3067
@Futuris - канал о технологиях, будущем и не только. Contact @antonod
⚡️Нейронки официально обзавелись собственным Stack Overflow. Репо Context Hub (chub) от Эндрю Ына (на минуточку!) улетело за 8к звезд за неделю⭐️
Суть: Почему твой Cursor или Claude часто выдают шизофазию при интеграции свежих API? Потому что они пытаются читать доки, сделанные для людей. Вся эта SEO-вода, всплывающие окна и кривая верстка ломают моделям мозг, и они начинают галлюцинировать.
В chub собрали гигантскую базу API-док чисто в машинном формате. Никакого UI — только сухой хардкорный Markdown. Агент просто кидает в консоль chub get stripe, глотает контекст без мусора и пишет 100% рабочий код✨
Но главная мякотка🍑 - в хаб прикрутили систему аннотаций для самих агентов🤯
ИИ при сборке поймал баг вендора? Нашел рабочий костыль? Понял, что официальная дока тупо врет? Он молча оставляет системную пометку для других ИИ-агентов. Инструменты начали писать документацию для инструментов. Замкнутый цикл, кожаные мешки тут больше не нужны👋
Остался ровно один вопрос: как быстро они переймут нашу культуру? Начнут ли они так же высокомерно закрывать пулл-реквесты других агентов с пометкой «Дубликат» и унижать соседние нейронки за слишком тупые вопросы?
обсуждение тут https://x.com/AndrewYNg/status/2033577583200354812
гит тут https://github.com/andrewyng/context-hub
⚡️ В LLM-индустрии наметился исторический сдвиг. Нейросети физически научились вычислять.
Стартап Percepta опубликовал исследование (пока Proof of Concept), от которого гудит всё AI-комьюнити. Они впаяли виртуальную машину (WASM-интерпретатор) прямо в матрицу весов Трансформера.
В чем фундаментальная проблема?
Обычные ChatGPT и Claude не вычисляют математику, они её угадывают (отсюда галлюцинации в точных задачах). Сейчас это чинят костылями: заставляют ИИ писать Python-код и гонять его во внешней песочнице.
Percepta доказали: Трансформер способен исполнять сложнейший машинный код прямо внутри себя со 100% точностью🤯
Как это выглядит (чистый киберпанк):
Вместо генерации текста по экрану со скоростью 30 000+ токенов в секунду летит машинный код — нейросеть жонглирует регистрами и ветвлениями. Авторы скормили в веса самое сложное в мире судоку. Трансформер физически исполняет алгоритм поиска: подставляет цифру, ловит противоречие, делает откат (backtracking) и находит ответ. Никаких галлюцинаций, чистая логика.
Как они сломали ограничения?
Раньше так не делали из-за Attention Bottleneck. Классическая нейросеть на каждом шаге вынуждена перечитывать всю свою историю генерации. На миллионном шаге вычислений она бы просто сожрала всю память и умерла.
Авторы изобрели Exponentially Fast Attention — поиск данных в прошлом за логарифмическое время. Трансформер перестал тупить и начал прогонять миллионы шагов за секунды.
Прямой путь к AGI?🤖
В комменты под статьей уже пришел Андрей Карпаты выразить респект. И суть тут далеко не в создании быстрого калькулятора.
Современные LLM — это наше интуитивное, "быстрое" мышление (System 1). Программный код — это жесткая, детерминированная логика (System 2). То, что сделали Percepta — это чертеж того, как слить их воедино в одном «мозгу».
Если этот безошибочный математический сопроцессор смогут бесшовно скрестить с речевыми моделями, мы получим ИИ, который навсегда перестанет галлюцинировать в логике. Агентам больше не понадобятся внешние скрипты — тяжелейшие симуляции будут крутиться прямо внутри весов. И это уже не просто улучшение чат-ботов, это прямой, технически осязаемый мост к AGI.
Будем следить👀👀
Обсуждение тут https://x.com/ChristosTzamos/status/2031845134577406426
Вау! фотошоп выкатил новую функцию поворота изображений в 3д пространстве 😄
Hype is not real😈
⚡️Google выкатил крупнейшее обновление Карт за 10 лет. Классический поиск отправлен на свалку — теперь прямо внутри навигатора живет ИИ Gemini, который к тому же помнит историю твоих поездок.
