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
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🤯2❤1
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
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
📊 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
🔥12✍4⚡3❤1🤔1
Иран бьет по Big Tech
Корпус стражей исламской революции (КСИР) официально расширил список целей. В перечень попала цифровая инфраструктура западных гигантов.
🌐 Список целей:
В список «законных целей» вошли региональные офисы и дата-центры Google, Microsoft, Nvidia, Amazon, IBM, Oracle и Palantir. Иран утверждает: их облачные сервисы и технологии напрямую используются Израилем для военных операций.
🏦 Банковская блокада:
КСИР объявил экономические центры и банки США и Израиля в регионе приоритетными целями. Жителям рекомендовали не приближаться к зданиям банков ближе чем на один километр. Это ответ на недавний удар по иранскому банку в Тегеране.
💻 Инфраструктурная война:
Конфликт перестал быть локальным обменом ударами. Теперь это атака на физические узлы глобальной сети — от дата-центров в Дубае до облачных хабов в Абу-Даби.
💼 Зачем бизнесу:
Риски стали физическими. Если ваш проект завязан на облака MS Azure или Google Cloud в регионе MENA, пора проверять планы аварийного восстановления. Дата-центр перестал быть «безопасным тылом».
🔮 Будущее:
Мы входим в эпоху, где технологический суверенитет — это вопрос выживания. Компании будут вынуждены дублировать критическую инфраструктуру в «нейтральных» юрисдикциях, подальше от горячих точек.
Возвращаемся от облаков к распределённым локалочкам.
Дата-центр с ПВО, - это какой уровень Tier будет?
Хороший умный ЦОД с ИИ должен сам уметь себя защитить. :)
#Иран #война #Cloud #ЦОД #cybersecurity
———
@tsingular
Корпус стражей исламской революции (КСИР) официально расширил список целей. В перечень попала цифровая инфраструктура западных гигантов.
🌐 Список целей:
В список «законных целей» вошли региональные офисы и дата-центры Google, Microsoft, Nvidia, Amazon, IBM, Oracle и Palantir. Иран утверждает: их облачные сервисы и технологии напрямую используются Израилем для военных операций.
🏦 Банковская блокада:
КСИР объявил экономические центры и банки США и Израиля в регионе приоритетными целями. Жителям рекомендовали не приближаться к зданиям банков ближе чем на один километр. Это ответ на недавний удар по иранскому банку в Тегеране.
💻 Инфраструктурная война:
Конфликт перестал быть локальным обменом ударами. Теперь это атака на физические узлы глобальной сети — от дата-центров в Дубае до облачных хабов в Абу-Даби.
💼 Зачем бизнесу:
Риски стали физическими. Если ваш проект завязан на облака MS Azure или Google Cloud в регионе MENA, пора проверять планы аварийного восстановления. Дата-центр перестал быть «безопасным тылом».
🔮 Будущее:
Мы входим в эпоху, где технологический суверенитет — это вопрос выживания. Компании будут вынуждены дублировать критическую инфраструктуру в «нейтральных» юрисдикциях, подальше от горячих точек.
Возвращаемся от облаков к распределённым локалочкам.
Дата-центр с ПВО, - это какой уровень Tier будет?
Хороший умный ЦОД с ИИ должен сам уметь себя защитить. :)
#Иран #война #Cloud #ЦОД #cybersecurity
———
@tsingular
2👍59✍23❤11👏10🤣9 9⚡3😁1💯1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DimensionalOS - opensource операционка Крабовод для физических юнитов.
https://github.com/dimensionalOS/dimos
Управление дронами, роботами и т.д. через ИИ агента.
Поддерживает:
Unitree Go2 pro/air
Unitree B1
Unitree G1
Xarm
AgileX Piper
MAVLink
DJI Mavic
Обсуждали на той неделе.
Теперь доступна на Гите.
#opencourse #dimensional
———
@tsingular
https://github.com/dimensionalOS/dimos
Управление дронами, роботами и т.д. через ИИ агента.
Поддерживает:
Unitree Go2 pro/air
Unitree B1
Unitree G1
Xarm
AgileX Piper
MAVLink
DJI Mavic
Обсуждали на той неделе.
Теперь доступна на Гите.
#opencourse #dimensional
———
@tsingular
1🔥14✍7⚡3❤1🫡1
Как пельмени получили оффер через hh
Эксперимент Оскара Лански в Threads вскрыл кризис HR-алгоритмов.
