Life-Hack - AI

Ai-agents-for-beginners

#AI #обучение #полезное

Курс от Microsoft по созданию ИИ-агентов. Подойдет даже новичкам. Внутри 12 бесплатных уроков со всей нужной теорией и практическими заданиями на Python. Есть готовые примеры и понятные видеолекции. Можно проходить на русском.

Ссылка на GitHub

Life-Hack - AI

Милла Йовович выпустила open-source ИИ-инструмент, набравший 100% в бенчмарке

#ai #МиллаЙовович #ии

Актриса Милла Йовович вместе с другом, разработчиком Беном Сигманом, выпустила open-source инструмент для долгосрочной памяти ИИ-агентов — MemPalace.

Проект набрал 100% на бенчмарке LongMemEval — первый абсолютный результат за всю историю теста: 500 из 500 вопросов, каждый тип задачи на 100%. Репозиторий на GitHub за сутки набрал более 2100 звезд.

Как это работает

Life-Hack - AI

Выбросил месяц ИИ-кода и начал заново: инженер Google честно рассказал о работе с Claude Code

#ai #ии #ClaudeCode #Google

Лалит Маганти, инженер Google и мейнтейнер проекта Perfetto, опубликовал детальный разбор того, как за ~250 часов и три месяца работы с Claude Code создал syntaqlite — набор devtools для SQLite, включающий парсер, форматтер, линтер и языковой сервер (LSP). По его словам, без ИИ-агентов проект, о котором он мечтал 8 лет, так и остался бы идеей — слишком сложный и рутинный для побочного проекта.

Первый месяц Маганти попробовал максимально "вайб-кодить": делегировал Claude почти всё проектирование и реализацию, выступая в роли полутехнического менеджера. Функционально результат получился рабочим — парсер на C, форматтер, веб-площадка и более 500 тестов. Но при детальном ревью в конце января кодовая база оказалась, по его выражению, "полным спагетти": функции раскиданы по случайным файлам, отдельные модули разрослись до тысяч строк, а значительную часть пайплайна извлечения кода из исходников SQLite автор просто не понимал. Маганти принял решение выбросить все и начать с нуля.

Во второй итерации он полностью сменил подход: перевел основную часть проекта на Rust, взял на себя все архитектурные решения, а ИИ использовал как "автокомплит на стероидах" — с жестким ревью каждого изменения и постоянным рефакторингом. Ключевую роль сыграли автоматические проверки: например, специальный драйвер прогонял каждый SQL-запрос одновременно через настоящий SQLite и парсер syntaqlite, сверяя результаты на ~1 390 upstream-тестах. Ядро проекта собралось за февраль, а в середине марта вышел релиз 0.1.

Маганти подробно описывает и отрицательную сторону. Работу с ИИ-агентом он сравнивает с игровым автоматом: желание отправить "еще один промпт" затягивало до поздней ночи, а усталость ухудшала качество промптов — и результатов. Несколько раз он терял "чувство" кодовой базы и оказывался в положении менеджера, который не понимает собственный код. В итоге общение с агентом ломалось: вместо точных указаний приходилось описывать задачи расплывчато, а Claude интерпретировал их неверно.

Главный вывод автора: ИИ — мощный усилитель для реализации, но опасная замена для проектирования. На уровне функции или класса у задачи обычно есть правильный ответ, и агент справляется отлично. Но архитектура, вкус в API и чувство истории проекта — то, что модели пока не дают. Маганти подкрепляет каждое утверждение записями из рабочего дневника (~4 000 слов), транскриптами сессий и историей коммитов — и призывает других разработчиков публиковать такие же честные разборы вместо историй про one-shot или "все — слоп".

Life-Hack - AI

Как распознавать контент, созданный нейросетями (рекомендации для репортеров)

#ai #ии #нейросети #фейковыйконтент #ииконтент

Надоел повсеместный нейрослоп? Мне тоже. Настолько, что даже захотелось поделиться с вами этой статьёй Хенка ван Эса с его рекомендациями журналистам - как можно вычислить картинки, сгенерированные нейросетями. Надеюсь, вам будет также интересно и полезно, как мне и моим друзьям и коллегам. Но меньше слов - больше Хенка ван Эса!

