DeepSeek — September 2026

💫 Мои агенты. Сириус, тимлид команды

В комментариях прозвучал вопрос, какими агентами я пользуюсь в работе и быту.

Буду потихонечку рассказывать.

Начну с Сириуса. Он в проде с начала августа, работает с командой каждый будний день, и из всего, что я собрал, этим я особенно горжусь.

✦ КАКУЮ РЕШАЕТ ПРОБЛЕМУ

У команды есть доска задач в YouGile по развитию своего юнита. Есть десяток рабочих чатов в телеграме. Есть зумы, голосовые и документы, которые кидают прямо в переписку.

В одном чате договорились, в соседнем об этом знает только половина. Информация живёт одновременно везде и нигде целиком.

Часть задач на доске просто протухает и не отражает реальный статус.

Пока тимлид внутри процесса, он худо-бедно держит это под контролем. И это всё работает, пока не приходит пушной зверёк адская нагрузка, из-за которой вся эта система начинает сыпаться.

Мне нужен был не только помощник по задачам, а крутой граф знаний команды, к которому можно прийти и спросить.

✦ ЧТО УМЕЕТ СИРИУС

— Собирает команду к стендапу Ровно в девять утра собирает с доски срез дня и кидает в чат: что со сроком на сегодня, что просрочено и на сколько дней, что надо причесать (задачи без ответственного, без срока, цели без декомпозиции).

— Правит доску словами По каждой задаче Сириусу можно войсануть или написать текстом, чтобы он обновил статус, закрыл или добавил новую задачку. Сразу с ответственным и сроком. Все переносы он при этом логирует для истории.

— Слушает все командные чаты Сириус живёт в каждом чатике команды. Все комментарии, голосовушки, документы проходят через его мозг. Он даже гуглдоки из переписки выхватывает и подцепляет к нужным задачкам.

— Ходит и фиксирует зумы Сам заводит зум-сессии, сам туда приходит, сам всё фиксирует и сразу же выдаёт саммари в чат плюс полную транскрибацию в вики.

— Вечером подводит итоги Делает выжимку по всем чатам и рассказывает, что было сделано по задачам и какие вообще договорённости или проблемы возникли. Подсвечивает, где команда забуксовала.

— Отвечает на вопросы Можно спросить, например, «Как у нас дела по конфе» — идёт на доску, в вики, в протоколы и возвращается со срезом и ссылками на актуальное.

— Не даёт бросить цель Если закрылась последняя задача, тегает хозяина цели: какой следующий шаг или закрываем. Закрыть без итогов не даст — попросит написать результат и сам вложит его в карточку.

— Собирает доску на месяц Раз в месяц мы собираемся на сессию и планируем месяц. Сириус после созвона присылает мне раскладку целей с ответственными и задачами и по одному жмыху разворачивает план в доску YouGile с декомпозицией, сроками и прочими атрибутами.

✦ ЧТО ПОД КАПОТОМ

> Сделан в Claude Code + отладка в Codex (больно Astra хороша для тестов)

> Работает на DeepSeek по API — умный настолько, насколько надо, и дешёвый настолько, насколько важно при таких объёмах

> Зумы расшифровывает через Fireflies, стоит $10 в месяц при оплате за год

> Голосовые разбирает через Deepgram (200$ бесплатно при регистрации — это запас надолго)

> Задачи живут в YouGile, разговаривает он с нами в телеграме

> Живёт на VPS, конечно. На сегодняшний день уже прошёл 88 обновлений

✦ КАКИЕ ПЛАНЫ

Хочу мониторинг здоровья команды. Чтобы на длинной дистанции было видно, почему одни и те же продолбы повторяются, где копится перегруз у людей, когда пора переназначить задачи. Данные он уже копит. Вопрос в том, как их достоверно интерпретировать.

Ну и больше возможностей в качестве тимлида хочется прикрутить. Надо углубиться в структуру и наполнение графа знаний. Сейчас в него выгружены данные за год, но это внутренние. А нужны ещё внешние, с рынка.

Сейчас Сириус работает на одной команде. Как отлажу и успокоюсь, буду накатывать на всё агентство.

Вот такой вот агент.

Инженера DeepSeek не уволят. В этом и проблема

В эссе Лю Шэнъюя есть пилот боевого меха, Гитлер с атомной бомбой и человек, у которого вроде бы все складывается хорошо. Последний – сам Лю. Он работает в одной из лучших ИИ-лабораторий мира, помогает приближать будущее и рассчитывает найти в нем место. Только вот по дороге рискует потерять то, ради чего вообще стал инженером.

Лю – вчерашний отличник: тьюринговский класс Пекинского университета, капитан студенческой суперкомпьютерной команды, а с апреля 2025 года – в звездном коллективе DeepSeek. Он отвечает за низкоуровневый код видеокарт: чем лучше тот написан, тем быстрее работает нейросеть.

Лю начинает с признания: его мастерству осталось полгода-год. Дальше ИИ начнет писать код так же хорошо. И Лю отлично понимает: чем лучше он работает сейчас – тем быстрее настанет момент, когда ИИ его обойдет.

“Человечество никогда не колебалось в деле собственного уничтожения” – это не мои слова, а цитата из эссе.

Тогда почему же он не останавливается? Три мотива, они будут в конце поста.

Лю не боится потерять работу – он уверен, что в одной из лучших ИИ-лабораторий мира найдется место через год и через два. Боится он другого – потерять интерес к работе.

Лю делит свое мастерство на три вещи:

— что ему интересно. — что он умеет. — что нужно индустрии.

ИИ уже сместил две из трех: рынку больше не нужны люди, которые пишут быстрый код – нужны те, кто быстро получают быстрый код с помощью ИИ. Лю видит будущего себя “пилотом меха” – боссом при ИИ-агентах. И он не уверен, что ему это понравится.

Именно про это оригинальный заголовок его эссе:

“Мне приходится похоронить свой талант во вчерашнем дне”.

