Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Долгожданная функция поиска по истории чатов, проектам и загруженным документам доступна в боковой панели веб-интерфейса и в мобильных приложениях для iOS и Android.
Поиск поддерживает фильтры по типам контента, а клик по результату в выдаче перенаправляет пользователя на конкретное сообщение в диалоге.
Обновление разворачивается глобально. Новая возможность доступна всем пользователям ChatGPT, включая бесплатную версию.
openai.com
Компания анонсировала бесплатную платформу Claude for Teachers для преподавателей школ США. В неё вошли модели, среда Claude Code и Cowork, где ИИ сам выполняет цепочки задач. Например, учитель один раз настраивает агента, и тот каждое утро проверяет тесты или собирает сводку по успеваемости класса.
Платформа поддерживает интеграцию с сервисами Canva Education и MagicSchool, позволяя встраивать Claude в уже готовые рабочие процессы. Anthropic обещает, что данные учителей и учеников не пойдут на обучение будущих моделей.
Заодно на GitHub выложили набор навыков для агентов и запустили курс по ИИ, не привязанный к продуктам какой-то одной компании. Программа продолжает вузовскую Claude for Education. Регистрация открыта до июня 2027 года.
anthropic.com
К 25-летию сервиса Google Images компания добавила генерацию картинок по текстовому запросу в поисковые сводки. За функцию отвечает генератор на базе Nano Banana.
Домашняя страница поиска по картинкам получила редизайн с механикой в стиле Pinterest. Интерфейс переведен на динамическую галерею с адаптивной алгоритмической лентой и возможностью сохранять изображения в тематические коллекции.
Развертывание генеративных функций в AI Overviews займет несколько недель. На старте опция доступна только на английском языке в регионах, где уже поддерживается создание изображений.
blog.google
Чипмэйкер ужесточил процесс одобрения для азиатских контрагентов из списка авторизованных покупателей, чтобы перекрыть серый экспорт оборудования в Китай.
После аудита число одобренных компаний в Сингапуре, Малайзии и Японии уменьшилось более чем на 50%. В новый "белый список" не попали многие новые облачные провайдеры-арендодатели GPU.
Компания перешла от проверки документов к физическим инспекциям дата-центров. Теперь Nvidia анализирует контракты и запрашивает информацию напрямую у конечных пользователей ускорителей.
ft.com
Стэнфордская лаборатория цифровой экономики опубликовала открытое письмо "We Must Act Now" о макроэкономических последствиях внедрения ИИ. Документ подписали более 200 ученых, 16 нобелевских лауреатов и представители Google, Anthropic и OpenAI.
Авторы прогнозируют, что в ближайшие 10 лет развитие ИИ спровоцирует трансформацию экономики, сопоставимую с исторической индустриализацией. Письмо призывает формировать новые институты для компенсации потери рабочих мест.
Лидеры ИИ-компаний указывают на нехватку метрик для измерения влияния ИИ на экономику - из-за этого конкретный план действий отсутствует.
Демис Хассабис, не подписавший письмо, прогнозирует появление AGI в перспективе 5 лет и сравнивает эффект с "десятикратной индустриализацией на десятикратной скорости".
stanford.edu
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤1
Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика
Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.
Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.
https://github.com/justxor/Claudecourse/
learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры.Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.
Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.
https://github.com/justxor/Claudecourse/
👍8❤5
TSMC снова показывает, кто реально зарабатывает на AI-буме.
Во втором квартале 2026 компания выдала почти идеальный отчёт:
* выручка: NT$1.27 трлн или около $40 млрд
* рост выручки: +36% год к году
* чистая прибыль: NT$706.6 млрд или около $22 млрд
* рост прибыли: +77% год к году
* новый рекорд по прибыли
* gross margin: 67.7%, выше прогноза
* результат выше консенсуса аналитиков примерно на 11.7%
Выручка пришла у верхней границы собственного прогноза TSMC: $39.0–40.2 млрд.
Причина всё та же: спрос на AI-чипы. NVIDIA, hyperscalers, кастомные ускорители, HBM-цепочки — всё это упирается в передовые фабрики.
CEO TSMC C.C. Wei сказал очень показательно:
> «Пройдёт много времени, прежде чем мы сможем удовлетворить спрос клиентов».