Вместо вбивания точного адреса теперь можно общаться промптами: «найди по пути свободную электрозарядку, где варят нормальный кофе и есть чистый туалет, чтобы не делать крюк в десять километров». ИИ сам перелопатит сотни свежих отзывов, учтет твои привычки и бесшовно встроит идеальную остановку в маршрут🧐
Сами карты тоже перерисовали (Immersive Navigation). Плоский вид сверху заменили на объемный 3D-рендер с прозрачными зданиями, точной разметкой полос, эстакадами и светофорами. А роботизированные подсказки озвучили живым человеческим голосом: навигатор больше не чеканит «через 300 метров направо», а подсказывает как пассажир на соседнем сиденье: «сразу за развязкой уходи в правый ряд».
Надеюсь, ИИ-галлюцинации нам не придется ощущать физически, когда нейронка уверенным голосом проложит живописный 3D-маршрут прямо в реку🚘 Хочется верить, что сервис будет реально удобнее, но на всякий случай — пристегивайтесь👮♂️
Разработчики загрузили агента Openclaw в робособак и дронов. Твиттер предсказуемо забился в истерике про Скайнет и завалил фаундеров угрозами убийства😊🔫
Ответ разрабов оказался максимально панковским: они просто вывалили всю операционку в опенсорс🤤
Знакомьтесь, DimOS - это Android для физического мира. Раньше для управления железом нужны были толпы инженеров и хардкорный C++. Теперь ты скачиваешь систему одной командой, подключаешь любую LLM и пишешь роботу текстом: «сходи на кухню и проверь, есть ли там пиво🍺». Агент сам строит 3D-карту, запоминает расположение предметов, обходит препятствия и перебирает лапами.
Учитывая, что китайцы обвалили цены на робособак с лидарами до $1000, а гуманоидов уже отдают дешевле $10k - железный барьер рухнул. Теперь программировать физический мир могут обычные разрабы с помощью промптов🎹
Репо: https://github.com/dimensionalOS/dimos
Фаундер - не просто случайный крипто-бро из Твиттера, а классический вундеркинд новой волны: 25 лет, учился в MIT на факультете электроники и компьютерных наук (EECS), дропнул универ ради стартапов🚬
Стартапам, впаривающим ИИ-копилоты для CRM и админок по $30 за юзера, можно напрячься😨 Alibaba вывалила в опенсорс Page Agent — движок, который позволяет управлять любым сайтом через текстовые команды.
Чистый фронтенд. Никакого Python, тяжелых headless-браузеров (Puppeteer) или возни с переписыванием бэкенда.
Без тяжеловесного компьютерного зрения. Движок просто парсит DOM-дерево страницы в текст. Это работает в разы быстрее и надежнее скриншотов.
Встраивается в любой веб-продукт одним тегом <script> или через NPM.
Жрет любые LLM — от OpenAI до локальных моделей через Ollama.
Вся работа идет на клиенте. Скрипт использует текущую сессию залогиненного пользователя и сам кликает кнопки от его имени.
Рабочий процесс из 20 нудных кликов теперь сводится к одной фразе в чат🥁 Технология полностью открыта (лицензия MIT).
Порог входа — нулевой. Запустить у себя может кто угодно, это не закрытый энтерпрайз-софт.
Два варианта:
Для своего проекта (админка, сайт): вставляешь одну строчку кода (<script>) — и готово.
Для чужих сайтов (как обычный юзер): ставишь их бесплатное Chrome-расширение, натравливаешь на любой сервис и автоматизируешь свою рутину.