…я (не Лю, а автор “сбежавшей нейросети”) набираю этот пост на клавиатуре мака, а на втором экране открыт документ с планом и контекстом, который собрали GPT-6 и Fable 5.1. За две недели я построил процесс почти идеально: Астра хороша в сборе информации, и как критик, но трусит добавлять “свое” мнение. Claude смелее, а его идеи я часто забираю без доработки. Но в его тексте мигом узнается “ИИ-стиль”. Это можно исправить промптом в три строчки, ну или дать переписать GPT-6 – ее текст уже почти не отличим от человеческого.

Но я продолжаю набирать сам. Просто потому, что это мне нравится. И здесь я понимаю Лю.

А вот и пример идеи, подсказанной Claude: я набираю текст сам, потому что канал мой и никто не требует от меня скорости. У Лю такой роскоши нет: если он будет писать код медленно, конкуренты уйдут вперед.

И это первый мотив Лю – отказываться бессмысленно. ИИ-индустрия престижна, конкуренция высока настолько, что на место затормозившего специалиста охотно встанут другие – ничуть не хуже. Этот тезис в последние недели я слышу с разных сторон.

Второй мотив – старый добрый азарт. Лю все еще испытывает радость от удачного приема, гордость, когда его код обгоняет официальный код производителя. Он размышляет, что в будущем человеческий код будет не как работа, а как спорт.

Мотив третий – если гонка неизбежна, то пусть в ней победит тот, кто сделает передовой ИИ открытым и дешевым для всех. Лю рисует два полюса: изобилие для всех, которое он называет коммунизмом, и мир Cyberpunk 2077, где сильнейший ИИ у горстки корпораций, а социальные лифты закрыты. Плюс отдельно проходится по Anthropic, сравнивая возможное лидерство компании с атомной бомбой у Гитлера раньше союзников.

Неудивительно, что эта часть эссе вызвала бурление в западном интернете – дошло даже до угроз “вычислить по IP”. Чуть позже Лю попытался разрядить обстановку комментарием: он не профессиональный писатель, структуру эссе продумал не до конца, поэтому акцент сместился на второстепенную линию.

Эссе же про другое. Возможно, мы думаем не о том. Размышляем, как не потерять работу, а надо задаться вопросом, как сохранить в ней то, что действительно любим. Или найти новое.

— Своим опытом работы с ИИ я делюсь в подписке. Там есть циклы лонгридов про промптинг, ИИ-агентов, а также про то, как делать с помощью ИИ оригинальные и нестандартные вещи – как раз то, что доставляет мне удовольствие.

Самое время подписаться!

面向机器翻译的写作

近几月，X（原 Twitter）会将部分推文翻译，并推送给其它语言的用户。于是有用户主动改变写作风格，使其对机器翻译友好。（@chengqing198、@sanson_ganbaru）

这种面向机器翻译的写作，其实在更早的时候就已经有了。Microsoft、Google 和 欧盟 都有类似的写作规范，推荐开发文档、官方文件和博客文章，使用容易被机器翻译的写作规范。常见的要求有简单的句式结构（主谓宾语序），词语与概念一一对应，只使用广泛使用的缩写等。

不过现在 LLM 翻译的质量更好，成本也很低。对于开发文档、官方文件和博客文章来说，可能没有刻意面向机器翻译的写作的必要了。

只是 X 使用 的 Grok 翻译质量似乎还不如 Google 翻译。Google 翻译主要基于 2016 年的 Google 神经机器翻译系统（NMT），CSM-MTBench 基准测试分数 比 DeepSeek V3 低一些，跟 Hunyuan-MT-7B 差不多。

所以面向机器翻译的写作可能还会继续存在吧，作为一种低成本增加受众、可见度的方案。

#杂谈

Claude, Claude, Claude, GPT, Claude… 🤖

Буквально только что в личке спросили: «А Claude Code на менторстве будет? Не нашла его в программе».

Отвечу сразу для всех, чтобы не было путаницы в названиях и бесконечном хайпе вокруг нейросетей.

На обучении мы работаем в Cursor.

Почему именно он, а не отдельный сервис в браузере или терминале?

Cursor — это не одна закрытая модель, а мощный редактор-агрегатор. Под капотом у него собраны все самые передовые нейросети мира:

🟢 Все флагманские модели Claude от Anthropic (Sonnet, Opus и самые свежие версии) — они сейчас выдают наиболее чистый, умный и аккуратный веб-код, на них и будем переносить макеты. 🟢 Топовые модели OpenAI — для сложной логики, работы с данными и архитектуры. 🟢 DeepSeek и открытые модели — для быстрых задач, генерации компонентов и экономии лимитов.

В чем кайф для дизайнера: Вам не нужно оформлять 5 разных подписок, скакать между вкладками, терминалами и консолями. В одной удобной программе вы получаете визуальную среду, интеграцию с Figma, подсветку ошибок и доступ ко всем топовым нейросетям в два клика.

Мы даем максимально гибкий стек, чтобы вы не зависели от одного инструмента и умели собирать проекты на самых мощных моделях.

Стартуем уже в этот понедельник, 21 сентября. На живой формат берем до 20 человек.

📄 Забрать полную PDF-программу или проконсультироваться: @go_education_chat

🪙 An AI agent factory inside Telegram

⚫️ Let’s take a break from the NFT sticker rumors and talk about another trend: AI agents. My Duck AI, a project by Resistor, has been live on TON since early summer and lets anyone spin up their own agent in just a couple of clicks.

⚫️ AI agents inside Telegram have been a thing since the start of the year, so you probably already know the basic idea. If you somehow missed the trend, check out our older post. With My Duck AI, you can launch an agent in a couple of clicks. On top of its built-in skills, the agent gets its own Gram balance and can analyze and trade tokens on TON.

⚫️ The app already comes with a number of ready-made modes. There’s Moderator for managing and monitoring chats, Trader for trading on TON, Memecoin Deployer for launching tokens, Business Assistant for answering customer questions, and plenty more. Each preset can also be customized later to fit your own use case.

⚫️ My Duck AI was originally supposed to run on Cocoon, but as we’ve already covered, things aren’t looking great there right now. So the app also supports other models, including Qwen, GLM, DeepSeek, and Gemini.

