Anthropic — August 2026

🕸 "не проиграл - он вышел из гонки ИИ добровольно"(с) С такого тезиса начинает автор статьи. Основные тезисы: 1. OpenAI и Anthropic вышли на петлю самоулучшения (RSI). 📈 RSI-концепция – модель А создаёт модель Б, которая создаёт модель В, и так далее по…

🕸 "не проиграл - он вышел из гонки ИИ добровольно"(с)

С такого тезиса начинает автор статьи.

Основные тезисы:

1. OpenAI и Anthropic вышли на петлю самоулучшения (RSI). 📈 RSI-концепция – модель А создаёт модель Б, которая создаёт модель В, и так далее по экспоненте. Их подход опирается на "горький урок" Ричарда Саттона: "грубая сила вычислений и масштабирование решают всё". 🧠

2. Сегодня те, кто сможет сделать модели топ уровня 2025-2026 годов, будут быстрее убегать от конкурентов и их уже будет сложно догнать. Это и есть "скорость убегания" (escape velocity) – скорость, необходимая, чтобы вырваться из гравитационного поля планеты и не упасть обратно. 🪨 Китайцы молодцы, но что же делать любителям суверенов и нац моделей. 😩

3. Google при этом "стоит в стороне" PR компаний Anthropic и openAI с RSI, но делает экзистенциальный выбор, цена которому или всё или ничего.

Что это за выбор? Помимо удержания лидерства в поисковых технологиях и обучении своих LMок.

1.  World models и VLA. Модели позволяющие имитировать и ориентироваться в физическом мире. Пример, Genie 3 – интерактивная модель мира, которая генерирует играбельные среды с интуитивной физикой. Это все то, что бустанет робосистемы и автопилоты на новый уровень.

2. Альтернативные архитектуры, нежели трансформер. Гуглы верят, что текущие модели предсказания следующего токена терминальная ветка. 📦 бы конечно добавил сюда диффузионки, JEPA парадигму и др, как потенциальные. Что они тогда имеют ввиду? Узнаем. ⏰

3. Упор на AI for science и DeepMind. Проекты по сервисам для исследователей Co-scientist, модели AlphaFold3, Evolve, Genome и др.

Итог. Это не соревнование моделей. Это битва двух теорий развития ИИ:

· RSI → быстрая, но рискованная экспонента. · World Models → долгая, но фундаментальная игра.

Что победит – узнаем через пару лет. А пока следим за архитектурными релизами DeepMind, и читаем презентацию с моего выступления на Urban ML conf во вложении ниже 👍

Очень странные дела с Fable 5, или обертка ≠ начинка

Fable 5 от Claude появился очень громко

В том виде, в котором модель показали в июльском релизе (давали тестировать для платных аккаунтов) модель была реально крута.

Очччень умный ИИ, буквально угадывающий многое из того, что вы имели в виду. Порой даже возникало удивительное ощущение "откуда он знает?!"

Правда, всем сразу честно сказали — это временно, потом только за денежки.

Ну ок, на хорошее дело не жалко. Миллионы (и мы в том числе) купили отдельные кредиты специально под Fable 5.

А потом начались немного странные дела. Через некоторое время появилось какое-то зудящее ощущение, что "царь-то не настоящий" ....

Причем важно — нам вообще плевать на всякие бенчмарки измерения моделей, гул в профильных сообществах и прочее такое. Все это часто не показатель.

Мы все оцениваем сами. Есть и специальные "нагрузочные" промпты, по которым прекрасно видно качество, и т.н "чутье на модели". Да и просто опыт.

Когда стало ясно, что ощущение только усиливается, начали изучать вопрос.

Таки-да — мы оказались не одни. Энтузиасты ИИ уже намеряли тучу всяких хитрых делишек за Fable 5.

Например — откат модели к более слабой Opus по ряду задач. То есть вы платите немалые $50 за 1. м. токенов, а Fable просто отфутболивает решение к Opus, который входит в подписку и без денег.

Или — намеренное снижение качества ответа модели, То есть могла бы ответить сильнее, но системные промпты не разрешают.

Ну а главное, что обычно плавно обходят в западных дискуссиях (а мы не станем) — так это банальное надувательство.

Проше говоря — показали сначала работу на одних мощностях, а потом под этой же оберткой дали модель совсем на более слабых мощностях.

Почему это возможно?

Потому что уровень работы ИИ крайне сложно замерять. Обычно все проще: для большинства людей "статичная"модель — она вроде и сегодня, и завтра как бы одна модель.

А на деле — в ИИ такой гарантии и рядом нет. И это всегда важно помнить:

Марка модели — не гарантия идентичности. Общепринятые нормы там не работают.

