Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Unitree GD01: Оптимус Прайм за $650K
Пока мир обсуждает $6K гуманоидов R1, Unitree выкатила то, во что никто не верил: пилотируемый меха-трансформер с ценником 48 млн рублей ($650K).
🤖 От игрушки к инструменту:
GD01 первый в мире серийный пилотируемый меха. Человек садится в кабину и управляет машиной в реальном времени.
Трансформация: двуногий режим → в четырёхногий за секунды. Обе формы адаптируются под пилота внутри.
Масса около 500 кг с человеком. Высокопрочный сплав + сервоприводы.
Демонстрация: GD01 одним ударом кулака ломает кирпичную стену. Основатель Unitree Ван Синсин лично тестировал машину в кабине.
⚙️ Конкурентный сдвиг:
До сих пор пилотируемые меха были единичными арт-проектами: японский ARCHAX за $3M (4.5 м, 3.5 т, 10 км/ч), KURATAS за $1.3M, корейский METHOD-2. Все демонстрационные прототипы, не транспорт.
GD01 позиционируется как гражданское транспортное ( :) ) средство. Серийное производство а не выставочный образец.
Цена в 5 раз ниже ARCHAX при сопоставимом функционале плюс трансформация, которой нет у конкурентов.
💼 Зачем бизнесу:
Unitree определила три рынка: туризм и развлечения, спецоперации, премиальный личный транспорт.
3.9 млн юаней ($650K) дорогой экскаватор, но дешёвый меха. Для парка развлечений окупаемость за 2-3 сезона.
Скоро: сокращение веса, автономный режим (без пилота), стандартизация платформы для разных модулей.
🔗 Аналогичные проекты:
• ARCHAX - $3M, 4.5 м, Япония, режим робота + транспорт, 10 км/ч
• KURATAS - $1.3M, 4 м, Япония, винтовки-водомёты, 10 км/ч
• METHOD-2 - $8M+ концепт, 4 м, Южная Корея, разработка остановлена
#меха #Unitree #GD01 #пилотируемыероботы #трансформер #Китай #mecha
------
@tsingular
Пока мир обсуждает $6K гуманоидов R1, Unitree выкатила то, во что никто не верил: пилотируемый меха-трансформер с ценником 48 млн рублей ($650K).
🤖 От игрушки к инструменту:
GD01 первый в мире серийный пилотируемый меха. Человек садится в кабину и управляет машиной в реальном времени.
Трансформация: двуногий режим → в четырёхногий за секунды. Обе формы адаптируются под пилота внутри.
Масса около 500 кг с человеком. Высокопрочный сплав + сервоприводы.
Демонстрация: GD01 одним ударом кулака ломает кирпичную стену. Основатель Unitree Ван Синсин лично тестировал машину в кабине.
⚙️ Конкурентный сдвиг:
До сих пор пилотируемые меха были единичными арт-проектами: японский ARCHAX за $3M (4.5 м, 3.5 т, 10 км/ч), KURATAS за $1.3M, корейский METHOD-2. Все демонстрационные прототипы, не транспорт.
GD01 позиционируется как гражданское транспортное ( :) ) средство. Серийное производство а не выставочный образец.
Цена в 5 раз ниже ARCHAX при сопоставимом функционале плюс трансформация, которой нет у конкурентов.
💼 Зачем бизнесу:
Unitree определила три рынка: туризм и развлечения, спецоперации, премиальный личный транспорт.
3.9 млн юаней ($650K) дорогой экскаватор, но дешёвый меха. Для парка развлечений окупаемость за 2-3 сезона.
Скоро: сокращение веса, автономный режим (без пилота), стандартизация платформы для разных модулей.
🔗 Аналогичные проекты:
• ARCHAX - $3M, 4.5 м, Япония, режим робота + транспорт, 10 км/ч
• KURATAS - $1.3M, 4 м, Япония, винтовки-водомёты, 10 км/ч
• METHOD-2 - $8M+ концепт, 4 м, Южная Корея, разработка остановлена
#меха #Unitree #GD01 #пилотируемыероботы #трансформер #Китай #mecha
------
@tsingular
🔥26🤔8⚡2❤1🤨1👾1
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Anthropic, похоже, стала самым быстрым software-бизнесом в истории
По reported revenue run rate компания уже обогнала OpenAI и вышла примерно на $45B ARR.
Для масштаба: Salesforce за FY2025 сделал около $38B.
У Anthropic траектория выглядит дико:
- ~$10M ARR в конце 2022
- ~$1B ARR к январю 2025
- ~$14B ARR в начале 2026
- ~$45B ARR к маю 2026
Менее чем за год он, по сообщениям, вышел на ~$2.5B run rate. Число enterprise-клиентов с чеком $1M+ в год выросло примерно с 500 до 1000 всего за пару месяцев. Больше 80% выручки Anthropic теперь идёт из enterprise.