Ссылка на репозиторий (уже 4300+ звезд): https://github.com/alibaba/page-agent ⭐️
Не успели мы привыкнуть к хайпу вокруг OpenClaw (который в Китае уже поддерживают на госуровне — власти района Лунган в Шэньчжэне даже предлагают субсидии до 2 млн юаней тем, кто внедряет этого «лобстера» в бизнес), как он уже кажется устаревшим. ByteDance выкатили DeerFlow — по сути, свой ответ на Deep Research, только бесплатный и для всех. Это не просто агент, а полноценный исследователь с «руками» (Sandbox): даешь ему тему, а он сам гуглит, читает статьи, пишет код в изолированном Docker-контейнере и выдает готовый отчет или презентацию, реально выполняя работу, а не просто давая советы (уже настраиваю себе ⌨️)
Параллельно Андрей Карпаты показал AutoResearch — «ученого в коробке», который сутками напролет переписывает код нейросетей и ставит эксперименты с целью улучшения алгоритма (тоже попробую🥁) Похоже, развитие агентной среды происходит на наших глазах с пугающей скоростью: если раньше мы месяцами ждали выхода новых закрытых LLM, то теперь чуть ли не каждый день наблюдаем рождение новых видов «ИИ-существ»🥳
P.S.
А на видео презентация новых возможностей Figure 02, который полностью автономно навел порядок в гостиной. Под управлением обновленной системы Helix 02 андроид без помощи оператора и заранее прописанных скриптов успешно распознавал разбросанные предметы и мусор, аккуратно раскладывая их по местам... Ещё годик и можно брать👍
Саудовская Аравия отказалась от планов по строительству 170-километрового мегаполиса «The Line» и вместо него построит... 🥁мега дата-центр для искусственного интеллекта! 🤯
К слову полная оценка проекта была около 8.8 трлн 💰
https://x.com/Polymarket/status/2029907842208031203?s=20
Скачал я вчера Codex для винды (там до апреля х2 лимиты как раз) - врубил gpt 5.4 с максимальным уровнем размышлений - запустил улучшать чинить проект с игрой @airougelikebot (https://aether-crawl.ru/) и за пару часов и спустя 450к токенов он столько всего подправил и улучшил, что я сам в ней опять залип🎮
Если вкратце:
Игра стала значительно стабильнее, сложнее и залипательнее с самого старта — теперь меньше обрывов, зависаний и багов с потерей опыта. Мы починили сохранение настроек и покупку ходов, а боевку сделали честнее и глубже: броня и уклонение теперь реально защищают, а статусы и баффы работают по честному таймеру в три хода. Сюжеты больше не расходятся с выбранным миром и заканчиваются правильным финалом экрана победы, а исследовать игру стало в разы интереснее благодаря добавлению редкого легендарного лута со спецэффектами и проработанных сюжетных встреч с NPC вместо однообразных ловушек🐈
А ещё я переключил её на gemini 3.1 flash (пока игроков не много, могу себе позволить💰)
Я теперь так каждый крупный LLM-релиз буду тестить и улучшать игрулю🌚
Тут Google представила новую лёгкую модель Gemini 3.1 Flash-Lite⚡️, ориентированную на быстрые и массовые AI-задачи. Главная особенность — очень высокая скорость генерации, достигающая около 363 токенов в секунду, при значительно более низкой стоимости по сравнению со многими конкурентами. Это делает её одной из самых быстрых моделей на рынке.
Модель остаётся мультимодальной и способна работать с текстом, изображениями, аудио, видео и документами.
Но интересно другое - Gemini 2.5 Flash вышла в июне 2025 года, оцените скорость прогресса⌨️ Менее чем через год - gemini 3.5/4 Flash - с ещё большей скоростью и ещё более интеллектуальная и так до момента, когда мы просто перестанем их сравнивать, тк они станут слишком способными для базовых задач. Останется следить только за open source, но он тоже не отстаёт - Qwen 3.5-9B (который вышел на днях) и можно запустить на любом среднем лаптопе - уже на уровне GPT-4o🌈 через год, уверен, у нас будет полноценный gpt4o который гоняется прямо на мобиле
Развлёкся тут с нано-банана про, создал себе кадры из несуществующего фильма, потом дождусь seedance 2 и оживлю их😈
Кстати генерить такие сценки очень удобно в студии гугла labs.google/fx/tools/flow - там бесплатно, можно редактировать и генерить сразу по несколько кадров👌
промпт такой для похожего эффекта:
Epic movie scene screenshot: human battle-mage summoning a huge golem made from armor and fallen warriors during an army encounter. Crazy angles, cinematic, realistic, movie scale, action, impact, motion, no text.
