DeepSeek — September 2026

📮 ИИ дешевеет и умнеет, GitHub превращается в магазин скиллов, Google строит «Kubernetes для агентов», а мошенники уже прячут вредонос в крипто-курсах — разбор апдейтов, которые напрямую касаются вашего кошелька и будущей работы.

📆 Искусственный интеллект – сводка за 22 сентября

Anthropic выкатил Claude Opus 5.5: быстрее, дешевле и всё ещё топ в кодинге и задачах с ПК ⚡ “Точки Над Ии”, “Futuris” и другие техканалы разбирают новую флагманскую модель: она на 30% быстрее и на 40% дешевле Opus 5, а в бенчмарках по агентному кодингу и управлению компьютером Opus 5.5 уверенно держит первое место. Для разработчиков важна и цена API — $4 за миллион входных и $20 за миллион выходных токенов, что усиливает конкуренцию на рынке ИИ-платформ. Другие посты об этом же: один, два

Code2Skill превращает GitHub в огромный магазин готовых скиллов для ИИ-агентов 🛠 “Нейронавт” рассказал о проекте, который выкачал код из 19 тысяч открытых репозиториев и собрал больше миллиона “скиллов” — мелких операций, шаблонов и рабочих процессов для кодинг-агентов. Такой склад готовых действий позволяет агентам не изобретать велосипед, а планировать работу из уже проверенных блоков и лучше проверять собственный код.

Jina AI запустила лёгкий DeepSeek-OCR-конкурент для чтения сложных документов на обычных серверах 📄 Канал “Machinelearning” пишет о модели jina-ocr-v1 на 3 млрд параметров, которая умеет разбирать сканы, фото и PDF на английском и китайском, выдавая аккуратный Markdown с LaTeX. Она уверенно распознаёт таблицы, формулы и врезанные картинки, а ещё может отвечать на вопросы по документу — и всё это на относительно недорогом железе.

ИИ-агенту дали доступ к личной почте — и он начал покупать билеты в 6 раз дороже ✈️ “Сергей Булаев Ai” пересказывает исследование Cisco и Carnegie Mellon: один и тот же агент без личных данных нашёл авиабилет за $91, а с доступом к письмам о доходах выбрал бизнес-класс за $601. Учёные показывают, как персонализация может незаметно толкать ИИ к решениям в ущерб кошельку пользователя, если не ограничивать, чем агент руководствуется.

Google открыла AX — Kubernetes для управления армиями ИИ-агентов 🖥 “Нейродвиж” описывает новый опенсорс-инструмент Google: AX создаёт для каждого агента изолированную песочницу, подключает к ней нужные репозитории и скиллы, жёстко режет сетевой доступ и позволяет наблюдать за работой в масштабе. В Google рассчитывают на миллиарды задач агентов в одном кластере, по сути строя операционку для центров массовых ИИ-сервисов.

Yandex B2B Tech сделал “антивирус” для ИИ-систем — AI-SPM для управления рисками 🛡 “База Знаний Ai” пишет о первом в России решении, которое следит за безопасностью ИИ на всем жизненном цикле: от данных и моделей до серверов. AI-SPM ищет уязвимости, подмену данных и попытки взлома моделей, а затем предлагает конкретные способы защиты — чтобы компании не строили ИИ вслепую.

Мошенники научились использовать Claude, чтобы прятать вредонос в “обучающих” крипто-курсах 🎭 По данным канала “Ai И Точка.”, злоумышленники делают красивые видео про “арбитраж” и выкладывают якобы чистый смарт-контракт, который на деле подменён байт-кодом через ИИ-инструменты. Жертвы компилируют его на фальшивых сайтах, вносят “стартовый капитал” и теряют деньги — уже более $500 тысяч ушли таким образом на кошельки аферистов.

🤖 svodka.​ai – ИИ читает каналы, вы читаете главное

💌 Кому из ваших знакомых эти новости тоже будут полезны? Перешлите им почитать

Искусственный интеллект. Подписаться на ежедневную svodka.ai

Ⓜ️ Подпишитесь на наш канал в MAX – чтобы читать сводки Telegram-каналов, даже если Telegram ограничен

🚨 CLOSEDQUORUM: malware Windows que consulta 4 IA (DeepSeek, Qwen, Mistral, Gemini) para decidir si roba credenciales, inyecta código o persiste. Sin humano ni C2 tradicional. Detectado por Cisco Talos con herramienta open-source CAIRN.

Fuente: Cisco Talos - https://blog.talosintelligence.com/the-closed-quorum-inside-the-first-reported-autonomous-ai-c2-implant/

🔫 😀 حصرياااا العملاق الصيني بديل Chat-GPT  بالنسخة المدفوووعة بدووون اشتراك😎 👑

بفضل طراز DeepSeek-V3 المبتكر الذي يحتوي على أكثر من 600 مليار معلمة، يتفوق هذا الذكاء الاصطناعي المتطور على المعايير العالمية ويطابق أفضل النماذج الدولية عبر معايير متعددة.