Пока одни гнались за consumer-хайпом, Anthropic пошла туда, где есть бюджеты: кодовые базы, команды разработки, внутренние процессы и задачи, которые бизнес не может просто выключить.
Вот и весь monetization gap.
Меньше массовой аудитории, зато намного выше spend per customer.
Да, compute будет жрать безумные деньги. Но если выручка растёт такими темпами, старая SaaS-математика начинает трещать.
И если эта траектория удержится, главными победителями будут не приложения, а те, кто контролирует AI-слой, на котором они работают.
Сейчас этот слой всё чаще выглядит как ClaudeOS.
По reported revenue run rate компания уже обогнала OpenAI и вышла примерно на $45B ARR.
Для масштаба: Salesforce за FY2025 сделал около $38B.
У Anthropic траектория выглядит дико:
- ~$10M ARR в конце 2022
- ~$1B ARR к январю 2025
- ~$14B ARR в начале 2026
- ~$45B ARR к маю 2026
Менее чем за год он, по сообщениям, вышел на ~$2.5B run rate. Число enterprise-клиентов с чеком $1M+ в год выросло примерно с 500 до 1000 всего за пару месяцев. Больше 80% выручки Anthropic теперь идёт из enterprise.
Пока одни гнались за consumer-хайпом, Anthropic пошла туда, где есть бюджеты: кодовые базы, команды разработки, внутренние процессы и задачи, которые бизнес не может просто выключить.
Вот и весь monetization gap.
Меньше массовой аудитории, зато намного выше spend per customer.
Да, compute будет жрать безумные деньги. Но если выручка растёт такими темпами, старая SaaS-математика начинает трещать.
И если эта траектория удержится, главными победителями будут не приложения, а те, кто контролирует AI-слой, на котором они работают.
Сейчас этот слой всё чаще выглядит как ClaudeOS.
🔥15⚡7
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
DeepMind переизобрёл курсор мыши
Мышиный курсор с нами уже около 50 лет практически в неизменном виде.
DeepMind решили его обновить и сделали курсор, который понимает контекст: на что вы указываете и зачем.
🤖 Указал и спросил:
Курсор на базе Gemini понимает не только координаты, но и семантику объекта под ним.
Т.е. не надо объяснять что именно вы имеете ввиду, достаточно просто сказать "то", "это"
Ткнули в фото здания: «Покажи маршрут» и получили путь. В таблицу: «Сделай круговую диаграмму» и получили график. В рецепт: «Удвой ингредиенты» и получили пересчёт
Никаких длинных промптов и переключения окон: AI следует за указателем, а не остается в окошке приложения или в соседней вкладке
⚙️ Четыре принципа:
1. Поддержка потока: AI работает через все приложения, без «обходных маневров»
2. Показать и рассказать: курсор захватывает визуальный и смысловой контекст, компьютер «видит» сам
3. Обработка неточностей: «Исправь это», «Перемести сюда», «Что это?» учитывает динамику живого жеста и общий контекст
4. Пиксели становятся сущностями: рукописная заметка превращается в интерактивный to-do, кадр из видео путешествий становится ссылкой на бронирование ресторана
💼 Зачем бизнесу:
Это атака на интерфейс «чат с AI в отдельном окне». Microsoft Copilot Vision уже видит экран, Apple Intelligence встраивает Siri в контекст приложений, но Google делает ставку на самое базовое действие: указание. Magic Pointer появится в Googlebook (новая категория ноутбуков на Android, осень 2026), Gemini в Chrome доступна уже сейчас. Если курсор становится точкой входа к AI, побеждает тот, кто контролирует ОС, а не чат-бота.
Ещё один способ обработать фокус внимания.
Удобно и выглядит как подготовка к нейроинтерфейсам.
#DeepMind #Gemini #Googlebook #AI #UI #курсор #MagicPointer #интерфейс
------
@tsingular
Мышиный курсор с нами уже около 50 лет практически в неизменном виде.
DeepMind решили его обновить и сделали курсор, который понимает контекст: на что вы указываете и зачем.
🤖 Указал и спросил:
Курсор на базе Gemini понимает не только координаты, но и семантику объекта под ним.