Резюме с текстом рецепта пельменей обошло фильтры HeadHunter и привело к реальному предложению работы.
🥟 Взлом алгоритмов:
Вместо опыта работы автор вставил рецепт пельменей (тесто, мясо, соль). Система HeadHunter классифицировала это как «неплохое резюме» и выдала 825 показов за неделю.
Это в разы выше охватов обычных соискателей с реальным стажем.
🤖 Машинная слепота:
Алгоритмы ATS (система управления кандидатами) предложили «повару» 457 подходящих вакансий.
Получается роботы ищут структуру и плотность ключевых слов, полностью игнорируя смысл.
💼 Оффер без кода:
С автором связался живой рекрутер.
И, что интересно, даже после признания в шутке Оскару всё равно предложили оффер на позицию фронтенд-разработчика. Талант и настойчивость он-таки проявил.
Слепое доверие ИИ-скринингу лишает вас 90% талантов.
Современные системы отбора поощряют мимикрию под робота.
Если ваш HR-департамент верит только тегам, вы нанимаете мастеров оптимизации резюме, а не профессионалов.
🔮 Будущее:
Нас ждет откат к ручному отбору, проверке кода «вживую» и личным рекомендациям. Алгоритмический хайп в HR дискредитировал себя.
Все мы немножко Георгий
#HR #Career #HeadHunter #Threads
------
@tsingular
Эксперимент Оскара Лански в Threads вскрыл кризис HR-алгоритмов.
Резюме с текстом рецепта пельменей обошло фильтры HeadHunter и привело к реальному предложению работы.
🥟 Взлом алгоритмов:
Вместо опыта работы автор вставил рецепт пельменей (тесто, мясо, соль). Система HeadHunter классифицировала это как «неплохое резюме» и выдала 825 показов за неделю.
Это в разы выше охватов обычных соискателей с реальным стажем.
🤖 Машинная слепота:
Алгоритмы ATS (система управления кандидатами) предложили «повару» 457 подходящих вакансий.
Получается роботы ищут структуру и плотность ключевых слов, полностью игнорируя смысл.
💼 Оффер без кода:
С автором связался живой рекрутер.
И, что интересно, даже после признания в шутке Оскару всё равно предложили оффер на позицию фронтенд-разработчика. Талант и настойчивость он-таки проявил.
Слепое доверие ИИ-скринингу лишает вас 90% талантов.
Современные системы отбора поощряют мимикрию под робота.
Если ваш HR-департамент верит только тегам, вы нанимаете мастеров оптимизации резюме, а не профессионалов.
🔮 Будущее:
Нас ждет откат к ручному отбору, проверке кода «вживую» и личным рекомендациям. Алгоритмический хайп в HR дискредитировал себя.
Все мы немножко Георгий
#HR #Career #HeadHunter #Threads
------
@tsingular
1🤣38👏15🔥5❤3😁2🆒1
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
Ну и как вам новая функция Rotate Object в последней бете Фотошопа?
Выглядит адово хорошо - а ведь это просто плоская картинка на входе. Как?
Потом можно попасть в освещение с помощью Harmonize.
Го тестировать!
@cgevent
Выглядит адово хорошо - а ведь это просто плоская картинка на входе. Как?
Потом можно попасть в освещение с помощью Harmonize.
Го тестировать!
@cgevent
1🔥25🤯8❤2⚡2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Клод Антропик теперь создает интерактивные диаграммы сразу в диалоге чата.
Т.е. по сути они превращают чат в супер-приложение, вымещая офис, браузер и т.д.
Сначала отжали поиск, теперь потихоньку отжимают все остальное.
Логичный итог,- своя ИИ операционка.
#claude #anthropic
------
@tsingular
Т.е. по сути они превращают чат в супер-приложение, вымещая офис, браузер и т.д.
Сначала отжали поиск, теперь потихоньку отжимают все остальное.
Логичный итог,- своя ИИ операционка.
#claude #anthropic
------
@tsingular
🔥26👍9⚡4❤1🗿1
Forwarded from Секреты DARPA и ЦРУ | DARPA&CIA
Чертежи автономной войны от Palantir
В начале 2026 года Palantir выложила пачку новых патентов. Читать их очень скучно: «улучшенная база данных», «интерфейс для тестирования», «система маршрутизации файлов».
Но мы решили разобраться, что за каждым сухим описанием стоит на самом деле. И картина сложилась совсем другая.