Какое-то имя типа Fable 5 еще не гарантирует стабильной идентичности.

Что за "начинка" там была вчера, и какая сегодня — неизвестно.

Будем надеяться, что в Claude пересмотрят подход. А мы — получим наконец стабильную модель реально высокого качества, которую уже видели и успели полюбить.

Разблокирована новая профессия

Понятное дело, что нейрости отберут у нас работу. Самый частый аргумент против — это заезженная история про лифтера. Раньше в лифте сидел специальный дядя и тыкал за тебя кнопочку. Потом лифты проапгрейдили, и дядя остался без работы — зато появились те, кто эти лифты устанавливает и обслуживает.

Это все попытки успокоить массы — ничего хорошего с вами не будет и новых специальностей вам с неба не насыпят. Максимум — вынужденно освоим натуральное хозяйство.

Но есть все-таки один лучик надежды. Подписчица мне рассказала, что благодаря нейросетям пишет охуенные досудебные претензии, когда ее кто-то обижает. И я же занимаюсь тем же самым.

Недавно мне прислали херовый товар для коня — уздечку. Началась какая-то еботория: «Нет, мы ничего обратно не примем, у нас внутреннее правило, возвратов нет». Я пошла к Claude, проконсультировалась и как начала угрожать досудебкой. Деньги сразу вернули.

С диваном была примерно такая же история. Любимая веселуха российских производителей: на фотографии разместить один диван, а привезти совершенно другой (словно из под жопы бомжа). Обратно это говно принимать никто не собирается. Но клодик и тут разрулил.

И вот тут я понимаю, что новая профессия действительно появилась. Называется: профессиональный потребительский AI-террорист.

Записываемся на новый курс: «Как стать профессиональным потребительским террористом с помощью Claude и зарабатывать, кошмаря малый и средний российский бизнес, работая 2 часа в день на удаленке».

دستورات - اسکیل کلاد

#هوش_مصنوعی #Claude #Nano_Banana #پرامپت_نویسی #Prompt  #AI  #Artificial_Intelligence #OpenAI #ChatGPT ┏━━━━━━━━┓ 〓 @AIPyth0n ┗━━━━━━━━┛

Сколько человек в мире действительно используют ИИ?

Из 8.1 миллиардов населения планеты примерно 80%, согласно статистике от Google, никогда не пользовались ИИ.

Существующие ИИ-агенты для кодинга принадлежат 0.4% людей мира.

Платными подписками типа Claude Max, и даже куда менее мощными, обладают около 0.3% населения планеты.

Смотря на такие данные, можно о многом подумать: и об отсутствии (пока что) «глобального превосходства» ИИ, и о важности среды, в которой ты находишься (в моей среде, например, создается ощущение, что только пенсионеры и бедное население стран третьего мира не пользуется ИИ, но – это не так).

Что скажете, стало сюрпризом или ожидаемо? 🧠

Впечатление. Восходящее солнце, 1872, 48×63 Клод Моне (1840-1926) Музей Мармоттан-Моне, Париж

Самое влиятельное произведение импрессионизма.

Новые приемы живописи молодых художников, непривычный вид их картин привели к тому, что их полотна не принимали в Парижский Салон, считая незавершенными. В 1874 году художники объединились и показали свои картины на независимой выставке в ателье фотографа Надара.

Именно здесь Моне представил шедевр.«L’impression. Le soleil levant». Увидевший полотно, критик Луи Леруа обыграл название картины в заглавии своей статьи «Выставка импрессионистов». Художники не только благосклонно отнеслись к данному им в шутку прозвищу, но и использовали его как официальное название группы.

Порт Гавра на рассвете. Мимолетный момент запечатлён свободными мазками ярких цветов. И здесь - не буквальное изображение, но именно впечатление мастера.

Кто ВАШ импрессионист? 😉

История шедевров | Наш чат

Мы в МAX

📆 Уже завтра, 5 августа в 16:00, мы начинаем двухдневный интенсив по созданию сайтов с помощью Claude Code и Codex.

За эти два дня вы не просто познакомитесь с инструментами, а шаг за шагом создадите собственный сайт: от идеи и структуры до публикации.

После интенсива вы сможете использовать этот подход для своих проектов, клиентских задач, запусков и новых продуктов.

Если планировали участвовать — сейчас ещё можно присоединиться и начать обучение вместе со всеми.

Старт — завтра, 5 августа, в 16:00.

Регистрация в боте: 📌 в Макс 📌 в ТГ

АГЕНТЫ: ОТ А ДО Я

На этой неделе хочу сделать для вас кое-что основательное.