Т.е. не надо объяснять что именно вы имеете ввиду, достаточно просто сказать "то", "это"
Ткнули в фото здания: «Покажи маршрут» и получили путь. В таблицу: «Сделай круговую диаграмму» и получили график. В рецепт: «Удвой ингредиенты» и получили пересчёт
Никаких длинных промптов и переключения окон: AI следует за указателем, а не остается в окошке приложения или в соседней вкладке
⚙️ Четыре принципа:
1. Поддержка потока: AI работает через все приложения, без «обходных маневров»
2. Показать и рассказать: курсор захватывает визуальный и смысловой контекст, компьютер «видит» сам
3. Обработка неточностей: «Исправь это», «Перемести сюда», «Что это?» учитывает динамику живого жеста и общий контекст
4. Пиксели становятся сущностями: рукописная заметка превращается в интерактивный to-do, кадр из видео путешествий становится ссылкой на бронирование ресторана
💼 Зачем бизнесу:
Это атака на интерфейс «чат с AI в отдельном окне». Microsoft Copilot Vision уже видит экран, Apple Intelligence встраивает Siri в контекст приложений, но Google делает ставку на самое базовое действие: указание. Magic Pointer появится в Googlebook (новая категория ноутбуков на Android, осень 2026), Gemini в Chrome доступна уже сейчас. Если курсор становится точкой входа к AI, побеждает тот, кто контролирует ОС, а не чат-бота.
Ещё один способ обработать фокус внимания.
Удобно и выглядит как подготовка к нейроинтерфейсам.
#DeepMind #Gemini #Googlebook #AI #UI #курсор #MagicPointer #интерфейс
------
@tsingular
🔥15😐4🆒4❤3👍2⚡1
Сотрудники Amazon накручивают AI-расход ради KPI
Пока компании думают как внедрить ИИ, сотрудники уже живут в будущем и научились накручивать счётчики.
В Amazon появился термин tokenmaxxing.
🤖 Tokenmaxxing: Для начала был поднят форк OpenClaw - MeshClaw, - который позволяет создавать AI-агентов для рабочих задач: триаж почты, деплой кода, интеграция со Slack.
Amazon поставил цель: 80% разработчиков должны еженедельно использовать AI и начал измерять эффективность в расходе токенов.
Но сотрудники просекли фишку и начали запускать агентов вхолостую чисто ради расхода токенов, а не достижения результата.
💼 Бизнес аспект: Для компаний имело бы смысл переходить на метрики следующего порядка, - не «сколько токенов сожгли», а «uptime навайбкоженного приложения без падений и взломов».
А то получается та же история когда разрабов измеряли по объему кода, - в итоге получили каскады if-else простыней из Индии.
#tokenmaxxing #KPI #Goodhart #Amazon #AIproductivity
------
@tsingular
Пока компании думают как внедрить ИИ, сотрудники уже живут в будущем и научились накручивать счётчики.
В Amazon появился термин tokenmaxxing.
🤖 Tokenmaxxing: Для начала был поднят форк OpenClaw - MeshClaw, - который позволяет создавать AI-агентов для рабочих задач: триаж почты, деплой кода, интеграция со Slack.
Amazon поставил цель: 80% разработчиков должны еженедельно использовать AI и начал измерять эффективность в расходе токенов.
Но сотрудники просекли фишку и начали запускать агентов вхолостую чисто ради расхода токенов, а не достижения результата.
💼 Бизнес аспект: Для компаний имело бы смысл переходить на метрики следующего порядка, - не «сколько токенов сожгли», а «uptime навайбкоженного приложения без падений и взломов».
А то получается та же история когда разрабов измеряли по объему кода, - в итоге получили каскады if-else простыней из Индии.
#tokenmaxxing #KPI #Goodhart #Amazon #AIproductivity
------
@tsingular
😁9👍5❤1🔥1
Forwarded from НИИ ИИ
Notion как магазин скиллов для ИИ-агентов — разработчик из Notion собрал для этого инструмент
Brian Lovin работает в Notion — проектирует продукт, пишет код, собирает свои инструменты. До этого четыре года делал GitHub Mobile, основал Spectrum (который GitHub купил) и Campsite, работал над платежами в Facebook. Человек, который понимает про инструменты не понаслышке.
Он собрал open-source утилиту notion-skills, которая превращает базу данных Notion в хранилище скиллов для ИИ-агентов. Скилл — это набор инструкций, который агент (Claude, Codex или любой другой) подгружает перед работой.
Идея простая: вы ведёте скиллы в Notion как обычные страницы в базе данных. Утилита синхронизирует их на компьютер в виде markdown-файлов и автоматически подключает ко всем агентам через симлинки. Синк двусторонний — можно править и в Notion, и локально.
Зачем это нужно: если вы работаете с несколькими агентами на нескольких машинах, скиллы начинают расползаться. Один файл на рабочем ноутбуке, другой на домашнем, третий потерялся в папке проекта. Notion становится единой точкой правды — и заодно удобным визуальным редактором.
Утилита поддерживает установку скиллов прямо из GitHub-репозиториев, командную работу с фидбеком в Notion и многофайловые скиллы через вложенные страницы. Есть команда feed, которая показывает таймлайн последних изменений, и migrate — для переноса всех локальных скиллов в Notion за один проход.