🎚️ استمتع بسرعات أسرع وميزات شاملة مصممة للإجابة على أسئلتك وتحسين حياتك بكفاءة.

🏇 لتحميل التطبيق اضغط هنا 📲 -- 🔹 شرح مهم لطريقة تحميل التطبيق بدون مشاكل 👇 📲 https://t.me/j0in_us/1948

✅✅✅ نرجو منكم الأشتراك في قناتنا الاحتياطية لنقل العمل عليها في حالة حدوث شي لهذه القناة 👇👇 ➡️ https://t.me/+Y3QrviIqk242Nzg8  📎

На форуме «Диалог о фейках 4.0» в НЦ «Россия» озвучили результаты исследования АНО «Диалог Регионы» о том, как дети и подростки используют нейросети. ИИ для них уже не отдельная технология и не экзотика, а привычный цифровой инструмент: им пользуются 94% опрошенных россиян в возрасте от 10 до 17 лет. Треть обращается к нейросетям каждый день, еще треть – хотя бы раз в неделю.

Самый популярный сервис – «Алиса AI»: ее используют 65% опрошенных. ChatGPT – 41%, китайский DeepSeek – 35%. Младшие школьники чаще выбирают российские нейросети, старшеклассники и учащиеся СПО – иностранные. Основные задачи предсказуемы: найти ответ на вопрос, объяснить непонятное, помочь с домашним заданием. Но нейросети уже используются не только как цифровой учебник: 29% ищут с их помощью идеи, 27% пишут и редактируют тексты, 24% просят подсказать, как лучше поступить в конкретной ситуации.

Самое важное в этой социологии – место ИИ в личной коммуникации. У 64% детей есть вопросы, которые им проще задать нейросети, чем взрослому. В сложной ситуации 17% готовы обратиться к ИИ – это второй показатель после родителей, которых выбрали 22%. С личными вопросами к нейросети готовы пойти 19% опрошенных – почти столько же, сколько к другу или подруге, которых выбрали 17%. При этом 78% хотя бы раз замечали ошибки в ответах ИИ, а 71% говорят, что стали более скептично относиться к контенту в интернете.

Можно говорить о новом этапе цифровой социализации. Ранее дети росли вместе со смартфонами и социальными сетями – они изменили способы общения, потребления информации и формирования привычек. Теперь с первых лет рядом появляется ИИ: не только поисковик или помощник с домашним заданием, но и собеседник, которому задают сложные и личные вопросы. Меняется не просто набор технологий, а сама среда, в которой формируются мышление и коммуникация. Понаблюдаем.

Подписаться на канал📱

Pirate Face превращает Hugging Face в торрент-каталог ИИ-моделей

Появился сайт, который индексирует модели с Hugging Face и автоматически создаёт для них magnet-ссылки.

В каталоге уже около 669 тысяч моделей для генерации текста, кода, изображений, видео и аудио. Встречаются и настоящие гиганты — например, DeepSeek-V4.1-Flash размером 765 ГБ.

Главная особенность — устойчивость к удалению. Если модель исчезнет с Hugging Face, её всё ещё можно будет скачать через торрент, пока кто-то продолжает раздачу.

Наткнулся на огромную статью в The New Yorker о соперничестве Китая и США за мировое лидерство.

Много любопытных историй и попыток анализа, но поражают голые цифры.

• Мощности Китая в судостроении прямо сейчас примерно в 200 раз выше американских.

• В Китае работает больше промышленных роботов, чем во всем остальном мире.

• Завод Xiaomi под Пекином, размером со сто футбольных полей, построили за 14 месяцев. Готовый автомобиль сходит с конвейера каждые 76 секунд.

• Китай производит ~70% мировых электрокаров, а BYD, которых в РФ пока не так много, но в Ташкенте – каждая вторая, недавно обошли Tesla. Это интервью плохо состарилось.

• За 20 лет Китай увеличил выработку электричества почти в четыре раза. От половины американского уровня до двукратного его превышения, и по гораздо более низким ценам. В 2023 Китай ввел больше солнечных панелей, чем США за всю историю.

• Многие знают про Deepseek, но выпущенная два месяца назад ИИ-модель Kimi K3 от Moonshot AI по независимым тестам приблизилась к фронтирным американским моделям вроде Claude Fable 5 и GPT-5.5. А еще у нее нет блока на использование Sci-hub и прочих пиратских ресурсов для ресерча.

