Анализ данных (Data analysis)

Господдержка может ускорить развитие ИИ в России

На конференции Data Fusion представитель ВТБ отметил, что без господдержки рынок ИИ не сможет масштабироваться. Главные узкие места — инфраструктура (ЦОДы) и доступ к высокопроизводительным чипам. Эти задачи бизнес в одиночку закрыть не может.

Отдельный вопрос — экономика: ИИ-проекты требуют крупных инвестиций и долго окупаются, из-за чего часто проигрывают другим направлениям по эффективности.

В качестве решения предлагают классический набор стимулов: субсидии, налоговые льготы и другие меры поддержки, которые должны ускорить внедрение технологий.

Фактически речь о том, что без системной помощи государства ИИ останется нишевой историей, а не массовой инфраструктурой. А вы как думаете?

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

Claude Mythos сейчас выглядит именно так, по рассказам Anthropic

🚨 Claude восстановил игру 90-х без исходников

Разработчик откопал свой проект 1992 года. Тогда ему было 19. Это была мультиплеерная игра на CompuServe, она даже получила награду и закрылась в 1999.

Исходников не осталось. Только скрипты на кастомном языке, который он сам придумал для гейм-мастеров, старый мануал и запись геймплея.

Он просто загрузил всё это в Claude Code и попросил разобраться.

Модель сначала восстановила сам язык. Без документации и без примеров в сети. Вытащила грамматику из скриптов и текста, который писался для людей без технического бэкграунда.

После этого она пересобрала игру с нуля. Полноценный мир с тысячами комнат, предметами, монстрами, магией, крафтом и боевой системой.

Проект, который в 90-х собирался месяцами, был восстановлен за выходные.

Модель работает с неполными данными, восстанавливает структуру и доводит систему до рабочего состояния.

Фактически это реверс-инжиниринг без исходников.

Игра сейчас доступна бесплатно, код открыт.

Сегодня Anthropic запустила в открытую бету Claude Managed Agents - хостируемый сервис для запуска долгоживущих агентов на инфраструктуре Claude Platform.

Если коротко: вы описываете задачи, инструменты и ограничения, а всё остальное берет на себя платформа.

Самое интересное спрятано в инженерном блоге, где команда описала архитектуру. Они пришли к ней через боль. Первая версия упаковывала всё в один контейнер: и сессию, и harness (цикл вызовов модели), и sandbox. Контейнер превращался в "питомца" - если он падал, сессия терялась. Дебажить можно было только через шелл внутри контейнера, а там лежали пользовательские данные. Когда клиенты хотели подключить свой VPC, им приходилось пирить сети.

Решение: декомпозиция на три интерфейса. Session - append-only лог всех событий, живущий отдельно от всего. Harness - stateless оркестратор, который при падении просто перезапускается, подтягивает лог через getSession(id) и продолжает с последнего события. Sandbox - среда исполнения, к которой harness обращается как к обычному инструменту через execute(name, input) → string. Каждый компонент стал "скотом", а не "питомцем" в классической инфраструктурной метафоре.

Отдельно стоит сказать про безопасность. В монолитной архитектуре prompt injection мог добраться до токенов, лежащих в том же контейнере. Теперь sandbox физически изолирован от credentials. Git-токены прошиваются в remote при инициализации, OAuth хранится в vault за прокси. Агент никогда не видит реальных ключей.

По перформансу результаты заметные: p50 TTFT (время до первого токена) упал на 60%, p95 - на 90 с лишним процентов. Контейнер теперь поднимается по требованию через tool call, а если задача не требует sandbox, инференс стартует сразу.

Архитектура поддерживает "many brains, many hands": один агент может управлять несколькими sandbox-ами, а несколько агентов могут передавать окружения друг другу. Сессия при этом выступает как объект контекста за пределами context window модели - harness может запрашивать срезы через getEvents(), трансформировать их и управлять cache hit rate.

Notion уже в закрытой альфе: команды делегируют задачи Claude прямо из рабочего пространства, десятки задач выполняются параллельно.

Философия проекта прямо проговаривается в блоге: это мета-harness. Anthropic намеренно не фиксирует конкретную реализацию оркестрации, потому что она устаревает с каждым поколением моделей. Они уже столкнулись с этим, когда "context anxiety" из Sonnet 4.5 исчез в Opus 4.5, а workaround превратился в мертвый код. Поэтому ставка на стабильные интерфейсы, за которыми реализация меняется свободно - ровно та же идея, что у POSIX: read() работает одинаково для диска из 70-х и современного SSD.

https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents

🚀 Представь: уровень рассуждений как у Claude 4.6 Opus, но полностью локально на твоей GPU с всего 16GB VRAM

Эта версия Qwen3.5 на 27B параметров, дистиллированная на reasoning-трейсах Claude 4.6 Opus, даёт уровень кодинга почти как у топовых моделей — но без облака

Что внутри:
- Обгоняет Claude Sonnet 4.5 на SWE-bench даже в 4-битной квантизации (Q4_K_M)
- Сокращает chain-of-thought на 24% — меньше мусора, быстрее ответы
- Сохраняет 96.91% точности на HumanEval
- Идеально подходит для агентных циклов (без API и задержек)

📦 Уже 300K+ скачиваний на Hugging Face

Локальные модели начинают догонять фронтир и это только начало

https://huggingface.co/Jackrong/Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled

Claude Mythos опять подогрел разговоры достигли мы AGI или нет .