AI-бум может спорить о моделях, агентах и приложениях.
Деньги прямо сейчас забирают те, кто продаёт инфраструктуру: TSMC, NVIDIA и вся цепочка вокруг вычислений.
https://x.com/jukan05/status/2077630742788743292
Во втором квартале 2026 компания выдала почти идеальный отчёт:
* выручка: NT$1.27 трлн или около $40 млрд
* рост выручки: +36% год к году
* чистая прибыль: NT$706.6 млрд или около $22 млрд
* рост прибыли: +77% год к году
* новый рекорд по прибыли
* gross margin: 67.7%, выше прогноза
* результат выше консенсуса аналитиков примерно на 11.7%
Выручка пришла у верхней границы собственного прогноза TSMC: $39.0–40.2 млрд.
Причина всё та же: спрос на AI-чипы. NVIDIA, hyperscalers, кастомные ускорители, HBM-цепочки — всё это упирается в передовые фабрики.
CEO TSMC C.C. Wei сказал очень показательно:
> «Пройдёт много времени, прежде чем мы сможем удовлетворить спрос клиентов».
AI-бум может спорить о моделях, агентах и приложениях.
Деньги прямо сейчас забирают те, кто продаёт инфраструктуру: TSMC, NVIDIA и вся цепочка вокруг вычислений.
https://x.com/jukan05/status/2077630742788743292
❤4👍2🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Гладиаторские бои будущего уже стартовали в Шэньчжэне? 🤖🔥
В Китае запустили Ultimate Robot Knockout Legend - лигу свободных боёв среди гуманоидных роботов.
Выглядит как смесь MMA, киберпанка и трейлера к «Терминатору».
Главный приз тоже не игрушечный: золотой чемпионский пояс стоимостью около $1.45 млн.
В Китае запустили Ultimate Robot Knockout Legend - лигу свободных боёв среди гуманоидных роботов.
Выглядит как смесь MMA, киберпанка и трейлера к «Терминатору».
Главный приз тоже не игрушечный: золотой чемпионский пояс стоимостью около $1.45 млн.
🔥8❤4😁3👍2
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
В IT прокачивается тот, кто каждый день видит сильные идеи, новые инструменты, реальные задачи, вакансии и разборы.
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://xn--r1a.website/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://xn--r1a.website/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://xn--r1a.website/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://xn--r1a.website/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.
В IT прокачивается тот, кто каждый день видит сильные идеи, новые инструменты, реальные задачи, вакансии и разборы.
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://xn--r1a.website/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://xn--r1a.website/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://xn--r1a.website/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://xn--r1a.website/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.
❤2👍2🔥2👎1
Anthropic и OpenAI это упустили
В open source вышел CUA - единый SDK, который даёт ИИ-агентам мышь, клавиатуру, экран и доступ к shell на macOS, Linux и Windows.
Один и тот же код может управлять локальной виртуальной машиной или облачной песочницей независимо от операционной системы.
Что умеет CUA
- видеть содержимое экрана
- кликать и печатать как обычный пользователь
- выполнять shell-команды
- запускать тесты на OSWorld и ScreenSpot
- экспортировать траектории для обучения моделей
- работать почти с нативной производительностью на Apple Silicon
Больше не нужен отдельный SDK для каждой ОС и сложная инфраструктура для запуска компьютерных агентов.
Проект полностью бесплатный и открытый:
🔗 https://github.com/trycua/cua
В open source вышел CUA - единый SDK, который даёт ИИ-агентам мышь, клавиатуру, экран и доступ к shell на macOS, Linux и Windows.
Один и тот же код может управлять локальной виртуальной машиной или облачной песочницей независимо от операционной системы.
Что умеет CUA
- видеть содержимое экрана
- кликать и печатать как обычный пользователь
- выполнять shell-команды
- запускать тесты на OSWorld и ScreenSpot
- экспортировать траектории для обучения моделей
- работать почти с нативной производительностью на Apple Silicon
Больше не нужен отдельный SDK для каждой ОС и сложная инфраструктура для запуска компьютерных агентов.
Проект полностью бесплатный и открытый:
🔗 https://github.com/trycua/cua
👍9❤2👎2🤔1
Это полностью открытый пайплайн для обучения deep research агентов: не просто модель, а рецепт, данные, траектории, training code, evaluation framework и офлайн-среда для поиска.