Для меня это прям подарок судьбы. Вся моя работа крутится вокруг Notion — там живут десятки агентов, каждый со своей инструкцией, и все они хранятся в базе данных. Я давно строю ровно эту архитектуру: Notion как единый мозг, откуда агенты подтягивают свои скиллы автоматически. А тут человек из самого Notion берёт и выкладывает готовый инструмент, который закрывает кусок, до которого у меня не доходили руки — двусторонний синк с локальными файлами. Теперь можно править инструкции и в Notion, и в редакторе кода, и всё остаётся в синке.
Блог pimenov.ai
Brian Lovin работает в Notion — проектирует продукт, пишет код, собирает свои инструменты. До этого четыре года делал GitHub Mobile, основал Spectrum (который GitHub купил) и Campsite, работал над платежами в Facebook. Человек, который понимает про инструменты не понаслышке.
Он собрал open-source утилиту notion-skills, которая превращает базу данных Notion в хранилище скиллов для ИИ-агентов. Скилл — это набор инструкций, который агент (Claude, Codex или любой другой) подгружает перед работой.
Идея простая: вы ведёте скиллы в Notion как обычные страницы в базе данных. Утилита синхронизирует их на компьютер в виде markdown-файлов и автоматически подключает ко всем агентам через симлинки. Синк двусторонний — можно править и в Notion, и локально.
Зачем это нужно: если вы работаете с несколькими агентами на нескольких машинах, скиллы начинают расползаться. Один файл на рабочем ноутбуке, другой на домашнем, третий потерялся в папке проекта. Notion становится единой точкой правды — и заодно удобным визуальным редактором.
Утилита поддерживает установку скиллов прямо из GitHub-репозиториев, командную работу с фидбеком в Notion и многофайловые скиллы через вложенные страницы. Есть команда feed, которая показывает таймлайн последних изменений, и migrate — для переноса всех локальных скиллов в Notion за один проход.
Для меня это прям подарок судьбы. Вся моя работа крутится вокруг Notion — там живут десятки агентов, каждый со своей инструкцией, и все они хранятся в базе данных. Я давно строю ровно эту архитектуру: Notion как единый мозг, откуда агенты подтягивают свои скиллы автоматически. А тут человек из самого Notion берёт и выкладывает готовый инструмент, который закрывает кусок, до которого у меня не доходили руки — двусторонний синк с локальными файлами. Теперь можно править инструкции и в Notion, и в редакторе кода, и всё остаётся в синке.
Блог pimenov.ai
👍9⚡2❤1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компания DJI, - известный производитель аксессуаров для профессиональной видео съемки, выпускает комплект для фотографов со стабилизаторами для более крупных камер и наплечных камер с автонаведением,- HangpaiV.
Все это, как и их знаменитые дроны для съёмок, - исключительно в мирных целях для кинопроизводства.
#DJI #кино #HangpaiV
———
@tsingular
Все это, как и их знаменитые дроны для съёмок, - исключительно в мирных целях для кинопроизводства.
#DJI #кино #HangpaiV
———
@tsingular
😁57👍15🔥7⚡6
Forwarded from CodeCamp
ИИ не отберет работу и апокалипсиса на рынке не будет — успокоил работяг Эндрю Ын, основатель Coursera и DeepLearning AI.
Он считает, что бессмысленный и беспощадный нарратив о всемогущем ИИ, разрушающем рынок труда, просто выгоден трем сторонам:
— AI-лабораториям, потому что заявления в духе «мы заменим людей» разгоняют ожидания и поднимают оценку компании;
— Сервисам, потому что сложно продавать подписку за $100. Но если ее подавать как «замену сотрудника за $100k», то предложение выглядит выгодно;
— Самим компаниям, ибо так проще объяснять увольнения, чем признать, что просто не справляются;
Пока выдыхаем и работаем😭
Он считает, что бессмысленный и беспощадный нарратив о всемогущем ИИ, разрушающем рынок труда, просто выгоден трем сторонам:
— AI-лабораториям, потому что заявления в духе «мы заменим людей» разгоняют ожидания и поднимают оценку компании;
— Сервисам, потому что сложно продавать подписку за $100. Но если ее подавать как «замену сотрудника за $100k», то предложение выглядит выгодно;
— Самим компаниям, ибо так проще объяснять увольнения, чем признать, что просто не справляются;
Пока выдыхаем и работаем
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍16😁9💯3❤2🤔2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Сингулярность, что ты делаешь, Ахаха! Прекрати!
"Сантехники, электрики и сварщики входят в прайм-эру, заявил глава Nvidia Дженсен Хуанг. По его словам, за такими специалистами скоро начнётся настоящая охота: их сложно заменить нейросетями, а кадровый голод только растёт. "
- только что устарело
Весь прошлый год твердил, что 2026й станет годом загрузки ИИ агентов в роботов и кожаным придется подвинуться не только в офисе.