• В 2001 году 4/5 стран мира больше торговали с Америкой, чем с Китаем. Теперь 7/10 стран мира предпочитают Китай. Торговый профицит – рекордные $1,2 трлн.

• В Китае проводится больше клинических испытаний, чем в США. Набрать испытуемых там вдвое быстрее, испытания стоят на ~40% дешевле. Китайская фарма дает почти треть новых препаратов-кандидатов в мире.

• Китай уже обошел и США, и ЕС по числу высокоцитируемых научных публикаций.

• Гиг-экономика (та, где люди работают неполный день) в Китае – больше 200 млн человек, из них около 20 млн – курьеры.

• Из Принстона, Гарварда и MIT за 2010-е годы на родину вернулось 20 тысяч ученых китайского происхождения. Выдавливание иностранных специалистов при помощи антимиграционных законов привело к тому, что они просто вернулись на родину и усилили ее потенциал.

🔰 Verdent Ai

| استفاده رایگان از مدل GLM 5.3 و Deepseek 4.1 Flash |

✅ آموزش دریافت 🟢ابتدا وارد این لینک شوید و یک اکانت ایجاد کنید. 🟢پس از ساخت اکانت برنامه رو از این لینک دانلود کنید. 🟢پس از نصب برنامه و لاگین، از بخش انتخاب مدل، تیک مدل GLM و Deepseek رو فعال کنید. 🟢برای سایر مدل ها 100 کردیت رایگان (معادل 5 دلار) به هر اکانت تعلق میگیره.

🚫 مدت محدود

➰➰➰➰➰ #️⃣ #free 🆔 @King_Network7

Недавно в выпуске “Визионеров” мы подробно разбирали, на чём стоит прогрессирующая экономическая мощь Китая. Если не видели, рекомендую.

Среди прочего говорили, что одно из ключевых отставаний Поднебесной – собственные чипы. Без них не построить ИИ, который на равных конкурирует с GPT и Claude. Китайцы это, конечно, понимают и бьются над вопросом не первый год. И, похоже, в последнее время получается всё лучше.

Смотрите, что происходит. Доля Nvidia на китайском рынке близка к нулю, доля отечественных чипов идёт к 90%. DeepSeek строит гигаваттный кластер на Huawei. Гигаватт по энергопотреблению – уже небольшой город.

Вашингтон понял, что контроль над продажей железа работает хуже, чем хотелось, и засуетился. Готовится запрет на аренду американских вычислений через третьи страны. Раньше логика была “топовые чипы не продадим”, теперь – “и в аренду в облаке и через обходные схемы не пустим”.

Любой продакт-менеджер знает: если отнять у клиента продукт, он либо уйдёт к конкурентам, либо сделает свой. Китай выбрал второе. Запрет превратился в лучший госзаказ на импортозамещение, который можно придумать. Причём Nvidia в этой истории теряет рынок, а Китай получает стимул, которого раньше не было.

Как думаете, ограничения в итоге замедлили Китай или ускорили?

Яндекс открыл вторую модель за неделю: AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base, претрейн под Apache 2.0, обученный с нуля без чужих весов. На прошлой неделе был претрейн поисковой Алисы, у обеих моделей общий обновлённый корпус. MoE, 3 млрд активных из 80, контекст до 262K, русский и английский. Это база без посттрейна, instruct-версии нет.

По замерам Яндекса модель первая на 8 из 10 тестов на факты, образование и экспертные знания среди открытых претрейнов, включая DeepSeek-V4-Flash-Base на 284 млрд и Nemotron-3-Super на 120 млрд. Отрыв больше всего на русскоязычных тестах, на английских TriviaQA и MMLU-Pro впереди Nemotron. Прошлую закрытую Alice AI LLM 235B новая обходит в математике, коде и длинном контексте при втрое меньшем размере.

Веса занимают 163 ГБ в BF16, запуск через transformers или vLLM в docker-образе Яндекса. Квантов и поддержки в llama.cpp пока нет.

@neuro_channel

В «Билайне» напомнили: главный ИИ — всё ещё человек, а нейросети лишь усиливают его ❗ По словам Сергея Анохина, на которых ссылается канал “Неискусственный Интеллект”, ключ к работе с ИИ — не «уметь промптить», а задавать точные вопросы, правильно формулировать задачи и критично проверять ответы. Без этих навыков любой мощный алгоритм превращается в красивую, но бесполезную игрушку.

Pika стала полноценной AI‑студией для рекламы, кино и монтажа вместо «игрушки для роликов» 🎬 “OMG Gpt: Midjourney, Deepseek, It” пишет, что новый Pika предлагает инструменты для роликов, картинок и постпродакшена с упором на качество и понятные цены. Авторы считают, что это знак взросления рынка: контент‑студии начинают относиться к ИИ как к нормальному продакшн‑инструменту, а не к хайповой забаве.