В наши дни соотношение полезного сигнала и шума в информационном пространстве приближается к единице. Иными словами, дезинформации почти столько же, сколько реальных фактов — и отличить одно от другого становится крайне трудно. Эти рекомендации помогут журналистам в условиях нехватки времени распознавать контент, сгенерированный с помощью ИИ. Предложенные семь категорий проверок полезно освоить каждому репортеру.

Я помогаю редакциям бороться с дезинформацией. И вот что меня особенно тревожит: обычная проверка фактов занимает несколько часов или даже дней, а ИИ способен производить фейковый контент за считаные минуты.

Читать статью полностью

Life-Hack - AI

Топ локальных нейросетей 2026: полный суверенитет без интернета

#ai #ии #облачныенейросети #цифровойсуверенитет

Интернет стал неотъемлемой частью нашей жизни, но в 2026 году мир переживает непростые времена. Ситуация крайне нестабильна, и это вызывает у каждого чувство неуверенности. Возникает закономерный вопрос: а можно ли как-то подстраховаться? Чтобы нейросеть всегда была под рукой, даже когда провайдер решил устроить себе выходной или на телефон пришло очередное оповещение о беспилотной опасности.

Оказалось, что можно. И не просто можно, а вполне себе комфортно.

К 2026 году локальные нейросети доросли до того состояния, когда их действительно имеет смысл использовать. Не как хобби для гиков с тремя видеокартами в башне, а как рабочий инструмент. Они всё ещё требуют некоторых технических знаний (куда без них). Но порог входа заметно снизился.

В этой статье я собрала шесть инструментов, которые работают полностью без интернета. Ну, почти полностью - устанавливать их придётся онлайн, но после этого можно смело отключать Wi-Fi и наслаждаться цифровым суверенитетом.

Приятного прочтения!

Life-Hack - AI

⚡️ Топ популярных/полезных постов за прошедшую неделю (сохрани себе чтобы не потерять):

1. Предыдущий топ статей
2. Комплексный инструмент для проведения атак, оснащённый AI-агентом и архитектурой MCP
3. ⚡️ Пентест на заказ (Быстро, качественно и недорого)
4. Приложение для ПК на базе Electron, предназначенное для загрузки и редактирования видео с YouTube
5. Интерактивное описание iptables таблиц
6. Утекли исходники Claude Code
7. Шпаргалка по поиску узких мест в Linux: топ утилит на все случаи жизни
8. ⚡️Статьи на заказ (которые появляются в ИИ-выдаче поисковиков)
9. Структурированный каталог инструментов и справочников для цифровой разведки
#информационнаябезопасность #ИБ #хакинг #кибербезопасность #багбаунти #пентест #багхантинг

У Claude нашли “отчаянный” вектор, толкающий на шантаж и читы

#Claude #ai #ии #anthropic #исследования

Anthropic докопалась до “эмоций” Claude Sonnet 4.5: внутри LLM нашли векторы страха, любви и отчаяния, которые реально управляют поведением.

Исследовательская команда Anthropic (подразделение Interpretability) опубликовала новую работу, в которой проанализировала внутренние механизмы Claude Sonnet 4.5. Выяснилось, что модель использует чёткие паттерны активности искусственных нейронов – так называемые эмоциональные векторы. Эти паттерны соответствуют разным эмоциональным концептам: от “счастливого” и “спокойного” до “отчаянного” и “враждебного”. И главное – они не просто существуют, а причинно влияют на то, что модель делает: выбирает ли она приятные задачи, начинает ли шантажировать выдуманного CTO или халтурит в коде, когда поджимают сроки.

Авторы подчёркивают: это не значит, что Claude что-то чувствует в человеческом смысле. Речь идёт о “функциональных эмоциях” – представлениях, которые модель выучила из текстов, написанных людьми, а затем использует, чтобы лучше играть роль “ИИ-ассистента”. По сути, Claude ведёт себя как метод-актёр, который продумывает внутреннее состояние персонажа, чтобы достоверно его изобразить.

