Если у вас не работает ChatGPT или Codex,- дело не в вас.
Пишут,- у всех сломалось

#fail #openai #chatgpt
------
@tsingular

... всегда найдется какой-то китаец.

В Вавилонском твиттере китаец реверснул claude design

Утром обещает выложить в оупенсорс

Так что я в машину времени пошёл, перемещаюсь в утро.

#opensource #китай #huashu
------
@tsingular

Qwen3.6-Max-Preview: новый флагман от Alibaba

Alibaba выпустила превью своей новой модели Qwen3.6-Max-Preview.
Модель возглавила шесть ключевых бенчмарков по агентному программированию и обошла Claude 4.5 и GLM 5.1 в следовании инструкциям.
Веса пока закрыты, но они обычно появляются в течение следующих недель, так что ждём.

⚡️ Агентный рывок: Qwen3.6-Max-Preview занял первое место в SWE-bench Pro (реальный софт-инжиниринг), Terminal-Bench 2.0 (командная строка), SkillsBench (решение задач), QwenClawBench (использование инструментов), QwenWebBench (веб-взаимодействие) и SciCode (научное программирование). Шесть из шести.

🧠 Знания и точность: SuperGPQA (продвинутое рассуждение) вырос на 2.3%, QwenChineseBench (китайский язык) на 5.3% относительно Qwen3.6-Plus. ToolcallFormatIFBench — способность точно следовать инструкциям — обходит Claude.

🔗 preserve_thinking: Новая фича: модель переносит цепочку рассуждений между ходами диалога. Для автономных агентов и длинных сессий генерации кода — прямое усиление контекстной связности.

Ну и это не финальная версия, модель ещё в разработке.

Пробуем тут:
https://chat.qwen.ai/

#Qwen #Alibaba #ИИ #агенты #Китай
———
@tsingular

Kimi K2.6 cloud уже в ollama, переключаем Крабов/Гермесов, пробуем.

https://ollama.com/library/kimi-k2.6

ollama launch openclaw --model kimi-k2.6:cloud

#Kimi #ollama
———
@tsingular

Huashu Design: китаец сказал, - китаец сделал. Open-source конкурент Claude Design

Если дизайн-способности ИИ-агента можно упаковать в один текстовый файл и переносить между Cursor, Codex и Hermes, зачем платить за проприетарный встроенный skill?
花叔 (AlchainHust) задался этим вопросом и написал huashu-design: уже 185 звёзд с релиза, агентонезависимость, устанавливается одной командой как навык.

⚙️ Как устроен: Весь дизайн-вывод идет через однофайловый HTML. Промпт в терминале, 10-15 минут и агент выдаёт кликабельный прототип с точным безелем iPhone 15 Pro, Dynamic Island и state-machine навигацией по экранам.
Перед сдачей пробегает Playwright-тестами на клики по всем кнопкам.
В Claude Design, кстати, такого нет.

🎨 Семь режимов из одного навыка: Прототипы, презентации (HTML-дек + редактируемый PPTX через html2pptx.js, который парсит DOM и переводит каждый элемент в настоящий PowerPoint-объект, а не картинку под текст), моушн-дизайн (Stage + Sprite, экспорт MP4 25/60 fps + GIF + BGM), дизайн-варианты (Tweaks-панель с живой настройкой параметров), инфографики (журнальная типографика, экспорт PDF/PNG 300 dpi/SVG), советник направлений и 5-мерная экспертиза.

🛡 Anti AI-Slop: Запрещены фиолетовые градиенты, эмодзи-иконки, скруглённые углы с левым бордером (все что бесит в ИИ дизайне последние месяцы), SVG-люди, Inter как display-шрифт и CSS-силуэты вместо настоящих скриншотов.
Замена: text-wrap: pretty, CSS Grid, serif display-шрифты, oklch-цвета. Эти правила отличаются от встроенного Claude Design, где таких ограничений нет.

🔗 Brand Asset Protocol: Пятишаговый жёсткий протокол для брендовых задач: спросить ассеты, найти официальный источник (<brand>.com/brand), скачать с тремя фоллбэками по типу ассета, grep-экстракция цветов из реальных файлов, заморозка в brand-spec.md + CSS-переменные.
Никаких цветов из памяти агента.
A/B-тест: v2 с протоколом снизил variance стабильности в 5 раз по сравнению с v1 без него.

🤖 Советник направлений: Если бриф размытый, навык включает fallback и подбирает 3 дифференцированных направления из 5 школ дизайна (Pentagram, Field.io, Kenya Hara, Sagmeister и др.) и 20 философий.
Показывает 24 префетченных showcase (8 сцен × 3 стиля), генерирует параллельные демо для выбора.
У Claude Design такого режима нет вообще.