Не верят. Даже в этом году не верят :)
Скоро на всех площадках будете натыкаться на таких дружелюбных помощников в разных ролях, - ассистентов, коллег, а дальше и руководителей.
Потому что умного робота c IQ 1000 чинить дорого, а глупого человечишку с IQ 120 достаточно накормить и согреть, - он сам регенерирует.
Компания производитель: https://www.robotplusplus.cn/
Детали кейса с роликом
#роботы #Китай
———
@tsingular
"Сантехники, электрики и сварщики входят в прайм-эру, заявил глава Nvidia Дженсен Хуанг. По его словам, за такими специалистами скоро начнётся настоящая охота: их сложно заменить нейросетями, а кадровый голод только растёт. "
- только что устарело
Весь прошлый год твердил, что 2026й станет годом загрузки ИИ агентов в роботов и кожаным придется подвинуться не только в офисе.
Не верят. Даже в этом году не верят :)
Скоро на всех площадках будете натыкаться на таких дружелюбных помощников в разных ролях, - ассистентов, коллег, а дальше и руководителей.
Потому что умного робота c IQ 1000 чинить дорого, а глупого человечишку с IQ 120 достаточно накормить и согреть, - он сам регенерирует.
Компания производитель: https://www.robotplusplus.cn/
Детали кейса с роликом
#роботы #Китай
———
@tsingular
😁16⚡4💯3❤1🤯1🤣1👾1
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Компания выпустила набор инструментов для юристов: 20+ MCP-коннекторов и 12 плагинов под отдельные практики.
Claude работает внутри Microsoft Word, Outlook, Excel и PowerPoint и умеет переносить контекст: правки к договору в Word не нужно заново объяснять при составлении сопроводительного письма в Outlook.
Коннекторы дают доступ к Docusign, iManage, NetDocuments, Relativity, Everlaw, Datasite, Box, Thomson Reuters CoCounsel и базам прецедентов Free Law Project и Midpage.
Плагины покрывают корпоративное право, M&A, трудовые споры, приватность, регуляторику, интеллектуальную собственность и ведение судебного производства.
При установке каждый плагин проходит короткое сетап-интервью и подстраивается под стандарты компании, цепочку согласований и стиль оформления.
По словам Anthropic, плагины ускоряют поиск прецедентов, сверку договоров с базой знаний и первичный комплаенс.
Всё доступно корпоративным пользователям в Claude Cowork.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12⚡4❤2🤯2
Forwarded from Мысли вслух
Миграция bottlneck
Andrew Ng написал на днях то, о чём я много думаю последний год: AI-native команды работают принципиально иначе.
Не быстрее пишут код, тестируют, пишут документы, а иначе. Роли размываются.
Инженер - это одновременно продакт, дизайнер, иногда маркетолог и программист.
Sales - это человек, который умеет прототипировать, готовить предложения без инженеров.
Команда из 2-5 человек закрывает работу, для которой раньше нужно было 20.
Но вот что Ng добавил, и это важно: когда ты ускоряешь код в 10-100 раз, узкое место не исчезает, а мигрирует.
Команда собрала фичу за день. Маркетинг не успел подготовить коммуникацию - застряли. Юристы не успели проверить договор - застряли. Клиент не успел подготовить данные - застряли на внедрении.
Скорость процесса ограничена самым узким его местом. Узкое место это - AI adoption и скорость с которой люди учатся и используют новые инструменты.
Я писал про смерть пирамиды утилизации - про то, как AI убивает нижние этажи консалтинга и в фокусе был только персонал занятный в проектах, а проблема реально шире.
Пирамида рушится не только внутри команды разработки. Она рушится на стыках. Между engineering и остальными функциями, которые не ускорились.
Что мы можем с этим сделать: Ng говорит про генералистов. Человек, который и код напишет, и продуктовое решение примет и с клиентом поговорит и предлжение сам согласует.
Практически это значит:
• Не нанимай узкого специалиста, если задачу можно закрыть генералистом с AI
• Ускоряй не только код и тестирование, а весь процесс: юристы, маркетинг, операции, продажи
• Метрика - не утилизация команды, а скорость, с которой клиент получает ценность
• Если ты ускорил разработку, но не ускорил всё остальное - ты просто быстрее упираешься в стену
Самое интересное в посте Ng - он честно говорит: "I realize these shifts to job roles are tough to navigate for many people."
Это мягко сказано. Для консалтинга это большая смена парадигмы. Тысячи людей, построивших карьеру на специализации в одной функции, просыпаются в мире, где генералист с AI ценнее.
Golden age of learning and building, говорит Ng. Согласен.
Но только для тех, кто готов учиться. Остальным будет уже очень тяжело.
