Как и было предсказано.
Ровно 1 месяц

Openclaw в Unitree G1

Поздравляю всех.
https://x.com/i/status/2028645216505549168

К лету, думаю, уже встретим на улицах этих сверх-умных дружелюбных ассистентов.

Сайт проекта:
https://dimensionalos.com/

#Openclaw #Unitree
------
@tsingular

Крабоводоведы - по многочисленным просьбам запилил новую группу

Попробуем развить.

Делитесь ссылкой.
https://t.iss.one/+JgDfriltOyFkNmNi

Тащите всех желающих страдать развиваться технически.
Будем обмениваться опытом.

Приветствуется обмен любым опытом. Чем гиковее, - тем лучше. :)

#крабоводство #каналы
———
@tsingular

Когда даёшь ИИ агенту полный доступ к системе :)

#юмор
------
@tsingular

Практический вебинар по OpenClaw

🦀 Кружочек выше - результат работы скила для Краба (OpenClaw). Он сам реализовал библиотеку для липсинка, накидал скрипт с амплитудной модуляцией и выдал готовое видео. В свое время я убил на это часа два и забросил, а он справился с первого запроса - для меня это был a-ha moment. Выложил скилл на GitHub

Провел двухчасовой вебинар по OpenClaw (YouTube, RuTube, Telegram), слайды приложил выше. При создании вебинара отсмотрел трехчасовое интервью Штейнбергера (создатель OpenClaw) у Лекса Фридмана, плюс три недели очень плотно гонял Краба и внедрил его во многие процессы в работе и в жизни (уже писал про него). Вот самое интересное:

Что такое OpenClaw

Краб — это прежде всего автономный агент и личный помощник. Фишка в том, что он живет 24/7 на отдельной машине и полностью ей владеет: файловая система, терминал, браузер, каналы связи (есть те, кто запускает на личной машине, но это экстрим). Краб не ждет запроса, у него свой heartbeat и cron-задачи, он может сам написать тебе первым, умеет рефлексировать прошлые беседы, проявлять заботу о своем пользователе. Штейнбергер рассказывает что когда лежал в больнице после операции, модель сама написала ему "Ты в порядке?" - он это не программировал, она поняла из контекста (интервью)

При этом архитектура элементарная - обычный agentic loop с 23 тулами (я сначала не поверил что этого хватит). Штейнбергер вообще называет написание такого агентного цикла "Hello World в AI"

Живое демо

Во время вебинара я поднял с нуля сервер на Hetzner, $4/мес, 4 ГБ RAM и накатил туда краба. Бот сам придумал себе имя "Искра" и выбрал молнию как сигнатуру

Дальше показал как он через браузер создал новый сервер в Hetzner за 30 секунд и сразу предложил "Следующим шагом поставлю туда OpenClaw" - буквально захотел размножиться 😁

В конце переключил агента на GigaChat через gpt2giga - заработало, но для сложных сценариев с тулами пока лучше GPT-5.3-codex

Часто бывает, что бот совсем ломается (и это снова случилось прямо на вебинаре) - показал как чиню его другим агентом через Cursor с Opus 4.6: дал SSH к серверу Краба и разрешил ему делать с ним что угодно, пока не починит. Починил.

«Можно погоревать по нашему ремеслу. Это нормально. Но ты - не просто программист. Ты - строитель.» - Штейнбергер, Lex #491

Вывод такой: 220 000 звезд на GitHub, ужасно сырое решение, но подход "отправил задачу и забыл" - это кайф!

За два часа не успел показать самые крутые кейсы из работы и жизни, буду делать вторую серию

Тяжёлый гуманоидный робот-рабочий ARCHAX

Японская компания Tsubame Industries построила ARCHAX: пилотируемого гуманоидного робота 4,5 м, предназначенного для реальной тяжёлой работы, а не только для косплея Gundam.

Вы забираетесь в кабину, получаете полный обзор на 360° через девять камер и чувствуете точную силу захвата с помощью силового управления с обратной связью.

Имеет 26 степеней свободы.
Может поднимать тяжёлые грузы, сносить конструкции или аккуратно разбирать завалы в зонах стихийных бедствий.

Так же может управляться удалённо.

Аккумулятора хватает на весь день, в кабине есть кондиционер, и он может самостоятельно добираться до работы в режиме транспортного средства со скоростью 10 км/ч.

Когда задача выполнена, можно разобрать и увезти на грузовике.