Palantir не патентует отдельные программы. Они кирпич за кирпичом строят единую систему, которая закрывает весь цикл войны — от сбора данных до удара. И на каждый кирпич оформлен отдельный патент.
Что мы нашли
База данных, которая видит всё сразу. В патенте написано — «склейка архива с текущими данными». На практике это экран, на котором командир видит одновременно и карту с расположением войск за последние годы, и то, что прямо сейчас передают дроны и радары. Причём если дрон захвачен противником — система за долю секунды вычищает со всех экранов всё, что было построено на его данных.
Система, которая сама находит цели. Она собирает потоки с радаров, спутников и перехватов, и если что-то не сходится — например, объект движется как гражданский, но излучает как военный — система это подсвечивает. А дальше самое важное: в патенте написано, что система может действовать без участия человека. Она смотрит, как похожие ситуации решались раньше, и принимает решение сама.
«Юридическое алиби» для машины. Главная проблема боевого ИИ — не то, что он промахнётся, а то, что непонятно, кого за это судить. Palantir это решает так: каждое решение системы намертво привязано к конкретному датчику, конкретному алгоритму и конкретному правилу, по которому можно стрелять. Получается цифровая цепочка доказательств, которую нельзя подделать задним числом. Машина в любой момент может показать: «Вот почему я так решила».
Секретность на уровне математики. Один и тот же объект на карте — допустим, зенитный комплекс противника — генерал видит с полной информацией, откуда данные. А союзный оператор видит только координаты. Откуда информация — ему просто не показывается. Не потому, что спрятано в папке с паролем, а потому, что на уровне процессора эти данные для него математически не существуют.
Песочница, где переписывают правила прямо в бою. Если противник сменил тактику — оператор рисует новую логику, система сама прогоняет миллионы сценариев, проверяет, что ничего не сломается, и отправляет обновление на дроны по воздуху. Как обновление приложения на телефоне — только для роя боевых беспилотников.
Если сложить всё вместе — получается замкнутый конвейер, работающий на машинных скоростях. Человек в нём окончательно вытеснен из процесса анализа и низведён до роли «биологического предохранителя», которому остаётся лишь нажать кнопку «Подтвердить». Всё остальное — найти цель, юридически обосновать удар и мгновенно подстроиться под новую тактику врага — машина делает сама. И на каждую шестерёнку этого конвейера Palantir уже оформил отдельный патент. Война алгоритмов полностью спроектирована и легализована.
🔒 DARPA&CIA
В начале 2026 года Palantir выложила пачку новых патентов. Читать их очень скучно: «улучшенная база данных», «интерфейс для тестирования», «система маршрутизации файлов».
Но мы решили разобраться, что за каждым сухим описанием стоит на самом деле. И картина сложилась совсем другая.
Palantir не патентует отдельные программы. Они кирпич за кирпичом строят единую систему, которая закрывает весь цикл войны — от сбора данных до удара. И на каждый кирпич оформлен отдельный патент.
Что мы нашли
База данных, которая видит всё сразу. В патенте написано — «склейка архива с текущими данными». На практике это экран, на котором командир видит одновременно и карту с расположением войск за последние годы, и то, что прямо сейчас передают дроны и радары. Причём если дрон захвачен противником — система за долю секунды вычищает со всех экранов всё, что было построено на его данных.
Система, которая сама находит цели. Она собирает потоки с радаров, спутников и перехватов, и если что-то не сходится — например, объект движется как гражданский, но излучает как военный — система это подсвечивает. А дальше самое важное: в патенте написано, что система может действовать без участия человека. Она смотрит, как похожие ситуации решались раньше, и принимает решение сама.
«Юридическое алиби» для машины. Главная проблема боевого ИИ — не то, что он промахнётся, а то, что непонятно, кого за это судить. Palantir это решает так: каждое решение системы намертво привязано к конкретному датчику, конкретному алгоритму и конкретному правилу, по которому можно стрелять. Получается цифровая цепочка доказательств, которую нельзя подделать задним числом. Машина в любой момент может показать: «Вот почему я так решила».
Секретность на уровне математики. Один и тот же объект на карте — допустим, зенитный комплекс противника — генерал видит с полной информацией, откуда данные. А союзный оператор видит только координаты. Откуда информация — ему просто не показывается. Не потому, что спрятано в папке с паролем, а потому, что на уровне процессора эти данные для него математически не существуют.
