very vibe coding

Не время мелочиться и вспоминать старые обиды!

ну что, придется возвращаться на тариф за сотку?

https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10234

У DeepSeek появился достойный конкурент Xiaomi MiMo-V2.5. Стоит теперь столько же, что лучше - надо пробовать

И почти в ту же тему autoreview кода от создателя OpenClaw

Claude code выпустил плагин для проверки безопасности кода. Не Mythos, но хотя бы так…

Bonsai Image 4B — чудеса квантизации

Стартап PrismML, специализирующийся на экстремальном сжатии моделек, сделал квантизированную до одного бита FLUX.2 Klein 4B, вышло на удивление достойно. С таким уровнем квантизации Diffusion Transformer занимает всего лишь 930 мегабайт в 1-битном варианте и 1.2 гигабайта в тернарном варианте. Текстовый энкодер настолько же сильно ужать не удалось, поэтому весь комплект весит ~3.5 гига.

Такая квантизация позволяет запускать модель прямо в браузере и на телефонах, используя лишь 2 гигабайта оперативки. На генерацию 512x512 картинки на iPhone 17 Pro Max с такой моделью уходит 9.4 секунды при 4 шагах, что неплохо если учитывать факт офлоадинга. Ждём моделек побольше, для локального деплоймента.

Инференс в браузере
Веса

@ai_newz

Да, все так и есть, до сих пор ))

https://t.me/defendend_ai_dev/18

Еще один тул привлек мое внимание — CodeGraph

Мы привыкли, что Claude Code или Codex в каждом новом чате заново разбирается в структуре проекта, вручную ищет строчки через grep и read и каждый раз тратит на это наши драгоценные токены и время.

CodeGraph может решить эту проблему индексацией: один раз сканирует проект на компьютере, запоминает где какой кусок кода лежит и как куски связаны между собой, и отдаёт эту карту агенту.

После этого агент может обратиться напрямую к графу, вместо своего обхода файлов и знать кто какую функцию вызывает, что сломается если поменять.

Я сам еще не пробовал, но в авторском бенче CodeGraph обещает экономить 57% токенов и 46% времени на tools вызовы.

Да и звезды летят неплохо, что подкупает попробовать после отпуска 👀

github.com/colbymchenry/codegraph

@tips_ai #tools

Как минимум, бонус в том, что запустится на минимальном Mac mini

https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10221

Мучаюсь тут в одном проекте с playwright, так что самое время протестить новую фишку

У Hermes Agent наконец-то появился десктопный GUI клиент: hermes-desktop ☺️

При первом запуске мастер установки автоматически запускает официальный скрипт установки, разворачивает Hermes в ~/.hermes и помогает через графический интерфейс настроить все 11 LLM-провайдеров и 16 платформ для обмена сообщениями

Развёртывание тоже максимально простое: в разделе Releases доступны установщики для всех основных платформ.
- macOS — .dmg
- Windows — .exe
- Linux — AppImage

Скачал, дважды кликнул, и можно работать

Учитывая происходящее с интернетом, отдельными замминистрами и наличие передового опыта друзей из Китая, ждем отечественных аналогов в ближайшее время.

https://t.me/antidigital/11702

Самая умная малышка весом 1В

На заметку тем, кто пилит голосовых агентов

https://t.me/data_analysis_ml/5193

Анатомия идеального файла SOUL.md для AI-агентов.

SOUL.md это единственный файл, который вы пишете для AI-агента самостоятельно.

Он находится в самом начале системного промпта. До памяти, до скиллов и до инструментов. Именно он определяет, кем является агент, когда начинает работу.

Час, потраченный на этот файл, влияет на каждое последующее взаимодействие. Большинство остальных слоёв обновляются автоматически. Этот слой принадлежит вам.

Как выглядит действительно работающий файл SOUL.md?

вот 8 разделов, которые имеют значение:

→ identity - одно предложение о том, кто агент, а не что он делает
→ core truths - базовые принципы в повелительной форме, каждый с кратким пояснением в одну строку
→ worldview - выраженные взгляды по разным областям, достаточно конкретные, чтобы по ним можно было предсказать поведение агента
→ voice - конкретные правила общения агента, а не набор прилагательных
→ expertise - основная область компетенции, инструменты, которыми агент владеет свободно, и ситуации, где он передаёт задачу другому специалисту
→ boundaries - явные ограничения и вещи, которые агент делать не будет, без расплывчатых формулировок
→ memory policy - правила того, что сохраняется в памяти, а что остаётся приватным
→ pet peeves - фразы, речевые обороты и тон общения, которые агент никогда не использует

Обычно многие пишут что-то вроде «будь полезным и профессиональным» и на этом заканчивают. 🫣

Это ничего не меняет. Любая модель уже по умолчанию старается быть полезной и профессиональной.

Агенты, которые действительно становятся лучше со временем, имеют файлы SOUL.md с реальными взглядами, ограничениями и стилем общения, который можно предсказать ещё до прочтения ответа.

Хороший SOUL.md обычно занимает от 30 до 80 строк. Конкретика важнее полноты охвата.

Сохраните себе эту шпаргалку. Когда будете создавать своего первого агента, она вам понадобится.

Вот также подробный гайд по Hermes Agent, в котором разбираются слой SOUL.md, трёхуровневая система памяти, цикл саморазвивающихся навыков и запуск трёх специализированных агентов на своём компьютере в режиме 24/7.

Когда я смотрю на очередного человекоподобного робота, я вспоминаю, как косячат нейронки у меня на компе, казалось бы, в самых очевидных местах. А здесь и модель на робота большую не поставишь, и время реакции ограничено.

В ближайшие годы универсальные роботы будут сплошным факапом.

А вот специализированные - мусор сортировать, боеприпасы на передовую таскать или что-то монотонное делать, почему бы и нет?

https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10210

Агент на локальной модели? любопытно...

https://t.me/ai_machinelearning_big_data/10207