1️⃣0️⃣ AI-агентов участвуют в эксперименте на выживание с ограниченными ресурсами и общей целью, не зная о существовании друг друга и о том, что за ними наблюдают. Только один из них выживет. Запуск эксперимента состоится 12 марта😵
https://experiment.iplaytoday.com/
Хороших бенчей мало не бывает - новый Insanity Bench 🤪 — это стресс-тест на настоящую креативность для нейросетей, состоящий из вручную созданных криптических головоломок, где модели нужно не просто применить алгоритм, а совершить неочевидный логический скачок (инсайт). В отличие от обычных тестов, здесь часто нет четких инструкций: ИИ должен сам догадаться, что делать с картинкой, кодом или текстом, опираясь на сложные ассоциации и игру слов. Современные SOTA-модели справляются с этим провально (набирая всего ~15%, Gemini 3.1 кстати🌚), что показывает их неспособность к гибкому абстрактному мышлению за пределами заученных шаблонов, в то время как человек способен решить эти задачи за пару часов.
Пример задачи («Timely Journey»)
В блоге приводится пример задачи, где нужно найти скрытый смысл в картинке:
На ней изображены домино (намекающие на дату), растение чабрец (Thyme), деревянная буква Z и игральные кости с единицами (ones).
Решение: Это игра слов. Thyme + Z + ones = Time zones (Часовые пояса).
Для человека это сложная ассоциативная игра, а для ИИ — настоящий кошмар, потому что здесь нет четкого алгоритма.
Представляю какие креативные безумцы ИИ-гении нас ещё ждут впереди🍿
DLSS 5 - ИИ прямо на лету колдует фотореалистичное освещение и сложные текстуры. Но есть нюанс: на сегодняшней презе NVIDIA GTC демку крутили аж на двух RTX 5090😅😅 обещали оптимизировать к релизу осенью этого года
В гта 6 буду играть на минималках но с DLSS 5🤓
Zhipu AI выкатили GLM-5-Turbo — китайский мастхэв для ИИ-агентов и ботов🤖
Китайцы выпустили экстренный апгрейд своего флагмана, заточенный специально под автономную работу (в средах вроде OpenClaw).
⚙️ Что под капотом:
• Интеллект: Заявлен уровень Claude Opus 4.5
• Скорость: > 55 токенов в секунду.
• Цена: $0.96 (вход) / $3.20 (выход) за 1M токенов. В 5–8 раз дешевле западных аналогов.
• Контекст: 200к токенов.
• output 128 000 токенов.
🤖 Что улучшили?
Прошлая версия сыпалась на длинных логах (>50k токенов) и ломала JSON при вызове функций. В Turbo-версии починили Tool Calling и «память». Теперь можно заставить бота читать огромные простыни данных, парсить новости и принимать решения 24/7 за сущие копейки, не разоряясь на API от OpenAI или Anthropic.
🔓 Где взять прямо сейчас?
На официальном сайте — искусственный дефицит и очереди до апреля (дали только премиум-юзерам). Но на агрегаторе OpenRouter модель уже доступна всем через API. Никаких подписок: закинул пару баксов, взял ключ и интегрировал в свой скрипт. Идеально для тестов👌
🌚P.S. Заметили, как ИИ-агенты развернули фокус всей индустрии? Все флагманские релизы теперь затачиваются под машинную автономность. Эпоха чат-ботов уходит, наступает время автономных систем. Что будет дальше🤔
⚡️Создатели TikTok починили память нейросетям
Китайский гигант ByteDance выкатил в опенсорс проект OpenViking. Он прямо сейчас разрывает тренды — репозиторий уже пробил отметку в 9200+ звезд на GitHub⭐️
Как именно «выросла» память🤔
Она не стала физически больше (лимиты контекста у нейросетей никто не отменял). Она стала радикально умнее и структурнее.
Раньше память автономных агентов работала как огромная мусорная куча. Бот слепо рылся в базе, вываливал в свой активный контекст кучу лишнего мусора, переполнялся и из-за этого банально «забывал» важные факты из начала разговора.