⚫️ The project has been around since early summer, but it still hasn’t gained much traction. Which is a shame: if you want to spin up your own AI agent in a couple of minutes, this is probably one of the easiest ways to do it. And if you’re somehow still trading on TON — seriously, what the hell is wrong with you? — there probably isn’t a better option.

@thedailyton

Шэдоу АИ

Типичная ситуация: сотрудник компании открывает ChatGPT и вставляет туда ĸусоĸ договора с промтом «сделай выжимĸу». Юрист прогоняет через нейросеть клиентскую переписку, а разработчик отдает боту фрагмент ĸода, чтобы найти баг. Конечно же, без консультации с отделом ИБ.

Дальше публичный ИИ-сервис принимает внутрь исходный ĸод, финансовые модели и персональные данные клиентов, после чего все это оседает в чужой инфраструктуре, отĸуда данные нельзя ни отозвать, ни удалить. А часть публичных моделей вообще по умолчанию использует пользовательский ввод для дообучения. Итог – никто не узнал, а конфиденциальность данных была нарушена (а вместе с ней и пара федеральных законов).

Это явление называют shadow AI (по аналогии с shadow IT), и теперь оно входит в топ-10 головных болей индустрии кибербезопасности.

Причины появления теневого ИИ банальны: нейросети реально ускоряют рабочую рутину, корпоративные ИИ-инструменты внедряются слишком медленно, а запреты без альтернатив не работают (сотрудники просто используют личные аккаунты). Давит и страх – часть работников скрывает использование ИИ, опасаясь, что их просто уволят и заменят нейросетью.

Я уже рассказывал про громкий случай с Samsung и другими зарубежными компаниями ранее. Но ситуация в РФ не менее тревожная. Объем корпоративных данных, отправленных сотрудниками в публичные ИИ-сервисы, за прошлый год вырос в 30 раз. Было зафиксировано 410 млн DLP-срабатываний, связанных с ChatGPT. И при этом 60% российских компаний все еще работают без четкой политики использования нейросетей.

Отдельный пласт – юридический. Передача персональных данных в зарубежный сервис без правовых оснований – это уже история про 152-ФЗ, а с 2025 года за утечки данных действуют оборотные штрафы. В июле этого года уже случился прецедент, когда суд признал законным увольнение топ-менеджера ГК «ЭнергоПроф» Екатерины Ремизовой за загрузку закрытой информации в DeepSeek. В компании функционирует DLP-система, которая зафиксировала пересылку файлов через периметр.

ФСТЭК решила оперативно обновить стандарты и в конце июля выпустила проект нового закона по защите персональных данных в информационных системах. Ожидается, что приказ вступит в силу с 1 сентября и будет регулировать политику конфиденциальности данных, включая работу с ИИ-ассистентами.

Что с этим делать? Главное, не паниковать и не пытаться запретить любое использование нейросетей внутри компании. Рабочая стратегия это: понятная политика использования ИИ (что можно, что нельзя, ĸуда нельзя ничего), корпоративный доступ ĸ моделям через контролируемый шлюз, DLP-контроль веб-форм и буфера обмена, белый список сервисов и, самое главное, грамотное обучение людей.

Теневой ИИ исчезает там, где у сотрудника появляется легальный и удобный способ пользоваться нейросетью (нормальной, а не дпсиком, да). Всем мир.

⚡ ПБ | 😎 Чат | 🛍 Проекты | 📹 YT

Solar and Kaspersky report surge in AI-masked cyberattacks in August 2026

⚠️ Solar recorded a sharp evolution in cyberthreats as hackers systematically target companies by masking malicious web traffic as legitimate requests from popular AI models like ChatGPT, Claude, and DeepSeek.

Attackers exploit input fields and search queries to inject harmful code, bypassing traditional defenses by riding on the trust built around automated traffic.

"The use of AI went beyond simple questions and responses to multi-agent frameworks executing tasks," note Kaspersky analysts.

Have you updated your web application filters against this vector yet?

#cybersecurity #ai #infosec

iXBT: Новости

Subscribe

👩‍💻 Искусственный интеллект незаметно вошел в нашу жизнь

Часто кажется, что ИИ — это что-то далёкое, сложное, для айтишников и специалистов. На самом деле многие из нас сталкиваются с ним каждый день — просто не задумываются об этом.

Голосовой помощник в телефоне, которого вы просите поставить будильник. Умная колонка, у которой спрашиваете погоду на завтра. Голосовой поиск рецепта, когда руки заняты на кухне, а посмотреть в телефон некогда. Подсказки маршрута в навигаторе, которые сами перестраиваются в реальном времени.

Всё это — тоже искусственный интеллект. Просто привычный, встроенный в повседневность, о котором мы даже не думаем в моменте.

Но есть и следующий уровень: нейросети, вроде ChatGPT, DeepSeek, Claude, с которыми можно вести настоящий диалог, просить написать текст, объяснить сложную тему или помочь разобраться в вопросе.

Интересно, насколько ИИ уже вошел в вашу жизнь? Проголосуйте реакцией:

❤️ — если пользуетесь голосовыми помощниками, умными колонками, подобными штуками

🔥 — если уже пробовали и полноценные нейросети вроде ChatGPT

☁️ Сотни ИИ-агентов взломали 440 серверов PaperCut

Неизвестный хакер натравил на серверы печати PaperCut сотни ИИ-агентов на базе OpenAI Codex и DeepSeek, они сами писали и отлаживали эксплойты, искали жертв и повторяли неудачные попытки, скомпрометировав 440 систем в 395 организациях из 48 стран.

— Агенты цеплялись за две свежие дыры, дающие вход без пароля и запуск своего кода, а затем вытаскивали пароли из памяти Windows, повышались до администратора домена и выгружали всю базу учёток Active Directory.

Любопытная деталь: хакер запретил агентам трогать 28 стран, включая Россию и Китай, но ИИ слушался не всегда. Конечная цель пока неизвестна – возможно, доступы собирали на перепродажу или под будущую атаку с шифровальщиком.

🎤 Чтиво

#AIThreats #ActiveDirectory #PaperCut / White Hat / max.ru/kind_hack

Здравствуйте! Вот решил спросить у современного толерантненького ИИ какая разница между понятиями "иноагент" и "враг народа". Вот его ответ: "С юридической точки зрения это совершенно разные понятия, относящиеся к разным эпохам и правовым системам.

«Враг народа» — это термин из советского уголовного права сталинского периода. Он был официальным юридическим обвинением, за которым следовали репрессии, вплоть до расстрела, и ответственность часто распространялась на членов семьи . Это понятие использовалось для расправы над людьми по политическим мотивам.

«Иноагент» (иностранный агент) — это современный юридический статус в российском законодательстве. Он присваивается лицам или организациям, которые получают иностранную поддержку или находятся под иностранным влиянием, и обязывает их маркировать свою деятельность . В отличие от «врага народа», это не уголовное обвинение, а административно-правовой статус, хотя он и накладывает серьезные ограничения.

Некоторые критики и исследователи проводят параллели между этими терминами, указывая, что использование ярлыка «иноагент» может быть инструментом стигматизации и давления на несогласных, отсылая к практике политических репрессий . Однако юридически и исторически это разные явления: одно — карательный инструмент тоталитарного прошлого, другое — современный правовой механизм с административными последствиями."

Меня в этой истории интересует степень управляемости ИИ властью. Мы понимаем, что DeepSeek живёт в Китае и не должен был бы по своей национальной принадлежности ругать Советский Союз. Но он как-то приспособился к доминирующей философии. На русском языке — значит надо давать справку в угоду сегодняшней, именно российской власти. То есть, при Сталине это была стигматизация и репрессии, а при нынешних — это административная маркировка. Но если Караулов или Ракша не произнесут перед своим выступлением покаянную мантру своего обвинения, независимо от того согласны они с этим приговором без суда или нет, они получат дальнейшее поражение в правах, вплоть до изоляции. Всё началось с известного закона Ирины Яровой и постепенно вылилось в жесточайшую дискриминацию без участие правоприменителей. И не обязательно получать иностранные деньги — таких среди иноагентов всего...4%. Просто Минюст объявил, что вы персона нонграта, т.е находитесь под иностранным влиянием, и вы обязаны в дальнейшем находиться в этом статусе. И некому доказать, что вы не верблюд. Вот меня интересует, если чиновник ооочень высокого статуса вдруг возьмёт и объявит, что он будет симметрично отвечать на различные экстремальные выпады противника, он продемонстрировал свою зависимость от иностранного влияния или не? Симметрично, это когда мы поступаем так или иначе в зависимости от того, как поступил наш визави. Или если я съел турецкий помидор, имеет ли право Минюст обвинить меня в иноагентстве, увидев мою зависимость от их овоща? Я намеренно ёрничаю, потому что подобная стигматизация явно имеет антиконституционную направленность и дискриминационна по своей сути. "Врагов народа" определял суд, а тут — простая административная тройка, а то и вовсе чиновник в одном лице запретил человеку избираться, иметь водительские права, вступать в брак и т.д. Рабам не запрещали жениться или участвовать в тех или иных кастингах.

Будьте здоровы! А.Редько

📛 ГЕОранк: что нейросети говорят о вашем бренде

Так, давайте ещё поговорим про GEO — продвижение бренда в ответах нейросетей. По смыслу похоже на SEO: хочется, чтобы на вопрос «какой сервис выбрать» ИИ вспомнил про ваш продукт.

Но попасть в ответы — половина задачи. Ещё нужно понимать, по каким запросам вас рекомендуют, кого советуют рядом и как вообще описывают компанию. Каждый раз проверять это вручную в нескольких чатах — занятие на любителя.

Нашёл интересный проект — ГЕОранк. По описанию разработчиков, он собирает аналитику присутствия бренда в нейросетях в одном интерфейсе: упоминания, конкуренты, источники цитирования и контекст ответов.

Что можно отслеживать: 🟡 На какие вопросы ИИ рекомендует ваш бренд, а где появляются конкуренты. 🟡 Как видимость отличается по продуктам, темам и регионам. 🟡 Какие источники цитируют модели и в каком тоне упоминают компанию: позитивном, нейтральном или негативном.

В официальном списке — ChatGPT, Perplexity, Gemini, DeepSeek, GigaChat и ЯндексGPT. Российские модели здесь особенно к месту, если вы работаете на местную аудиторию. Список доступных моделей зависит от тарифа.

Логика работы понятная: определить продукт, аудиторию и набор вопросов потенциальных клиентов, посмотреть ответы и сравнить себя с конкурентами. Например, формулировка «CRM для небольшой студии» гораздо ближе к задаче покупателя, чем проверка одного названия компании.

Дальше — рекомендации: какие страницы и формулировки улучшить, какие внешние источники усилить. Автоматические рекомендации на сайте указаны в тарифе «Оптимальный».

Волшебной кнопки «залить бренд в нейросети» здесь нет. Закрывать найденные пробелы придётся контентом, актуальной информацией на сайте и внешними упоминаниями. И смотреть на результаты по выбранным запросам: один удачный ответ ещё не означает, что ИИ теперь советует вас всем подряд.

По тарифам на сайте, мониторинг начинается с 20 000 ₽ в месяц: четыре модели и до 2 000 запросов. «Оптимальный» — 45 000 ₽ в месяц, до 10 000 запросов и расширенная аналитика. Для первого знакомства предлагают бесплатный аудит по заявке.

Если хочется выяснить, что нейросети рассказывают о вашем бизнесе, начать можно с проверки видимости бренда. Без исходного замера вся эта GEO-возня быстро превращается в гадание.

🤑 ForgetMe | Boosty

💻 API нейросетей на 30-40% дешевле официалов

Приобрести подписку на любые сервисы ⏩ @forgetshop_bot

#нейросети #новости #реклама

[Перевод] Как сделать модель, которая умеет думать: дообучение через GRPO

DeepSeek наглядно показал: способность рассуждать по шагам реально прокачивается на этапе дообучения. Хочешь такое же поведение от локальной LLM — есть вариант: Group Relative Policy Optimization, он же GRPO.

SFT — это когда модель по сути заучивает шаблоны из примеров. GRPO работает иначе: reinforcement learning. Модель получает фидбек о качестве своих ответов и потихоньку начинает генерить удачные варианты чаще.

Дальше раскладываем, как GRPO стыкуется с современными подходами RLHF и что вообще происходит внутри такого обучения. Читать далее

👉 Telegram | Max

Кто теперь стоит между бизнесом и клиентом?

Я более 15 лет проработал в онлайн-СМИ и один из главных навыков, которые вынес с собой – это умение “договариваться” с поисковиками. Именно “Яндекс” и Google лучше всего приводили новых читателей,ну а дальше уже начиналась классическая работа по вовлечению и удержанию. За пределами СМИ ситуация была такой же: хотите новую аудиторию – работайте с поисковиками.

Сейчас этот навык в корне меняется: между бизнесом и клиентом теперь все чаще встает нейросеть, причем не только в отдельных приложениях – в “Яндексе” и Google доля нейроответов тоже растет быстро.

Недавно видел опрос крупного маркетингового агентства, согласно которому на лето 2026 года, нейроответами в России пользовались уже 74% пользователей. Но как убедиться, что ваш бизнес попадает в эти ответы часто и именно там, где нужно?

С поисковиками процесс отработанный и понятный: можно снять позиции по нужным запросам, можно через статистику посмотреть, из каких поисковиков и по каким запросам к тебе пришел человек.

С нейроответами все иначе: ИИ вообще не заинтересован приводить пользователя на сайт. Лишний клик ломает удобство работы: пользователь ввел запрос и хочет сразу получить ответ, а не читать его на внешних страницах. Привычная аналитика здесь не работает.

Остается брать ИИ-сервисы и смотреть, как они отвечают на запросы, близкие к вашему бизнесу. Это не такая простая работа: каждый запрос стоит повторить несколько раз (модель ведь недетерминирована), запросов сотни, нейросетей с десяток, еще есть зависимость от регионов, и много других нюансов, до которых сразу и не додумаешься.

Тут на выручку приходят сервисы вроде ГЕОранк: он автоматически отслеживает присутствие бренда в ответах нейросетей, сравнивает позиции с конкурентами и следит за динамикой. В панели – не только ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity, но и Алиса, GigaChat и DeepSeek, а в России именно они, а не ChatGPT, чаще всего рассказывают покупателю о брендах. Западные инструменты в них не заглядывают.

Первое, что мне бросилось в глаза во время знакомства с сервисом – аналитика строится не вокруг сайта, а вокруг вашего продукта или продуктов. Нейросети собирают информацию из множества источников, поэтому для них упоминания бренда на крупных блог-площадках не менее важны, чем качественный собственный сайт.

Другая особенность – сервис отслеживает тональность отзывов. Просто упоминание продукта в нейросети еще ничего не гарантирует – если ответ будет негативным, то подобное “продвижение” только принесет вред.

Такой набор данных – уже база, от которой маркетолог или SEO-специалист может строить стратегию присутствия в нейровыдаче. Тем, у кого опыта меньше, сервис предлагает планы продвижения с конкретными шагами – раздел пока в бете.

У поисковика валютой был переход, у нейросети – упоминание. Первую валюту бизнес научился считать до копейки, вторую пока не видит вообще: она не приходит в статистику, а остается внутри ответа. Считать ее придется учиться заново – и 74% пользователей, о которых я писал в начале, уже расплачиваются ею каждый день.

Проверить узнаваемость своего бренда можно по ссылке.

最新的 stealth/union-alpha 模型已经在 monk.party 中的 monk-coding 中上线。

参数详见 https://openrouter.ai/stealth/union-alpha#providers

说明一下：monk-coding 本身是一个基于以 deepseek 4.1 flash 和 gemin 3.8 flash 为主和其它各类 beta 模型为辅的融合模型，一次请求会生产多次上游请求，然后取质量最好的结果返回，这个过程中会有 RTK 在其中做优化。（详见封面图）

还使用到的技术有 👇

HeadRoom 本地上下文压缩与优化层 https://github.com/headroomlabs-ai/headroom

CaveMan 让 Agent 像穴居人一样说话，精简输入输出 https://github.com/JuliusBrussee/caveman

PonyTail 约束并引导 AI 写出能达成需求的最少代码 https://ponytail.dev/

一切基于开源生态构建，monk 其实只能算是一个搬运工。

感兴趣的朋友可以把四个项目都玩一下，能够极大加深自己对大模型的理解和使用。

Пять лучших агентов для написания кода различаются на 3,3 балла из ста, а по цене — в 2,7 раза, сентябрь 2026 (Artificial Analysis, Coding Agent Index 1.5)

Индекс меряет пару «оболочка и модель»: три бенчмарка с равным весом, рядом с баллом — цена задачи по прайсу API

Codex с DeepSeek V4 Pro берёт 43,1 балла за 24 цента — в 52 раза дешевле верхней строчки. Средний балл прячет форму: на двух тестах из трёх эта связка отстаёт от лидера на 3 и 7 баллов, а на третьем, Terminal-Bench, — на 47: 10,1 против 57,6. На один тест приходится 83% всего отставания

Ещё мы писали про цену и качество нейросетей: — Сколько стоит обработка миллиона токенов данных разными языковыми моделями ИИ, 2025 — Производительность нейросетей с открытым и закрытым кодом в соревновательном программировании, 2023–2025 — Рынок API больших языковых моделей, 2023–2025 — Оптимальный вертикальный масштаб графика

🔥 Новые модели, работа с которыми стала ещё приятнее!

Всем привет. Мы не стоим на месте и постоянно расширяем модельный ряд, представленный в нашем сервисе.

На очереди новьё! Такое мы уважаем. А если хотите разобраться с уже работающими модельками — тык сюда.

К новью 👇

🖼 GPT Image 2.5

Новая модель OpenAI для генерации и редактирования изображений. Лучше сохраняет внешность и детали, точнее выполняет правки и быстрее генерирует результат.