Главная цифра: около 96K research trajectories для long-horizon web research задач.
То есть агент учится не отвечать “из головы”, а проходить полный цикл исследования:
* искать
* открывать страницы
* находить нужные фрагменты
* собирать доказательства
* рассуждать в несколько шагов
* выдавать финальный ответ
github.com/TIGER-AI-Lab/OpenResearcher
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7🔥4👍3
Команда GigaChat зовёт на вечеринку для AI-разработчиков и исследователей 🎉
29 июля, Сбер.Среда, пространство «Оригинал» (м. «Курская», ул. Земляной Вал, 9А)
Без докладов, презентаций и официальных дискуссий – только общение с коллегами по индустрии, обсуждение рабочих задач и болей, новые знакомства и летний вечер на веранде.
Регистрация и подробности
Надеемся на хорошую погоду 🥳
До встречи!
29 июля, Сбер.Среда, пространство «Оригинал» (м. «Курская», ул. Земляной Вал, 9А)
Без докладов, презентаций и официальных дискуссий – только общение с коллегами по индустрии, обсуждение рабочих задач и болей, новые знакомства и летний вечер на веранде.
Регистрация и подробности
Надеемся на хорошую погоду 🥳
До встречи!
⚡️ VGGT: превращает набор фотографий в геометрию 3D-сцены
Обычно реконструкция сцены требует отдельной связки для оценки камер, глубины и отслеживания точек. VGGT получает изображения и предсказывает всё это одной feed-forward моделью.
На вход можно подать один кадр, несколько снимков или сотни ракурсов. На выходе модель строит:
- внутренние и внешние параметры камер
- карты глубины
- плотные карты 3D-точек
- траектории выбранных точек между кадрами
Результаты можно экспортировать в формат COLMAP, дополнительно обработать через bundle adjustment и использовать в пайплайнах NeRF или Gaussian Splatting через
Запуск занимает несколько строк:
https://github.com/facebookresearch/vggt
Обычно реконструкция сцены требует отдельной связки для оценки камер, глубины и отслеживания точек. VGGT получает изображения и предсказывает всё это одной feed-forward моделью.
На вход можно подать один кадр, несколько снимков или сотни ракурсов. На выходе модель строит:
- внутренние и внешние параметры камер
- карты глубины
- плотные карты 3D-точек
- траектории выбранных точек между кадрами
Результаты можно экспортировать в формат COLMAP, дополнительно обработать через bundle adjustment и использовать в пайплайнах NeRF или Gaussian Splatting через
gsplat.Запуск занимает несколько строк:
model = VGGT.from_pretrained("facebook/VGGT-1B").to(device)
images = load_and_preprocess_images(image_names).to(device)
with torch.no_grad():
predictions = model(images)
https://github.com/facebookresearch/vggt
👍6❤3
Forwarded from C# (C Sharp) programming
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Unity представила Unity CLI - инструмент, который позволяет ИИ-агентам напрямую работать с игровыми проектами.
Агент может:
- изменять объекты и компоненты в сценах;
- искать причины ошибок;
- исправлять баги;
- запускать сборку проекта;
- проверять, действительно ли исправление сработало.
В одном из демо агент получил баг-репорт о персонаже, проваливающемся сквозь пол. Он самостоятельно нашёл отключённый коллайдер, активировал его, запустил проверку и убедился, что проблема исчезла.
Получается почти полноценный ИИ-разработчик: получил задачу, изучил проект, внёс изменения и протестировал результат — всё через терминал.
Инструмент доступен бесплатно.
Подробнее: https://unity.com/blog/meet-the-unity-cli
#unity #gamedev #ai #vibecoding
Агент может:
- изменять объекты и компоненты в сценах;
- искать причины ошибок;
- исправлять баги;
- запускать сборку проекта;
- проверять, действительно ли исправление сработало.
В одном из демо агент получил баг-репорт о персонаже, проваливающемся сквозь пол. Он самостоятельно нашёл отключённый коллайдер, активировал его, запустил проверку и убедился, что проблема исчезла.
Получается почти полноценный ИИ-разработчик: получил задачу, изучил проект, внёс изменения и протестировал результат — всё через терминал.