Разберу с вами всю систему построения агентов и мультиагентных систем — как строить свои нейрозаводы. Целиком, от А до Я.

По сути соберу для вас букварь по агентам 📕 Что делать на каждом шаге, как этим пользоваться, куда двигаться дальше с самого начала и до своих мультиагентных систем.

Идём по буквам: А — что такое агент и с чего начать Б — собираешь своего первого В — прокачиваешь его скиллами и знаниями Г — превращаешь в нейрозавод: бригаду агентов, что работает параллельно Д — применяешь под свои задачи и зарабатываешь …и так до Я — когда ты смотришь на свой завод и говоришь: «Я МОГУ».

Всю эту азбуку покажу вживую на закрытом эфире: 🗓 Четверг, 11:00 — «АГЕНТ: ОТ А ДО Я»

🎁 А за регистрацию заберёшь:

1️⃣ Как сделать так, чтобы Claude Code за $20 работал как за $100 — без лимитов. 2️⃣ ТОП-30 нейросотрудников, на которых ты можешь заработать от 100 000 рублей в месяц или сэкономить бюджеты своей компании 3️⃣ Часть авторского репозитория — стартовый набор скиллов/инструментов

Займи место — в четверг идём от А до Я 👉 https://telegram.me/aiexpert_ex_robot

P.S. А всю эту неделю в закрытом канале буду делиться фишками по созданию своих агентов и заводов. Регистрируйся, чтобы не пропустить 🔥

📆 Уже завтра, 5 августа в 16:00, мы начинаем двухдневный интенсив по созданию сайтов с помощью Claude Code и Codex.

За эти два дня вы не просто познакомитесь с инструментами, а шаг за шагом создадите собственный сайт: от идеи и структуры до публикации.

После интенсива вы сможете использовать этот подход для своих проектов, клиентских задач, запусков и новых продуктов.

Если планировали участвовать — сейчас ещё можно присоединиться и начать обучение вместе со всеми.

Старт — завтра, 5 августа, в 16:00.

Регистрация в боте: 📌 в Макс 📌 в ТГ

🔴 При недоступности Telegram используйте сайт neuralbox.ru.

Вы можете использовать все наши сервисы на разных платформах 🍏 iPhone ✉️ VK-приложение Ⓜ️ Max-бот 🧑‍💻 API 🌐 Сайт

Эти боты решат любые задачи – от креатива до поиска информации:

🖼 ИЗОБРАЖЕНИЯ 🍌 Nano Banana 2 Pro — сохраняет лицо с фото 📹 Seedream 5 Pro — точный текст на картинке 💻 GPT Image 2 — лучшая генерация на сегодня 👩‍💻 Midjourney 8.2 — создавайте шедевры 💫 StableDiffusion — уникальные картинки

🎬 ВИДЕО 📹 Seedance — плавные кинематографичные ролики 📼 Kling AI — текст в видео, повтор движений 🎲 HeyGen — перевод видео 🎞 Google Veo 3.1 — видео с голосом и музыкой 🎞 Runway Aleph — редактируйте видео словами 🐎 Happy Horse — из видео, фото и текста 📹 Gemini Omni — аватар с вашим лицом и голосом 💻 Sora 2 — от OpenAI, без водяных знаков

🎵 МУЗЫКА 🎵 Suno AI — сочиняйте песни 🎵 Mureka AI — музыка и вокал по тексту 📹 Lyria 3 — музыкальная модель Google

📝 ТЕКСТ 💻 GPT-5.6 — текст с файлами и картинками 🖥 Claude Fable 5 — мощный альтернативный AI 🖱 Perplexity — поиск с источниками 🖼 YandexGPT — российская модель Ⓜ️ Meta — Llama — открытая модель ✨ Gemini — модель Google

🎙 ОЗВУЧКА И РЕЧЬ 🗣 Eleven Labs — озвучка и клон голоса 📝 Whisper Voices — аудио в текст

🧰 ДРУГОЕ 🎛️ Все нейросети в одном боте — полный набор 🕵️ Инста-шпион — смотрите незаметно 🔍 Поиск по фото — нужная инфа за секунды

Без подписок и повторяющихся платежей — оплата только за то, что используете.

#MistralAI #ZaiZhipu #Imagen

تا حالا از AI خواستی برات یک سایت طراحی کنه و آخرش با همون ترکیب همیشگی روبه‌رو شدی؟ گرادیان بنفش، سه‌تا کارت کنار هم، متن‌های بزرگ و یک ظاهر که انگار قبلاً صد بار دیدیش؟

اینجاست که Taste Skill وارد می‌شه.