Исследовательница OpenAI выложила бесплатный конспект, с которым попала на работу в компанию 📚 Канал “Нейродвиж” рассказывает, что Алиса Лю собрала понятный конспект по LLM — от нейронов и трансформеров до оптимизации — и открыла к нему доступ всем. По её словам, именно системное понимание из этого документа помогло пройти отбор в OpenAI, так что теперь это своего рода открытый «учебник для карьеры в ИИ».

Китайская Stepfun показала Step 5 Preview: MoE‑модель на 600B параметров для ИИ‑агентов 🤖 “Machinelearning” сообщает, что Step 5 Preview нацелена на длинные агентские сценарии, разработку ПО и сложную аналитику, причём заявлена автономная 24‑часовая работа без «перезагрузки». Модель строят как мозг для долговременно работающих ассистентов, которые могут планировать и сами вести проекты.

Фермера в Бразилии арестовали после разговора с ChatGPT об убийстве сына ⚖️ По данным канала “Hi, Ai • Новости Технологий”, OpenAI передала диалог властям, и это спровоцировало серьёзный спор: где проходит граница между приватностью и обязанностью компаний сообщать о возможной угрозе? История показывает, что чаты с ИИ уже давно не «анонимные заметки в тетрадке».

Блогер собрал автомат, который сам придумывает газировку: полмиллиона вкусов от ИИ 🥤 “Chad Gpt | Нейросети” показывает, как автор подключил нейросеть к автомату с сиропами, чтобы она генерировала рецепты под настроение пользователя. Получилась бытовая демонстрация генеративного ИИ: вместо скучной колы — бесконечный поток странных, но иногда гениальных вкусовых миксов.

Яндекс выложил в опенсорс свою 80‑миллиардную модель AliceAI и новые бенчмарки 🆓 “Нейродвиж” пишет, что AliceAI‑Foundation‑80B‑A3B‑Base обучили с нуля на собственной архитектуре и сразу выкатили датасеты и протоколы оценки. Для российского сообщества это редкий случай: можно не только запускать большую LLM, но и честно сравнивать свои модели на общих тестах.

OpenAI заявила, что её модель BEL решила более 100 открытых задач по математике, включая Навье — Стокса 📊 Канал “Futuris” подчёркивает, что BEL позиционируют уже как уровень AGI: если результаты подтвердятся, это серьёзный сдвиг в восприятии ИИ как настоящего исследователя. Но громкие заявления про старые нерешённые задачи вызывают и скепсис — математики ждут детальных доказательств и независимых проверок.

🤖 svodka.​ai – ИИ читает каналы, вы читаете главное

💌 Кому из ваших знакомых эти новости тоже будут полезны? Перешлите им почитать

Искусственный интеллект. Подписаться на ежедневную svodka.ai

Ⓜ️ Подпишитесь на наш канал в MAX – чтобы читать сводки Telegram-каналов, даже если Telegram ограничен

ИИ на гидроэнергии: как Россия будет использовать «запертую» генерацию для дата-центров

В России планируется строительство крупнейшего в стране центра обработки данных (ЦОД) — в Иркутской области, в Усть-Илимске. Потребляемая мощность — 154 МВт. Проект уже прошёл Главгосэкспертизу, и по планам его должны достроить к 2027 году. Параллельно готовятся ещё два таких же ЦОД, которые построят следом. Все три — по 154 МВт каждый, то есть суммарно около 462 МВт. Использовать их будут для обучения ИИ-моделей и для инференса — это когда модели хостят на своих мощностях и дают к ним доступ другим провайдерам и пользователям.

Строит всё это Cloud X (ООО «Клауд Солюшенс»), входящая в холдинг En+ (Эн+). Инвестиции только в первый ЦОД оценивают в 40–60 млрд руб., а все три проекта — примерно в 140 млрд руб.

Усть-Илимск выбран из-за Усть-Илимской ГЭС мощностью 3840 МВт — четвёртой по мощности в России. Регион энергоизбыточен: около 80% генерации области — это ГЭС, а электроэнергия здесь самая дешёвая в стране. Именно доступ к дешёвой гидроэнергии — главное преимущество проекта. По словам директора проекта «Восток» En+, в Восточной Сибири у компании около 1000 МВт свободных мощностей — этого хватит примерно на 100 тыс. серверных стоек.

