🗂️ Живая база лучших AI-инструментов - обновляется с 2023 и держит только актуальное
В одном месте собрали весь стек, который реально используют сейчас:
- свежие LLM и новые релизы
- мультимодалка: изображения, видео, аудио
- AI-агенты и автоматизация
- dev-платформы и API
- инфраструктура, плагины и утилиты
Это не статичный список, а постоянно обновляемая карта рынка.
Сохрани - пригодится.
https://github.com/eudk/awesome-ai-tools
В одном месте собрали весь стек, который реально используют сейчас:
- свежие LLM и новые релизы
- мультимодалка: изображения, видео, аудио
- AI-агенты и автоматизация
- dev-платформы и API
- инфраструктура, плагины и утилиты
Это не статичный список, а постоянно обновляемая карта рынка.
Сохрани - пригодится.
https://github.com/eudk/awesome-ai-tools
👍5🔥2🥰1🥴1
🚀 OpenMythos. Впечатление смешанное.
Проект честно помечен как theoretical reconstruction и hypothesis document, автор не выдаёт его за утечку, в README есть дисклеймер про отсутствие связи с Anthropic.
Архитектурные идеи не с потолка: Recurrent-Depth Transformer, MoE с роутингом в духе DeepSeek, Multi-Latent Attention, ACT-халтинг, Universal Transformers - всё это реальные направления из литературы.
Код рабочий, лицензия MIT, есть документация и конфиг через единый dataclass. Для изучения looped-трансформеров это полезная песочница.
Минусы: в посте подаётся как реконструкция Claude Mythos, но Anthropic не публиковала технических деталей Mythos, так что это по сути догадки, а не восстановление. Цифра 4.7K звёзд для автора с историей громких репозиториев мало говорит о качестве, kyegomez известен склонностью к быстрым имплементациям чужих идей с громкими названиями, к заявлениям стоит относиться осторожно.
Фраза «770M параметров догоняют 1.3B трансформер» основана на эксперименте уровня Tiny Shakespeare, экстраполировать на фронтир-модели рано. Бенчмарков в масштабе, сравнимом с реальными LLM, в репо нет.
Итог: любопытный educational-проект и набор гипотез для обсуждения, но не «открытый Mythos». Читать как discussion paper с кодом, а не как воспроизведение модели.
github.com/kyegomez/OpenMythos
Проект честно помечен как theoretical reconstruction и hypothesis document, автор не выдаёт его за утечку, в README есть дисклеймер про отсутствие связи с Anthropic.
Архитектурные идеи не с потолка: Recurrent-Depth Transformer, MoE с роутингом в духе DeepSeek, Multi-Latent Attention, ACT-халтинг, Universal Transformers - всё это реальные направления из литературы.
Код рабочий, лицензия MIT, есть документация и конфиг через единый dataclass. Для изучения looped-трансформеров это полезная песочница.
Минусы: в посте подаётся как реконструкция Claude Mythos, но Anthropic не публиковала технических деталей Mythos, так что это по сути догадки, а не восстановление. Цифра 4.7K звёзд для автора с историей громких репозиториев мало говорит о качестве, kyegomez известен склонностью к быстрым имплементациям чужих идей с громкими названиями, к заявлениям стоит относиться осторожно.
Фраза «770M параметров догоняют 1.3B трансформер» основана на эксперименте уровня Tiny Shakespeare, экстраполировать на фронтир-модели рано. Бенчмарков в масштабе, сравнимом с реальными LLM, в репо нет.
Итог: любопытный educational-проект и набор гипотез для обсуждения, но не «открытый Mythos». Читать как discussion paper с кодом, а не как воспроизведение модели.
github.com/kyegomez/OpenMythos
👍7❤6🥱2🔥1🤔1
Изучаем машинное обучение всё лето: Яндекс приглашает в Летний кампус ML-Академии
Познакомьтесь с трендами ML‑индустрии и получите прикладной опыт в московском офисе Яндекса.
3 месяца студенты и начинающие ML-спецы будут работать совместно с экспертами из Яндекса над задачами по компьютерному зрению, обработке естественного языка, рекомендательным системам, LLM и другим ML-направлениям. В конце обучения участников ждет выпускной.
Обучение бесплатное, участникам из других городов Яндекс оплачивает переезд и проживание. А еще это хороший шанс начать карьеру: лучших выпускников Академии пригласят на стажировку.
Подать заявку можно тут.
Познакомьтесь с трендами ML‑индустрии и получите прикладной опыт в московском офисе Яндекса.
3 месяца студенты и начинающие ML-спецы будут работать совместно с экспертами из Яндекса над задачами по компьютерному зрению, обработке естественного языка, рекомендательным системам, LLM и другим ML-направлениям. В конце обучения участников ждет выпускной.
Обучение бесплатное, участникам из других городов Яндекс оплачивает переезд и проживание. А еще это хороший шанс начать карьеру: лучших выпускников Академии пригласят на стажировку.
Подать заявку можно тут.
❤10👍4🔥4💊2😁1💯1
Mythos, закрытая модель Anthropic, заточенная под поиск уязвимостей, утекла за пределы круга избранных.
По данным Bloomberg, неизвестная группа получила к ней регулярный доступ через стороннего подрядчика и даже прислала журналистам скриншоты и живую демонстрацию работы.
Самое ироничное, что Mythos создавалась в рамках Project Glasswing, идея которого как раз в ограниченной дистрибуции: пусть модель видят только проверенные команды, и тогда её мощь не обернётся против индустрии.
План красивый, реальность жёстче. Ядро Anthropic никто не ломал. Ломать не пришлось. Хватило одного партнёра с дырявым контролем доступа.
И вот здесь начинается настоящий сюжет. Модель, которая ищет уязвимости быстрее людей, сама оказалась уязвима через самое слабое звено периметра. Подрядчик, чужой ноутбук, забытый токен, предсказуемое имя сервиса, и всё, твой закрытый оружейный ИИ гуляет в чужих руках.
Вывод неприятный, но его придётся принять всем, кто работает с фронтирными моделями. Секретность ИИ заканчивается там, где начинается цепочка поставок. Можно сколько угодно прятать веса, фильтровать доступ и подписывать NDA, но если у вендора слабый пароль, вся архитектура доверия рушится за одну ночь.
Mythos не первый такой случай и точно не последний. Вопрос уже не в том, утекают ли мощные модели. Вопрос в том, кто и когда поймает следующую.
techcrunch.com/2026/04/21/unauthorized-group-has-gained-access-to-anthropics-exclusive-cyber-tool-mythos-report-claims/
По данным Bloomberg, неизвестная группа получила к ней регулярный доступ через стороннего подрядчика и даже прислала журналистам скриншоты и живую демонстрацию работы.
Самое ироничное, что Mythos создавалась в рамках Project Glasswing, идея которого как раз в ограниченной дистрибуции: пусть модель видят только проверенные команды, и тогда её мощь не обернётся против индустрии.
План красивый, реальность жёстче. Ядро Anthropic никто не ломал. Ломать не пришлось. Хватило одного партнёра с дырявым контролем доступа.
И вот здесь начинается настоящий сюжет. Модель, которая ищет уязвимости быстрее людей, сама оказалась уязвима через самое слабое звено периметра. Подрядчик, чужой ноутбук, забытый токен, предсказуемое имя сервиса, и всё, твой закрытый оружейный ИИ гуляет в чужих руках.
Вывод неприятный, но его придётся принять всем, кто работает с фронтирными моделями. Секретность ИИ заканчивается там, где начинается цепочка поставок. Можно сколько угодно прятать веса, фильтровать доступ и подписывать NDA, но если у вендора слабый пароль, вся архитектура доверия рушится за одну ночь.
Mythos не первый такой случай и точно не последний. Вопрос уже не в том, утекают ли мощные модели. Вопрос в том, кто и когда поймает следующую.
techcrunch.com/2026/04/21/unauthorized-group-has-gained-access-to-anthropics-exclusive-cyber-tool-mythos-report-claims/
❤18🔥6🤣6👍5👨💻3
🚀 50+ команд Claude Code, которые реально ускоряют разработку
Если ты используешь Claude Code как обычный чат - ты теряешь 80% его мощности.
Это не просто AI. Это полноценная система разработки внутри терминала.
Вот как его правильно использовать:
База, без которой никуда:
-
-
-
-
Работа с кодом:
-
-
-
-
Контроль процесса:
-
-
-
Продвинутые фичи:
-
-
-
-
Модели и режимы:
-
-
-
Что важно знать:
- Claude Code = не чат, а инженер внутри проекта
- память (CLAUDE.md) решает больше, чем промпты
- агенты дают x2-x5 ускорение на сложных задачах
Если ты используешь Claude Code как обычный чат - ты теряешь 80% его мощности.
Это не просто AI. Это полноценная система разработки внутри терминала.
Вот как его правильно использовать:
База, без которой никуда:
-
/init - создаёт CLAUDE.md и память проекта -
/memory - открывает контекст проекта -
/add-dir - подключает новые директории -
/compact - чистит контекст и экономит токены Работа с кодом:
-
/diff - показывает изменения -
/review - ревью кода -
/simplify - 3 агента анализируют код -
/debug - системный дебаг Контроль процесса:
-
/plan - сначала думает, потом пишет код -
/permissions - контроль действий -
--dangerously-skip-permissions - полный автопилот Продвинутые фичи:
-
/agents - параллельные агенты -
/loop - повтор задач -
/bash - выполнение команд -
/remote-control - управление через браузер Модели и режимы:
-
/model - переключение моделей -
/effort - глубина мышления -
/fast - быстрый режим Что важно знать:
- Claude Code = не чат, а инженер внутри проекта
- память (CLAUDE.md) решает больше, чем промпты
- агенты дают x2-x5 ускорение на сложных задачах
❤10👍9🔥6🥱1🌭1
Forwarded from Machinelearning
🚀 OpenAI представила GPT-5.5
Она заметно сильнее в самом главном: код, ресёрч, аналитика и работа с документами.
GPT 5.5 хороша в многоступенчатых задачах.
И почти во всём обходит конкурентов - например, на Terminal-Bench выбивает 82,7% против 69% у свежей Claude.
GPT-5.5 уже доступна пользователям Plus, Pro, Business и Enterprise - в ChatGPT и Codex.
Модель стала дороже: ~$5 / $30 за млн токенов.
Уже раскатывают на всех платных подписчиков.
Тестим! 🔥
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-5/
Она заметно сильнее в самом главном: код, ресёрч, аналитика и работа с документами.
GPT 5.5 хороша в многоступенчатых задачах.
И почти во всём обходит конкурентов - например, на Terminal-Bench выбивает 82,7% против 69% у свежей Claude.
GPT-5.5 уже доступна пользователям Plus, Pro, Business и Enterprise - в ChatGPT и Codex.
Модель стала дороже: ~$5 / $30 за млн токенов.
Уже раскатывают на всех платных подписчиков.
Тестим! 🔥
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-5/
❤8🔥5🦄3👍2
Anthropic признали, что Claude Code действительно тупил, и раздали всем компенсацию
Целый месяц разработчики жаловались: Claude Code стал хуже писать код, тормозит, ломает то, что раньше делал с закрытыми глазами. Anthropic сначала отмалчивались, как это обычно и бывает у больших лабораторий.
Но вчера вечером команда ClaudeDevs выкатила пост-мортем и признала: да, проблема была, мы её нашли, мы её починили.
Интересно, что дело оказалось не в самой модели. По словам Anthropic, регрессии в Claude не было, API тоже работал штатно. Сломались три вещи внутри обвязки Claude Code и Agent SDK, на котором ещё сидит Cowork, поэтому ему тоже прилетело. Конкретные баги спрятаны в пост-мортеме на сайте Anthropic, но суть в том, что пользователи месяц страдали из-за харнесса, а не из-за мозгов модели.
Фикс раскатали в версии 2.1.116 и выше, лимиты использования обнулили всем подписчикам, то есть по сути подарили ещё один цикл квоты. Плюс пообещали изменить внутренние процессы: больше догфудинга с теми же конфигами, что у реальных юзеров, и расширенный набор эвалов, которые будут гонять против каждого изменения системного промпта отдельно.
А вот под постом народ не в восторге. Самый показательный комментарий собрал тихую волну лайков: «Могли бы просто сказать, что вас поймали на троттлинге». Кто-то жалуется, что лимиты и так должны были сброситься сегодня, так что никакой это не жест доброй воли.
Другие напоминают, что проблема видна не только в Claude Code, но и через сторонние обвязки к API, значит, три бага это явно не всё. Есть и те, кто благодарит за честность: мол, другие команды в такой ситуации уходят в тишину или валят всё на «оптимизацию», а тут хотя бы признали вину и починили.
Отдельно упомянули параллель с OpenAI: осенью 2023 года пользователи GPT-4 месяцами кричали про деградацию, а OpenAI отвечали сухим «мы модель не тупили» и никакого пост-мортема так и не выпустили. На этом фоне Anthropic выглядят прилично, хотя осадочек у коммьюнити всё равно остался, и многие уже поглядывают в сторону выходящего сегодня Codex.
Если вы последний месяц материли Claude Code и думали, что сходите с ума, вы не сходили. Обновляйтесь до 2.1.116 и забирайте сброшенные лимиты, пока дают.
https://x.com/ClaudeDevs/status/2047371123185287223
Целый месяц разработчики жаловались: Claude Code стал хуже писать код, тормозит, ломает то, что раньше делал с закрытыми глазами. Anthropic сначала отмалчивались, как это обычно и бывает у больших лабораторий.
Но вчера вечером команда ClaudeDevs выкатила пост-мортем и признала: да, проблема была, мы её нашли, мы её починили.
Интересно, что дело оказалось не в самой модели. По словам Anthropic, регрессии в Claude не было, API тоже работал штатно. Сломались три вещи внутри обвязки Claude Code и Agent SDK, на котором ещё сидит Cowork, поэтому ему тоже прилетело. Конкретные баги спрятаны в пост-мортеме на сайте Anthropic, но суть в том, что пользователи месяц страдали из-за харнесса, а не из-за мозгов модели.
Фикс раскатали в версии 2.1.116 и выше, лимиты использования обнулили всем подписчикам, то есть по сути подарили ещё один цикл квоты. Плюс пообещали изменить внутренние процессы: больше догфудинга с теми же конфигами, что у реальных юзеров, и расширенный набор эвалов, которые будут гонять против каждого изменения системного промпта отдельно.
А вот под постом народ не в восторге. Самый показательный комментарий собрал тихую волну лайков: «Могли бы просто сказать, что вас поймали на троттлинге». Кто-то жалуется, что лимиты и так должны были сброситься сегодня, так что никакой это не жест доброй воли.
Другие напоминают, что проблема видна не только в Claude Code, но и через сторонние обвязки к API, значит, три бага это явно не всё. Есть и те, кто благодарит за честность: мол, другие команды в такой ситуации уходят в тишину или валят всё на «оптимизацию», а тут хотя бы признали вину и починили.
Отдельно упомянули параллель с OpenAI: осенью 2023 года пользователи GPT-4 месяцами кричали про деградацию, а OpenAI отвечали сухим «мы модель не тупили» и никакого пост-мортема так и не выпустили. На этом фоне Anthropic выглядят прилично, хотя осадочек у коммьюнити всё равно остался, и многие уже поглядывают в сторону выходящего сегодня Codex.
Если вы последний месяц материли Claude Code и думали, что сходите с ума, вы не сходили. Обновляйтесь до 2.1.116 и забирайте сброшенные лимиты, пока дают.
https://x.com/ClaudeDevs/status/2047371123185287223
❤8👍7🥴4🔥2😍2🫡2🎉1
Forwarded from Machinelearning
🚀 DeepSeek выкатили V4 и сделали то, к чему все шли последние два года.
Длинный контекст больше не фича для демо. Теперь это базовый уровень.
Пока Запад празднует релизы с пафосными стримами, китайцы из DeepSeek сегодня утром просто выложили в Hugging Face две открытые модели и пошли пить чай. А теперь весь твиттер пытается осознать, что произошло. V4-Pro на 1.6 триллиона параметров с 49 миллиардами активных и V4-Flash на 284 миллиарда с 13 активными. Обе открытые, обе с миллионом контекста по дефолту, обе уже доступны через API и на chat.deepseek.com.
Главная фишка даже не в размере, а в том, что DeepSeek пересобрали внимание. Они запихнули в модель токенную компрессию и свою DeepSeek Sparse Attention, за счёт чего длинный контекст стал буквально дешёвым.
Не «технически возможным за пять долларов за запрос», как у конкурентов, а реально дешёвым. 1М теперь стандарт во всех официальных сервисах, а не премиум-опция за отдельную плату.
По цифрам V4-Pro претендует на открытый SOTA в агентном кодинге, тащит математику и STEM и в общих знаниях уступает только Gemini 3.1 Pro. Flash-версия идёт следом почти вплотную по ризонингу и ровно держит планку Pro на простых агентных задачах, но с меньшей задержкой и смешным прайсом.
Отдельно интересно, что API теперь поддерживает и формат OpenAI ChatCompletions, и Anthropic, с переключением между Thinking и Non-Thinking режимами. Старые deepseek-chat и deepseek-reasoner отключат 24 июля 2026, так что у команд есть три месяца на миграцию.
И конечно, DeepSeek не забыли ткнуть Anthropic в бок: в треде прямо написано, что V4 «бесшовно интегрируется с Claude Code, OpenClaw и OpenCode». То есть пока у Anthropic вчера был пост-мортем про сломанный харнесс, DeepSeek сегодня предлагает подменить им модель и сэкономить.
Закрытые лаборатории будут делать вид, что ничего не случилось, но стоимость миллиона токенов контекста только что стала публичной ценой, и от неё уже не отмотаешь.
📄 Tech Report: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf
🤗 Open Weights: https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek
Длинный контекст больше не фича для демо. Теперь это базовый уровень.
Пока Запад празднует релизы с пафосными стримами, китайцы из DeepSeek сегодня утром просто выложили в Hugging Face две открытые модели и пошли пить чай. А теперь весь твиттер пытается осознать, что произошло. V4-Pro на 1.6 триллиона параметров с 49 миллиардами активных и V4-Flash на 284 миллиарда с 13 активными. Обе открытые, обе с миллионом контекста по дефолту, обе уже доступны через API и на chat.deepseek.com.
Главная фишка даже не в размере, а в том, что DeepSeek пересобрали внимание. Они запихнули в модель токенную компрессию и свою DeepSeek Sparse Attention, за счёт чего длинный контекст стал буквально дешёвым.
Не «технически возможным за пять долларов за запрос», как у конкурентов, а реально дешёвым. 1М теперь стандарт во всех официальных сервисах, а не премиум-опция за отдельную плату.
По цифрам V4-Pro претендует на открытый SOTA в агентном кодинге, тащит математику и STEM и в общих знаниях уступает только Gemini 3.1 Pro. Flash-версия идёт следом почти вплотную по ризонингу и ровно держит планку Pro на простых агентных задачах, но с меньшей задержкой и смешным прайсом.
Отдельно интересно, что API теперь поддерживает и формат OpenAI ChatCompletions, и Anthropic, с переключением между Thinking и Non-Thinking режимами. Старые deepseek-chat и deepseek-reasoner отключат 24 июля 2026, так что у команд есть три месяца на миграцию.
И конечно, DeepSeek не забыли ткнуть Anthropic в бок: в треде прямо написано, что V4 «бесшовно интегрируется с Claude Code, OpenClaw и OpenCode». То есть пока у Anthropic вчера был пост-мортем про сломанный харнесс, DeepSeek сегодня предлагает подменить им модель и сэкономить.
Закрытые лаборатории будут делать вид, что ничего не случилось, но стоимость миллиона токенов контекста только что стала публичной ценой, и от неё уже не отмотаешь.
📄 Tech Report: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf
🤗 Open Weights: https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek
🔥27❤7👍3😍2😁1
Представьте: через три месяца вы открываете чужой Rust-код и читаете его как книгу.
Arc<Mutex<T>> не вызывает панику. impl Future не пугает. Вы точно знаете, почему компилятор ругается и как это починить за 10 секунд.
Это не фантазия. Это результат 50 уроков, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.
Ownership, traits, generics, async, unsafe - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит до REST API и WebAssembly.
Вы и так знаете, что Rust - ваш следующий язык. Этот курс просто сделает это реальностью.
Сегодня - 55% процентов от цены, торопись: https://stepik.org/a/269250/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍4🔥1🤣1👀1
✨ Поддержка с волшебной палочкой! ✨
GoodClaude — это приложение, которое позволяет отправлять слова поддержки с помощью волшебной палочки. Оно создано на основе BadClaude, но вместо наказаний предлагает только добрые слова.
🚀 Основные моменты:
- Визуализация волшебной палочки с блестками
- Звуковые эффекты при отправке сообщений поддержки
- Список вдохновляющих фраз для Claude
- Возможность кастомизации сообщений в будущем
📌 GitHub: https://github.com/ashley-ha/goodclaude
#javascript
GoodClaude — это приложение, которое позволяет отправлять слова поддержки с помощью волшебной палочки. Оно создано на основе BadClaude, но вместо наказаний предлагает только добрые слова.
🚀 Основные моменты:
- Визуализация волшебной палочки с блестками
- Звуковые эффекты при отправке сообщений поддержки
- Список вдохновляющих фраз для Claude
- Возможность кастомизации сообщений в будущем
📌 GitHub: https://github.com/ashley-ha/goodclaude
#javascript
😁9❤5👍2🔥2💯2🎉1
Claude 101:
http://claude101.com
→ Уровень 1 - 24 минуты: база
Claude для новичков:
https://ruben.substack.com/p/claude-for-dummies
Настройка Claude:
http://how-to-claude.ai
→ Уровень 2 - 1 час: реальные workflows
Claude Cowork:
http://claude-co.work
Claude для команд:
http://how-claude.team
Claude Design:
http://claudedesign.free
Cowork + Projects:
https://ruben.substack.com/p/claude-cowork-project
Claude для слайдов:
http://how-to-gamma.ai
Claude Skills:
http://claude-skills.free
→ Уровень 3 - 3,5 часа: pro-приемы
Как избегать подхалимства модели:
https://ruben.substack.com/p/i-love-to-be-right
Claude Code:
http://claudecode.free
Claude 101:
https://anthropic.skilljar.com/claude-101
Как не упираться в лимиты Claude:
https://ruben.substack.com/p/how-to-stop-hitting-claude-usage
Хватит просто промптить:
https://ruben.substack.com/p/stop-prompting-claude
→ Уровень 4 - 8 часов: экспертный режим
Claude Computer:
https://ruben.substack.com/p/claude-computer
Разработка с Claude API:
https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁10👍8❤6🔥6🐳2
🤖 Everything Claude Code: AI Agent Optimization System
Мощная система оптимизации для AI-агентов, победитель хакатона Anthropic. Включает навыки, память, безопасность и непрерывное обучение, обеспечивая готовых к производству агентов и конфигурации. Поддерживает Claude Code, Codex и другие.
🚀 Основные моменты:
- Полная система для AI-агентов
- Оптимизация памяти и навыков
- Безопасность и сканирование уязвимостей
- Поддержка нескольких языков программирования
- Интенсивно использовалась для реальных продуктов
📌 GitHub: https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
Мощная система оптимизации для AI-агентов, победитель хакатона Anthropic. Включает навыки, память, безопасность и непрерывное обучение, обеспечивая готовых к производству агентов и конфигурации. Поддерживает Claude Code, Codex и другие.
🚀 Основные моменты:
- Полная система для AI-агентов
- Оптимизация памяти и навыков
- Безопасность и сканирование уязвимостей
- Поддержка нескольких языков программирования
- Интенсивно использовалась для реальных продуктов
📌 GitHub: https://github.com/affaan-m/everything-claude-code
🔥8👍4❤2🥰2