовали для получения таких результатов от R1. Если бенчили аналог low-compute режима OpenAI, то модель может в итоге оказаться сильнее чем o1.

Основана R1 на DeepSeek V3 (685 миллиардов параметров), так что требования для запуска модели такие же - 8xH200. Пока ждём техрепорта, можно поспекулировать в чём разница между R1 и R1-Zero.

Веса R1
Веса R1-Zero

@ai_newz

Невероятные результаты от использования AI в образовании: школьники в Нигерии использовали Microsoft co-pilot тьютора на протяжении 6 недель (2 сессии в неделю) и показали академические результаты эквивалентные дополнительным двум годам обучения. Это на 80% (!) эффективнее, чем любые другие методы педагогических интервенций.

В образовании эффект от ИИ на сегодня один из самых больших, а технология уже готова. В отличии от других областей проблем с надежностью или безопасностью тут почти нет (до PhD уровня, как минимум). Кто-то (пока — Microsoft) построит бизнес на много миллиардов в этой области.

Не забыли DeepSeek и про простых смертных - компания выпустила целую линейку дистиллированых из R1 моделей.

Даже 1.5B моделька показывает себя лучше Sonnet и оригинальной 4o на математических бенчмарках, 14B уверенно обходит QwQ, а 32B - o1-mini (правда отстаёт на Codeforces).

Вместо дистилляции пробовали учить напрямую через RL на маленькой модельке, но результаты были сильно хуже. С дистилляцией модель может напрямую учиться у большей модели размышлять, а не самой искать эффективные способы размышления.

Интеллект для всех, даром, и пусть никто не уйдёт обиженный!

Qwen 1.5B
Qwen 7B
Llama 8B
Qwen 14B
Qwen 32B
Llama 70B

@ai_newz

Механический спринтер: китайский робопёс бьёт рекорды скорости

Black Panther 2.0 преодолевает стометровку быстрее среднестатистического человека.

Четвероногий спринтер весом 38 кг и высотой 0,63 м совершает 5 шагов в секунду и преодолевает за это время 10 метров.

- Инженеры подсмотрели дизайн у природы: суставы как у пантеры, лапы как у гепарда
- Для амортизации поставили пружины на колени
- Голени из карбона - на 135% жестче при увеличении веса всего на 16%
- "Кроссовки" с супер-цепкой подошвой (+200% к сцеплению)

Координация движений основана на принципе маятников Гюйгенса и нейросетевой адаптации походки.

Команда создала прототип всего за 3 месяца.

//тут должна быть шутка про Чёрное Зеркало и фильм Кричащие, но уже не смешно

#BlackPanther #Robotics #Китай
———
@tsingular

Парализованный пациент управляет виртуальным дроном силой мысли

Революционный прорыв в сфере нейроинтерфейсов: 69-летний пациент T5 освоил управление виртуальным дроном через мозговые импланты.

Технологическое решение включает два микрочипа размером с аспирин, содержащих 96 микроэлектродных канала.

Система различает движения трёх групп пальцев с точностью 98% и скоростью 76 целей в минуту, что в 6 раз превосходит существующие аналоги.

И это не просто "вверх-вниз" - он проходил сложные препятствия и выполнял фигуры высшего пилотажа! 🎮

Нейросеть расшифровывает сигналы мозга, позволяя интуитивно маневрировать в виртуальном пространстве.

Проект является частью клинических испытаний BrainGate2, которые идут с 2009 года.
И если раньше парализованные люди могли только управлять курсором, то теперь открываются новые горизонты - от видеоигр до управления роботизированными конечностями.

Киберпанк приближается.
Даже парализованный ты станешь дроноводом. 🧠✨

#BrainInterface #VirtualReality #FPV #дроны
———
@tsingular

Китай устраивает первый в истории полумарафон с участием роботов и людей

В апреле в Пекине пройдет полумарафон, где бок о бок побегут люди и человекоподобные роботы!

Участвовать будут 12 000 человек + десятки роботов от 20+ компаний

Дистанция: 21 км
Место: район Дасин, промзона E-Town
Условия для роботов: только человекоподобные, никаких колёс 😅 Рост от 0.5 до 2 метров

Китай уже сейчас использует 51% всех промышленных роботов в мире. К 2030 году их рынок робототехники может вырасти до 400 млрд юаней ($54.6 млрд).

Ну, скажем так, - лучше "с", чем "от".

#Beijing #robotics #marathon #Китай
———
@tsingular

Друзья, есть идея.
Но, чтобы её оценить нужна Ваша помощь.

Если вы используете ИИ в работе и найдёте буквально 1-2 минуты ответить на вопросы про то, как именно, - буду признателен.

Ваши ответы помогут проверить гипотезу и если она окажется верна, - будем пилить сервис.

Опрос тут: https://forms.gle/Hf8sXveHD7hAiUsB9

13 вопросов, на каждый по паре секунд, - можно уложиться в 1 минуту :)

#опрос #custdev
———
@tsingular