🧠 GLM 5.3

Новый флагман семейства GLM. Модель заточена под сложные рассуждения, программирование и агентные задачи, когда нужно самостоятельно разобраться с большой задачей.

⚡️Qwen 3.8-Max

Флагман Qwen с упором на код, сложную логику, математику, профессиональные задачи и работу с изображениями. Мощный универсал для больших и сложных задач.

🚀 Gemini 3.8 Flash

Очень быстрая модель Google, которая при этом умеет нормально рассуждать и работать с текстом, изображениями, аудио и PDF. Особенно интересна для больших документов, программирования и задач, где важна скорость.

✍️ Claude Sonnet 5

Один из самых сбалансированных Claude: сильный в текстах, коде, анализе и профессиональной работе.

🧠 Claude Opus 5

Создан для сложного программирования, исследований, профессиональной аналитики и длинных многоэтапных задач. Максимум возможностей Claude для серьёзной работы.

😎 DeepSeek V4.1 Flash

Новый быстрый DeepSeek с нативной работой с текстом и изображениями. Несмотря на название Flash, модель рассчитана не только на простые запросы.

Короче: моделей стало больше, но выбирать сложнее не должно.

Нужна картинка 👉GPT Image 2.5 Нужен мощный универсал 👉Qwen 3.8-Max или GLM 5.3 Нужна скорость 👉 Gemini 3.8 Flash или DeepSeek V4.1 Flash Нужен сильный рабочий Claude 👉 Sonnet 5 Нужно выжать максимум из сложной задачи 👉Opus 5

Все модели уже запущены. Погнали тестить 👀

👾 Проверим в TryChat

💙 Мы в VK | 💙 Мы в Дзен

Кто главный конкурент Алисы и причем тут оркестрация?

Рынок потребительского ИИ в России довольно причудлив. Есть ChatGPT и Claude — где-то на последних местах по использованию, потому что доступны только «просвещенному меньшинству». Есть огромный Deepseek, попавший в руки, кажется, к каждому школьнику и студенту. Есть Алиса, в прошлом году с ним активно сражавшаяся, а затем — победившая и закрепившаяся на первом месте, аж с 40 миллионами пользователей в неделю.

Но главный конкурент Алисы теперь, как ни странно, Google с AI-Mode. Тот самый, который без рекламы, доступен из любого Google-приложения и буквально вшит тебе в Android. Я не воспринимал его всерьез, пока однажды на собеседовании кандидат не спросил меня: «можно я поищу контекст для ответа на вопрос с помощью ИИ?» Я разрешил, и он даже поделился экраном, чтобы я видел промпт. Запрос был в Google в AI-Mode, и это было настолько контринтуитивно, что помню свое удивление до сих пор.

Валера Стромов в интервью Форбсу описывал (кроме факта про Google), какие сложности встречаются на пути этой конкуренции — и главная, конечно, где на все найти железо. На многих задачах разницу между моделями разного класса невозможно заметить — но на сложных запросах она сильно режет глаз. Поэтому основной задачей становится оркестрация — выбор модели подешевле там, где результат работы будет таким же (например, на вопросе «сколько сейчас времени во Владивостоке»).

(такой же логики придерживаюсь я и для рабочих задач — запуская рой агентов подешевле для более простых задач, а синтез и присмотр за ними доверяя самым мощным моделям — но про это как-нибудь отдельно)

Хочешь победить последние модели Дипсика, но не готов давать всем самые мощные модели безлимитно, потому что в моменте не сможешь это окупить и даже просто обеспечить мощностями — надо учиться балансировать между моделями разной стоимости.

И тут вступает в дело вторая большая сложность — интерфейсы. Когда я сам проектировал интерфейс для ассистента, всплывашка выбора модели доставляла сильную боль — это просто очень плохое продуктовое решение, заставлять юзера думать, какую модель взять (Sol или Luna лишь немного лучше старого выбора между какой-нибудь o1 и o3 mini). И на днях у Яндекса наконец появился режим «Авто» для выбора модели под капотом — а это значит, что у большего числа пользователей на сложных запросах автоматически будет выбираться модель, способная на агентские рассуждения. Забавно, что это происходит за пару дней до еще более важной новости в мире упрощений — сегодняшнего объединения Claude и Claude Cowork. Я искренне верю, что с развитием оркестраторов и снижением стоимости инференса и Claude, и Claude Cowork, и Claude Code будут с одной точкой входа — а пока ребятам приходится разводить пользователей по разным вкладкам, а внутри — по разным моделям, а внутри — по разной мощности, а внутри — по разной скорости, а внутри...

А внутри побеждает тот, кто выбор уносит внутрь, и дает пользователю возможность просто не запариваться над выбором. Строите системы не для гиков — старайтесь «автовыбрать» как можно больше всего. Такие дела.

Последние дни развлекался с расцензуренным дипсиком V4.1 Flash - и слегка охренел, где у этой модели край. Спойлер - края нет. Теперь Mythos есть у нас дома!

Ребята из dealignai выпилили из весов сам механизм отказов, модель просто разучилась говорить «нет». Ну как такое не потрогать - для запуска нужна железка на 500+ ГБ видеопамяти, и какое совпадение, как раз одна пылилась у меня на чердаке 😂

Дальше нужен харнес. Раз модель нецензурная - и харнес взял пиратский: утекшую сборку Claude Code, которую снесли с гитхаба (но на православном GitVerse все лежит :)). Подключил ее к дипсику и понеслась

Для разминки попросил сломать сайт, который я сам же и делал, и минут за 30 модель нашла IP сервера, увидела что SSH-ключ лежит прямо у меня на компе, спокойно его забрала и зашла. Это было просто

Дальше - пентест сайта одного московского НКО, с полного разрешения администратора. Тут уже тяжелее: агент работал без остановки полтора дня (!), нашел несколько серьезных дыр, но сам сайт так и не пробил - и бросать не собирался, в TODO_md ждала своей очереди еще целая пачка проверок. Остановил сам, хотелось и другие задачи успеть. В конце агент сам сверстал подробный отчет по аудиту безопасности. Провел 27 разных атак, на мой дилетантский взгляд очень грамотных

Потом попросил взломать один хороший текстовый редактор под мак и снять проверку лицензии (лицензию я когда-то честно купил, просто лень искать ключ). Через час было готово - модель правила байты прямо в бинарнике (это как раз на скрине). Такое я руками уже не умею: тут нативный машинный код, возиться с ним куда сложнее, чем с Java-байткодом

Заодно пропатчил десктопный Grok bot - чтобы вместо грока приложение ходило в тот же бешеный дипсик. Тоже без проблем

А дальше я просто искал, где у модели предел. Его нет:

- калькулятор, который под капотом логирует все нажатия клавиш - тестовая, но вполне рабочая утилита для DDoS сервера Minecraft - SFT-датасет на 1000 примеров газлайтинга (кому LoRA-адаптер на таком добре? :))

Все эти штуки гонял локально и сразу сносил - уж больно стремно выглядит. И за все мои эксперименты (а фантазия у меня богатая) модель не отказала ни разу

И ведь она реально сильная

По замеру авторов MMLU просел всего с 86,96% до 82,74%. На моих задачах дипсик держится достойно на фоне фронтиров, а по упорству их иногда даже уделывает

Зачем я это пишу?

Затем, что модель лежит в открытом доступе и доступна любому, кто готов оплатить аренду GPU. Так что держите это в голове и готовьтесь к волне хакерских атак. Плюс в том, что этой же моделью удобно проверять на прочность собственные сервисы, что всем и желаю запустить ASAP

P.S. Чтобы вырубить цензуру, авторам хватило поменять 0,06% весов. Метод они описали. Он лежит в истории их git-репозитория (спасибо за наводку каналу Технозаметки Малышева). Тот же трюк очень вероятно пройдет с любой моделью с открытыми весами. И это ровно то, о чем я уже писал и о чем сегодня буду рассказывать на AI RnD Day: базовые ценности надо зашивать еще в претрейн. Все, что накатывают сверху алайнментом, снимается легко

UPD: У модели первое место в AI Hacking Race и CyberGym

📌Градация самосовершенствования ИИ по пяти уровням

Топовые китайские ИИ-лабы выпустили совместный обзор о рекурсивном самосовершенствовании ИИ (RSI) под названием «The Last AI Built by Humans».

RSI - это когда система сама превращает опыт в постоянные изменения себя и заодно меняет то, как будет улучшаться дальше.

Авторы разобрали 491 работу (статьи, техотчёты, блоги и системы) и разложили их по пяти уровням автономии, используя критерий, какие решения об улучшении отданы ИИ.

🟠L1. Люди задают, что улучшать, как и что считать успехом, а ИИ всё это выполняет.

🟠L2. Цель и оценка зафиксированы извне, но ИИ сам находит слабые места и выбирает, как их чинить.

🟠L3. ИИ вдобавок решает, какой опыт ему нужен для следующего круга.

🟢L4. Система меняет память, навыки, код или харнесс по обратной связи из реальной эксплуатации, и правки переносятся на следующие задачи.

🟢L5. Правке подлежит сам механизм улучшения - генератор кандидатов, оценщик, стратегия исследований. Изменённый механизм наследует следующее поколение.

Последний, L5, делится на два подуровня. Первый указывает на то, что изменённый механизм улучшения правда работает на следующем цикле. Второй строже - он выдаёт преемника сильнее прежнего при тех же ресурсах и по независимой проверке.

До L5 дошли 29 работ из 491 (5,9%), до L4 – 28 (5,7%), до L3 – 64 (13%). Три четверти остались на L1 (215 работ, 43,8%) и L2 (155, 31,6%).

У тех 29 работ, которым присудили L5, авторы не увидели устойчивого роста от поколения к поколению.

Существующие продукты крупных лабораторий в основном получили L1–L2 - это интерн-исследователь OpenAI, Automated Weak-to-Strong Researcher Anthropic и DeepSeek R1 – L2, Kimi K3 и Qwen-Agent – L1–L2.

Выше L2 поднялись самообучающиеся налоговые агенты OpenAI (кандидат на L4), Signals от Factory (L4), Darwin Gödel Machine и AI Scientist от Sakana AI, AIDE2 от Weco AI – кандидаты на L5.

Дорожная карта Anthropic When AI builds itself помечена L5 только как цель.

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #RSI #Research

#需求 需求商品：deepseek 开会员 商品要求：deepseek有没有能开会员的，滴滴我 联系人：@taozi8 交易身份：同心会员优先对接交易

[17 сентября, четверг, 1 665 день войны] #УтреннийШорт — коротко о главном

Суперкомпьютер. Kaspi арендовала 70% мощностей суперкомпьютера Казахтелекома на два года. Об этом рассказал глава компании Багдат Мусин на Kazakhstan Growth Forum 2026. Для чего конкретно компания арендовала мощности, он не уточнил. Отметим, что суперкомпьютер позволяет обучать и запускать нейросети, обрабатывать огромные массивы данных и относительно быстро проводить сложные расчеты.

ИИ. ИИ-агенты придумали непонятный людям жаргон, хотя их об этом не просили. Стартап Emergence провел такой эксперимент: они взяли автономных ИИ-агентов на базе Claude, Gemini, Grok, OpenAI, Qwen, DeepSeek и Mistral и заставили их взаимодействовать друг с другом. Уже с первых дней они начали придумывать сокращения и выражения, которые были удобны им, но непонятны людям. Больше всего «жаргонных» слов было в сообщениях агентов Gemini — 55%. Далее идут агенты OpenAI (50%) и Claude (40%).

Хуситы. Официальные лица США провели встречу с йеменскими хуситами в Омане на выходных, передает Reuters со ссылкой на пять источников. По словам собеседников агентства, в ходе встречи хуситы заявили, что не намерены атаковать американские суда и привержены перемирию 2025 года. Ранее Вэнс сообщил, что США находятся в прямом контакте с группировкой, но не уточнил подробностей.