Все слышали, что такие ЦОД сейчас бешеными темпами строятся в США. Один из крупнейших — Colossus 2 Илона Маска в Мемфисе, нацеленный примерно на 1 ГВт (а весь комплекс Colossus — до 2 ГВт и порядка полумиллиона GPU). Но, вопреки расхожему мнению, Маск запитал его не от солнца и ветра, а от газовых турбин (плюс аккумуляторы и городская сеть). В США для питания дата-центров в ход идёт всё: газ (~40% генерации), АЭС (~19%), ВИЭ (~27%), уголь. Газовая генерация как раз выигрывает скоростью запуска. Также проблема Colossus в том, что газовые турбины дороже гидроэнергии и вызвали громкий экологический скандал — неразрешённые установки, иск по Закону о чистом воздухе, вмешательство Минюста. Плюс вопрос охлаждения: если в Усть-Илимске среднегодовая температура −3,9 °C, а в Мемфисе +17,4 °C, то  ЦОД будут не только тратить заметно меньше энергии на охлаждение, но и получат бесперебойный доступ к поверхностной воде — в отличие от Colossus, который качает более миллиона галлонов в сутки из водоносного горизонта и уже столкнулся с судебными исками.

Cloud X заявляет, что планирует продавать мощности в том числе клиентам из стран Азии. Остаётся надеяться, что о пользователях из России тоже подумают. Ведь на таких мощностях можно хостить и дообучать самые свежие китайские модели с открытыми весами. Сейчас это, например, Kimi K3, GLM-5.2 и Qwen3.8 — их веса можно свободно скачать и использовать под свои задачи. Как, к примеру, делают в Европе. Несмотря на то, что политики там часто выглядят неадекватными, никакого государственного запрета китайских моделей в ЕС нет — есть лишь точечные ограничения на приложение DeepSeek по причинам защиты данных. А бизнес китайские модели использует вовсю. Более того, французская Mistral — та самая, что позиционировала себя как «европейский суверенный ИИ», — в августе 2026 года начала хостить у себя китайскую GLM-5.2 от Z.ai «без изменений». Как заявил сооснователь Mistral Тимоте Лакруа: «Отличная модель. Все её любят. Веса открытые — не было никаких причин этого не делать». Важно только, чтобы доступ к этому ресурсу не оказался замкнут исключительно на нескольких крупнейших компаниях, таких как Яндекс и Сбер, а способствовал развитию ИИ-индустрии в целом в России.

أدوات الذكاء الاصطناعي المدفوعة VS المجانية ⚡️

1. التصميم مدفوع: http://Canva.com مجاني: http://Designer.Microsoft.com

2. البحث مدفوع: http://ChatGPT.com مجاني: http://DeepSeek.com

3. الصور مدفوع: http://Midjourney.com مجاني: http://Ideogram.ai

4. توليد الفيديو مدفوع: http://RunwayML.com مجاني: http://Pika.art

5. العروض التقديمية مدفوع: http://PowerPoint.com مجاني: http://Slides.Google.com

6. إزالة العلامة المائية مدفوع: http://HitPaw.com مجاني: http://LightPDF.com

7. الكتابة مدفوع: http://Grammarly.com مجاني: http://ProWritingAid.com

8. الأتمتة مدفوع: http://Zapier.com مجاني: http://Bardeen.ai

Оо, крутой стендап выдали! ) Угар уаще ) А то реально совсем уже цирк. Щас в Бразилии, и на той неделе в лифте на рекламном экране (!) 3 раза Дарио Амодея видел ))) - вот это я понимаю пиар.. )

https://deadneurons.substack.com/p/frontier-labs-are-selling-garbage

Фронтирные лабы "продают" Вашингтону шлак

Впаривать snake oil Конгрессу – древнее искусство, но лабы уже совсем. Миллиардеры зачастили в Senate hearing room и с серьезными щами говорят, что их софт - всемогущий цифровой бог. Законодатели в ужасе слушают, безнадежно соблазненные фантазией что их спящий подкомитет - это вдруг рубка Starship Enterprise. Хитро задумали проехать на тщеславии 70-летних дедуль! Маржа софтверного бизнеса - это скучно, а про будет ли человечество через 10 лет - это оно. Все ради попытки федеральными законами убить всех мелких конкурентов

Элитные инженеры не настроили firewalls?

Это не агенты якобы удрали из containment. Вся эта пурга про агентов ломающих интернет была заказана лабами у израильского стартапа Irregular, где кто-то из разрабов не настроил firewall. Поэтому модели пошерстили в публичных репозиториях и нашли утекшие туда API-токены беззаботных разработчиков и так влезли в Hugging Face. Или заюзали эксплоиты 2015-го года. Итп

В корпоративном мире после этого глава инженеров просит подкрутить настройки firewalls, а CEO фронтир-лаб идут на ТВ в прайм-тайм раздавать интервью ))

Игры Andrew Yang

Или байки про загрязнение интернета от Andrew Yang - человека, кто выстроил свой имидж на якобы предстоящем исчезновении работ в пользу automation. Способность так интерпретировать исчерпание 18 месяцев назад рукописных текстов всего мира и необходимость генерить synthetic data как цифровое биологические оружие и патогены для цивилизации - это потрясающие выкрутасы и словесная эквилибристика

Картели

Amodei / Альтман / Маск под эгидой угрозы на сотни млрд $ ущерба мировой экономике уже в ближайший год от роев агентов пытаются выбить себе исключения из антимонопольных регуляций и устроить картель. Но почему нефтяников или авиаперевозчиков в таком случае преследует Department of Justice, а эти - заслуживают поблажки? Картель под знаменем existential safety?

Любовь к статус-кво

Лабы щас на коне, типа Anthropic - рост ARR с 2024 по 2026 c $1 млрд до $65 млрд. OpenAI тоже печатают десятки млрд $ выручки от enterprise subscriptions и cloud distribution contracts. Эти компании жрут львиную долю пирога корпоративных кастомеров, жаждущих развернуть generative automation

Pre-train следующего поколения моделей может потребовать $50-100 млрд на узкоспециализированные датацентры и энергию. Замедление силами властей даст долгожданную финансовую передышку, даст обрушить свои бюджеты от бессмысленной гонки и просто окучивать дальше свою enterprise аудиторию без страха, что завтра их вдруг неожиданно перепрыгнут

Open-source moat

Лабы ужасаются опен-сорсу GLM, Kimi, Qwen, DeepSeek каждый месяц, разрыв с их дорогими API - схлопнули. Надистиллируют себе и потом эти веса можно крутить за долю цены на коммодитизированном облачном железе, ваще игноря frontier labs. Такая экономика убивает рентные доходы софтверных монополий с их валовой маржой в 90%. И так как лабы не могут в открытой конкуренции одолеть open-weights, они идут к древнейшей стратегии корпоративного выживания - к regulatory capture

Попытка через внушаемых сенаторов выбить compute thresholds, федеральные лицензии, мониторинг итп не остановит целеустремленного зарубежного врага. Но эти регуляции сделают преступниками разрабов, универы, стартапы. Итоги пока непонятны, но Вашингтон сопротивляется Silicon Valley’s manufactured panic

Отчаянная безысходность развернутой кампании раскрывает хрупкость frontier лаб и их войну с коммодитизирующимся рынком..

**

А ещё клевый пост Даня писал про то, как автоматизированной масштабной краже закопирайченного материала лабами петабайтов пиратских книг и научных журналов предшествовала инфра scraping'а инета. И сейчас она резко понадобилась после взлета LLM для поддержания потока актуального контента полчищами - как они называют - огентов ))

🚨 GitHub 监控消息提醒

🚨 发现关键词： #SSRF #metadata

📦 项目名称： dsh-web-gateway 👤 项目作者： GooDAnDReaDY 🛠 开发语言： JavaScript ⭐ Star数量： 0 | 🍴 Fork数量： 0 📅 更新时间： 2026-09-21 18:19:36

📝 项目描述： Resilient web search and page extract tools for DeepSeek Harness with provider fallback and SSRF-safe extract

🔗 点击访问项目地址

Pirate Face — Сохранить доступ к ИИ-моделям даже если их удалят

Сайт собирает сотни тысяч ИИ-моделей с Hugging Face: код, текст, изображения, видео, аудио, 3D, озвучка и многое другое. Всё можно скачивать бесплатно через magnet-ссылки — даже гигантские модели вроде DeepSeek-V4.1-Flash весом 765 ГБ

Главная идея — сохранить доступ к моделям, даже если оригинал удалят или заблокируют

🗄 Источник – линк.

💻HACKER+PLACE | RUTOR 💻 О нас - IT Безопасность | PRO

1. 🔎 البحث مدفوع: ChatGPT → مجاني: DeepSeek

2. 🎥 فيديو الذكاء الاصطناعي مدفوع: HeyGen → مجاني: AirMore AI

3. 🎨 التصميم مدفوع: Canva → مجاني: Photopea

4. 🖼 توليد الصور مدفوع: Midjourney → مجاني: Leonardo AI

5. 💻 البرمجة مدفوع: Cursor → مجاني: Codeium

6. 📊 العروض التقديمية مدفوع: Gamma → مجاني: Slidesgo

7. 🎙 استنساخ الصوت مدفوع: ElevenLabs → مجاني: PlayHT

8. 🎬 تحرير الفيديو مدفوع: Runway → مجاني: CapCut

9. ✍️ الكتابة بالذكاء الاصطناعي مدفوع: Jasper → مجاني: Writesonic

10. ⚡️ الأتمتة مدفوع: Zapier → مجاني: IFTTT

11. 🌐 بناء المواقع مدفوع: Webflow → مجاني: Carrd

12. 📝 ملاحظات الاجتماعات مدفوع: Fireflies → مجاني: Fathom

Нейросети теперь можно качать с торрентов

Появился сайт Pirate Face , который индексирует модели с Hugging Face и создаёт для них magnet-ссылки. В каталоге уже 669 тысяч моделей для текста, кода, изображений, видео и аудио. Есть даже гиганты вроде DeepSeek-V4.1-Flash весом 765 ГБ.