مهارت Taste Skill یک مجموعه دستورالعمل برای ابزارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعیه که کمک می‌کنه رابط کاربری‌های حرفه‌ای‌تر، منسجم‌تر و کمتر کلیشه‌ای بسازن.

در واقع خودش فریم‌ورک یا کتابخانه UI نیست؛ یک فایل راهنماست که AI قبل از طراحی و کدنویسی می‌خونه و بر اساسش تصمیم می‌گیره:

- چه فونت و ترکیب‌بندی‌ای مناسب پروژه‌ست - فاصله‌گذاری‌ها و رنگ‌ها چطور انتخاب بشن - انیمیشن‌ها چقدر و کجا استفاده بشن - طراحی چطور با هویت برند هماهنگ بمونه - از چه الگوهای تکراری و بی‌دلیلی دوری بشه

مثلاً به AI یادآوری می‌کنه که هر صفحه‌ای به گرادیان بنفش، کارت‌های شیشه‌ای یا داشبورد نمایشی نیاز نداره!

این ابزار با سرویس‌ها و ایجنت‌هایی مثل Cursor، Claude Code، Codex، Windsurf، v0 و چند ابزار دیگه قابل استفاده‌ست و به فریم‌ورک خاصی هم محدود نیست.

برای نصب نسخه اصلی می‌تونید از این دستور استفاده کنید:

npx skills add https://github.com/Leonxlnx/taste-skill --skill "design-taste-frontend"

بعد از نصب، AI فایل "SKILL.md" رو می‌خونه و موقع طراحی رابط کاربری، قواعدش رو در نظر می‌گیره.

در مجموع، اگه با AI سایت می‌سازید ولی از خروجی‌های تکراری و بیش‌ازحد «AI‌طور» خسته شدید، Taste Skill می‌تونه مثل یک طراح هنری یا منتقد طراحی کنار ایجنت کدنویسی‌تون عمل کنه.

http://tasteskill.dev

#هوش_مصنوعی #Claude #AI  #Artificial_Intelligence #OpenAI #ChatGPT ┏━━━━━━━━┓ 〓 @AIPyth0n ┗━━━━━━━━┛

🙈 Как я дорогущим Fable 5 гвозди забивал

Каждый день, когда я ещё только просыпаюсь, у меня собирается AI-дайджест.

Ровно в 5 утра робот начинает шуршать по конкретным тг-каналам про нейросети, отжимает всю воду и рекламу и кладёт мне на стол в телегу короткую сводку — что вчера произошло в этом нашем эй-ай-дурдоме.

Процесс уже настолько обыденный, что я про него давно и не думаю — работает себе и работает. Как чайник.

А тут на днях товарищ сбойнул. Мол, лимит подписки исчерпан.

Ну, странно: там точно оставались запасы, да и ест вся эта история на Sonnet откровенно копейки.

Полез в терминал разбираться. И вот тебе на!

Fable. Пять. 🤬

Короче, чёрт его знает, как так получилось, но в какой-то момент активная сессия агента переключилась (вероятно, моими усилиями) на топовую модель, да так и осталась. Выходит, что реально забивал микроскопом гвозди.

Для интересующихся, прикол был вот в чём: дайджест-то собирается не отдельным вызовом, где я выбираю «мозги», а общей вечно живущей cron-сессией Claude Code, которая крутится в tmux. А модель у неё берётся дефолтом машины. Дефолт почему-то был запинен на Fable.

Ну и, соответственно, упёрся я как раз в лимиты Fable, которые действительно были сожжены накануне.

***

Короче, несмотря на прошаренность и всё такое, но вот случаются такие тупые косяки на ровном месте. 🤷‍♂️

Открытие дня для главы Anthropic: его беспокоит, что новые сотрудники идут ради денег, а не ради целей компании.

Дарио Амодей переживает, что из-за зарплатной гонки в ИИ-секторе люди выбирают работодателя по размеру оффера, а не по убеждениям — он не хочет участвовать в аукционе зарплат.

Работать за деньги, а не идею? Шок.

Google только что выпустил 15 бесплатных AI-инструментов, которые могут сэкономить тысячи долларов каждый месяц.