Песочница, где переписывают правила прямо в бою. Если противник сменил тактику — оператор рисует новую логику, система сама прогоняет миллионы сценариев, проверяет, что ничего не сломается, и отправляет обновление на дроны по воздуху. Как обновление приложения на телефоне — только для роя боевых беспилотников.
Если сложить всё вместе — получается замкнутый конвейер, работающий на машинных скоростях. Человек в нём окончательно вытеснен из процесса анализа и низведён до роли «биологического предохранителя», которому остаётся лишь нажать кнопку «Подтвердить». Всё остальное — найти цель, юридически обосновать удар и мгновенно подстроиться под новую тактику врага — машина делает сама. И на каждую шестерёнку этого конвейера Palantir уже оформил отдельный патент. Война алгоритмов полностью спроектирована и легализована.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👀31🤯20❤6🦄1👾1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OpenClaw-RL: агент, который учится на ошибках
Команда Princeton выпустила фреймворк, который улучшает Краба прямо в процессе общения.
На этот раз можно не надеяться на память самого агента, а поставить рядом "ментора на скриптах"
Ключевая идея:
Каждый ответ агента по сути содержит сигнал обучения, - недовольная реплика пользователя, вывод терминала, результат тест-раннера.
Раньше это тонуло в логах, теперь используется.
Два механизма извлечения сигнала:
Binary RL — PRM-судья смотрит на следующее состояние и выдаёт скалярную оценку +1/-1. Работает на всех типах взаимодействий, в том числе неявных (пользователь переспросил = недоволен).
Hindsight-Guided OPD — из следующего состояния извлекается текстовая подсказка ("надо было сначала проверить файл"), она встраивается в контекст, и разница log-вероятностей между hint-enhanced и обычной версией даёт пословное направление градиента. Богаче скаляра на порядок.
Результат комбинайци подходов: прирост с 0.17 → 0.81 за 16 шагов на персональных агентах.
Архитектура:
4 полностью развязанных асинхронных цикла (SGLang / Megatron / PRM / Environment) — обучение идёт параллельно с инференсом, без остановки сервиса.
Поддерживаемые окружения:
Terminal, GUI, SWE, Tool-call, Personal (OpenClaw)
Результаты на general agents:
Tool-call: 0.17 → 0.30 (с process rewards)
GUI: 0.31 → 0.33
Terminal/SWE: стабильный рост по RL-шагам
Самое интересное, что модели в эксперименте использовались маленькие, локальные:
Qwen3-4B, 8B, 32B; Qwen3VL-8B
Стек: slime (async RL), Megatron, SGLang. Всё open-source.
Практически, - удобная открытая система где персонализация под конкретного пользователя и обучение агентов на задачах в одном тренировочном цикле, без ручной разметки и предсобранных датасетов.
#RL #агенты #OpenClaw #Princeton
——
@tsingular
Команда Princeton выпустила фреймворк, который улучшает Краба прямо в процессе общения.
На этот раз можно не надеяться на память самого агента, а поставить рядом "ментора на скриптах"
Ключевая идея:
Каждый ответ агента по сути содержит сигнал обучения, - недовольная реплика пользователя, вывод терминала, результат тест-раннера.
Раньше это тонуло в логах, теперь используется.
Два механизма извлечения сигнала:
Binary RL — PRM-судья смотрит на следующее состояние и выдаёт скалярную оценку +1/-1. Работает на всех типах взаимодействий, в том числе неявных (пользователь переспросил = недоволен).
Hindsight-Guided OPD — из следующего состояния извлекается текстовая подсказка ("надо было сначала проверить файл"), она встраивается в контекст, и разница log-вероятностей между hint-enhanced и обычной версией даёт пословное направление градиента. Богаче скаляра на порядок.
Результат комбинайци подходов: прирост с 0.17 → 0.81 за 16 шагов на персональных агентах.
Архитектура:
4 полностью развязанных асинхронных цикла (SGLang / Megatron / PRM / Environment) — обучение идёт параллельно с инференсом, без остановки сервиса.
Поддерживаемые окружения:
Terminal, GUI, SWE, Tool-call, Personal (OpenClaw)
Результаты на general agents:
Tool-call: 0.17 → 0.30 (с process rewards)
GUI: 0.31 → 0.33
Terminal/SWE: стабильный рост по RL-шагам
Самое интересное, что модели в эксперименте использовались маленькие, локальные:
Qwen3-4B, 8B, 32B; Qwen3VL-8B
Стек: slime (async RL), Megatron, SGLang. Всё open-source.