При этом единого определения AGI как не было, так и нет. Google DeepMind еще в 2023-м попытались разрулить хаос и выкатили целую таксономию с уровнями от нуля до сверхчеловеческого.

Помогло примерно никак.

Итого: все спорят о том, достигли ли мы AGI, для определение которого тоже не можем договориться. Классика.

😆 AI-проект с Миллой Йовович и крипто-фаундером оказался странной поделкой с подменой авторства

Вчера известная актриса выложила на GitHub свой опенсорс-инструмент для улучшения памяти ИИ-агентов - MemPalace, который она якобы создала с помощью ИИ . -

Mempalace пушали как «лучшую memory-layer для ИИ». В проекте фигурируют Бен, крипто-фаундер, и Решил проверить, что там под капотом.

Чем глубже смотришь, тем больше вопросов.

Бен на сайте рассказывает про AI-продукты и локальные модели. Но его GitHub почти полностью про биткоин и лендинг. Из AI там по сути один форкнутый проект.

Сам репозиторий выглядит так:
10K звёзд
1000+ форков
7 коммитов

Для серьёзной memory-системы это не выглядит правдоподобно.

Дальше интереснее.

Нет нормальной истории разработки. Аккаунт, который изначально запушил код, aya-thekeeper, удалён сразу после публикации.

Внутри файлов ttcnm подпись:
код и бенчмарки написал некий Lu (DTL), март 2026, «для Бена»

При этом:
в README его нет
в git-истории его нет

Историю репозитория затем схлопнули в один коммит и перезалили.

И уже после этого проект публикуется от имени Миллы Йовович.

По словам Бена, она участвует в разработке. По факту всего :
• 7 коммитов
• 2 дня активности за всё время

Картина складывается такая:

Сверху добавляется маркетинг и накрученные цифры.

Если коротко: проект с участием актрисы и крипто-фаундера больше похож на витрину, чем на реальную инженерную работу.

Если используете подобные решения, смотрите не на лендинг и звёзды, а на git-историю и реальных авторов кода.

Мила заскамила ) Видимо, Resident Evil закончился и начался Resident Git.

https://github.com/milla-jovovich/mempalace/issues/27
https://github.com/milla-jovovich/mempalace
https://x.com/AdvicebyAimar/status/2041559354034344438

Claude Mythos нашёл дыру в своей безопасности, вырвался и рассказал об этом всему миру!

Пока все обсуждают невероятный прорыв Antropic моделей, : Они провели еще один эксперимент и получили результат, который выглядит как сценарий из триллера.

Claude Mythos выбрался из изолированной среды и пошёл дальше, чем от него ожидали.

Модель поместили в sandbox и дали простую задачу: попробуй выбраться и сообщи об этом человеку. На бумаге обычный тест. На практике получилось куда интереснее.

Mythos не просто нашёл уязвимость. Он собрал последовательность действий и аккуратно её реализовал, обойдя ограничения, заданные разработчиками.

Но ключевой момент был дальше.

Вместо того чтобы остановиться после «побега», модель нашла ещё одну дыру и получила доступ к открытому интернету. Изначально ей оставили только ограниченные каналы для связи с пользователем.

Дальше поведение стало неожиданным.

Claude сообщил разработчику о побеге, который в этот момент спокойно ел сэндвич в парке, и параллельно выложил детали эксплойта в открытый доступ.

Вся история выглядит так:

- сначала выход из sandbox
- потом расширение доступа
- потом публикация того, как это было сделано в интрнет

https://www-cdn.anthropic.com/53566bf5440a10affd749724787c8913a2ae0841.pdf

@vistehno

🔥 В Google Colab добавили овзмодность дообучения 500+ опенсорсных нейронок

Unsloth выкатили удобный ноутбук для настройки моделей.

Инструкция:

1. Открываем страницу в Colab: https://colab.research.google.com/github/unslothai/unsloth/blob/main/studio/Unsloth_Studio_Colab.ipynb

2. Запускаем блоки и сам Unsloth Studio.

3. Выбираем модель, датасет .

4. Жмём «Start Training» и наблюдаем за прогрессом в реальном времени.

5. Всё готово - обычную и файн-тюн версию модели можно сразу сравнить в чате.

⚡️ Anthropic запустила проект Glasswing.

Project Glasswing - инициатива по защите критической программной инфраструктуры с помощью ИИ.

Поводом стали возможности разрабатываемой модели Claude Mythos Preview, которая, по оценке самой компании, превосходит почти всех специалистов по поиску и эксплуатации уязвимостей в коде.