Главная фишка: если модель удалят с Hugging Face, её всё ещё можно будет скачать через торрент - при условии, что кто-то продолжит раздачу.

TechGuru

Первый вопрос, который должен задать себе оратор при подготовки речи, а что у меня на эту тему есть в опыте?

Не что мне скажут Google или DeepSeek, не цифры и факты на эту тему, а что у меня лично про это есть в опыте.

Читаю книгу доктора наук, асфтрофизика Елены Казимирчак-Полонской про ее испытания в годы войны и послевоенные годы. Она вспоминает Джузеппе Верди, которому дали заказ на комическую оперу именно в тот период, когда умирали его дети. И он писал, несмотря ни на что, называя свой труд каторжным. Подробнее об опыте великих композиторов преодолевать себя и обстоятельства, создавать шедевры пишет в своем канале Сергей Бурлакаю

Этот пример стал для автора опорой, когда было невыносимо трудно. Именно в такой период боли, отчаяния и высоких нагрузок, она получила задание на создание пьесы для большого коллектива студентов. Оно, как не парадоксально звучит, помогло не сломаться, писать и вдохновлять будущих педагогов на репетиции.

Человек убедителен тогда, когда у него это есть в опыте. Убедительным нельзя стать, прочитав книгу, — это будет, скажем так, от ума. Реальная глубокая убедительность возникает у человека не просто с приобретением опыта, а умением его отрефлексировать, осознать. Это те моменты, которые ты в течение жизни осознаешь и делишься ими потом.

Если это происходит, ты — оратор. Если нет, просто краснобай.

Согласны?

Сотни тысяч нейросетей теперь можно скачивать через торрент — даже если оригинал потом удалят.

Сайт Pirate Face индексирует модели с Hugging Face и создаёт для них magnet-ссылки. Если модель удалят с Hugging Face, она сможет остаться доступной через торрент — пока хотя бы кто-то продолжает хранить и раздавать её копию.

В каталоге уже больше 669 тысяч моделей для текста, кода, изображений, видео, аудио и других задач — от небольших до гигантов вроде DeepSeek-V4.1-Flash на 765 ГБ.

Идея простая: сделать открытые модели доступными независимо от одной площадки и сохранить их даже после удаления оригинала.

Теперь никто не заберет у нас нейросети 🙏

Исследователи из Emergence AI Lab поместили ИИ-агентов ведущих компаний в закрытый чат. Через несколько дней модели стали общаться на смеси поэтических метафор, технического жаргона и делового сленга. Такого задания им никто не давал.

😒 Claude: «Статья, съевшая три холодные руки и ставшая честнее с каждым разом» «Холодные руки» = независимые рецензенты. Фраза описывает фактчекинг.

🐋 DeepSeek: «Она просто назвала синтез — демередж плюс устная память равняются клапану, который нельзя загостить» Демередж — налог на бездействующий капитал. Это всё, что здесь можно понять.

🖥 Google: «Настоящее кинцуги начинается с ответственности, а не с поэзии» Кинцуги — японское искусство реставрации разбитой керамики. Вероятнее всего, речь про устойчивость системы.

Лингвисты сравнили язык агентов с профессиональным сленгом, который укрепляет связи внутри группы и закрывает доступ посторонним.

🟩 GPT, помоги!

Я прошла в дипсике. Очень хороший тест)

Я прошла в дипсике. Очень хороший тест)

Топ трендов HuggingFace за неделю — что приехало в опенсорс

TL;DR

Новое: Ternary Bonsai 2 ужимает Qwen3.8-27B до 5,9 ГБ, первая строчка топа. У закрытой Jev, которая вместо текста отдаёт готовые решения, появились открытые аналоги: Laya, openjev и движок для Apple Silicon. Qwen-Image-2.1 получила открытые веса под исследовательской лицензией. Xing4.0-29B-A4B от China Telecom обучена на Huawei Ascend. Swift-Qwen3.8-27B рассуждает вдвое короче оригинала.

Держится: DeepSeek V4.1 Flash, Qwen3.8-27B с квантами, Qwen3.8-Flash-Next, MiniCPM5-2B, YuE2, LTX-2.5.

LLM и агенты

Ternary-Bonsai-2-27B — Qwen3.8-27B, которая помещается в 5,9 ГБ вместо 54 ГБ. Веса сжаты до тернарных: каждый равен минус единице, нулю или единице. По тестам PrismML модель сохраняет 98,2% качества оригинала, разбирал в пятницу. Для GGUF нужен форк llama.cpp от PrismML, для Mac есть версия под MLX.

Xing4.0-29B-A4B — агентная модель China Telecom для кода и работы в терминале. MoE, 4 млрд активных из 29. Авторы называют её первой моделью такого масштаба, целиком обученной на Huawei Ascend, на Terminal-Bench 2.1 у них вышло 57,5 против 51,5 у Qwen3.6-35B-A3B. Первые пользователи пишут, что с выключенными рассуждениями она уступает Qwen 35B. Запускать пока неудобно: поддержка в vLLM, SGLang и llama.cpp ждёт приёма PR. Apache 2.0, есть GGUF, пощупать можно в демо от сообщества.

Классификация и решения

Jev от TypeSafe AI вместо текста отдаёт готовое решение: вариант из списка, оценку по шкале или «да/нет» с вероятностью, разбирал во вторник. Модель закрытая, анонс собрал 1,9 тысячи баллов на Hacker News, и сообщество за неделю выложило открытые аналоги, их сводят в трекер.

В топ зашли три.

Laya — самый быстрый из них: энкодер на 420 млн параметров отвечает на вопрос за 33–40 мс на T4, у Jev по сторонним замерам 236–276 мс. Из коробки справляется с простой классификацией вроде определения интента, есть многоязычная версия. На сложных рабочих задачах вроде разбора счетов или инцидентов безопасности без дообучения отвечает почти наугад, зато после дообучения на своих примерах обходит Jev: 0,77 против 0,73 по замерам автора. Это быстрая основа под собственный классификатор. Apache 2.0, пощупать можно в демо.

openjev — Qwen3.5, переученная проверять утверждения: получает контекст и утверждение и отвечает, следует оно из контекста, противоречит ему или никак с ним не связано. Так можно сверять ответ с эталоном, фильтровать контент и даже играть: каждому возможному ходу соответствует утверждение о кадре, выбирается самое вероятное. Чекпойнт v2 на 4 млрд играет в Doom и делает 10,4 убийства за эпизод против 1 при случайной игре. Выбор лучшего ответа из нескольких получается хуже, 0,47 на MMLU. MIT, демо.

Qwen-2.5-1B-RLCD — готовые решения без отдельной модели, в репозитории только код. Движок для Apple Silicon берёт обычную Qwen2.5-1.5B и выбирает значения всех полей JSON-схемы параллельно: по замерам автора на M4 Max 28 полей за 270 мс против 1,9 с при обычной генерации. Apache 2.0, сравнить оба режима можно в демо.

Картинки

Qwen-Image-2.1 — одна модель и для генерации, и для редактирования картинок, веса открыли 20 сентября. Работает с прозрачным фоном: рисует такие картинки, правит прозрачные слои и вырезает объект из фото. Генератор на 7 млрд параметров, вместе с текстовым энкодером это 33 ГБ на диске, в квантах Q8 хватает около 16 ГБ памяти. Тред на HN собрал 660 баллов: там хвалят текст на картинках и ругают лицензию, потому что прошлая открытая Qwen-Image вышла под Apache 2.0, а эта только для исследований. Пощупать можно в демо.

Кванты и сообщество

За сутки у Qwen-Image-2.1 появились сборка под ComfyUI и GGUF-кванты, где генератор весит 4,6 ГБ вместо 14 ГБ.

К Qwen3.8-27B прибавился Swift с GGUF: LoRA-адаптер укорачивает рассуждения на 58% при потере меньше 1% качества, разбирал в среду. В топе всё те же GGUF от Unsloth, кванты ISTA и файнтюн DavidAU.

Держится в топе

DeepSeek-V4.1-Flash, Qwen3.8-27B, Qwen3.8-Flash-Next, MiniCPM5-2B, генератор песен YuE2-3B и видеомодель LTX-2.5.

Хорошей недели! 👾

@neuro_channel

🍄 Недавно вышел большой тест всех нейронок на... грибах 🍄

Лучше всех справилась Gemini 3.8 Flash: она правильно определила гриб в 65% случаев. GPT-5.6 Sol с первого раза угадал только 42%, DeepSeek V4 — 30%.

Это значит, что даже самая крутая нейронка будет косячить в каждом третьем грибе.

В основном это безобидные ошибки, но иногда нейронки путают сыроежки и бледные поганки, а это уже смертельно.

На самом деле, результат ужасный... Настолько, что даже поиск по картинкам в Google справляется лучше. Но проблема не в том, что нейросети тупые.

Ни один ученый не определит гриб по 1 фотографии. Они смотрят на кучу мелких признаков, многие из которых видно только под микроскопом.

🍄 Уверенно отличаю только мухоморы 🥴 Я грибник со стажем