@maxvotek | linkedin | substack
Andrew Ng написал на днях то, о чём я много думаю последний год: AI-native команды работают принципиально иначе.
Не быстрее пишут код, тестируют, пишут документы, а иначе. Роли размываются.
Инженер - это одновременно продакт, дизайнер, иногда маркетолог и программист.
Sales - это человек, который умеет прототипировать, готовить предложения без инженеров.
Команда из 2-5 человек закрывает работу, для которой раньше нужно было 20.
Но вот что Ng добавил, и это важно: когда ты ускоряешь код в 10-100 раз, узкое место не исчезает, а мигрирует.
Команда собрала фичу за день. Маркетинг не успел подготовить коммуникацию - застряли. Юристы не успели проверить договор - застряли. Клиент не успел подготовить данные - застряли на внедрении.
Скорость процесса ограничена самым узким его местом. Узкое место это - AI adoption и скорость с которой люди учатся и используют новые инструменты.
Я писал про смерть пирамиды утилизации - про то, как AI убивает нижние этажи консалтинга и в фокусе был только персонал занятный в проектах, а проблема реально шире.
Пирамида рушится не только внутри команды разработки. Она рушится на стыках. Между engineering и остальными функциями, которые не ускорились.
Что мы можем с этим сделать: Ng говорит про генералистов. Человек, который и код напишет, и продуктовое решение примет и с клиентом поговорит и предлжение сам согласует.
Практически это значит:
• Не нанимай узкого специалиста, если задачу можно закрыть генералистом с AI
• Ускоряй не только код и тестирование, а весь процесс: юристы, маркетинг, операции, продажи
• Метрика - не утилизация команды, а скорость, с которой клиент получает ценность
• Если ты ускорил разработку, но не ускорил всё остальное - ты просто быстрее упираешься в стену
Самое интересное в посте Ng - он честно говорит: "I realize these shifts to job roles are tough to navigate for many people."
Это мягко сказано. Для консалтинга это большая смена парадигмы. Тысячи людей, построивших карьеру на специализации в одной функции, просыпаются в мире, где генералист с AI ценнее.
Golden age of learning and building, говорит Ng. Согласен.
Но только для тех, кто готов учиться. Остальным будет уже очень тяжело.
@maxvotek | linkedin | substack
⚡12❤5👍4🔥4✍2
Forwarded from Анализ данных (Data analysis)
Первая - Agent View. Теперь все сессии можно видеть в одном окне: что запущено, что ждёт твоего действия, что уже завершилось. Можно параллельно гонять несколько агентов и не превращать терминал в кладбище вкладок.
Вторая - непрерывный режим /goal. Задаёшь цель, и модель работает до результата без постоянных остановок и подтверждений на каждом шаге.
Claude Code всё больше превращается не в «чатик в терминале», а в нормальную панель управления агентами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤3🔥3⚡2
Forwarded from Сиолошная | seeallochnaya | seoloshnaya
...и вы не поверите товарищ майор, как только я дописал пост и открыл твиттер, так тут же новый пост от AISI. Они говорят, что получили доступ к более свежему чекпоинту Mythos 👨🦳 и там уже видно отрыв от GPT-5.5 (даже -Cyber, версии модели, заточенной на кибербез).
Новый Mythos совершает сложную многоступенчатую атаку в 6 попытках из 10 (предыдущая модель 3/10, GPT-5.5 2/10).
На другой задаче, которую ещё ни одна модель не решала (тоже длинная цепочка взлома корпоративной сети), новый Mythos справился 3 раза из 10🤒
...обе задачи AISI впервые анонсировали в марте 2026-го года. Наверное не думали, что за 2 месяца их решат))))))))) интересно, что дальше делать будут
Новый Mythos совершает сложную многоступенчатую атаку в 6 попытках из 10 (предыдущая модель 3/10, GPT-5.5 2/10).
На другой задаче, которую ещё ни одна модель не решала (тоже длинная цепочка взлома корпоративной сети), новый Mythos справился 3 раза из 10
...обе задачи AISI впервые анонсировали в марте 2026-го года. Наверное не думали, что за 2 месяца их решат))))))))) интересно, что дальше делать будут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🫡8
Grok похоже тестирует обновление для картинок.
На каждую генерацию даёт на выбор 2 варианта на оценку.
Промпт:
"Сразу после выхода DeepSeek v4, который работает наравне с самыми мощными западными моделями ИИ (GPT5, Claude Opus 4.6, Gemini 3), но втрое дешевле на китайских видеокартах Huawei, Трамп прилетел в Китай, прихватив с собой директора NVidia"
Все совпадения случайны, персонажи сгенерированы, гипотезы выдуманы
#deepseek #Trump #Nvidia #Китай #юмор #Grok
———
@tsingular
На каждую генерацию даёт на выбор 2 варианта на оценку.