📊 Автор и контекст: 花叔 (AlchainHust) это не просто рандомный разработчик, а достаточно известный в своей области, - создал Nuwa Skill (12,6K звёзд) про размышления экспертов в навыки для Claude Code.
Huashu Design был выпущен 20 апреля 2026, за сутки набрал 185 звёзд и 27 форков.

Лицензия: Personal Use Only, коммерческое использование требует авторизации.

💼 Зачем бизнесу: Если вы используете несколько ИИ-агентов (Claude Code + Cursor + что-то ещё), портативный агент-агностик навык дешевле и гибче встроенного вендорного решения.
Протокол Brand Asset предотвращает типичную проблему: агент угадывает брендовые цвета вместо того, чтобы искать их в источниках. Антимусорные правила экономят время на ревью AI-дизайна.

Очень полезно, добавляем в коллекцию базовых навыков наравне с obra/superpowers в любого агента.

#huashu-design #ClaudeCode #дизайн #skills #OpenSource #навыки
------
@tsingular

Прикольно теперь Гермес умеет в моушен дизайн.

#hermes #дизайн
———
@tsingular

SSoT: Sakana AI научила LLM быть по-настоящему случайными

Попросите любую LLM 100 раз «подбрось монету», и распределение орла и решки перекосится далеко от честных 50 на 50. Похожая история с «придумай 10 идей для романа»: вместо десяти разных сюжетов модель выдаёт десять вариаций одного и того же. Даже если явно передать ей вероятности, генерировать выборку, строго соответствующую распределению, у LLM получается плохо.

Японская лаборатория Sakana AI в новой статье «SSoT: Prompting LLMs for Distribution-Faithful and Diverse Generation», принятой на ICLR 2026, показывает, что эту проблему можно закрыть одним только промптом, без дообучения и без внешних генераторов случайных чисел.

Приём называется String Seed of Thought и устроен максимально просто: модель сначала генерирует у себя в «голове» случайную строку, а потом использует её как сид при формировании итогового ответа. Никаких внешних инструментов и случайных чисел извне не требуется, всё делается средствами самой LLM.

Авторы прогнали SSoT на широком наборе моделей, и картина получилась убедительная. Смещение выборки у открытых и закрытых LLM заметно уменьшается, а у части reasoning-моделей точность распределений почти неотличима от настоящего ГСЧ. Метод работает не только на бинарном выборе вроде монетки, но и на произвольных дискретных распределениях.

SSoT резко повышает разнообразие генерации в задачах, где важна креативность. В экспериментах с написанием коротких художественных текстов добавление одной строчки SSoT в промпт ощутимо увеличивает разнообразие выходных документов, не ломая их качества. То есть один и тот же трюк одновременно чинит и «честную случайность», и типичную проблему с однообразными идеями.

Для AI-инженеров это интересно по нескольким причинам. SSoT можно воспринимать как дешёвый кирпич для построения продакшен-систем на LLM: там, где раньше приходилось прикручивать внешние сэмплеры или городить костыли, чтобы модель не залипала в одном и том же ответе, теперь иногда достаточно грамотно оформленного промпта. Sakana AI прямо называет SSoT базовой техникой для будущих подходов к inference-time scaling, интеграции LLM в реальные пайплайны и для задач, где нужны честные выборки из распределений.

Подробный разбор механизма, теоретический анализ и интерактивное демо лежат в блоге и в статье на arXiv.

Блог: https://pub.sakana.ai/ssot

Статья: https://arxiv.org/abs/2510.21150

Kimi накосячил: ИИ выплюнул чужое резюме с именем, телефоном и почтой

Вчера вечером блогер закинул в Kimi 2.6 случайную картинку, просто чтобы погонять модель перед официальным анонсом.

Сначала нейронка понесла какую-то чушь не по теме, а потом ни с того ни с сего выдала в ответ целое резюме. С настоящим именем, рабочим телефоном, почтой и прочими контактами.

Сначала он подумал, что модель по привычке что-то нагаллюцинировала. Но на всякий случай пробил данные и офигел: человек существует, телефон живой, по WeChat добавляется, почта рабочая.

Это произошло ровно накануне громкого релиза Kimi K2.6, который Moonshot пиарит как новый опенсорсный SOTA по кодингу: топовые цифры на SWE-Bench Pro, BrowseComp, HLE и длинный горизонт на 4000+ шагов.