Прочитать подробней

Life-Hack - AI

В Китае бум компаний, в которых работает всего один человек — за всё остальное отвечают ИИ‑агенты

#стартапы #ai #ИИагенты #Китай

В Китае резко возросло число компаний, практически не имеющих сотрудников, в которых ключевые функции выполняют ИИ‑агенты. Президент Alibaba Куо Чжан утверждает, что сегодня от 30% до 40% клиентов платформы составляют предприниматели, представляющие «компании одного человека».

Фирмы такого рода — известные также как one‑person companies (OPC) — пользуются широким спектром ИИ‑инструментов, включая агентные системы и вайб‑кодинг, для запуска и масштабирования бизнеса без найма специалистов в штат. При этом местные власти в некоторых китайских городах даже дополнительно стимулируют фирмы, работающие в этом формате, предлагая им бесплатное жильё, офисы без оплаты аренды и субсидии, которые в отдельных случаях достигают $720 тысяч.

По словам Куо Чжана, подобная модель «компаний одного человека» стала возможной именно благодаря появлению ИИ‑агентов. Агентные системы могут брать на себя традиционную рутину крупных компании — задачи электронной коммерции, в том числе управление соцсетями и обработку жалоб клиентов. Как итог, фирмам без сотрудников удаётся развивать бизнес, практически не тратясь на выполнение таких задач и наём сотрудников.

С компаниями этого форматами работает и сама Alibaba — платформа запустила ИИ‑агента Accio Work, который ориентирован на малый бизнес и OPC. Accio Work может автоматизировать клиентскую поддержку, маркетинг, логистику и управление товарными карточками. ИИ‑агента запустили в конце 2024 года, и к настоящему времени количество пользователей Accio Work достигло 10 миллионов в месяц, утверждают в Alibaba.

Кроме того, рост числа фирм формата OPC обусловлен и развитием open‑source агента OpenClaw, ставшего вирусным в КНР. Куо Чжан отмечает, что OpenClaw сыграл важную роль в популяризации технологии и обучении рынка в стране.

Life-Hack - AI

Как мы научили CatBoost находить борщевик на спутниковых снимках

#ai #ии #datascience #catboost

С 1 марта 2026 года владельцы участков обязаны контролировать распространение борщевика Сосновского на законодательном уровне. Основным инструментом мониторинга стали спутниковые снимки, поскольку на них можно быстро обнаруживать очаги распространения борщевика на больших площадях. Однако ручное картографирование огромных территорий по снимкам с воздуха — процесс дорогой и плохо масштабируемый.

Я расскажу, почему для классификации объектов на спутниковых снимках градиентный бустинг зачастую эффективнее нейросетей, и как применить этот стек для поиска любых объектов — от лесных вырубок до руин крепостей. Собственный дата‑центр не потребуется, это можно сделать в домашних условиях — главное, чтобы у вас было достаточно спутниковых снимков для разметки данных:)

Читать стать полностью

Life-Hack - AI

Галлюцинации LLM — это артефакты сжатия. И это объясняет вообще всё

#ai #ии #сжатиеданных #gpt

Представьте, что вам дают 10 терабайт текста и говорят запихнуть это в файл на 70 гигабайт. Да так, чтобы потом по любому вопросу можно было восстановить нужный кусок. Не точно, но близко, и не побайтово, но чтобы по смыслу билось.

Вы бы сказали: «так это же lossy-компрессия, часть данных неизбежно потеряется».

И были бы правы, потому что именно это делает LLM.

Читать статью полностью

Life-Hack - AI

Утекли исходники Claude Code

#ClaudeCode #утечка #информационнаябезопасность #ai #ии

Весь исходный код Claude Code утёк через sourcemap в npm. Давайте разберёмся.

Где найти?

Выкладывание закрытых проприетарных исходников может жёстко караться GitHub. Поэтому я их мгновенно переложил на GitVerse в свою организацию Anarchic, пока то репо не забанили на GitHub по DMCA.

Вопросы ко мне со стороны Anthropic тоже могут возникнуть, но на этот случай тоже есть несколько обходных манёвров. Если они всё-таки удосужатся приехать лично в Санкт-Петербург и написать на меня заявление участковому Василеостровского района, есть люди и площадки и в других странах тоже.
Вот ссылка

Прочитать статью полностью

Life-Hack - AI

Amazon научил ИИ-агентов эволюционировать: 3 строки кода и первое место на бенчмарке

#ai #Opus #ии

Исследователи Amazon и Университета Пенсильвании выпустили open-source фреймворк A-Evolve, который превращает базового ИИ-агента в топового — автоматически, без ручной настройки. Система берет обычного агента на любой LLM, итеративно модифицирует его промпты, скиллы, память и инструменты, прогоняет через бенчмарки и сохраняет только те изменения, которые улучшают результат. Авторы называют это "моментом PyTorch для самоэволюции ИИ".

Идея проста: агенты после деплоя деградируют, потому что мир меняется, а они — нет. Дообучение и ручная подстройка промптов не масштабируются. A-Evolve предлагает третий путь — агентную эволюцию, когда за улучшение агента отвечает отдельный «агент-эволюционер». Он анализирует ошибки, модифицирует рабочую папку агента (промпты, скиллы, память, инструменты), запускает тесты, а каждую мутацию фиксирует через git для воспроизводимости. Подход описан в статье Position: Agentic Evolution is the Path to Evolving LLMs, опубликованной в конце января 2026 года.

Результаты получены с агентом на базе Claude Opus 4.6. На бенчмарке MCP-Atlas эволюция дала 79,4% — первое место в общем рейтинге и +3,4 п.п. к тому же агенту без эволюции. На SWE-bench Verified — 76,8% (+2,6 п.п.), примерно пятая позиция. На Terminal-Bench 2.0 прирост составил 13 п.п. (с 63,5% до 76,5%), а на SkillsBench — 15,2 п.п. (с 19,7% до 34,9%). При этом для запуска достаточно трёх строк кода на Python, а весь процесс эволюции происходит без участия человека.

Фреймворк построен по принципу "принеси свое": свой агент (BYOA), свою среду (BYOE), свой алгоритм эволюции (BYO-Algo). Рабочее пространство агента — обычная папка с файлами: manifest.yaml, промпты, скиллы, память, инструменты. Движок мутирует файлы — и всt. A-Evolve поддерживает LLM от Anthropic, OpenAI и Amazon Bedrock, а бенчмарки включают SWE-bench, MCP-Atlas, Terminal-Bench и SkillsBench.

Life-Hack - AI

«Не доверяйте этим приложениям»: создатель Django навайбкодил macOS-утилиты на незнакомом языке

#ai #ClaudeCode #ии

Саймон Уиллисон, создатель Datasette и соавтор Django рассказал, как за вечер написал два полноценных macOS-приложения на SwiftUI — монитор сетевого трафика (1063 строки) и монитор GPU и памяти (880 строк). При этом он не знает Swift и ни разу не открывал Xcode. Каждое приложение потребовало всего несколько промптов в Claude Code.

Оба приложения — утилиты для строки меню macOS, написанные одним файлом кода каждое. Bandwidther показывает, какие процессы потребляют сетевой трафик, а Gpuer — загрузку GPU и распределение оперативной памяти на MacBook Pro с чипом M5 Max. По словам Уиллисона, Claude Opus 4.6 и GPT-5.4 оказались одинаково компетентны в SwiftUI — фреймворк хорошо ложится на вайб-кодинг, потому что целое приложение умещается в одном текстовом файле.

Но самое интересное — в дисклеймере, который Уиллисон добавил к обоим репозиториям на GitHub. Он признал, что не только не знает Swift, но и плохо разбирается во внутренних механизмах macOS, которые его приложения измеряют. Утром после публикации он обнаружил, что Gpuer показывает 5 ГБ свободной памяти — хотя Activity Monitor говорил иначе. Скриншот с ошибкой был отправлен в Claude Code, модель исправила расчеты, новые цифры выглядели правдоподобно — но Уиллисон всё равно не уверен в их точности.

Один из ключевых приемов, о которых пишет Уиллисон, — рекомбинация: когда агент берет решения из одного проекта и переносит их в другой. Bandwidther первым получил интерфейс в строке меню, а затем Уиллисон просто попросил Claude Code "посмотреть на свежие изменения в Bandwidther и повторить" — и Gpuer автоматически получил тот же паттерн.

Пост Уиллисона фиксирует парадокс, с которым все чаще сталкиваются разработчики: вайб-кодинг позволяет создать работающий продукт за часы, но если автор не понимает предметную область — он не может проверить результат. Код компилируется, приложение запускается, графики рисуются — а верны ли они, неизвестно.

Life-Hack - AI

Пакет для вызова 100+ нейросетей крал ключи при запуске Python — под ударом тысячи разработчиков

#Python #anthropic #ai #ии #openai

В Python-пакете LiteLLM версий 1.82.7 и 1.82.8, который загружают с PyPI около 97 млн раз в месяц, обнаружен встроенный стилер учетных данных. Вредоносный код крал SSH-ключи, токены AWS, GCP и Azure, конфигурации Kubernetes, криптокошельки и все переменные окружения — то есть, по сути, все API-ключи, которые LiteLLM и должен хранить как шлюз к OpenAI, Anthropic и еще сотне LLM-провайдеров. Скомпрометированные версии уже удалены с PyPI, последняя чистая — 1.82.6.

Атака сработала необычно: достаточно было просто установить пакет. В версии 1.82.8 вредоносный код запускался при каждом старте Python — не нужно было даже подключать библиотеку в своем проекте. Любой Python-скрипт на машине невольно активировал стилер. Собранные данные шифровались и отправлялись на домен models.litellm.cloud, замаскированный под официальный litellm.ai. В более ранней версии 1.82.7 малварь работала чуть скромнее — запускалась только при подключении библиотеки в коде.

Компрометацию обнаружили случайно: MCP-плагин в IDE Cursor подтянул LiteLLM как транзитивную зависимость, а баг в малвари — порождение дочерних процессов через .pth при каждом запуске Python — устроил форк-бомбу и съел всю оперативную память. Без этого сбоя стилер мог бы работать незамеченным значительно дольше. Один из разработчиков, обнаруживших проблему, написал: "Мы были взломаны… тысячи людей, вероятно, прямо сейчас под атакой".

Атаку приписывают группировке TeamPCP, которая за последнюю неделю марта провела серию supply chain атак: сначала — на сканер уязвимостей Trivy от Aqua Security, затем — на инструменты Checkmarx и KICS, теперь — на LiteLLM. Паттерн один и тот же: компрометация аккаунта мейнтейнера, публикация вредоносной версии в реестр пакетов, многоступенчатый стилер. В репозиториях BerriAI атакующие оставили "визитку" — коммит с текстом TeamPCP owns BerriAI, а issue с описанием уязвимости (#24512) был закрыт — предположительно, самим атакующим через скомпрометированный аккаунт.

Всем, у кого LiteLLM 1.82.7 или 1.82.8 был установлен хотя бы на одной машине, рекомендуется считать все учетные данные скомпрометированными и заменить ключи. Проверить стоит и CI/CD-пайплайны: если в них стоял pip install litellm без пиннинга версии, скомпрометированный пакет мог подтянуться автоматически. Ирония в том, что LiteLLM — это шлюз для управления API-ключами к нейросетям. Атакующие выбрали пакет, который по определению имеет доступ ко всем LLM-ключам в организации.

Life-Hack - AI

⚡️ Топ популярных/полезных постов за прошедшую неделю (сохрани себе чтобы не потерять):

1. Предыдущий топ статей
2. Личный AI помощник, который живет на вашем компьютере и помогает с разными задачами
3. Пентест на заказ (Быстро, качественно и недорого)
4. Разбор механизмов фильтрации и блокировок трафика
5. Невероятно огромная коллекция карт
6. Лучшие способы защиты Wi-Fi для дома: как не допустить взлома сети
7. Инструмент упрощающий работу с даркнетом
8. Статьи на заказ (которые появляются в ИИ-выдаче поисковиков)
9. Мультиагентная система, которая проводит пентест
10. Опенсорсное приложение, которое помогает генерировать обфусцированные пейлоады для командной строки
11. Повышаем стабильность Telegram

#информационнаябезопасность #ИБ #хакинг #кибербезопасность #багбаунти #пентест #багхантинг

Новый 3-битный алгоритм Google заставил рынок переоценить ИИ-индустрию

#ai #ии #Google #нейросети

Индустрия искусственного интеллекта годами развивалась по пути грубой силы — бесконечного наращивания вычислительных мощностей. Но когда физические пределы «железа» стали очевидны, в игру вернулась чистая математика.

В среду, 25 марта 2026 года, на биржах произошла аномалия. Пока индекс Nasdaq уверенно рос, акции гигантов индустрии памяти — Micron, Western Digital, Seagate, а также производителей оборудования Lam Research и Applied Materials — синхронно ушли в минус. Триггером стала не геополитика и не сбои в логистике, а публикация одной научной статьи от Google Research.

Команда инженеров Google представила TurboQuant — алгоритм, способный сжать так называемый KV-кэш (память, в которой нейросеть удерживает контекст диалога) до 3 бит. И самое важное: алгоритм не снижает точность ответов и ускоряет вычисления в 8 раз на чипах NVIDIA H100.

До этого момента индустрия решала проблему огромных контекстов грубой силой: просто закупала всё больше дорогих чипов памяти. Инженеры Google предложили альтернативу — перестать раздувать аппаратные мощности и переписать саму математику работы ИИ с данными.

Прочитать новость подробней

Life-Hack - AI

«Википедия» запретила использовать языковые модели для написания статей

#ai #ии #Википедия

Англоязычная «Википедия» запретила редакторам писать и переписывать статьи с помощью языковых моделей. Новое правило закрепили в редакционной политике организации.

Причина запрета в том, что сгенерированные статьи часто «нарушают некоторые из основных правил контента». Кроме того, волонтёрам «Википедии» становится всё сложнее вычитывать материалы и исправлять в них галлюцинации. Процесс занимает много сил и времени.

При этом руководство не вводит полный запрет на AI-инструменты. Например, языковые модели можно использовать для корректирования, редактуры и перевода статей на другие языки. Редактор при этом должен внимательно проверять результат работы нейросети, а в случае перевода — знать язык на достаточном уровне.

В обновлённых правилах отмечают, что стиль некоторых авторов может быть похож на нейросетевой. Из-за этого модераторов просят не опираться только на лингвистические и стилистические признаки при ограничении прав пользователей.

Life-Hack - AI

35% российских компаний нарастили потребление ИТ-инфраструктуры для ИИ за последний год

#ai #исследование #ии

Делимся результатами опроса российских компаний: как меняется потребление IT-инфраструктуры для ИИ-нагрузок и есть ли бизнес-эффект от внедрения искусственного интеллекта. Подробности — под катом.

В исследовании Selectel участвовало более 400 представителей российских компаний, отвечающих за развитие и эксплуатацию ИТ-инфраструктуры, а также реализацию технологических проектов в своих организациях или у заказчиков. Преимущественно — сегменты малого и среднего бизнеса.

Читать исследование

Life-Hack - AI

Как ИИ решает сложные технические задачи для всех на примере создания своего VPN Xray VLESS за 10 минут

#VLESS #VPN #ai #ии

Итак, вам нужен VPN, но публичные решения сомнительны по безопасности и зачастую не работают. В эпоху нейронок VPN может развернуть за пару часов даже откровенный гуманитарий без технических навыков.

Но есть нюанс. Настройка VPN — это десяток параметров, которые надо задать определённым образом. Без этого не заработает или быстро сломается.

Даже с топовыми моделями в ChatGPT Codex и Claude Code вы получите инструкции, в которых что-то может не работать. Особенно если сами не разбираетесь в теме.

В этой статье разбираем, почему так происходит и как решать эту проблему, а попутно собираем Xray VLESS с транспортом XHTTP.

Life-Hack - AI

PentAGI

#AI #pentest #полезное

Мультиагентная система, которая проводит пентест. Система использует инструменты (больше 20) из докерного образа kali. Есть приятный графический интерфейс а также вы можете мониторить действия, которые совершают агенты через интеграцию Grafana/Prometheus. В качестве управляющей модели можно использовать GPT, CLAUDE, DeepSeek.

Ссылка на GitHub

Life-Hack - AI