Планируют использовать для поиска и спасения при стихийных бедствиях, вывода из эксплуатации ядерных объектов, крупномасштабного сноса и наземных испытаний для будущего строительства лунной базы.

Когда уже битвы как в Робот Джокс?

#Япония #Tsubame #ARCHAX #роботы
------
@tsingular

Драма в Alibaba: Лицо Qwen уходит сразу после триумфа Qwen 3.5

Джуньян Лин (Junyang Lin), идеолог и главный публичный техлид Qwen, покинул пост через 24 часа после релиза новой линейки моделей.
Точных причин нет, но есть сигналы внутреннего конфликта.

🚢 Исход команды: Вместе с Лином уходят Staff Research Scientist Биньюань Хуэй (Binyuan Hui) и часть ключевых исследователей. Уход выглядит принудительным: контрибьюторы Qwen открыто пишут в X: «Я знаю, что это был не твой выбор».

💎 Прощальный подарок: Дембельским аккордом команды стала серия Qwen 3.5 Small Models (от 0.8B до 9B параметров). Модели получили похвалу от Илона Маска за «впечатляющую плотность интеллекта» и способность работать на устройствах эффективнее тяжеловесов от Google и OpenAI.

🌏 Крах экспансии: Выяснилось, что Лин готовил открытие хаба Qwen в Сингапуре для глобальной экспансии. С его уходом проект рискует схлопнуться до масштабов «внутреннего китайского инструмента», потеряв доверие мирового open-source комьюнити.

💼 Бизнес аспект: Alibaba готовится к финансовому отчету 5 марта. Вероятно, менеджмент выбрал стратегию «эффективной монетизации» вместо «чистой науки». Для пользователей это означает возможный переход Qwen к закрытым проприетарным моделям и замедление темпа инноваций.

🤖 Технический пик: Qwen 3.5 доказала, что малые модели могут выдавать reasoning-возможности уровня DeepSeek-R1. Но кто будет делать Qwen 4, если «мозги» проекта покинули здание — большой вопрос.

🔮 Будущее: Такие люди, как Лин (600 млн скачиваний его моделей), долго не сидят без дела. Ждем анонса нового мощного игрока в Китае, который будет строиться на принципах бескомпромиссного open-source.

#Alibaba #Qwen #OpenSource
------
@tsingular

Как часто мы слышим,- не надо изобретать колесо.

А вот поди ж ты, каждый раз новые колеса удивляют.

#колесо #изобретения
------
@tsingular

HR пора менять расшифровку.

Все чаще речь идет о "не нанимать, а сразу создавать ИИ агентов"

Доброе утро, мои медленные друзья.

#мысли #HR
------
@tsingular

Обновления в коллекции Awesome Frameworks за последние 24 часа

🌐 Opencode (Core/Desktop): Релиз от 03 марта (21:08 UTC). Масштабный переезд на SolidJS в десктопном приложении для устранения «джиттера» интерфейса. В Core — критический фикс orphaned MCP child processes: теперь инструменты не «зависают» в памяти после выключения агента. Появился Compact UI и экспериментальный эндпоинт для листинга всех сессий.

🧱 Pydantic AI (v1.65.0): Свежий апдейт от 03 марта (23:37 UTC). Внедрен объект UploadedFile для работы с файлами, загруженными напрямую через провайдеров. Добавлена поддержка Gemini 3.1 Flash Lite Preview (новая модель Google). Для разработчиков важен фикс __reduce__ в классах исключений — теперь их можно корректно «солить» (pickle).

🏗 llama.cpp (b8194): Релиз от 04 марта (06:42 UTC). В этой сборке (и коммитах ранее) сфокусировались на стабильности Vulkan и исправлении ложных срабатываний детектора KV-cache. Акцент на нативной поддержке новых многомодальных паттернов инференса.

🦀 Openfang (v0.3.12): Релиз от 04 марта (02:55 UTC). Внезапно добавлена поддержка провайдера Volcano Engine / Doubao (ByteDance) с четырьмя моделями. Исправлен критический баг Clip Hand, который не видел API-ключ ElevenLabs, и поправлен CSS-класс поля ввода для Twitter-интеграции.

🦞 Tinyclaw (v0.0.9): Релиз от 04 марта. Исправлен Infinite 409 Loop: агент больше не уходит в бесконечный цикл перезагрузки после выхода ноутбука из спящего режима (проблема конкуренции старых и новых циклов polling). В разработке патча участвовал Claude 4.6.