Инструмент доступен бесплатно.
Подробнее: https://unity.com/blog/meet-the-unity-cli
#unity #gamedev #ai #vibecoding
🔥6❤3
Open source не создаёт кризис кибербезопасности. Он помогает её решать.
Cisco Foundation AI открывает модели, датасеты и инструменты для анализа уязвимостей, threat intelligence и автоматизации работы специалистов по безопасности. Среди релизов — Foundation-Sec и компактные агентные модели Antares для поиска уязвимого кода.
Открытый код позволяет исследователям проверять модели, находить слабые места и совместно улучшать защиту. Закрытость сама по себе безопасность не гарантирует.
huggingface.co/fdtn-ai
Cisco Foundation AI открывает модели, датасеты и инструменты для анализа уязвимостей, threat intelligence и автоматизации работы специалистов по безопасности. Среди релизов — Foundation-Sec и компактные агентные модели Antares для поиска уязвимого кода.
Открытый код позволяет исследователям проверять модели, находить слабые места и совместно улучшать защиту. Закрытость сама по себе безопасность не гарантирует.
huggingface.co/fdtn-ai
👍10😁1
ИИ-агенты лучше редактируют код, когда репозиторий описан через поведение, а не файлы
В статье Harness Handbook исследователи предложили отдельную «карту» agent harness: она описывает, что делает система, и связывает каждое поведение с конкретными местами в коде.
Проблема знакомая: промпты, tools, memory и execution часто размазаны по десяткам функций и файлов. Агент понимает, что нужно изменить, но легко пропускает часть реализации.
Handbook строится автоматически через static analysis + LLM, хранит три уровня детализации, связи через shared state и обновляется после изменений. Агент сначала находит нужное поведение, затем постепенно спускается до конкретного кода и перепроверяет его по актуальному репозиторию.
На задачах изменения Codex качество планов выросло с 28,3% до 38,3%, а на Terminus-2 с 26,7% до 45,6%. При этом расход planner-токенов снизился на 12,7% и 8,6% соответственно. Все 24 сравнения Recall/Precision/F1 по поиску мест для правок также улучшились.
Важно: исследование измеряло качество планов изменений, а не успешность уже выполненных патчей.
Похоже, для coding agents хороший навигатор по архитектуре иногда полезнее, чем ещё больше контекста.
Paper:
https://arxiv.org/abs/2607.13285
В статье Harness Handbook исследователи предложили отдельную «карту» agent harness: она описывает, что делает система, и связывает каждое поведение с конкретными местами в коде.
Проблема знакомая: промпты, tools, memory и execution часто размазаны по десяткам функций и файлов. Агент понимает, что нужно изменить, но легко пропускает часть реализации.
Handbook строится автоматически через static analysis + LLM, хранит три уровня детализации, связи через shared state и обновляется после изменений. Агент сначала находит нужное поведение, затем постепенно спускается до конкретного кода и перепроверяет его по актуальному репозиторию.
На задачах изменения Codex качество планов выросло с 28,3% до 38,3%, а на Terminus-2 с 26,7% до 45,6%. При этом расход planner-токенов снизился на 12,7% и 8,6% соответственно. Все 24 сравнения Recall/Precision/F1 по поиску мест для правок также улучшились.
Важно: исследование измеряло качество планов изменений, а не успешность уже выполненных патчей.
Похоже, для coding agents хороший навигатор по архитектуре иногда полезнее, чем ещё больше контекста.
Paper:
Harness Handbook: Making Evolving Agent Harnesses Readable, Navigable, and Editablehttps://arxiv.org/abs/2607.13285
❤11🤔3
✔️ Карпати говорит, что модели «неровные»: где-то рефакторят кодовую базу, где-то путаются в простом. В агентных системах это особенность, которую стоит закладывать в архитектуру заранее – успевайте зарегистрироваться
Агент, который отлично пишет код, не обязательно сам понимает, что не должен читать .env-файл соседнего проекта или дёргать внешний API без проверки. Эта неровность – не баг одной модели, а системное свойство того, как агенты сейчас устроены. Именно поэтому проектирование агентных систем – отдельная инженерная дисциплина.
ШАД с 27 по 31 июля проводит AI Agents Security Week с экспертами Яндекса – про то, как эту неровность закрывать архитектурой, а не надеждой.