Практически, - удобная открытая система где персонализация под конкретного пользователя и обучение агентов на задачах в одном тренировочном цикле, без ручной разметки и предсобранных датасетов.
#RL #агенты #OpenClaw #Princeton
——
@tsingular
1🔥22⚡3❤2✍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Canva Magic Layers: многослойное творчество
Статичные файлы PNG и JPEG теперь можно резать на слои через Canva Magic Layers.
🏗 Интерпретация вместо трассировки
В основе лежит проприетарная нейросеть Canva Design Model. В отличие от простых векторизаторов, она понимает «дизайнерскую логику» макета. ИИ анализирует связи между объектами, восстанавливает перекрытые фоны и превращает плоский текст в живые редактируемые блоки.
✍️ Конец генеративных тупиков
До этого момента любой результат работы Midjourney или ИИ генераторов был финальной точкой.
Каждое изменение требовало новой генерации.
Magic Layers превращает ИИ-контент в отправную точку (launchpad). Вы правите детали, не ломая общую композицию макета.
По сути очень похоже на работу Qwen Image Layered модели, вышедшей 3 месяца назад, только тут она (или нечто похожее) упакована в продукт и доведена до ума через через интеграцию с классическим набором дизайнеров.
🌐 Интеграция в стек
Технология работает в связке с MCP-сервером. Это позволяет управлять слоями Canva напрямую из Claude, ChatGPT или Microsoft Copilot. Дизайн становится частью автоматизированного агентского пайплайна.
💼 Зачем бизнесу
Скорость адаптации маркетинговых материалов увеличивается кратно. Любой найденный или сгенерированный визуал мгновенно становится бренд-Ready шаблоном.
Context Aware редактирование теперь доступно даже агентам.
При чём без фотошопа. Т.е. опять же минус к продажам Adobe.
#Design #Canva #MagicLayer
———
@tsingular
Статичные файлы PNG и JPEG теперь можно резать на слои через Canva Magic Layers.
🏗 Интерпретация вместо трассировки
В основе лежит проприетарная нейросеть Canva Design Model. В отличие от простых векторизаторов, она понимает «дизайнерскую логику» макета. ИИ анализирует связи между объектами, восстанавливает перекрытые фоны и превращает плоский текст в живые редактируемые блоки.
✍️ Конец генеративных тупиков
До этого момента любой результат работы Midjourney или ИИ генераторов был финальной точкой.
Каждое изменение требовало новой генерации.
Magic Layers превращает ИИ-контент в отправную точку (launchpad). Вы правите детали, не ломая общую композицию макета.
По сути очень похоже на работу Qwen Image Layered модели, вышедшей 3 месяца назад, только тут она (или нечто похожее) упакована в продукт и доведена до ума через через интеграцию с классическим набором дизайнеров.
🌐 Интеграция в стек
Технология работает в связке с MCP-сервером. Это позволяет управлять слоями Canva напрямую из Claude, ChatGPT или Microsoft Copilot. Дизайн становится частью автоматизированного агентского пайплайна.
💼 Зачем бизнесу
Скорость адаптации маркетинговых материалов увеличивается кратно. Любой найденный или сгенерированный визуал мгновенно становится бренд-Ready шаблоном.
Context Aware редактирование теперь доступно даже агентам.
При чём без фотошопа. Т.е. опять же минус к продажам Adobe.
#Design #Canva #MagicLayer
———
@tsingular
🔥12✍3⚡2
Atlassian сокращает штат на фоне роста популярности ИИ разработчиков
Акции Atlassian рухнули с $313 до $73 за год и компания объявила о сокращении 10% персонала, - 1600 сотрудников.
📉 История падения
От пиков в $458 (октябрь 2021) котировки падали до $118 в 2022 году. После восстановления до $313 в феврале 2025 года начался новый обвал. Сегодня цена составляет $73.
Пользователи все чаще переходят на легкий вайбкодинг без покупки классических средств разработки.
🤖 Агентский разворот
Ресурсы компании направляются на развитие продукта Rovo.
ИИ-ассистент набрал уже 5 млн активных пользователей.
Бизнес трансформируется из поставщика приложений в платформу для автономных агентов.
📊 Отложенный рост
При этом выручка облачного сегмента превысила $1 млрд за квартал.
Объем обязательств (RPO) вырос на 44%.
Клиенты подписывают контракты до 2029 года.