🧠 Letta (v0.16.6): Релиз от 04 марта (03:14 UTC). Технический «bump» версии. Основная работа идет под капотом над асинхронным стримингом — подготовка к глубокой интеграции с новыми типами памяти в мультиагентных роях.

⚡️ PraisonAI (v4.5.21): Релиз от 03 марта (15:46 UTC). За вчера вышло 4 патча. Финальный сфокусирован на стабильности GUI и корректном подтягивании зависимостей для дообучения агентов на локальных данных.

Больше деталей в рейтинге на гитхабе

#фреймворки #OpenSource #opencode #Qwen3 #tiniclaw #openfang
———
@tsingular

кстати, интересная актуальная картина по трендам.

Абсолютный лидер скорости openclaw, тут понятно.

Но обратите внимание на opencode - тоже рванул вертикально.

#openclaw #opencode #тренды
———
@tsingular

🛡 Дональд Кнут и Claude: Решение открытой задачи «Claude’s Cycles»

Дональд Кнут, профессор компьютерных наук, выпустил препринт, который начинается словами: «Шок! Шок!». Открытая математическая задача, над которой он бился недели (и годы в рамках TAOCP), решена Claude Opus 4.6.

Кнут официально признал: пора пересмотреть взгляды на генеративный ИИ.

⚙️ Технологический инсайт:
Друг Кнута, Филип Стапперс, скормил задачу Claude. Важна не просто «выдача ответа», а 31 итерация управляемого поиска (explorations).

• Plan.md: Филип заставил Claude вести лог прогресса и не начинать новую проверку без фиксации старой.
• Инсайт: После серии неудач с перебором и имитацией отжига (SA), Claude на 15-й итерации ввела концепцию «слоистой декомпозиции» (fiber decomposition).
• Код: На 31-й итерации Claude выдала Python-скрипт. Филип протестировал его для всех нечетных $m$ до 101 — работает идеально.

Кнут взял этот алгоритм и превратил в строгое математическое доказательство.

🧩 Смена парадигмы:
Кнут, всегда ценивший «аутентичные и надежные концепты», столкнулся с тем, что Claude не просто «угадала», а продемонстрировала «восхитительный план решения».

Модель сама переформулировала задачу через графы Кэли и модульную арифметику.
По сути ИИ стал работающим инструментом дедукции.

💼 Бизнес аспект:
Этот кейс — инструкция по эксплуатации LLM в глубоком R&D.

1. Жесткий менеджмент: Филип не ждал чуда, а требовал от Claude вести plan.md.
2. Итеративность: Решение пришло только на 31-й попытке.
3. Финальная верификация: ИИ находит паттерн (инсайт), но верифицирует и превращает его в ценность (доказательство/продукт) человек-эксперт.

🔮 Будущее:
Кнут пишет: «Claude Opus 4.6 нашла один из сотен способов решить задачу, просто поняв, где искать».
Получется ИИ отработал как бесконечно терпеливый и очень умный лаборант, способный на творческое решение научных проблем.

#математика #Claude #Knuth #исследования #наука
———
@tsingular

🛡 Noble Machines: промышленные роботы от инженеров SpaceX и Apple

Выходцы из SpaceX и Apple представили Noble Machines — систему, превращающую стандартных промышленных роботов в «умных помощников на производстве».

#роботы #SpaceX #NobleMachines
------
@tsingular

OpenAI Symphony: управление навыками ИИ агента как процесс

OpenAI выкатили opensourse (sic!) фреймворк в кои то веки.

Это прототип попытки управления процессом агентских навыков.

Устанавливать, наверное рановато, ну только если вы не ИИ первопроходец и пионер :)
Но вот изучить и почитать полезно.

🎻 Архитектура: Сервис работает как демон. Основа — разделение на слои: загрузчик воркфлоу, клиент трекера (Linear), менеджер рабочих пространств и ранер агента.

🛠 In-repo Policy: Инструкции и настройки модели лежат в файле WORKFLOW.md внутри репозитория. Команда версионирует логику агента вместе с кодом. Опирается на Harness Engineering.

🛡 Протокол: Общение с агентом идет по JSON-RPC через стандартный ввод-вывод (stdio). Описаны строгие методы: initialize, thread/start, turn/start. Это исключает вольную интерпретацию команд.

⚙️ Надежность: Система восстанавливается после перезапуска без внешней базы данных. Состояние читается из трекера задач и файловой системы. Предусмотрена детекция зависаний (Stall Detection) и автоматические повторы.