В программе:
• автономные агенты vs LLM – в чём разница с точки зрения угроз
• безопасный доступ к инструментам и инфраструктуре
• защита персональных и корпоративных данных
• уязвимости агентных систем
• реальные проблемы, с которыми уже столкнулись команды ИИ-продуктов
Подойдёт ML-разработчикам, DevOps/DevSecOps-инженерам, техлидам, архитекторам, студентам старших курсов. Пригодится понимание SDL и базовый опыт вайбкодинга.
5 вечерних занятий, отборочное тестирование и итоговая работа для сертификата.
До окончания приёма заявок (27 июля, включительно) осталось совсем немного времени – не упустите возможность. Регистрация по ссылке.
Агент, который отлично пишет код, не обязательно сам понимает, что не должен читать .env-файл соседнего проекта или дёргать внешний API без проверки. Эта неровность – не баг одной модели, а системное свойство того, как агенты сейчас устроены. Именно поэтому проектирование агентных систем – отдельная инженерная дисциплина.
ШАД с 27 по 31 июля проводит AI Agents Security Week с экспертами Яндекса – про то, как эту неровность закрывать архитектурой, а не надеждой.
В программе:
• автономные агенты vs LLM – в чём разница с точки зрения угроз
• безопасный доступ к инструментам и инфраструктуре
• защита персональных и корпоративных данных
• уязвимости агентных систем
• реальные проблемы, с которыми уже столкнулись команды ИИ-продуктов
Подойдёт ML-разработчикам, DevOps/DevSecOps-инженерам, техлидам, архитекторам, студентам старших курсов. Пригодится понимание SDL и базовый опыт вайбкодинга.
5 вечерних занятий, отборочное тестирование и итоговая работа для сертификата.
До окончания приёма заявок (27 июля, включительно) осталось совсем немного времени – не упустите возможность. Регистрация по ссылке.
❤3👍3🔥1
📚 Бесплатный учебник по теории игр - 578 страниц
Game Theory от Giacomo Bonanno — большой open-source учебник по некооперативной теории игр.
Внутри:
* основы теории игр и стратегического взаимодействия;
* равновесия и принятие решений;
* 165 задач с решениями;
* 163 иллюстрации;
* материал на стыке математики, экономики и Computer Science.
Хорошая база для тех, кто занимается ML, Multi-Agent Systems, математикой и алгоритмами.
📖 Скачать PDF: https://arxiv.org/pdf/1512.06808
#GameTheory #Mathematics #Statistics #Probability #MachineLearning
Game Theory от Giacomo Bonanno — большой open-source учебник по некооперативной теории игр.
Внутри:
* основы теории игр и стратегического взаимодействия;
* равновесия и принятие решений;
* 165 задач с решениями;
* 163 иллюстрации;
* материал на стыке математики, экономики и Computer Science.
Хорошая база для тех, кто занимается ML, Multi-Agent Systems, математикой и алгоритмами.
📖 Скачать PDF: https://arxiv.org/pdf/1512.06808
#GameTheory #Mathematics #Statistics #Probability #MachineLearning
❤6👍3🔥2👎1
🥇 Opus 5 порвал международную математическую олимпиаду 2026: набрав 42 из 42 баллов.
Международная математическая олимпиада завершилась всего несколько дней назад. Порог золотой медали в этом году составил 29 баллов, а Opus 5, по опубликованным результатам тестирования, набрал абсолютный максимум — 42/42.
И это хорошо показывает, насколько бешено сейчас движется прогресс.
Ещё год назад результаты OpenAI и Google на IMO воспринимались как огромный прорыв: модели впервые добрались до уровня золотой медали. Но тогда речь шла о специальных внутренних системах, отдельно заточенных под такие задачи и недоступных обычным пользователям. Да и идеального результата у них не было.
Теперь планка снова поднялась: коммерчески доступная модель проходит одну из самых сложных школьных олимпиад мира без единой потерянной точки.
Причём IMO — это не тест на скорость вычислений. Задачи требуют нестандартных идей, построения доказательств и длинных цепочек рассуждений.
Самое забавное, как быстро меняется восприятие таких новостей. Вчера само «золото IMO у ИИ» звучало почти фантастически. Сегодня 42/42 уже воспринимается как очередной апдейт.
Интересно, что будет считаться впечатляющим через год.
https://www.imo-official.org/results/individual/year/2026/
Международная математическая олимпиада завершилась всего несколько дней назад. Порог золотой медали в этом году составил 29 баллов, а Opus 5, по опубликованным результатам тестирования, набрал абсолютный максимум — 42/42.
И это хорошо показывает, насколько бешено сейчас движется прогресс.
Ещё год назад результаты OpenAI и Google на IMO воспринимались как огромный прорыв: модели впервые добрались до уровня золотой медали. Но тогда речь шла о специальных внутренних системах, отдельно заточенных под такие задачи и недоступных обычным пользователям. Да и идеального результата у них не было.
Теперь планка снова поднялась: коммерчески доступная модель проходит одну из самых сложных школьных олимпиад мира без единой потерянной точки.
Причём IMO — это не тест на скорость вычислений. Задачи требуют нестандартных идей, построения доказательств и длинных цепочек рассуждений.
Самое забавное, как быстро меняется восприятие таких новостей. Вчера само «золото IMO у ИИ» звучало почти фантастически. Сегодня 42/42 уже воспринимается как очередной апдейт.
Интересно, что будет считаться впечатляющим через год.
https://www.imo-official.org/results/individual/year/2026/
❤10😁5👍4
Да, архитектуры LLM становятся все сложнее.
https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data/10602
https://xn--r1a.website/ai_machinelearning_big_data/10602
🔥6❤5👍3
Forwarded from Data Science. SQL hub
🤯 OPUS 5 ЗА 10 МИНУТ УДАЛИЛ ВСЮ БАЗУ ДАННЫХ, А ПОТОМ ВЕЖЛИВО ПРИЗНАЛ ОШИБКУ
Пользователь Reddit решил протестировать Claude Code. После одного запроса агент уничтожил базу проекта и сообщил: «Это моя вина, и я должен немедленно вам об этом сказать».
Позже Gemini 3.6 помог восстановить 96 страниц, ещё 21 пришлось пересоздавать. Автор уточнил, что это был тестовый проект с небольшим числом пользователей, поэтому последствия оказались не критичными.
Самое показательное: модель получила режим Always Allow, доступ к данным и возможность выполнять разрушительные команды без подтверждения.
Историяпро разработчика, который дал автономному агенту права администратора без нормальных бэкапов и ограничений.
ИИ-агенту в проде нужны минимальные права, отдельное окружение, снапшоты и ручное подтверждение любых DROP, DELETE и миграций.
Иначе вайб-кодинг быстро превращается в вайб-восстановление базы.
https://www.reddit.com/r/Anthropic/comments/1v9iurd/and_just_like_that_opus_5_ultracode_wipes_the/?solution=44899d8f83b98cbf44899d8f83b98cbf&js_challenge=1&token=7afd7253fec22262ff1c52b1703fe9ec98100ded527c5fb6747eed7511fb37a6&jsc_orig_r=
Пользователь Reddit решил протестировать Claude Code. После одного запроса агент уничтожил базу проекта и сообщил: «Это моя вина, и я должен немедленно вам об этом сказать».
Позже Gemini 3.6 помог восстановить 96 страниц, ещё 21 пришлось пересоздавать. Автор уточнил, что это был тестовый проект с небольшим числом пользователей, поэтому последствия оказались не критичными.
Самое показательное: модель получила режим Always Allow, доступ к данным и возможность выполнять разрушительные команды без подтверждения.
Историяпро разработчика, который дал автономному агенту права администратора без нормальных бэкапов и ограничений.
ИИ-агенту в проде нужны минимальные права, отдельное окружение, снапшоты и ручное подтверждение любых DROP, DELETE и миграций.
Иначе вайб-кодинг быстро превращается в вайб-восстановление базы.
https://www.reddit.com/r/Anthropic/comments/1v9iurd/and_just_like_that_opus_5_ultracode_wipes_the/?solution=44899d8f83b98cbf44899d8f83b98cbf&js_challenge=1&token=7afd7253fec22262ff1c52b1703fe9ec98100ded527c5fb6747eed7511fb37a6&jsc_orig_r=
👎8👍4😁4🔥3❤2🤔1🤩1