Machine learning chat

03 March 2026 14:34

больше времени уходит на полировку мелочей, на самом деле, но это уже дело наживное

Machine learning chat

03 March 2026 14:32

да, у меня на это ушло аж 2.5 недели

Machine learning chat

03 March 2026 14:32

а так да - лучше иметь скил под работу со скилами, иначе из коробки будет рандом

Machine learning chat

03 March 2026 14:30

лучше трогать руками: есть у меня знакомый американец, у которого самая сложная работа в жизни была вышибала в баре и выгуливатель собак. так он смог запилить очень кузявое приложение под айпад под финансы. да, там было "plz fix" ночами, но оно реально работает

Machine learning chat

03 March 2026 14:29

да, эт само собой. я в принципе на эту тему начал ковырять как раз потому что есть идея жизненно необходимого мне приложения, поэтому и решил поприкалываться повайбкодить, но в иосе не шарю так шта думал за меня тут всё волшебная ллм скрафтит
тоже много че могу придумать, надо только разобраться че каво
а есть может какие то научпоп ресурсы для маленьких, где можно просто "всё подряд" почитать чтоб хотя бы получше ориентироваться в этом зоопарке всяких терминов? ну кое че конечно на опыте можно разобраться, но вот паззл пока в голове не складывается до конца, а то может и сам уже со своими приколами разберусь так

Machine learning chat

03 March 2026 14:28

во-во, всё к этому идёт

Machine learning chat

03 March 2026 14:27

По ходу, мы уже вышли в точку где наша работа - документация, а не код

Machine learning chat

03 March 2026 14:26

Да, всё к этому идёт. В основном проблема пока с контектстом. Он с одной стороны жрёт токены, хотя его ещё грамотно нужно организовать и прокинуть между сессиями. А без него модель не понимает, что делать и начинает тупо перебирать что в голову придёт, тратя токены и время.

Machine learning chat

03 March 2026 14:26

Нет, я только z.ai юзал, и только планировал когда-нибудь антропик попробовать. Но потом прокачалась и основаная модель, и появились кими с минимаксом на горизонте, поэтому при масштабировании я скорее именно их куплю, нежели антропика

Machine learning chat

03 March 2026 14:24

ну типа, я как обычный чернорабочий вообще не могу себе такое представить. там за день 10 задач закрыл и уже команда без дела сидит 😂

Machine learning chat

03 March 2026 14:24

да, это очень большой пет-проект в автоматизированной финансовой и маркетинговой аналитике

Machine learning chat

03 March 2026 14:23

так а че за проекты то такие? ну типа столько работы это либо какой то здоровенный бэклог либо собственные петы где че хотел то и придумал

Machine learning chat

03 March 2026 14:22

Большая часть вот этой тулзы со скриншота я еще на 4.5 закодил, если что :)

Machine learning chat

24 February 2026 10:35

Я думал вы автор исходного поста. Вы написали нечто типа "я хочу гореть у тебя есть банан"

Machine learning chat

24 February 2026 10:14

Du hast - это 2 слова... Но я не могу помешать вам гореть. В аду?

Machine learning chat

03 March 2026 14:33

мы уже в новом чудном мире живем, где от идеи до продакшена - недели, если не дни :)

Machine learning chat

03 March 2026 14:32

Но эту систему ещё построить надо было

Machine learning chat

03 March 2026 14:31

у меня своя агентская система уже наворочена позволяющая в цикле крутить все, и принудительно подгружать скилы

Machine learning chat

03 March 2026 14:29

интересно. То есть ты начал с написания скила для рефлексии? А потом применяешь его по дефолту к результатам каждой задачи

Machine learning chat

03 March 2026 14:28

у меня это выглядит как итеративный процесс: даю задачу, модель ее выполняет, дальше падает в цикл где она анализирует лог решения, выносит из него важное и само расширяет скилы соответствующие. под это дело есть свой скил

Machine learning chat

03 March 2026 14:27

а как настраивал их с самого начала? Чисто открываешь скилл креатор и прописываешь, что надо делать?

Machine learning chat

03 March 2026 14:27

Я вчера в первый раз занимался рефакторингом скилов :)

Machine learning chat

03 March 2026 14:26

ну дык если самому себе задачи ставишь, их неограниченное количество :)

Machine learning chat

03 March 2026 14:24

скилы прокачивай, давай модели самообучаться

Machine learning chat

03 March 2026 14:24

Кстати спросить забыл,а вот пользовался ли ты клод кодом х5 макс или гпт про?Просто понять их лимиты хочу.Хватит ли на часовую работу или не хватит

Machine learning chat

03 March 2026 14:24

эх... у меня вот GLM-4.7 не вывозит задачи. Опус через раз справляется, на по лимитам падает. Минимакс непонятный какой-то. Кодекс неплох, и на бесплатны лимитах можно поделать побольше.