Но под этот рост, похоже, компания наймёт не людей разрабов, а вложится больше в ИИ агентов разработчиков.
🔮 Будущее
Индустрию ждет закат «тяжелых» неповоротливых корпораций. Приоритет получат компактные структуры с высокой долей ИИ автоматизации.
Кризис Atlassian, - лишь один из индикаторов будущего состояния всего ИТ-сектора.
#Atlassian #сокращения #Rovo
———
@tsingular
Акции Atlassian рухнули с $313 до $73 за год и компания объявила о сокращении 10% персонала, - 1600 сотрудников.
📉 История падения
От пиков в $458 (октябрь 2021) котировки падали до $118 в 2022 году. После восстановления до $313 в феврале 2025 года начался новый обвал. Сегодня цена составляет $73.
Пользователи все чаще переходят на легкий вайбкодинг без покупки классических средств разработки.
🤖 Агентский разворот
Ресурсы компании направляются на развитие продукта Rovo.
ИИ-ассистент набрал уже 5 млн активных пользователей.
Бизнес трансформируется из поставщика приложений в платформу для автономных агентов.
📊 Отложенный рост
При этом выручка облачного сегмента превысила $1 млрд за квартал.
Объем обязательств (RPO) вырос на 44%.
Клиенты подписывают контракты до 2029 года.
Но под этот рост, похоже, компания наймёт не людей разрабов, а вложится больше в ИИ агентов разработчиков.
🔮 Будущее
Индустрию ждет закат «тяжелых» неповоротливых корпораций. Приоритет получат компактные структуры с высокой долей ИИ автоматизации.
Кризис Atlassian, - лишь один из индикаторов будущего состояния всего ИТ-сектора.
#Atlassian #сокращения #Rovo
———
@tsingular
⚡8✍3🤨3👍2❤1
OpenJarvis: Локальный «Джарвис» от Стэнфорда
Стэнфорд (Scaling Intelligence Lab) выпустил OpenJarvis — полноценный опенсорс-стек для ИИ-агентов, работающих полностью на устройстве.
Проект основан на свежем исследование «Intelligence Per Watt», в котором участвовали Джон Хеннесси и Кристофер Ре.
🛡 Архитектура 5 примитивов: Intelligence, Engine, Agents, Tools & Memory, Learning. Это не просто «обертка» над LLM, а модульная система: от выбора модели под железо до механизмов локального дообучения.
🧠 Intelligence Per Watt (IPW): Главная метрика фреймворка — отношение точности к затраченной энергии. Анализ 1 млн реальных запросов показал, что локальные модели (до 20 млрд параметров) уже справляются с 88.7% задач диалогов и рассуждений.
⚙️ Hardware-Aware: Команда
🛠 MCP и память: Поддержка Model Context Protocol позволяет подключать любые инструменты, а семантический индекс — работать с личными документами и заметками без облаков.
💼 Зачем бизнесу: Это готовая база для «изолированного ИИ». Можно развернуть автономных агентов на корпоративных ноутбуках при это еще и оптимизировав выбор под их мощность. Эффективность (IPW) выросла в 5.3 раза за последние два года, делая локальный инференс коммерчески оправданным.
🔮 Будущее: Примитив Learning позволяет агенту дообучаться на «interaction traces» (истории действий пользователя) через SFT и DPO. Ваш помощник становится умнее не за счет общего апдейта модели, а за счет адаптации под ваши личные паттерны работы.
Подробности: Блог | Paper
Добавил в коллекцию
#OpenJarvis #агенты #OpenSource #Stanford
------
@tsingular
Стэнфорд (Scaling Intelligence Lab) выпустил OpenJarvis — полноценный опенсорс-стек для ИИ-агентов, работающих полностью на устройстве.
Проект основан на свежем исследование «Intelligence Per Watt», в котором участвовали Джон Хеннесси и Кристофер Ре.
🛡 Архитектура 5 примитивов: Intelligence, Engine, Agents, Tools & Memory, Learning. Это не просто «обертка» над LLM, а модульная система: от выбора модели под железо до механизмов локального дообучения.
🧠 Intelligence Per Watt (IPW): Главная метрика фреймворка — отношение точности к затраченной энергии. Анализ 1 млн реальных запросов показал, что локальные модели (до 20 млрд параметров) уже справляются с 88.7% задач диалогов и рассуждений.