Некоторые из них пока в бете, некоторые пока еще в разработке. Но в целом понимать масштаб выпускаемых сервисов гуглом)))

ВОТ ВСЕ 15

Первый - Pomelli. Бесплатный AI для маркетинга. Генерирует весь контент для соцсетей твоего бренда просто по ссылке на сайт. https://labs.google/pomelli

Второй - Stitch. Превращает обычные текстовые описания в красивый современный дизайн интерфейсов для приложений и сайтов. https://stitch.withgoogle.com/

Третий - Google Opal. Позволяет строить AI-автоматизации - как N8n или Make.com, но на собственных моделях Google. https://opal.withgoogle.com/

Четвёртый - AntiGravity. Их собственный AI-редактор кода. Работает как Claude Code или Cursor - отличный вариант для вайб-кодинга. https://antigravity.google/

Пятый - Mixboard. Что-то среднее между Canva и Pinterest. Генерируешь несколько AI-изображений и комбинируешь их пока не получишь именно то что хотел. https://labs.google/mixboard

Шестой - Disco. Превращает открытые вкладки браузера в интерактивные AI-приложения с умным AI-указателем. https://labs.google/disco

Седьмой - NotebookLM. Превращает твои документы, видео и заметки в краткие саммари, подкасты и учебные гайды. https://notebooklm.google/

Восьмой - Learn Your Way. Превращает любую тему в персональный AI-курс, собранный под тебя. https://learnyourway.withgoogle.com/

Девятый - Flow Music. Общаешься с AI-продюсером в чате и генерируешь полноценные песни и музыкальные клипы. https://www.flowmusic.app/

Десятый - Google AI Studio. Клон Lovable для быстрого прототипирования MVP и запуска AI-приложений за секунды. https://aistudio.google.com/

Одиннадцатый - Jules. Автономный агент, который подключается к GitHub, строит фичи и чинит баги. https://jules.google/

Двенадцатый - Gemini CLI. Пилот в терминале: запускает команды, выполняет тесты и управляет системой контроля версий - похоже на Claude Code. https://github.com/google-gemini/gemini-cli

Тринадцатый - Codewiki. Самообновляющаяся вики для GitHub, которая объясняет весь твой кодовый проект с помощью Gemini. https://github.com/deepwiki

Четырнадцатый - Firebase Studio. Визуальная AI-панель для управления бэкенд-данными и облачной логикой. https://firebase.studio/

Пятнадцатый - Gemini Code Assist. Профессиональный AI-напарник по коду, встроенный в VS Code, Cursor и другие IDE, с реально бесплатным тарифом. https://codeassist.google/

Делитесь, что попробовали 👇

А ведь сейчас самое время стартовать безумные ИИ-проекты!

Мой "начался" весной 1822 года, когда Томас Бейл оставил хозяину гостиницы в Линчберге (Виргиния) запертую шкатулку и уехал на Запад – навсегда.

Моррис не вскрывал шкатулку 23 года, а вскрыв – еще семнадцать лет не мог ничего сделать и в 1862-м передал содержимое другу. Это три зашифрованных листка: B1 – где зарыт клад, B2 – что там лежит, B3 – имена тех, кому это отдать. Друг провозился больше двадцати лет, расшифровал только B2 – и в 1885-м анонимно выпустил памфлет The Beale Papers.

С тех пор B1 и B3 так и не пали, хотя 140 лет над шифром бились сотни людей, от любителей до сотрудников АНБ США.

На выходных я открыл чат с Claude Fable: за последние недели модели начали чаще совершать открытия в математике – значит, что-то поменялось в их возможностях. В математику с ИИ сейчас пошли все, от профессоров до любителей. Но в каких еще областях эти модели могут закрыть открытые вопросы? Fable предложила несколько вариантов. Шифр Бейла зацепил больше всего.

Далее я открыл уже GPT-5.6 Pro и набрал:

Разгадай шифр Бейла, не делай ошибок.

Конечно же, нет. В ходе работы выстроилась следующая схема:

Fable 5 – выдвигает гипотезы и принимает решения. Opus 5 – в отдельном чате отвечает на мои дурацкие вопросы по теме. Codex на GPT-5.6 Sol – работа с файлами или веб-поиск в несколько потоков. GPT-5.6 Pro – главный “мыслитель” в команде, пашет по 90-100 минут и не жалуется.

Работы хватает каждому, даже мне остается.

Первый этап – оцифровать все три текста. Оригиналы не сохранились, первой копией был сам памфлет, который потом переписывали руками, перепечатывали и сканировали – с ошибками. А каждая ошибка ломает работу: напишешь 108 вместо 10, 8 – и весь шифр дальше сдвинется на знак.

Спасает вскрытый B2: если в копии он без ошибок, выше шанс, что и на других листках их минимум. На сверку ушел почти целый день – два прохода Codex, проверки Fable, а в тяжелых случаях я сам открывал скан и писал: “здесь шестерка”.

Второй этап взяла GPT-5.6 Pro: похожи ли B1 и B3 на настоящие. Структура видна и в нерасшифрованном тексте — по ней можно предполагать, шифр перед нами или мистификация.

На этом этапе мы встали с двумя находками.

Первая: у B1 и B3 действительно угадываются структуры, причем разные – их могли шифровать по-разному.

Вторая интереснее. В сети лежит репозиторий Дэвида Фицджеральда – тот же анализ на два с половиной месяца раньше, с Opus 4.6. Оцифровка почти идентична моей. Вывод у Фицджеральда такой: весь шифр – мистификация.

Версия мистификации популярна, но расчеты Фицджеральда прошли не замеченными. У Fable есть идея, как их усилить, но если опровержение Фицджеральда не стало убедительным ранее, вряд ли поможет уточнение.

И вот тут закрадывается подозрение. В математике люди десятилетиями красиво доказывали гипотезу якобиана, потому что это было мейнстримом. А ИИ пришел и опроверг гипотезу “уродливым” контрпримером. Застревали не на сложности, а на вкусе: брались за элегантное, брезговали топорным.

А между тем у обоих шифров максимумы делятся на 325 – это примерно страница книги формата октаво. Где-то есть печатный текст на три-четыре страницы, который все это породил. Фицджеральд прогнал 9500 книг Проекта “Гутенберг” и не нашел ничего – но в Гутенберге лежат книги, а нам нужен альманах, листовка, газетная колонка. Сегодня печать XIX века частично оцифрована – изучать ее тупым перебором все еще сложно, но, быть может, возможности новых моделей дадут здесь шанс?

Рассчитываю ли я на успех? Вероятность – 0,00001%. Зачем тогда жгу лимиты двух дорогих подписок? Это самообразование: рабочую рутину мне закрыл еще Opus 4.5, а здесь можно гонять передовые модели на пределе и заодно учиться собирать из них команду с самопроверкой.

Ну и в конце концов это просто весело!

Поддержать отечественную криптографию (в моем лице) можно подпиской на “Бусти” – там вас ждет 20+ лонгридов по работе с ИИ. Прочитаете все – и вскроете шифр Бейла быстрее меня!

Trip2g

trip2g - открытый проект (один Go-бинарник на SQLite), который превращает хранилище Obsidian или просто папку с Markdown в живой хаб знаний. Одна и та же заметка работает дважды: как веб-страница для человека и как ответ ИИ-агенту через MCP.

Из заметок собирается: сайт, база знаний с полнотекстовым и семантическим поиском (RAG из коробки), канал в Telegram, MCP-сервер для агентов. Правки уходят за миллисекунды. Формулировка авторов - «от Markdown до пиринговой сети знаний».

Для тех, кто

*⃣Ведет базу знаний в Obsidian и хочет делиться частью заметок - публично, по подписке или платно. Разделение доступа через подграфы: что-то открыто всем, что-то только своим. *⃣Работает с ИИ-агентами (Claude Code, любой MCP-клиент) и хочет дать им долгую память обычными Markdown-файлами с читаемой историей правок, а не непрозрачной векторной базой. *⃣Является автором канала или курса: те же заметки публикуются в Telegram, платный контент закрывается пейволом. *⃣Команда или компания: центральный хаб плюс хабы сотрудников, один запрос агента ищет по всем сразу.

Как это работает

Наполнять хаб можно как удобно:

*⃣плагином синхронизации прямо из Obsidian - в один клик, двусторонняя синхронизация, хранилище остаётся локальным; *⃣из терминала или силами агента - API, вебхуки; *⃣через Git - вся база доступна как обычный репозиторий: git clone для бэкапа с историей, git push для правок.

На выходе получаем:

*⃣Сайт - оформление через шаблоны, от «просто фронтматтер, без кода» до своих HTML-шаблонов; mermaid-диаграммы и графики из CSV из коробки; *⃣MCP-сервер в каждом хабе: поиск, чтение заметок, поиск похожих; доступ агента ограничен его подпиской; *⃣Telegram-канал - заметки становятся постами, правка заметки обновляет пост;

Кейсы

*⃣ Публичный второй мозг: часть vault - публичный сайт, часть приватная; агент отвечает по заметкам с указанием источников. *⃣ Память агента: MCP-клиент подключается к хабу и получает поиск по всем заметкам, без отдельного «инжеста». *⃣ Контент-конвейер: заметка одновременно на сайте, в Telegram и в RSS; ссылки не ломаются. *⃣ Платная база знаний: закрытые материалы как подграф с пейволом, бесплатное открыто. *⃣ Федерация: несколько хабов соединяются в сеть, один запрос агента ищет по знанию всех. *⃣ Лендинги: встроенный движок шаблонов позволяет собирать страницы из кусоков markdown.

Как попробовать

*⃣ Без установки за полминуты: добавить публичный хаб trip2g.com/_system/mcp в свой MCP-клиент и задать вопрос. *⃣ Локально: git clone https://github.com/trip2g/trip2g, затем quickstart через docker compose. *⃣ На своём сервере: SSH и одна команда - установщик спросит режим запуска, e-mail владельца и способ входа, скачает релиз и запустит фоновой службой. Ubuntu 24.04 из коробки, другие системы не гарантируются. Через пару минут сайт готов.

Ссылки

Репозиторий: https://github.com/trip2g/trip2g Документация (ru): https://trip2g.com/ru/user MCP-хаб для проб: https://trip2g.com/_system/mcp Сайт проекта - главное демо: https://trip2g.com/ru

🧠 Почему вам нужно крайне осторожно относиться к LLM как факт-чекеру и как вас ИИ легко может ввести в заблуждение и что с этим делать?

Для начала нужно понимать, что у ИИ нет никакого своего мнения как у эксперта-человека. В зависимости от контекста LLM моментально «переобуется в полёте» и будет выдавать разные точки зрения на вроде бы аналогичные запросы. Давайте рассмотрим, «как ИИ думает» и какие техники есть для получения более качественных ответов на валидацию информации.

Прежде всего стоит помнить о заморозке семантики в KV Cache у LLM. Это легко превращает ИИ в «упрямого осла», даже если его аргументы были ошибочными. Хотя все LLM на RL-обучении тренируют «передумывать», старая семантика ошибочных векторов никуда не исчезает, и за счёт Attention Sink ИИ очень склонен удерживать ошибочную точку зрения, потому что старые векторы для него — «центр семантического притяжения». Поэтому всегда открывайте новые сессии и под разным стартовым ICL для серьёзных вопросов.

Но есть ещё более важное заблуждение обывателей об ИИ, которые думают, что ИИ сообщает какие-то сведения в силу своей «экспертной убеждённости». Это ошибочный антропоцентризм для ИИ. Тут нужно заглянуть, как ИИ учил факты из pretraining и SFT. На самом деле там обучение в духе «Попугай Попка», так как ИИ заставляют учить datasets дословно и токен-в-токен его повторять. Это не тема про «экспертизу». Эти знания ИИ использует для ответа на ваши вопросы как интерполяцию между кейсами из этого байесовского разнообразия обучения. Однако вы критически зависимы от того, какой был dataset. В реале ИИ будет выбирать не верные, а частотные кейсы. Например, если в dataset было много утверждений в духе «Claude хорошо программирует» или «американские LLM лучшие», то для модели это облако кейсов в её гиперпространстве смысла создаёт мощнейший центр притяжения как семантическая чёрная дыра. ИИ будет крайне склонен при интерполяции кейсов в ответах сдвигаться к этим частотным облакам кейсов в силу их частоты, а не логической верности.

Хотя на RL-обучении все LLM учат логично рассуждать через тот же PRM, перебить «заблуждения частности» из своего обучения в реале ИИ не может. Без хорошего ICL сам ИИ будет работать как Капитан Очевидность, что для ответов однозначных обычно ок, но для экспертных, где ещё есть даже среди учёных битвы «остроконечников» и «тупоконечников», будет без ICL даже ИИ беспомощен, так как ему нужна от вас исходная информация, к какому лагерю гипотез примыкать. Его выбор может быть даже случайным в таких ситуациях.

📌 Основная мораль тут в том, что всегда имейте в виду: ИИ имеет потенциальное «заблуждение частотности» и потом ещё станет упрямым ослом в заблуждении из-за замерзания KV Cache. Старайтесь через ICL сразу смещать под разными углами вопросы к ИИ. Создавайте ансамбли разных ИИ. Не давайте ИИ коллапсировать в одну гипотезу-ответ, а стройте стратегию работы с ним через суперпозицию смыслов с анализом альтернативных гипотез трактования.

Просто бросить какой-то контекст без ICL на анализ ИИ — часто способ того, что LLM вас одурачит своим наукообразием ответов, и вы поверите в нерациональное решение модели. Правильные ответы на деле в ваших руках. Сам ИИ без позиции относительно обучения, его «родная позиция» — лишь частность кейсов из dataset.

Создатель Claude и CEO Дарио Амадеи недоволен, что соискатели выбирают работу из-за денег, а не из-за миссии.

Все руководители ведут себя одинаково 💼

Бизнеснакрепко

UI Technical Designer | UI Unreal Engine Developer | 5 years

Специализируюсь на создании UI для PC-проектов. Уверенно владею C++ и Blueprints, глубоко знаю UE5 UI Framework. Буду максимально эффективен в проектах со сложной системой интерфейсов.

🔍 Что ищу: Удаленную работу (включая part-time) в аккредитованных IT компаниях.

🛠 Ключевые навыки и подход: • Архитектура: Глубокое понимание UE5 UI Framework, CommonUI. • Разделение ответственности: Визуал и анимации строго в UMG/Blueprints, бизнес-логика и алгоритмы — в C++. • Рефакторинг: Умею безболезненно мигрировать сложную BP-логику в C++ для повышения стабильности и удобства код-ревью. • Инструменты: Figma (чтение и реализация макетов), Git, Jira, Confluence. • AI-воркфлоу: Активно использую нейросети (Qwen, Claude, Cursor) для ускорения разработки и решения нетривиальных задач.

🏆 Опыт и достижения: • Разработал/верстал UI для двух крупных UE5-проектов жанров CCG и FPS. • Успешно внедрил плагин CommonUI в проект. • Провел масштабную миграцию UI-логики из Blueprint в C++, что устранило баги компиляции, повысило FPS/стабильность и сильно упростило работу команды с кодом.

🏋️‍♂️ Дополнительно: • В данный момент изучаю Slate для расширения компетенций. • А так же пытаюсь разобраться в профилировании проектов.

📬 Контакты: • Telegram: @exeyla

#резюме #remote #cv #unrealengine #ue5 #umg #junior+ #middle #gamedev #разработчик #resume #ui

Palantir es, sin duda, la Nvidia del software de IA. Ayer, la compañía presentó otro espectacular resultado trimestral, con un aumento vertiginoso de los ingresos del 93%, muy por encima de sus previsiones. La empresa ha acelerado el crecimiento de sus ingresos cada trimestre durante tres años, partiendo de una tasa de expansión del 13% en el segundo trimestre de 2023. En ese periodo, los ingresos de Palantir han pasado de 533 millones de dólares trimestrales a 1.900 millones de dólares. Las acciones de Palantir subieron un 11% en las operaciones posteriores al cierre.

Probablemente influye el hecho de que el cofundador y CEO, Alexander Karp, sea un showman iconoclasta cuyas advertencias sobre los peligros que representan las empresas de IA como Anthropic y OpenAI también sirven como estrategia de marketing para los servicios de Palantir.

А помните, как появился клод и кодекс, и сразу стало миллион инновационных приложений, каждое запускается за 0.25 секунд, 120 фпс у каждого, сам апстор очистился, и программисты все такие светлые вокруг и все друг другу улыбаются.

Вот и я не помню.

😃 iOS Dev

🚨 Сегодня в 21:00 закрываем продажи на курс «Claude на максимум»

Это последний день, когда можно присоединиться ко второму потоку и за один месяц изучить все возможности Claude: от настройки под себя до создания агентов, сайтов, мини-приложений, дизайна, видео и полноценных рабочих систем.

После оплаты вы сразу получите доступ к обучающей платформе, урокам, каналу и чатам курса — можно сразу заходить и начинать обучение.

Если вы давно смотрите в сторону Claude, но откладываете, сегодня нужно принять окончательное решение.

⏰ Присоединиться можно до 21:00. После этого продажи будут закрыты.

👉 Перейти на курс: https://claude2.golyginayulia.ru/

Если остались вопросы или возникли сложности с оплатой, напишите в службу заботы: https://t.me/sluzba_zaboti_golygina

🧠 Anthropic: Prompt Engineering відходить на другий план. Настав час Context Engineering.

Компанія випустила нові рекомендації для Claude 5 і поділилася несподіваним висновком: вони видалили понад 80% системного промпта Claude Code, і якість роботи від цього не погіршилася.

Що радять тепер?

✅ Замість довгих інструкцій — давати моделі реальний код, тести, HTML-макети та готові приклади реалізації. ✅ Інструкції для рев'ю, перевірок та інших окремих задач виносити у Skills, щоб Claude відкривав їх лише тоді, коли вони справді потрібні. ✅Файл CLAUDE.md тримати максимально коротким — лише призначення проєкту та важливі особливості кодової бази. ✅Приклади використання інструментів стали менш важливими. Натомість варто створювати зрозумілі інтерфейси з чіткими параметрами й обмеженнями. 💊 Також з'явилася команда /doctor, яка аналізує CLAUDE.md і Skills, знаходить зайві інструкції та допомагає скоротити контекс

Більше інфи.