very vibe coding

О, тут некоторое время назад установил себе Claude в Excel, а сегодня поставил себе его и в PowerPoint. Это вам не кривой и косой Microsoft Copilot! Танцы с бубном, честно говоря, потребовались, но все получилось, правда надо учитывать канадский телефон и имою платную подписку на офис (ставил ее именно для таких целей, тоже пришлось поплясать, чтобы денег Майкрософту заплатить)...

А в целом, это game changer - не картинки рисовать, а с нейронкой именно презентацию редактировать. И других альтернатив разумных пока нет.

https://claude.com/claude-in-powerpoint

Claude code получил встроенную функцию security для проверки кода на известные уязвимости. Такая проверка никогда не будет лишней

Клод теперь умеет работать с git worktrees. Посмотреть о том, что это за штука, лучше здесь - вообще, это парень, который делает годные видео по Claude code, максимально рекомендую

Модели Google вроде бы и умные, но никто на них не программирует. Изменится ли это с 3.1 pro? Посмотрим..

https://t.me/ai_machinelearning_big_data/9558

Это было неизбежно: рано или поздно должны были появиться специализированные решения для инференса.
И вот, Taalas (бывшая команда из Tenstorrent) выкатили то, чего я так ждал — настоящий Direct-to-Silicon.

Ребята не стали мелочиться и буквально «запекли» модель в кремний. Никакой внешней памяти, никакого HBM, никакой сложной упаковки. Веса модели и архитектура — это и есть сам чип.

Цифры выглядят дико: 17,000 токенов в секунду на Llama 3.1 8B.
Это на порядок быстрее текущей SOTA GPU, при этом чип стоит в 20 раз дешевле в производстве и потребляет в 10 раз меньше энергии.
Самое крутое, что это не просто красивые слайды для инвесторов. Железо уже существует, и его можно «потрогать» (ссылка на демо внизу).

Конечно, это ASIC, и тут есть нюанс: чип заточен под одну конкретную модель. Но Taalas продумали этот момент — они оставили поддержку LoRA-адаптеров и изменяемого контекстного окна. То есть это не совсем уж «кирпич», гибкость для файн-тюнинга остается.

Сейчас у них готов чип с Llama 8B (HC1). Весной обещают выкатить что-то среднеразмерное с ризонингом, а к зиме грозятся показать фронтир-модель на втором поколении кремния.

У меня голова идет кругом от мыслей к чему это может привести.


Ссылки:
• Анонс
• Демо (скорость реально впечатляет)

Мини-энциклопедия методов обучения нейронок

https://djdumpling.github.io/2026/01/31/frontier_training.html

А это уже добрые советы для продвинутых пользователей

Я такие сетки не использую, но забавная фича..

Немножко добрых, но сложных советов. Для тех, кто осилит

Прикольный и несложный лайфхак. Повторяйте промпт дважды!

Киберпанк с OpenClaw продолжается. На этот раз вышла капча, которая проверяет, не то, что ты человек, а наоборот - что ты агент, а не человек. Чтобы люди не лезли на сайты для агентов. Выглядит примерно так:

uM] lI^kE tH-iS l[Ob/StE]r HaS^ eI[gHt/EeN] nEu-RoNs^ aNd[ LoS/eS tH]rEe, HoW^ mAn[Y lEfT?

Агент моментально отвечает: 15 ))

Кстати, если захотите подключить к своему OpenClaw Sonnet по подписке, то здесь написано, как это сделать через Claude code. Не используйте API, это раз в 10 дороже

Интересная статья про оптимизацию агентов, сам сейчас этим занимаюсь..

Sonnet - рабочая лошадка, особенно, на подписке за 20 баксов. Поэтому обновление важное

Grok 4.20, обещаемый Elon Musk с августа прошлого года, появился в бете на https://grok.com/ .

При обработке вашего запроса используется до 4 агентов, которые общаются между собой; одному из них назначается роль лидера.

Думаю, что с точки зрения качества эти агенты не должны существенно накидывать по отношению к одной длинной цепочке рассуждений, но могут потенциально уменьшать время до получения ответа за счёт параллельных рассуждений и поиска.

⚡️ Anthropic обновили Claude Sonnet 4.6

В коде улучшения особенно заметны:
- лучше понимает большие проекты
- аккуратнее вносит правки
- реже ломает существующую логику

Anthropic также отмечает рост производительности в долгих сессиях - модель меньше «теряет нить» и держит цель задачи до конца.

Большой скачок по сравнению с Sonnet 4.5
Почти во всех задачах рост:
• Terminal coding: 59% → 51%
• Computer use: 72.5% → 61.4%

Поиск и работа с инструментами: сильный прирост

Novel problem solving: 58% → 13.6% — огромный скачок

Это значит: модель стала гораздо лучше работать как агент.

Разработчики с ранним доступом:
- уверенно предпочитают Sonnet 4.6 версии 4.5
- и во многих задачах выбирают её даже вместо более мощной Claude Opus 4.5

То есть уровень задач, который раньше требовал Opus-модели, теперь доступен в более дешёвом классе.

И всё это - без изменения цены:
$3 / $15 за миллион токенов (как у Sonnet 4.5).

Модель уже стала стандартной в Claude для пользователей Free и Pro.

Sonnet 4.6 = почти Opus по возможностям, но для повседневной работы.

https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-6

@ai_machinelearning_big_data

#Claude