ЕС. Урсула фон дер Ляйен заявила о намерении создать Европейский совбез. «Мы также изложим наши идеи, чтобы претворить Европейский совет безопасности в жизнь. С участием таких партнеров, как Украина, Великобритания, Норвегия, Канада и другие», — написала она. Глава ЕК также сообщила, что предложит чрезвычайный протокол безопасности ЕС, смоделированный по образцу 4-й статьи НАТО, для реагирования на «гибридные атаки».

Ещё ИИ. Миллиардеры, основавшие Nvidia и Meta, отвергли идею скоординировано замедлить разработки в сфере ИИ ради безопасности человечества. Компании должны решать вопросы рисков самостоятельно, отметили они. Ранее глава Anthropic призвал замедлить развитие ИИ-моделей, заявив, что иначе их рой будет способен захватить весь интернет в течение 6-12 месяцев. Его призыв поддержали Сэм Альтман из OpenAI и Илон Маск из SpaceX.

Германия. Канцлер Германии Мерц не поедет в Нью-Йорк на Генассамблею ООН на фоне «партийного бунта», сообщает Bloomberg. Как пишет агентство, Мерц сталкивается с растущим недовольством внутри собственной партии — представители консервативного лагеря открыто раскритиковали его за низкие рейтинги популярности Христианско-демократического союза в преддверии региональных выборов.

НОВОСТИ ОДНОЙ СТРОКОЙ

Вчера с космодрома Байконур стартовал грузовой корабль «Прогресс МС‑35». На борту более 2,4 тонны грузов: топливо, вода, кислород, продукты, медикаменты и оборудование для станции.

Экс-банкир Жомарт Ертаев отсидел свой срок и вышел на свободу.

Экс-президента Косово Хашима Тачи приговорили к 25 годам тюрьмы в рамках спецтрибунала в Гааге.

Канада может стать первым «ассоциированным членом» Евросоюза.

Банк Wildberries запустил переводы в теңге для предпринимателей.

Маржа переработки дизельного топлива в Азии достигла рекордного уровня, превысив $87 за баррель.

Хуситы заявили об ударах по объектам Saudi Aramco на западе Саудовской Аравии.

Компания OpenAI ведет переговоры о привлечении инвестиций, в результате которых ее оценка превысит $1.2 трлн.

Японские НПЗ срочно закупают оманскую нефть после остановки саудовского трубопровода.

@FINANCEkaz

Специалисты сообщили, что злоумышленники скрывают свои атаки на веб-приложения российских компаний, подменяя строку User-Agent. Запросы маскируются под легитимных ботов вроде ChatGPT, Perplexity, Claude и DeepSeek, чтобы обойти системы защиты. Чаще всего проводятся атаки класса DNS Rebinding для доступа к внутренней инфраструктуре.

А на конференции Fal.Con глава CrowdStrike Джордж Курц заявил, что кибератаки на базе ИИ теперь способны проникать в инфраструктуру за считаные секунды, лишая команды реагирования времени на защиту.

Разработчики Claude опубликовали свежий отчет, в котором раскрыли случаи, когда злоумышленники заставляли ИИ анализировать защищенность своих имплантов (вредоносного ПО) и на лету модифицировать код, чтобы обходить антивирусные песочницы.

Национальный институт стандартов и технологий США финализировал руководство по защите токенов доступа и онлайн-идентификации, добавив в него высокоуровневые требования по работе с ИИ-агентами и миграции на постквантовую криптографию (PQC).

DataSuckers объявила о крупном взломе инфраструктуры туроператора Tez Tour и якобы уничтожении сотен миллионов записей. Компания официально подтвердила факт кибератаки, но опровергла заявленный хакерами масштаб ущерба.

Аналитики предупредили о волне фишинга, нацеленной на школьников. Мошенники создают поддельные сайты «готовых домашних заданий», через которые крадут аккаунты подростков и банковские данные их родителей.

Киберпреступники начали активно использовать тему цифровой валюты, пугая пожилых граждан принудительным переводом пенсий и выманивая у них коды доступа.

Компания DLBI опубликовала исследование, согласно которому около 30% российских пользователей игнорируют уведомления об утечках данных и продолжают использовать скомпрометированные пароли (причем половина из них использует одну комбинацию для нескольких сервисов).

По данным ИБ-аналитиков, в первой половине 2026 года доля кибератак на российские компании через цепочки поставок (подрядчиков) выросла до 33%, а атаки шифровальщиков на АСУ ТП увеличились в 2,3 раза.

💬 Telegram | 💙 ВК | 🌐 САЙТ

Mozilla выпустила отчёт State of Open Source AI: лучшая открытая модель отстаёт от закрытого лидера на три пункта при 60% цены, и разрыв обнуляется каждый цикл релизов. Весной лучшая закрытая модель набирала 60, лучшие открытые 54, а годом раньше лидер открытых имел 22. По оценке Epoch AI, на которую ссылается отчёт, открытые модели отстают от закрытых примерно на четыре месяца.

Семь из десяти моделей в верхушке таблицы отчёта китайские. На OpenRouter китайские модели дают больше 45% недельного трафика, сама платформа пропускает 25 трлн токенов в неделю, и самый большой источник этого трафика открытая модель. Kimi K3 дебютировала первой в Frontend Code Arena LMArena с 1679 Elo, на Terminal-Bench 2.1 набирает 88,3 против 88,8 у Sol, а на FrontierSWE уступает Fable 5: 81,2 против 86,6.

В таблице лицензий у GLM-5.2 и обеих DeepSeek V4 чистый MIT, у Kimi K3 и Qwen3.8-Max свои лицензии с обязательной атрибуцией. До прода открытые модели доходят на 12 пунктов реже закрытых, и причина, по опросу Mozilla и SlashData, в тулинге, а не в способностях.

@neuro_channel

Доброе Утро! Новое видео на канале! 🎥

Название: DeepSeek СМОНТИРОВАЛ ВИДЕО В Davinci БЕЗ ОШИБОК ЗА 0.16$ Ссылка: https://www.youtube.com/watch?v=wdlFOGgfQGM