Machine learning chat

03 March 2026 14:23

Основная разница на самом деле, по моим ощущениям, идет с прокачки самого клауд кода - заметно как обвязка умнеет, безотносительно моделей под капотом

Machine learning chat

03 March 2026 14:22

Я даже в некоторых задачах сам снижаю уровень моделей, просто ради скорости

Machine learning chat

24 February 2026 10:33

А я не знаю что это значит, так что мне только рай, дурак не грешник

Machine learning chat

24 February 2026 09:49

✔️ OpenAI заморозила проект Stargate.

Мегапроект, который OpenAI планировала запустить вместе с SoftBank и Oracle, фактически остановлен. Причиной стали корпоративные разногласия, дефицит инженерных кадров и опасения инвесторов - по прогнозам, к 2027 году компания могла столкнуться с нехваткой капитала.

Но 10 ГВт запланированных мощностей все равно нужны. Поэтому OpenAI включила резервный план. Компания арендует сервера у тех же Oracle и SoftBank, а заодно активно скупает ресурсы у AWS и Google Cloud. Фокус сместился на локальные дата-центры - вроде того, что сейчас строят в Техасе на 1,2 ГВт.

В результате такой смены курса общие прогнозируемые расходы OpenAI на инфраструктуру к 2030 году возрастут до 600 млрд. долларов.
theinformation.com

✔️ Anthropic обвинила китайские лаборатории в дистилляции Claude.

Вслед за OpenAI, Anthropic заявила о масштабной дистилляции знаний. По словам компании, всего было cгенерировано более 16 млн. запросов к Claude сетью из 24 тыс. аккаунтов через прокси-сервисы в обход региональных ограничений.

Главной целью был сбор датасетов для копирования ризонинга, написания кода и работы с инструментами. По данным Anthropic, DeepSeek извлекала алгоритмы пошаговых рассуждений и варианты обхода фильтров. Moonshot выкачивала данные по кодингу и CV, а MiniMax перехватывала логику новейших версий Claude буквально в день их релиза.

Для защиты своей инфраструктуры компания уже развернула системы, автоматически блокирующие нелегальный API-трафик.
anthropic.com

✔️ NVIDIA открыла код и модели проекта DreamDojo.

DreamDojo - генеративная модель мира, которую учили на 45 тысяч часов видео от первого лица. Люди на записях занимаются обычной бытовой рутиной - складывают одежду, собирают вещи. А модель, просто глядя на это, выучивает законы физики.

Система выдает симуляцию в реальном времени на скорости около 11 FPS. Этого хватает, чтобы обкатывать алгоритмы в виртуалке и не ломать дорогие физические прототипы. Но фишка релиза в том, что виртуальным роботом можно управлять через VR-контроллеры прямо внутри сгенерированной реальности.

Обе версии модели, на 2 и 14 млрд. параметров, опубликованы под лицензией, разрешающей в том числе коммерческое использование.
Jim Fan (NVIDIA Director of Robotics) в сети Х

✔️ В коде ChatGPT обнаружили новый тариф Pro Lite за $100 в месяц.

Тибор Блахо нашел во коде веб-версии ChatGPT упоминания нового уровня подписки. Судя по всему, OpenAI планирует тариф Pro Lite, чтобы закрыть нишу между планом Plus и флагманским Pro.

Согласно найденным фрагментам кода, Pro Lite предложит в 3–5 раз больше квот на использование ризонинг-моделей по сравнению с Plus. Кроме того, план, вероятно, получит расширенные лимиты для Codex. Официальных заявлений о сроках запуска нового тарифа OpenAI пока не публиковала.
gizmochina.com

✔️ Сгенерированные лица людей стали слишком идеальными.

Ученые из Австралии выяснили, что современные нейросети перешагнули порог визуального распознавания. В ходе эксперимента со 125 участниками обычные люди отличали сгенерированные лица от настоящих лишь немногим лучше, чем при случайном угадывании. Даже обладатели выдающейся зрительной памяти показали минимальное преимущество перед контрольной группой.

Сложность связана с изменением самой природы визуальных ошибок ИИ. Если ранние генеративные модели оставляли заметные артефакты, то современные синтетические лица выдают себя исключительно своей безупречностью. Нейросети создают гиперреалистичные, абсолютно симметричные и статистически усредненные портреты с идеальными пропорциями.

Авторы предупреждают, что этот искусственный перфекционизм скоро сломает системы биометрии и безопасности. Проверить собственную наивность можно в онлайн-демо исследования.
unsw.edu.au

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml