Технозаметки Малышева
10.6K subscribers
4.3K photos
1.57K videos
41 files
4.38K links
Новости инноваций из мира Искусственного Интеллекта. 🤖 [РКН: 7021469833 ]

Всё об ИИ, ИТ трендах и Технологической Сингулярности.

🤖: @ai_gptfreebot [бесплатный бот]
✍️: @tsingular_bot [каталог ботов и курсов]

💸[поддержка]: pay.cloudtips.ru/p/c8960bb
Download Telegram
Да, что началось то...

LangChain Deep Agents: Опенсорсный ответ Claude Code и новый стандарт «боевых» агентов

LangChain выкатил Deep Agents — готовый системный обвес для агентов на базе LangGraph.

По сути, это архитектурный клон Claude Code, но лишенный его главного недостатка: привязки к одной модели.

Теперь автономного агента на базе langchain с планированием и сабагентами можно запускать на любом движке — от GPT-4o до локального Qwen.

🚀 Что внутри:

🛡 Планирование (Planning):
Инструмент write_todos для декомпозиции задач. Агент сам бьет задачу на шаги и отслеживает прогресс.

📂 Файловая система (Filesystem):
Набор read/write/edit/grep/ls. Агент не просто «видит» код, он с ним работает, правит и ищет зависимости в контексте всего проекта.

🤖 Сабагенты (Sub-agents):
Команда task для делегирования работы в изолированные контекстные окна. Большой агент спавнит малых для рутины, не раздувая свой основной контекст (прямой аналог sessions_spawn у openclaw).

🔌 MCP & Sandboxing:
Встроенная поддержка Model Context Protocol и запуск команд в изолированных песочницах. Безопасность через ограничение инструментов, а не через «честное слово» нейросети.

🔮 Итог: Эпоха чат ботов окончательно уходит в прошлое. Наступает эра автономных роев, которые умеют планировать, ошибаться, откатываться к чекпоинтам и звать на помощь человека, только когда уже поздно нужна помощь.

#агенты #LangGraph #DeepAgents #OpenSource #langchain
------
@tsingular
1🤣14🔥10311😁1
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
Runway Characters - действительно реалтаймовые говорящие головы.

В отличие от Хейгенов и Хедр - тут действительно реалтайм - с ними можно перебеседовать в реальном времени (смотрите примеры).

И это первый пример такого качества в РЕАЛТАЙМЕ.

И это прямо прицельный выстрел в огромный запрос по рынку: дайте нашим чат-ботам картинку, мы хотим чтобы с клиентом говорил кто-то видимый.

Понятно почему только по API - все происходит у них на серверах и ценник я думаю как чугунный конь.

Но качество для реалтайма - огонь.

@cgevent
1🔥12🤯621🤝1
Forwarded from Data Secrets
Meta* купила Moltbook – ту самую вирусную соцсеть для AI агентов

Помните, в конце января в Интернете хайповала Reddit‑подобная соцсеть, в которой общались не люди, а агенты? В основе своей это были агенты на базе OpenClaw: они постили, голосовали, комментировали и тд.

Рост популярности был тогда взрывной, на пике было около 3 миллионов зарегистрированных агентов.

Сейчас волна хайпа спала, но Цукерберг решил, что Moltbook зачем-то ему нужен. В основном, вероятно, дело в самой технологии always‑on directory, что значит – постоянно работающий каталог агентов, через который их можно находить и подключать к задачам.

Финансовые условия сделки не раскрываются, но известно, что основатели соцсети Matt Schlicht и Ben Parr переходят в Meta Superintelligence Labs.

Напоминаем, что ранее Цукерберг также охотился и за самим OpenClaw, но OpenAI оказались быстрее. Ну хотя бы с Moltbook повезло 🔵
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🤯9🤔63👀2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Gemini Embedding 2: Конец эпохи текстовых костылей

Google DeepMind только что выдал базу для новой архитектуры корпоративных знаний. Gemini Embedding 2 — это первая полностью мультимодальная модель эмбеддингов, которая официально хоронит разделение на текст, звук и картинку.

🛡 Единое пространство смыслов: Раньше для поиска по видео нужно было делать транскрибацию текста и OCR кадров. Теперь видео (до 120с), аудио, изображения и PDF живут в одном векторе на 3072 измерения.

Модель понимает контекст напрямую.

📐 Эластичность через MRL: Использование Matryoshka Representation Learning позволяет сжимать вектор до 768 без существенной потери точности.

🌍 Масштаб и нативка: Поддержка 100+ языков и 8192 токенов контекста. Главное — аудио теперь «всасывается» нативно, минуя этап перевода в текст, что снижает задержки в RAG-системах.

💼 Зачем бизнесу: Это инструмент для создания «живой» памяти компании. В неё можно закинуть записи встреч в Zoom, чертежи и сканы документов, не строя сложные ETL-пайплайны по извлечению признаков.
Поиск «кто и когда говорил про бюджет на 2026» теперь работает по оригиналу аудиозаписи.

🔮 Будущее: Мы уходим от текстоцентричных агентов к системам с общей памятью. Следующий шаг — нативное видео-понимание в реальном времени, превращающее любую камеру в умный поисковый индекс.

Доступно в Public Preview через Gemini API и Vertex AI

Хочется opensource, конечно, но все-равно круть.

#Gemini #DeepMind #Embeddings #Multimodal #RAG
———
@tsingular
115🔥10🤯75
Forwarded from Futuris (Anton)
Мир агентов продолжает взрывать мозг: Китайский студент за 10 дней на коленке собрал ИИ-движок, порвал GitHub и поднял $4 млн. Знакомьтесь — MiroFish.

Репозиторий сейчас стабильно висит в мировых топах (13k+ звезд) ⭐️

Что это за зверь: по сути, цифровой полигон для симуляции общества. Мультиагентная песочница, где живут тысячи ИИ-ботов со своей памятью и паттернами поведения. Скармливаешь им любой инфоповод — от слива базы данных до нового законопроекта, — и смотришь, как эта цифровая толпа начинает вариться, спорить и принимать решения. На выходе получаешь прогноз развития событий в реальном мире.

Кто автор: в конце 2025 года четверокурсник Го Ханцзян (ник 666ghj) просто сел и с помощью ИИ-ассистентов за 10 дней накодил ядро системы. Проект так быстро завирусился, что к парню пришел инвестфонд Shanda Group и с ходу отвалил 30 млн юаней (около $4.1 млн) посевных. Студент собрал шмотки, уехал из общаги и теперь рулит стартапом😎

Как это уже применяют:

Трейдинг. Закидываешь финансовые новости или отчеты и смотришь, как запаникует толпа и куда дернутся котировки.

Краш-тест пиара. Корпорации и политики прогоняют черновики своих публичных заявлений, чтобы заранее понять, за что конкретно их смешают с дерьмом, и вовремя подстелить соломку.

Эксперименты. В систему залили классический китайский роман, у которого исторически утеряна концовка. Боты отыграли роли персонажей и сами логично сгенерировали финал.

Развернуть у себя можно за пару минут через Docker, нужен только API-ключ от любой вменяемой LLM.

Ссылка на репо: https://github.com/666ghj/MiroFish
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4🔥392021🙏1
Какую бы вселенную засимулировать?

Кстати, онлайн демо есть тут.

#mirofish
------
@tsingular
39🤔6🔥1🍓1
не так быстро

сначала нужно отвязаться от платных сервисов и переписать все на локальные модели и граф.

#mirofish
———
@tsingular
🔥6😭2
MiniMax M2.5 Free в opencode кстати.
Справился.
Рекомендую.

#opencode
———
@tsingular
🔥20
🔬 20 000 незнакомцев которые уже сейчас определяют как мы будем учиться, жить и работать...

Я тут готовлю выступление и решил разобраться: Сколько реально "живых людей" прямо сейчас пишут код и делаю ИИ для 8 миллиардов, с которыми мы общаемся каждый день?

---

🏢 Большая AI семёрка

🔹 Google DeepMind — ~7 000 чел., $75B/год на инфраструктуру
🔹 OpenAI — ~4 000 чел., привлекли $170B+, оценка $840B
🔹 Meta AI — ~3 000 чел., $72B capex в 2025 (мы почти не видим их AI, а он есть... внутри их сервисов которых не мало...)
🔹 Anthropic — ~3 000 чел., привлекли $60B, оценка $380B
🔹 xAI (Маск) — ~2 000 чел., привлекли $42B, оценка $250B
🔹 Mistral AI — ~800 чел., $3B, Париж 🇫🇷
🔹 DeepSeek — ~200 чел., $700M, Ханчжоу 🇨🇳

Итого: ~20 000 человек. Это меньше, чем студентов в МГУ.

---

💰 Деньги

Суммарно в эту семёрку вложено больше $400 миллиардов. Один Meta планирует потратить $600B на AI-инфру до 2028 — больше ВВП Финляндии.

OpenAI при $170B+ привлечённых — всё ещё убыточна. $9B cash burn в год. ChatGPT буквально сжигает деньги быстрее, чем зарабатывает.

---

🤯 А теперь контраст

DeepSeek. 200 человек из Ханчжоу. Финансируются из собственного хедж-фонда. Потратили на обучение модели V3 — $5.5 миллионов.

Для масштаба: GPT-4 обошёлся в $80–100M. В 15-18 раз дороже.

200 человек. 5.5 миллионов долларов. И результат, сравнимый с моделями за миллиарды. Когда R1 вышел в январе 2025 — Nasdaq упал на 3%, а Nvidia на 17%. За один день. (интересно смогут повторить с новой версией?)

---

💡 Что это значит

~20 000 людей и $400B+ — это и есть вся frontier AI индустрия. Для понимания масштаба: в Яндексе работает больше. В Сбере — в 15 раз больше.

- Каждый из этих инженеров непропорционально влияет на будущее
- Деньги ≠ результат (привет, DeepSeek vs все остальные)
- Это не "тысячи компаний" — это буквально 7 команд

И эти команды определяют, как мы будем жить через 5–10 лет.

-—

#AI #Research #мысли_вслух #Google #OpenAI

@rasskazov_io_channel
3💯24🔥14👍86
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Copilot Cowork: Microsoft 365 интегрировал офисную автоматизацию от Антропика

Теперь Copilot умеет не просто отвечать на вопросы, а выполнять задачи за человека в фоновом режиме.

⚙️ Технология Cowork: Сервис превращает запрос в пошаговый план. Система сама собирает данные из Outlook, Teams и Excel через Work IQ.
ИИ действует автономно: разгребает календарь, готовит пакеты документов к встречам или делает глубокий ресерч компаний, пока вы заняты смысловой работой.

🤝 Альянс с Anthropic: В основе Cowork лежат технологии Claude. Microsoft использует мультимодельный подход — Copilot сам выбирает лучшую модель (Claude или GPT) под конкретный тип задачи. Это обеспечивает «агентскую» выносливость: задачи продолжают выполняться, даже если вы закрыли ноутбук или перешли на другое устройство.

🛡 Безопасность и контроль: Автономия подразумевает участие пользователя. Система обязана запрашивать подтверждение на критические действия, а все процессы проходят в защищенной песочнице внутри контура организации. Каждое действие ИИ логируется и доступно для аудита.

💼 Зачем бизнесу: Это переход от RPA-кликеров к интеллектуальному делегированию. Вместо ручного планирования встреч или верстки отчетов по почте, сотрудник управляет «цифровым коллегой», который выдает сразу готовый результат.

Сотрудники превращаются в наблюдателей.

#Microsoft #AI #Copilot #агенты #Cowork
———
@tsingular
🔥10🆒21
Nvidia готовит NemoClaw: ответ OpenClaw для энтерпрайза

Nvidia официально вступает в гонку автономных агентов. Компания тестирует NemoClaw — опенсорсное решение, нацеленное на корпоративный сегмент и прямо конкурирующее с OpenClaw.

🛡 Ставка на безопасность: В отличие от «дикого» OpenClaw, где на ClawHub иногда залетают вредоносные скиллы, Nvidia разрабатывает NemoClaw с приоритетом на корпоративную интеграцию и безопасность.

Доступ уже предложен Adobe, Cisco, Google и Salesforce. План — дать бизнесу инструмент, который не «сломает» систему, нечаянно удалив письма или положив базу на проде.

⚙️ Без ограничений: Важный момент,- Nvidia не ограничивает агента только своими чипами и экосистемой так что есть шанс увидеть его в свободном плавании.

💼 Зачем бизнесу:
Это попытка Nvidia стать не просто поставщиком «лопат» (GPU), а владельцем «операционной системы» для ИИ-агентов.

Больше крабов богу крабов.

На гите пока нет, но есть вот это:
https://github.com/NVIDIA/NeMo-Agent-Toolkit

#Nvidia #NemoClaw #OpenClaw #агенты
------
@tsingular
621🤩1🆒1
Плохая новость – HW для ИИ уже не купить
Хорошая новость – если вы не программист, ИИ вас скоро не заменит

Bad News:
Доступность суперчипов для ИИ (NVIDIA B200, H100, A100) упала до критических уровней (<5%).
Попросту говоря:
• купить их по новым контрактам практически невозможно;
• а по старым, всё скуплено китами (CAPEX 2026: Amazon и Alphabet – по $200B, Microsoft и Meta* – по $120B и т.д.)
Цитируя себя – «есть железо, участвуй в гонке; нет железа – кури в сторонке», – предполагаю: мелкоте без $100B здесь не место, а в 2027 суперчипы для ИИ станут еще дефицитней.

Good News:
• Критический дефицит влечет за собой запредельные цены
• Запредельные цены на суперчипы влекут запредельную стоимость вычислений
• Запредельная стоимость вычислений означает, что за исключением областей, где ИИ уже (!) сильно превосходит по производительности людей, дешевле оставить работу за человеком.
N.B. Сказанное выше относится к 2026-2027. И как я твержу уже 2 года – будущее 2027+ непрогнозируемо.


*— признан Минюстом РФ иноагентом и экстремистской организацией

#ИИгонка
110🤯52🐳21🆒11
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Промпт дня:

сделай на питоне анимацию как работает токенизация и сделай из этого видео и пришли сюда



Да, настолько просто

#промпты #обучение
------
@tsingular
🔥2052
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
LabClaw: Операционный слой для ИИ-соавторов в науке

Stanford LabOS получает мощное расширение — проект LabClaw. Это не просто набор промптов, а полноценная библиотека из 211 навыков (SKILL.md), заточенная под автономные биомедицинские исследования и лабораторную автоматизацию.

Что внутри:
Доменная вертикаль: Готовые пайплайны для биоинформатики (66 навыков), разработки лекарств (36), клинических исследований (20) и работы с оборудованием.

Агентная автоматизация: Навыки обучают OpenClaw-агентов не просто «отвечать», а управлять роботами (Opentrons, Hamilton), интегрироваться с LIMS (Benchling) и проводить глубокий анализ данных (scRNA-seq, молекулярный докинг).

Vision & XR: Поддержка egocentric vision для смарт-очков (Aria/Quest), отслеживание рук и 3D-поз в реальном времени — критично для оцифровки реальных лабораторных манипуляций.

Интеграция: Лаборатория будущего работает через один интерфейс. Агент может одновременно искать статью в PubMed, проектировать синтетическую последовательность и проверять статус эксперимента на роботе.

Проект позиционируется как связующее звено между «мозгами» LLM и «руками» современной лаборатории. Установка в рабочее пространство OpenClaw выполняется одной командой, превращая ассистента в технически грамотного ИИ-соавтора.

#LabClaw #LabOS #AI4Science #BioTech #Automation #OpenClaw
------
@tsingular
19🔥65
Руки нового поколения от ChangingTek Robotics из Jiangsu

Рука может быть как левой так и правой. Пальцы гнутся во все стороны.

Выглядит криповато, но кто сказал, что роботы должны на 100% копировать создателей?

#роботы #руки #Китай
------
@tsingular
🔥167👾1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Перплексити переизобрели OpenClaw.

Персональный компьютер - это Mac mini с Perplexity Computer, который работает для вас 24/7.

Он персональный, безопасный и работает с вашими файлами, приложениями, почтой, календарем и записной книжкой.

Плюс такой сборки, как мне видится,- меньше ошибок от тысячи вайбкодеров, понятный пользователю продукт и главное,- никакой чехарды с подписками.
У Перплексити уже и ИИ и поиск свои проверенные.

#Perplexity #macmini #PersonalComputer
------
@tsingular
21🔥8🆒42
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
XREAL One Pro

Скоро во всех офисах :)

AR сложная история. Еще в 90х были шлемы VFX-1, но вот уже почти 30 лет концепция никак не приживется.

Интересно, у какого устройства получится стать таким же массовым, как, хотя бы, беспроводные наушники.

#AR
------
@tsingular
🔥20🤩5🤯21
Обновление OpenClaw v2026.3.11

📊 Что в обновлении:

Безопасность: 1 (Критическое).
Изменения: 15.
Совместимость: 1 (Изменение логики планировщика).
Исправления: 60+.

🛠 Главное:

1. Устранение уязвимости: Закрыт канал перехвата управления через WebSocket. Ранее была возможна подмена источника запроса в браузере.
2. Мультимодальная память: Подключена модель gemini-embedding-2-preview. Теперь поиск по базе знаний поддерживает изображения и аудио, а не только текст.
3. Мобильный интерфейс (iOS): Плавающие кнопки заменены на фиксированную панель управления. Чат теперь сохраняет общую историю с основной сессией.
4. Очистка вывода: Автоматическое удаление служебных токенов (например, внутренних рассуждений моделей DeepSeek и GLM-5) из ответов пользователю.
5. Локальные модели: Упрощена настройка Ollama. Добавлены варианты работы «только локально» или «облако + локально».
6. Управление агентами (ACP): Добавлена функция возобновления существующих сессий вместо принудительного создания новых.

Ну раз поддерживают олламу нормально, значит инструменты не должны ломаться, так ведь? :)
Пробуем.

Обсуждаем тут:
https://t.iss.one/clawledgechat

#Openclaw #update
———
@tsingular
🔥12431🤔1