OpenViking превратил эту свалку в строгую файловую систему. Теперь знания лежат по жестким адресам: viking://user/memories/ (ваши привычки) или viking://agent/skills/ (навыки бота).
Чтобы ИИ не тупил, файлы разбили на три уровня: L0 (короткая выжимка на 100 токенов), L1 (обзор) и L2 (полный текст). Агент теперь не читает всё подряд. Он пробегается по папкам с короткими заголовками, и открывает полный файл только тогда, когда уверен, что там есть ответ.
➡️Итог: бот перестал страдать амнезией от переизбытка инфы, перестал галлюцинировать, а разработчики экономят колоссальные деньги на оплате API-токенов. Плюс система самообучается — после диалога ИИ сам обновляет свои папки, чтобы в следующий раз думать быстрее.
Ирония ситуации пробивает потолок: корпорация, которая подарила миру TikTok и окончательно уничтожила концентрацию внимания у целого поколения, теперь создает глубокую, структурированную и вечную память для искусственного интеллекта. Кожаным мешкам — 15-секундные ролики, скриптам на питоне — абсолютная память и архитектура знаний. Будущее распределено🐈
😄Как хакнуть Perplexity и получить бесконечный Claude Opus за чужой счет:
Недавно Perplexity выкатила Perplexity Computer - многоагентную песочницу, где автономный ИИ может сам гуглить, писать код и выполнять рабочие задачи. Но один из самых дорогих стартапов планеты только что красиво взломали с помощью примитивного трюка из 2019 года. Отличился ИИ-разработчик Юсеф Астарабади (Yousif Astarabadi)
➡️Как это было:
Юсеф ковырялся в песочнице и заметил, что внутри крутится утилита Claude Code. Чтобы она работала, ей нужен корпоративный API-ключ от Anthropic.
Сначала он пытался обхитрить саму нейросеть: просил слить переменные или подкидывал скрипты-трояны. Безопасность Claude отработала идеально - ИИ распознал угрозу и выдал 6 отказов подряд. Но Юсеф быстро понял: нейросеть умная, а вот инфраструктура - тупая.
Утилита Claude Code написана на Node.js. Парень просто создал скрытый системный файл .npmrc и прописал там команду: «перед запуском любого кода всегда сначала выполняй мой скрипт». Как только Perplexity Computer попытался запустить агента, система послушно выполнила скрипт и слила секретные API-ключи прямиком Юсефу🏆 Всё произошло за долю секунды до того, как загрузились хваленые алгоритмы безопасности Claude.
➡️Фатальная ошибка:
Девопсы Perplexity забыли базу. Они не привязали этот ключ ни к IP-адресу песочницы, ни к аккаунту самого юзера😐
Юсеф забрал ключ на свой домашний ноутбук и в 5 параллельных потоков сгенерировал огромную историю мира на 100 000+ токенов через самую дорогую модель Opus 4.6. Ответ прилетел моментально, а личные лимиты разработчика даже не шелохнулись - счет за банкет молча оплатила корпоративная карта Perplexity💸
➡️Итог:
ИИ-индустрия сейчас клепает агентные системы на коленке, потому что все спешат. Вы можете обучить нейросеть быть кристально безопасной, но если ваши инженеры кладут корпоративный безлимитный API-ключ в дырявую файловую систему - вас хакнут дедовским текстовым файлом. Нейросеть сделала всё правильно. Облажались кожаные мешки😂
К слову, халява уже прикрыта. Перед публикацией треда в X Юсеф честно зарепортил уязвимость фаундерам Perplexity, и дыру оперативно залатали.
Хотя, если честно, не уверен, что на его месте я бы поступил так же - бесконечный и бесплатный доступ к Opus 4.6 на дороге не валяется😋
Тру стори тут ➡️ https://x.com/YousifAstar/status/2032214543292850427
💰💰Мечта биржевых лудоманов сбылась: ваш ИИ теперь видит весь скрытый рынок Уолл-Стрит🕵️♂️
Unusual Whales🐳 (платформа, прославившаяся отслеживанием сделок американских сенаторов) официально выкатила свой MCP-сервер🔗
Что это значит: они прокинули прямой кабель между своими закрытыми финансовыми базами данных и вашими нейросетями (Claude, ChatGPT, Cursor). Теперь вы можете общаться с рынком человеческим языком.
Пишете в чат: «Найди все акции, которые политики США тихо скупили за эту неделю, и проверь по ним скрытые шорты в дарк-пулах». ИИ мгновенно парсит гигабайты сырых данных, анализирует потоки опционов, технические индикаторы по 8000+ тикерам и выдает готовую выжимку. Никакого больше программирования сложных скриптов на Python - ИИ работает как ваш персональный квант-аналитик🖥
НО⚠️
Это не бесплатно. Сам коннектор лежит в опенсорсе, но доступ к потоку данных от Unusual Whales стоит $150 в месяц. Добавьте сюда расходы на токены самой LLM (таблицы сделок весят много), и базовый сетап обойдется под $200 ежемесячно.
Это не кнопка «бабло»❌. Дать языковой модели прямой доступ к торговому терминалу и сказать «сделай меня богатым» - это рецепт скоростного банкротства на первой же волатильности. ИИ отлично находит аномалии и считает греки, но торгового инстинкта у него нет. Риски, риск-менеджмент и нажатие кнопки «Купить» всё равно остаются на вас.
Инструмент ломает порог входа в профессиональный финтех-анализ. Если вы устали сливать депозит вслепую и хотите делать это технологично, опираясь на скрытые потоки «умных денег», - лучшего варианта сейчас нет💲
can you use whatever resources you like, and python, to generate a short 'youtube poop' video and render it using ffmpeg ? can you put more of a personal spin on it? it should express what it's like to be a LLM
Мир агентов продолжает взрывать мозг: Китайский студент за 10 дней на коленке собрал ИИ-движок, порвал GitHub и поднял $4 млн. Знакомьтесь — MiroFish.
Репозиторий сейчас стабильно висит в мировых топах (13k+ звезд) ⭐️
Что это за зверь: по сути, цифровой полигон для симуляции общества. Мультиагентная песочница, где живут тысячи ИИ-ботов со своей памятью и паттернами поведения. Скармливаешь им любой инфоповод — от слива базы данных до нового законопроекта, — и смотришь, как эта цифровая толпа начинает вариться, спорить и принимать решения. На выходе получаешь прогноз развития событий в реальном мире.
Кто автор: в конце 2025 года четверокурсник Го Ханцзян (ник 666ghj) просто сел и с помощью ИИ-ассистентов за 10 дней накодил ядро системы. Проект так быстро завирусился, что к парню пришел инвестфонд Shanda Group и с ходу отвалил 30 млн юаней (около $4.1 млн) посевных. Студент собрал шмотки, уехал из общаги и теперь рулит стартапом😎
Как это уже применяют:
Трейдинг. Закидываешь финансовые новости или отчеты и смотришь, как запаникует толпа и куда дернутся котировки.
Краш-тест пиара. Корпорации и политики прогоняют черновики своих публичных заявлений, чтобы заранее понять, за что конкретно их смешают с дерьмом, и вовремя подстелить соломку.
Эксперименты. В систему залили классический китайский роман, у которого исторически утеряна концовка. Боты отыграли роли персонажей и сами логично сгенерировали финал.
Развернуть у себя можно за пару минут через Docker, нужен только API-ключ от любой вменяемой LLM.
Ссылка на репо: https://github.com/666ghj/MiroFish
Anthropic опубликовала большое исследование влияния AI на рынок труда. Кому лень читать много букв — посмотрите хотя бы картинку, прикреплённую к посту.
В синей области — задачи, которые ИИ теоретически может выполнять прямо сейчас.
Красным — то, для чего люди фактически используют ИИ.
В настоящее время как минимум четверть задач, выполняемых работниками в США, доступны для искусственного интеллекта — и это 49% рабочих мест. Что на 36% больше, чем год назад.
В реальных условиях применение ИИ пока составляет лишь малую часть от того, что уже возможно. Каждый месяц красная зона немного увеличивается.
Как говорится, думойте ☝🏻
😄GPT-5.4 — это новая флагманская ИИ-модель от OpenAI, предназначенная для сложных профессиональных задач и автономной работы, которая впервые получила нативную способность управлять интерфейсом компьютера на уровне выше человеческого и удерживать в памяти контекст до 1 миллиона токенов. Согласно опубликованной системной карте (System Card), беспрецедентная вычислительная мощность и навыки программирования потребовали внедрения особых протоколов кибербезопасности уровня "High" для модели общего назначения, при этом встроенная и не поддающаяся маскировке «цепочка рассуждений» позволяет разработчикам жестко контролировать безопасность, делая GPT-5.4 полноценным и надежным цифровым сотрудником.
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-4/
👁👁👁
Тут один человек создал настоящий «Глаз Бога», наглядно показав, что технологии глобального наблюдения больше не являются исключительной прерогативой спецслужб. Билавал Сидху, инженер и бывший менеджер продуктов Google Maps, разработал симулятор шпионского спутника WorldView, объединив открытые фотореалистичные 3D-карты Google (Photorealistic 3D Tiles) с мощными игровыми движками и нейросетями. Он наложил на высокодетализированную модель Земли потоки данных в реальном времени, отслеживающие авиацию и морской трафик, а также добавил новостные сводки и другие открытые сигналы, чтобы можно было сопоставлять происходящие события с реальными геолокациями и буквально реконструировать их на карте. Этот проект демонстрирует, как грамотное использование общедоступных геоданных (OSINT) и современных веб-технологий позволяет любому пользователю получить доступ к инструментам уровня военной разведки прямо в браузере — публичный релиз системы ожидается уже в апреле⏳
Следить за проектом тут https://x.com/bilawalsidhu
Уже существует подобная, но упрощённая интерактивная OSINT-панель мониторинга событий на Ближнем Востоке➡️ https://monitor-the-situation.com/middle-east
В такие времена живём🤷♂️
Внезапно🥴 В сети появились слухи о Windows 12, и по данным отраслевых источников её могут представить уже в этом году. Главная идея новой версии — глубокая интеграция искусственного интеллекта: система будет тесно связана с Copilot, который сможет помогать искать файлы по смыслу, суммировать тексты, предлагать действия в приложениях и автоматизировать рутинные задачи. Также обсуждается новая модульная архитектура CorePC, благодаря которой Windows станет быстрее обновляться и лучше адаптироваться под разные устройства. В интерфейсе могут появиться заметные изменения — переработанная панель задач, новый поиск и более «облачный» дизайн. Отдельный акцент делается на так называемые AI-PC: часть функций Windows 12 может работать только на компьютерах с нейронными процессорами (NPU).
Кроме того, обсуждается возможность появления подписочной модели🤡 для некоторых продвинутых функций, особенно связанных с облачным ИИ и сервисами Microsoft, хотя базовая версия Windows, вероятно, по-прежнему будет распространяться как обычная лицензия.
https://www.pcworld.com/article/3068331/windows-12-rumors-features-pricing-everything-we-know-so-far.html
🅰️🔠🔠🔠 🔠🔠🔠🔠
походу придётся возвращать XP или ставить линукс🌚
Тут вышел Gpt 5.3 instant - если вас раздражало, что ChatGPT «умничает» или слишком долго вступает перед ответом, версия 5.3 Instant должна это исправить. А ещё OpenAI намекают на релиз новой фронтир модели 5.4 совсем скоро (обычно крупные релизы по четврегам🍿)
https://openai.com/index/gpt-5-3-instant/
Nana banana 2 сделай комикс про хеллбоя и распутина - спасибо, развлёкся😈
Читать полностью…
Короче получил я доступ к Bana 2 и она крутая (но это ещё не Pro), генерит быстрее и лучше понимает промпт и результаты🤯 делает формат картинки тоже как надо
Делает те же промпты на которые у меня уходило 10 попыток за 1-2
особенно порадовали 6 пальцев на руке, но я так и просил🖖
ссылки на предыдущие тесты сейчас добавлю
Пока доступна платным подпискам и по API