Промпт:
"Сразу после выхода DeepSeek v4, который работает наравне с самыми мощными западными моделями ИИ (GPT5, Claude Opus 4.6, Gemini 3), но втрое дешевле на китайских видеокартах Huawei, Трамп прилетел в Китай, прихватив с собой директора NVidia"
Все совпадения случайны, персонажи сгенерированы, гипотезы выдуманы
#deepseek #Trump #Nvidia #Китай #юмор #Grok
———
@tsingular
✍12❤3👍1
Claude взломал биткоин кошелёк.
Но в хорошем смысле, - помог восстановить пароль после того как владелец дал доступ к своим файлам.
Вернул владельцу 5btc, что нынче почти 6 млн рублей.
Claude перебрал ~3,5 триллиона паролей (арендовали GPU на vast.ai и потратили на перебор $15 через Hashcat) ни один не сработал, в итоге сопоставил старую seed-фразу, найденную в студенческой тетради, со старым файлом кошелька
Окупил подписку, получается.
#Claude #Bitcoin
———
@tsingular
Но в хорошем смысле, - помог восстановить пароль после того как владелец дал доступ к своим файлам.
Вернул владельцу 5btc, что нынче почти 6 млн рублей.
Claude перебрал ~3,5 триллиона паролей (арендовали GPU на vast.ai и потратили на перебор $15 через Hashcat) ни один не сработал, в итоге сопоставил старую seed-фразу, найденную в студенческой тетради, со старым файлом кошелька
Окупил подписку, получается.
#Claude #Bitcoin
———
@tsingular
👍19🔥9⚡4👏2😁1👾1
Forwarded from XOR
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Теперь можно попросить Claude разобрать проект и создать интерактивную документацию за один промпт 😱
Разраб поделился промптом, который создаёт HTML-страницу, где отображаются все компоненты и модули проекта. А по клику на сценарии показывается, как данные проходят через систему и что с ними происходит + формируется JSON с подробным описанием.
На выходе получается и документация, и готовый контекст для дальнейшей работы с ИИ. Удобно? Удобно.
Сам промпт:
Пользуемся☕️
@xor_journal
Разраб поделился промптом, который создаёт HTML-страницу, где отображаются все компоненты и модули проекта. А по клику на сценарии показывается, как данные проходят через систему и что с ними происходит + формируется JSON с подробным описанием.
На выходе получается и документация, и готовый контекст для дальнейшей работы с ИИ. Удобно? Удобно.
Сам промпт:
Create a single page html that documents workflows between packages and components in the app. Have all the components/packages on the page and I can click on different actions like "Invite new user" or "todesktop build" or {insert other flows here} and then it will highlight the flow between the packages and annotate how things are passed between each package to complete the action. This should be driven from a JSON document which documents all the flows. Does that make sense? Any questions?
Пользуемся
@xor_journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡20✍13🔥8❤3🆒2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Добыча энергии из квантового вакуума
Интересный доклад попался про генерацию энергии, которая сможет все ИИшки обеспечить на века без АЭС и нефтегаза.
Перевёл для вас на русский.
Представьте атолл в Тихом океане: снаружи бушуют волны, а внутри лагуны спокойно (это из презентации основателя Dr. Harold G. White ).
Две пластины в вакууме на 100 нанометров, виртуальные фотоны с длинами волн больше зазора проходят мимо, плотность энергии между пластинами ниже. Эффект Казимира, 1948 год.
Кстати, чем-то напоминает принцип работы крыла: давление снизу выше, чем сверху, только вместо воздуха вакуумные флуктуации.
Проблема: пластины сближаются один раз, потом перезарядка.
Moddel из Колорадо доказал в 2009: циклическое извлечение энергии из сил Казимира невозможно (arXiv:0910.5893).
🤖 Как Casimir Space обошла это: стены неподвижны, между ними столбы на средней плоскости. Стены получают полную стимуляцию вакуума, столбы значительно меньше. Электроны туннелируют от стен к столбам, вероятность обратного хода на порядки ниже. Ток в одну сторону. Непрерывно. Без батареи. В темноте (Quantum Insider).
⚙️ Цифры:
1.5В, 25мкА, ~40мкВт с чипа размером с ноготь. Стабильное напряжение неделями в тёмной RF-камере.
Генерация 5: Texas A&M, MIT Lincoln Labs, Atomica.
Статья Уайта в Physical Review Research, март 2026.
$12M seed от Scout Ventures, перевыполнен сверх $8M.
💰 Дорожная карта:
$10K/Вт: датчики, метки, ключи.
$1K/Вт: телефоны (5 лет до рынка).
$100/Вт: EV.
$10/Вт: дома на автономном питании вне электросети.
💼 Зачем бизнесу: Первый квантовый источник энергии в кремнии. Рынок ультранизкого энергопотребления: $10 млрд. Многослойные чипы дадут 200x.
Уайт по сути обнаружил наномасштабный варп-пузырь (The Debrief).
Датчик давления в шинах и межзвёздный полёт: может оказаться, между ними прямая связь.
#Casimir #MicroSparc #кванты #вакуум #энергия
------
@tsingular
Интересный доклад попался про генерацию энергии, которая сможет все ИИшки обеспечить на века без АЭС и нефтегаза.
Перевёл для вас на русский.
Представьте атолл в Тихом океане: снаружи бушуют волны, а внутри лагуны спокойно (это из презентации основателя Dr. Harold G. White ).
Две пластины в вакууме на 100 нанометров, виртуальные фотоны с длинами волн больше зазора проходят мимо, плотность энергии между пластинами ниже. Эффект Казимира, 1948 год.
Кстати, чем-то напоминает принцип работы крыла: давление снизу выше, чем сверху, только вместо воздуха вакуумные флуктуации.
Проблема: пластины сближаются один раз, потом перезарядка.
Moddel из Колорадо доказал в 2009: циклическое извлечение энергии из сил Казимира невозможно (arXiv:0910.5893).
🤖 Как Casimir Space обошла это: стены неподвижны, между ними столбы на средней плоскости. Стены получают полную стимуляцию вакуума, столбы значительно меньше. Электроны туннелируют от стен к столбам, вероятность обратного хода на порядки ниже. Ток в одну сторону. Непрерывно. Без батареи. В темноте (Quantum Insider).
⚙️ Цифры:
1.5В, 25мкА, ~40мкВт с чипа размером с ноготь. Стабильное напряжение неделями в тёмной RF-камере.
Генерация 5: Texas A&M, MIT Lincoln Labs, Atomica.
Статья Уайта в Physical Review Research, март 2026.
$12M seed от Scout Ventures, перевыполнен сверх $8M.
💰 Дорожная карта:
$10K/Вт: датчики, метки, ключи.
$1K/Вт: телефоны (5 лет до рынка).
$100/Вт: EV.
$10/Вт: дома на автономном питании вне электросети.
💼 Зачем бизнесу: Первый квантовый источник энергии в кремнии. Рынок ультранизкого энергопотребления: $10 млрд. Многослойные чипы дадут 200x.
Уайт по сути обнаружил наномасштабный варп-пузырь (The Debrief).
Датчик давления в шинах и межзвёздный полёт: может оказаться, между ними прямая связь.
#Casimir #MicroSparc #кванты #вакуум #энергия
------
@tsingular
🔥8⚡2👍2😁1
Forwarded from Цифровой блокпост
Claude Code взломал защиту микросхемы ESP32 — первый случай ИИ-атаки на железо
В ходе эксперимента Claude Code самостоятельно атаковал микроконтроллер ESP32 и обошёл механизм защиты Secure Boot. ИИ получил полный доступ к лабораторному оборудованию и программным инструментам, тогда как люди лишь подключили провода и задали общую цель.
Для атаки использовался метод Fault Injection — кратковременный сбой питания в нужный момент. Claude самостоятельно написал управляющий код, настроил взаимодействие с блоком питания, осциллографом и платформой ChipWhisperer, а также проанализировал дизассемблированный загрузочный ПЗУ микросхемы для определения точки атаки.
В ходе более чем 20 тысяч попыток было зафиксировано 2468 успешных обходов защиты. На отдельных уровнях напряжения эффективность атаки превышала 57%. Авторы называют работу первой публично задокументированной аппаратной атакой, полностью проведённой при помощи искусственного интеллекта.
#Claude #кибербезопасность #взлом #faultinjection
@CyberStrikeNews
В ходе эксперимента Claude Code самостоятельно атаковал микроконтроллер ESP32 и обошёл механизм защиты Secure Boot. ИИ получил полный доступ к лабораторному оборудованию и программным инструментам, тогда как люди лишь подключили провода и задали общую цель.
Для атаки использовался метод Fault Injection — кратковременный сбой питания в нужный момент. Claude самостоятельно написал управляющий код, настроил взаимодействие с блоком питания, осциллографом и платформой ChipWhisperer, а также проанализировал дизассемблированный загрузочный ПЗУ микросхемы для определения точки атаки.
В ходе более чем 20 тысяч попыток было зафиксировано 2468 успешных обходов защиты. На отдельных уровнях напряжения эффективность атаки превышала 57%. Авторы называют работу первой публично задокументированной аппаратной атакой, полностью проведённой при помощи искусственного интеллекта.
#Claude #кибербезопасность #взлом #faultinjection
@CyberStrikeNews
⚡12🔥8✍5