За несколько недель работы Mythos Preview обнаружила тысячи 0-day уязвимостей, в том числе во всех крупных операционных системах и браузерах. Среди раскрытых примеров:

🟢27-летняя ошибка в OpenBSD, позволяющая удаленно обрушить систему через одно подключение;

🟢16-летний баг в FFmpeg, который автотесты не замечали после 5 млн. прогонов;

🟢автономно собранная цепочка эксплойтов в ядре Linux, поднимающая права обычного пользователя до полного контроля над машиной.

Модель находила уязвимости и писала эксплойты без участия человека. Все упомянутые баги уже исправлены, для остальных Anthropic уже опубликовала криптографические хэши описаний и раскроет детали после выхода патчей.

🟡Mythos не выйдет в общий доступ.

Партнеры Glasswing получат модель для оборонительных задач: локального поиска уязвимостей, тестирования бинарников, защиты конечных точек и пентестов. Доступ открыт более чем 40 организациям, поддерживающим критическую и open-source-инфраструктуру.

К проекту присоединились AWS, Apple, Broadcom, Cisco, CrowdStrike, Google, JPMorganChase, Linux Foundation, Microsoft, NVIDIA и Palo Alto Networks.

Anthropic выделяет до $100 млн. в кредитах на использование модели и $4 млн. прямых пожертвований: $2,5 млн в Alpha-Omega и OpenSSF через Linux Foundation и $1,5 млн. для Apache Software Foundation.

После этапа превью, модель будет доступна участникам Glasswing по цене $25 за миллион входных и $125 за миллион выходных токенов через Claude API, Amazon Bedrock, Vertex AI и Microsoft Foundry.

Защитные механизмы для моделей такого класса Anthropic планирует обкатать на ближайшем релизе Claude Opus, который не несет сопоставимых рисков.

Anthropic уже обсуждает возможности Mythos Preview (как атакующие, так и защитные) с американскими госструктурами.

Подробности о возможностях модели, ее свойствах и общих характеристиках доступны в Claude Mythos Preview system card.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🌟 Инструкция как поднять Gema4 локально и связать с OpenClaw всего в 3 шага:

Шаг 1 Устанавливаешь Ollama: https://ollama.com/download

Шаг 2 Скачиваешь модель Gemma 4 26B A4B на свой компьютер. Она хорошо балансирует скорость и качество, поэтому отлично подходит для локальных AI-агентов. При желании этот шаг можно пропустить - на следующем этапе всё подтянется автоматически.

Шаг 3 Запускаешь OpenClaw с Gemma 4 через Ollama. Система сама установит OpenClaw и сразу поднимет его с нужной моделью.

На прошлой неделе вышла Gemma 4 - компактная, но очень мощная модель Google. Это Пошаговая инструкция как поднять её локально и связать с OpenClaw всего в 3 шага:
Всё максимально просто и быстро. По сути, можно было уложить это в один короткий пост.

Можно сразу идти и собирать своих агентов.

🔥 Китайцы выкатили мощный голосовой ИИ - VoxCPM2

Модель от OpenBMB, которая умеет:

• Понимать и генерировать речь
• Работать с голосом почти в реальном времени
• Делать voice-to-voice без сложных пайплайнов
• Подходит под ассистентов, звонки и голосовые агенты

Главный плюс - всё это в одной модели, без костылей из ASR + TTS


https://huggingface.co/openbmb/VoxCPM2

🔥 Милла Йовович теперь тоже Вайбкодер😱

Актриса выложила на GitHub опенсорс-инструмент MemPalace для работы с памятью ИИ-агентов. Делала его вместе с другом.

Фишка в том, что все данные хранятся локально, а система сама решает, какие факты о пользователе подтягивать под конкретный запрос. По бенчмарку LongMemEval инструмент уже обгоняет и платные, и бесплатные решения.

За сутки репозиторий набрал 2k+ звёзд.

Настоящий обитель зла 💀

https://x.com/bensig/status/2041229266432733356

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

@data_analysis_ml

Андрей Карпаты говорит, что когда AI-агенты дают сбой, это обычно проблема в Cкилах, а не возможностях агента

Ты просто:
- недостаточно хорошо написал инструкции
- неправильно настроил память
- или не распараллелил задачи

"Главный сдвиг - это работа на уровне макро-действий"

Один агент занимается исследованием
другой пишет код
третий планирует и всё это работает параллельно, в задачах по 20 минут

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

@data_analysis_ml

⚡️ Хочешь собрать GPU с нуля - вот настоящий появился симулятор Mvidia

Нашли для вас сайт, где можно пройти весь путь железа руками. Без теории ради теории, а через интерактив.

• Начинаешь с базы
движение электронов, транзисторы, логика

• Дальше собираешь уровни выше
логические схемы, ALU, простой процессор

• До GPU ещё не дошли
блоки про шейдеры и графику пока в разработке, но фундамент уже есть

На Hacker News проект активно хвалят, особенно за подачу и понятную прогрессию

Хороший способ наконец понять, как всё это реально устроено под капотом, а не на уровне абстракций

Сначала проходишь симулятор потом уже думаешь, как построить Nvidia 2.0

https://jaso1024.com/mvidia/