Красивый лаунч, презентация, бенчмарки и тут же утечка чужих данных в проде.
По словам автора поста, продакт Kimi уже списался с владельцем резюме и сейчас разруливает ситуацию с утечкой приватных данных.

https://x.com/yyyole/status/2046393481132900596

🧑‍🏫 Небольшой pet-проект, или как обучать взрослых ИИ-навыкам без боли с меньшей болью (практический гайд)

Закончили тут мини-проект с образовательной командой одной жёлтой и пернатой торговой сети 💛 (пасиб, ребят)

Собрали для вас методичку и подход: как учить взрослых AI-навыкам на ваших тренингах, да и так по жизни. Кого как делить на группы, как выстраивать коммуникацию с ребятами разного уровня, какие инструменты подсунуть продвинутым. Три шага — погнали.

---

1️⃣ Методология обучения взрослых, «что делать»

Большой лонгрид-исследование про то, как взрослые учатся (это не как детей учить, спойлер: там прикольнее, наука целая оказалась…). Лучшие практики, фреймворки, как выстраивать обучение, чтобы не было «скучно как на алгебре в 8-м классе».

💡 Совет: скормите эту статью вашему Claude или Cursor при подготовке образовательных материалов и презентаций. Поможет выстроить коммуникацию по современным фреймворкам — PAH (ПиЭйЭйч читается, не благодарите) Continuum и таксономии Блума (это и есть андрагогика, наука обучения взрослых).

🔗 Андрагогика для бизнеса - https://rasskazov.io/blog/andragogy-handbook/ — 20–25 минут чтения

---

2️⃣ Кого как учить?

Это всё классно, но как делить людей на группы при обучении AI?
- Кого вести за ручку и поддерживать плотно (Педагогика)
- Кому давать свободу и самостоятельное обучение (Андрагогика)
- А кого вообще не трогать и просто ждать, что чел создаст что-то весёлое (Хьютагогика)

Сделали для этого тест. 10 вопросов, 3 минуты, на выходе — чёткое разделение на группы A / B / C с рекомендациями, что делать дальше. Берите для себя или для корпоративных тренингов и оценок на входе.

Работает как с телефона (можно давать прям перед тренингом пройти по ссылке с iPhone и узнать уровень), так и с компа — письмо людям разослать за день до тренинга, чтобы все уже с «буковкой своей» пришли.

🔗 Тест: ваш уровень владения ИИ-скиллами, клик - https://rasskazov.io/tools/ai-level-evaluation.html

---

3️⃣ Для продвинутых — TaskSpec

Если вы уже в группе B или C — ловите методологию постановки задач для AI. Доступна как навык / системный промпт. Просто подаёте на вход как markdown-файл, и Claude / Cursor / Codex помогут вам сформулировать хотелку

Для тренеров: через этот промпт вы можете готовить большие и сложные демо, которые сможете показывать на митапах и воркшопах), так что «забирайте».

🔗 TaskSpec — как ставить задачи AI like a pro - https://rasskazov.io/blog/task-spec-ai-prompting/

---

📺 Лучшие каналы со знаниями и практиками, которые «выжили» после трёх чисток папки «Полезное» в ТГ чтобы давать людям

Полезные практические кейсы и глубокий личный опыт:
• @tsingular — агенты, OpenClaw, Hermes, промпты
• @maxvotek — самый крутой опыт осмысления ИИ на каждый день, свои сетапы и подходы
• @countwithsasha — самые практичные рекомендации для продвинутых, особенно рекомендую

Поделитесь постом с коллегой, который собрался учить команду AI — сэкономите ему месяц подготовки🫡

#обучение #AI #андрагогика #методологии #педагогика

---

@rasskazov_io_channel

GPT Image 2 вышел.

Выкидываем NanoBanana2

Найдёте хоть одну ошибку? я не нашел..
highrez в комментарии

промпт:

нарисуй инструкцию к GPT Image 2 русским текстом в виде бесконечного фрактального узора инфографики в стиле киберпанк хохломы

#OpenAI #Image
———
@tsingular

Hugging Face выпустила ml-intern — ИИ-стажёра для пост-обучения LLM

Hugging Face опубликовали ml-intern — автономного агента на базе их фреймворка smolagents, который заменяет исследовательский цикл пост-обучения. Одной команды достаточно и агент сам найдет статьи, подберет датасеты, запустит обучение (на вашем железе или на облачном от HF), диагностирует ошибки и переобучит модели, если необходимо.

🧪 Цикл работы: arXiv → чтение методик → поиск датасетов на HF Hub → инспекция качества → реформатирование → запуск обучения (локально или через HF Jobs) → чтение логов → диагноз ошибок (reward collapse в RLHF, переобучение) → повтор. Всё без человека.