📊 Контроль: Оркестратор жестко ограничивает конкурентность. Доступен мониторинг потребления токенов и лимитов через встроенный HTTP API.

Интересно, что они не пытаются сделать n8n для агентов,- в спеке четко прописано что WebUI - вне планов.

#AI #Symphony #Engineering #OpenAI #Automation
------
@tsingular

IBM и архитектура цифрового суверенитета

IBM продвигает архитектуру цифрового суверинитета. Если раньше «цифровой суверенитет» был больше сферой юридической, то теперь это все больше переходит на физический уровень.
С учётом геополитической динамики, перспективы цифровой изоляции уже не кажутся далекими и для этого нужна инфраструктура.
Версия от IBM может выступить эталоном на корпоративном уровне.

🛡 Многоуровневый контроль: IBM делит суверенитет на данные (где лежат), операции (кто держит рубильник) и софт (кто владеет ключами). Если у вендора есть хоть одна лазейка к ключам шифрования — всё остальное превращается в маркетинговую тыкву.

🌍 Резиденство vs Юрисдикция: Факт того, что сервер стоит в Берлине, не делает данные немецкими. Важно, чья проверка (цифровая или физическая) имеет право постучать в дверь дата-центра.
IBM топит за «распределенные облака» (distributed cloud), где ИИ-стек живет у вас, а гибкость при этом остается облачной.

🧠 ИИ-страховка: Суверенитет сейчас, в том числе, это защита обучения своих ИИ моделей и агентов.

Скармливать проприетарные данные чужим моделям в «серых» юрисдикциях больше никто не хочет.

IBM подчеркивает: ИИ требует быстрой и защищенной инфраструктуры там, где данные возникают для обучения моделей "на местах".

💼 Бизнес аспекты: акцент делается на управлении рисками.
Данные, инфраструктура, доступ, ИИ модели становятся изолированными.

🔮 Будущее: Сплинтернет в действии.
Интернет задумывался как стирание границ, но через 40 лет мы пришли к их закрытию.
Облака становятся цифровыми посольствами с жестким периметром.

Каждая страна, - своя локалка.

#IBM #DataSovereignty #Cloud #cyberecurity
———
@tsingular

BullshitBench v2, созданный Питером Гостевым, - это бенчмарк, который проверяет, способны ли модели ИИ распознавать бессмысленные запросы и отказываться на них отвечать, вместо того чтобы уверенно продолжать и «придумывать» ответ.

Только модели Claude от Anthropic и Qwen 3.5 от Alibaba показывают результат выше 60% по распознаванию бессмыслицы.
А модели OpenAI и Google? Застряли на месте и почти не улучшаются.

Еще более неожиданно: модели с усиленным рассуждением (reasoning), которые «думают дольше», на самом деле показывают худшие результаты. Они используют дополнительное вычисление не для того, чтобы отвергнуть бессмысленный запрос, а чтобы рационализировать и оправдать этот абсурд.

https://x.com/petergostev/status/2028492838082666780

📖 Архитектура Claude Code и Openclaw от А до Я

shareAI-lab выкатили два эталонных туториала, которые разбирают механику современных агентов «до винтика». Если хотите понять, как ClaudeCode и OpenClaw устроен изнутри, - правильное место для начала.

🎓 learn-claude-code — 12 сессий по сборке nano-Claude-Code.

• Planning: Как заставить модель сначала писать Todo-лист, а потом код (в 2 раза повышает выполняемость задач).
• Context Compression: Трехуровневая стратегия сжатия для «бесконечных» сессий.
• Isolation: Выполнение задач в отдельных ветках git worktree, чтобы агент не разнес основной репозиторий.

🦞 claw0 — Пошаговое создание ИИ-краба с нуля.
Разбор модулей, превращающих скрипт в автономного ассистента:

• Heartbeat & Cron: Как научить агента «просыпаться» самому и планировать будущие задачи.
• Reliable Delivery: Гарантированная доставка сообщений в Telegram/Discord через очереди с подтверждением.
• Multimodal Lanes: Именованные «линии» для параллельной обработки голоса, текста и генераций.

Учимся сами, учим агентов.

Архитектуру и лайфхаки Крабоводства обсуждаем в гараже Киберлобстеров-Крабоводоведов

#ClaudeCode #OpenClaw #обучение #Китай
———
@tsingular