⚙️ Hardware-Aware: Команда
jarvis init автоматически сканирует железо и подбирает движок (Ollama, vLLM, llama.cpp). Встроена телеметрия для замера энергопотребления на NVIDIA, AMD и Apple Silicon (через powermetrics).🛠 MCP и память: Поддержка Model Context Protocol позволяет подключать любые инструменты, а семантический индекс — работать с личными документами и заметками без облаков.
💼 Зачем бизнесу: Это готовая база для «изолированного ИИ». Можно развернуть автономных агентов на корпоративных ноутбуках при это еще и оптимизировав выбор под их мощность. Эффективность (IPW) выросла в 5.3 раза за последние два года, делая локальный инференс коммерчески оправданным.
🔮 Будущее: Примитив Learning позволяет агенту дообучаться на «interaction traces» (истории действий пользователя) через SFT и DPO. Ваш помощник становится умнее не за счет общего апдейта модели, а за счет адаптации под ваши личные паттерны работы.
Подробности: Блог | Paper
Добавил в коллекцию
#OpenJarvis #агенты #OpenSource #Stanford
------
@tsingular
1✍22❤8🔥6
Сегодня провёл лекцию в Татэнерго.
Прогрессивный коллектив и, главное, - поддержка ИИ инициатив руководством компании,- залог успеха.
Спасибо Казань за тёплый приём.
Ещё позавчера, говорят, было -24 🥶, сегодня,- +7 😀
#Татэнерго #лекции
------
@tsingular
Прогрессивный коллектив и, главное, - поддержка ИИ инициатив руководством компании,- залог успеха.
Спасибо Казань за тёплый приём.
Ещё позавчера, говорят, было -24 🥶, сегодня,- +7 😀
#Татэнерго #лекции
------
@tsingular
5🔥55👍12⚡9❤9🤝8👏1
xAI: Реорганизация и смена команды
Илон Маск заявил о перезагрузке xAI. Из 11 сооснователей в компании остались двое. Причина — отставание Grok Code от инструментов Anthropic и OpenAI.
⚙️ Кадры: Ушли Zihang Dai и Guodong Zhang. Последний отвечал за Grok Code и генерацию медиа. Оценку сотрудников в xAI теперь проводят менеджеры из Tesla и SpaceX.
💡 Усиление: К xAI присоединились Andrew Milich и Jason Ginsberg — бывшие лидеры разработки в Cursor. Маск лично пересматривает базу отклоненных ранее резюме в поиске пропущенных талантов.
🔮 Интеграция: Проект Macrohard объединяют с Tesla в рамках инициативы Digital Optimus. Модели xAI будут управлять цифровыми и физическими агентами Tesla.
Похоже успех кодовых агентов типа OpenClaw показал в какую сторону на самом деле нужно копать.
А то получается железо в пустыне у Маска собрать получилось, а вот вывести Грок в лидеры, - пока нет.
Не смотря на то, что он лучший в поиске по Твиттеру и генерации картинок и видео в свободном режиме, - первые позиции у пользователей занимают Антропик, OpenAI и Google.
#xAI #ElonMusk #Grok #Tesla #SpaceX
———
@tsingular
Илон Маск заявил о перезагрузке xAI. Из 11 сооснователей в компании остались двое. Причина — отставание Grok Code от инструментов Anthropic и OpenAI.
⚙️ Кадры: Ушли Zihang Dai и Guodong Zhang. Последний отвечал за Grok Code и генерацию медиа. Оценку сотрудников в xAI теперь проводят менеджеры из Tesla и SpaceX.
💡 Усиление: К xAI присоединились Andrew Milich и Jason Ginsberg — бывшие лидеры разработки в Cursor. Маск лично пересматривает базу отклоненных ранее резюме в поиске пропущенных талантов.
🔮 Интеграция: Проект Macrohard объединяют с Tesla в рамках инициативы Digital Optimus. Модели xAI будут управлять цифровыми и физическими агентами Tesla.
Похоже успех кодовых агентов типа OpenClaw показал в какую сторону на самом деле нужно копать.
А то получается железо в пустыне у Маска собрать получилось, а вот вывести Грок в лидеры, - пока нет.
Не смотря на то, что он лучший в поиске по Твиттеру и генерации картинок и видео в свободном режиме, - первые позиции у пользователей занимают Антропик, OpenAI и Google.
#xAI #ElonMusk #Grok #Tesla #SpaceX
———
@tsingular
2👍10❤3🤔3⚡1