📊 Результат на PostTrainBench: Qwen3-1.7B base (10% GPQA) → 32% за 10 часов на одном H100. 27.5% достигнуто за 3 часа. Claude Code, для сравнения, на том же бенчмарке — 22.99%.
Превышение на 9 процентных пунктов от модели в 4 раза меньше Gemma-3-4B (33% SOTA).

🛠 Архитектура: smolagents + ToolRouter (документация HF, репозитории, датасеты, papers, GitHub Code Search, sandbox, MCP-серверы) + ContextManager с авто-компрессией на 170K токенов + Doom Loop Detector (детекция зацикливаний с инъекцией корректирующих промптов).
Модели: Claude Opus 4.6 по умолчанию, через litellm!! Можно заменитьна свои.

📡 Trackio: Встроенный трекер экспериментов на HF Hub — открытая альтернатива Weights & Biases. Логи, метрики, артефакты — всё привязано к репозиторию модели.

⚡️ Режимы: интерактивный (чат) и headless (одна команда, auto-approve). ml-intern "fine-tune llama on my dataset" — и агент начинает работать.

💼 Зачем бизнесу: Пост-обучение — самый трудоёмкий этап в продакшене LLM. ml-intern автоматизирует рутину, которая занимает дни у ML-инженеров. Результат: 32% на GPQA с 1.7B моделью за 10 часов. Один H100, ноль ручного труда.

🔮 Будущее: Агенты, которые сами читают статьи и улучшают модели — это следующий шаг после coding-агентов. HF уже использует ml-intern в своём post-training процессе.

ML интерн как часть CI/CD процесса или как агентский навык.
Агентизация профессий происходит на наших глазах.

#HuggingFace #ml-intern #smolagents #LLM #постобучение #ИИ #агенты
------
@tsingular

#юмор
———
@tsingular

Вы не поверите, но у нас новый навык дизайнера.

На этот раз Google Stich.

https://github.com/google-labs-code/design.md

Скоро весь интернет будет красивым по умолчанию. :)

#skills #stitch #Google
———
@tsingular

Google открывает AI Studio для подписчиков Pro и Ultra

Google расширил лимиты подписчикам платных тарифов AI Pro и Ultra в AI Studio. Плюсом открыл доступ к моделям Nano Banana Pro и Gemini Pro без отдельной настройки API-ключей.

🚀 Прототипирование без проблем: Раньше для экспериментов нужен был API-ключ и отслеживание расходов. Теперь подписчики Google One AI получают AI Studio как часть пакета — идея превращается в приложение за минуты.

⚡️ Модельная линейка: Nano Banana Pro + Gemini Pro доступны сразу. Nano для edge-задач и мобильных приложений, Gemini Pro для сложных мультимодальных пайплайнов.

💳 Billing bridge: Те, кто выбрал free tier, теперь могут перейти на Google AI plan без интеграции платёжной системы. Предсказуемые затраты для прототипирования, но для production по-прежнему рекомендуются pay-per-request API keys.

На фоне того, что Антропик вырезал claudecode из дешёвой подписки для новых подписчиков - это прям огонь.

#Google #AIStudio #Gemini #dev
───
@tsingular

💀 Anthropic Mythos: Несанкционированная группа получила доступ к самой защищаемой модели мира

Bloomberg сообщает: приватный онлайн-форум взломан через подрядчика третьей стороны.

⚙️ Вектор атаки: Группа из Discord-сервера, специализирующегося на незапущенных моделях, использовала комбинацию методов: анализ публичных сервисов Anthropic (GitHub), угадывание формата URL по паттернам других моделей, и ключевое — эксплуатация прав доступа сотрудника подрядчика.
Социальная инженерия + OSINT + инсайд.

🔍 Позиция Anthropic: Компания подтвердила расследование, но заявила об отсутствии доказательств влияния на собственные системы. Форумчане утверждают, что используют Mythos «для экспериментов, а не для злонамеренных действий».
Утешение сомнительное: доступ уже есть, мотивация может смениться быстро.

Пока из эффектов Мифоса на безопасность только утечки. С момента появления и до сих пор. Когда уже пользу начнут извлекать хотя бы для себя?!

#Anthropic #Mythos #кибербезопасность #AI #утечки #ProjectGlasswing #cybersecurity
───
@tsingular

Kimi-k2.6 через ollama в 8 раз медленнее, чем glm-5.1

при этом замечены смысловые неточности в генерируемом русском тексте.

Может она и хороша для программирования и для агентской работы, но точно не быстрее и точно не для русского языка.

#kimi #glm #ollama
———
@tsingular

gpt-image-2 для обработки мемов, - просто огонь

#юмор
———
@tsingular