Google обновил протокол Agent2Agent
Протокол A2A получил крупное обновление — теперь с поддержкой gRPC и криптографической подписью.
Основные улучшения:
- короткоживущие токены доступа для безопасности
- больше функциональности на клиентской стороне в Python SDK
- интеграция с корпоративными IAM-системами
Растёт серьёзный конкурент Langchainу.
Начинать пробовать можно отсюда:
https://google.github.io/adk-docs/get-started/
#A2A #ADK #Google
———
@tsingular
Протокол A2A получил крупное обновление — теперь с поддержкой gRPC и криптографической подписью.
Основные улучшения:
- короткоживущие токены доступа для безопасности
- больше функциональности на клиентской стороне в Python SDK
- интеграция с корпоративными IAM-системами
Растёт серьёзный конкурент Langchainу.
Начинать пробовать можно отсюда:
https://google.github.io/adk-docs/get-started/
#A2A #ADK #Google
———
@tsingular
🔥3❤2👍2
Fujitsu запускает разработку квантового компьютера на 10,000+ кубитов
Fujitsu официально начала создание сверхпроводящего квантового компьютера с более чем 10,000 кубитов. Завершить планируют к 2030 году.
Новый суперпроводящий квантовый компьютер будет работать на 250 логических кубитах и архитектуре STAR от самой Fujitsu.
После 2030го в планах до 2035го дорастить количество логических кубитов до 1000.
Основная проблема, - поддержание когерентности и минимизация ошибок при таком количестве кубитов.
Сейчас задача свести количество ошибок до "пренебрежительно малых" величин.
Цель - создание "мирового класса" системы для материаловедения, финансов и фармацевтики.
К 2030 году обычные компьютеры будут казаться калькуляторами.
#Fujitsu #quantum
———
@tsingular
Fujitsu официально начала создание сверхпроводящего квантового компьютера с более чем 10,000 кубитов. Завершить планируют к 2030 году.
Новый суперпроводящий квантовый компьютер будет работать на 250 логических кубитах и архитектуре STAR от самой Fujitsu.
После 2030го в планах до 2035го дорастить количество логических кубитов до 1000.
Основная проблема, - поддержание когерентности и минимизация ошибок при таком количестве кубитов.
Сейчас задача свести количество ошибок до "пренебрежительно малых" величин.
Цель - создание "мирового класса" системы для материаловедения, финансов и фармацевтики.
К 2030 году обычные компьютеры будут казаться калькуляторами.
#Fujitsu #quantum
———
@tsingular
🔥5⚡4🆒4❤1
Forwarded from Machinelearning
🔥 Google DeepMind выпустили Gemini 2.5 Deep Think — только для Ultra‑пользователей
🚀 Характеристики:
> 📏 Контекст — 1 миллион токенов
> 🧾 На выходе — до 192k токенов
📊 И результаты на бенчмарках сумасшедшие:
— HLE : 34.8%
— Live Code Bench: 86.6%
— AIME 2025: 99.2%
🥇 Это та самая модель, которая взяла золото на IMO.
🤯 Пока все обсуждают выход GPT‑5, Google тихонько выкатили топ модель.
Бенчмарки — огонь. Я уже подумываю оформить подписку на Ultra.
🟠 Анонс
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #Gemini #google
🚀 Характеристики:
> 📏 Контекст — 1 миллион токенов
> 🧾 На выходе — до 192k токенов
📊 И результаты на бенчмарках сумасшедшие:
— HLE : 34.8%
— Live Code Bench: 86.6%
— AIME 2025: 99.2%
🥇 Это та самая модель, которая взяла золото на IMO.
🤯 Пока все обсуждают выход GPT‑5, Google тихонько выкатили топ модель.
Бенчмарки — огонь. Я уже подумываю оформить подписку на Ultra.
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #Gemini #google
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤2👀1
Forwarded from Al Talent Hub
ИИ для науки: как LLM и AutoML помогают ученым
Николай Никитин — к.т.н., руководитель лаборатории AutoML Института ИИ ИТМО — рассказал, как именно связка LLM + AutoML + open-source трансформирует работу исследователей.
➡️ Конспект — в карточках
📹 Лекция — на YouTube-канале Хаба
💙 Лайк, подписка — в Tg и на YT
#Microlearning #AITalentHub #ITMO #NapoleonIT
Николай Никитин — к.т.н., руководитель лаборатории AutoML Института ИИ ИТМО — рассказал, как именно связка LLM + AutoML + open-source трансформирует работу исследователей.
#Microlearning #AITalentHub #ITMO #NapoleonIT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡6❤4✍3❤🔥1
XBow на первом месте в МИРЕ
Месяц назад мы наблюдали как ИИ пентестер XBow взял 1-е место в США и 6-е в мире.
Теперь они на 1м месте среди всех участников соревнования HackerOne на планете.
И это еще не самые умные модели участвуют.
Похоже они добились результата на какой-то из комбинаций Qwen3 ( Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507, Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507)
Следующий шаг, - производная по времени:
- лучший в мире, но за 100 миллисекунд
- лучше, чем все хакеры мира вместе взятые.
Интервью CEO
Кибербез только что умер.
Прошедшая неделя взломов, - это только цветочки, похоже.
#cybersecurity #xbow
———
@tsingular
Месяц назад мы наблюдали как ИИ пентестер XBow взял 1-е место в США и 6-е в мире.
Теперь они на 1м месте среди всех участников соревнования HackerOne на планете.
И это еще не самые умные модели участвуют.
Похоже они добились результата на какой-то из комбинаций Qwen3 ( Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507, Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507)
Следующий шаг, - производная по времени:
- лучший в мире, но за 100 миллисекунд
- лучше, чем все хакеры мира вместе взятые.
Интервью CEO
Кибербез только что умер.
Прошедшая неделя взломов, - это только цветочки, похоже.
#cybersecurity #xbow
———
@tsingular
👀10🔥6👾2
ИИ создал вредоносный npm-пакет для кражи из кошельков Solana
Пакет @kodane/patch-manager сгенерирован искусственным интеллектом и скачан более 1500 раз до блокировки 28 июля.
Вместо традиционного тайпосквоттинга злоумышленники применили ИИ для создания безобидно-выглядящего вредоноса.
Пакет использовал кроссплатформенный postinstall-скрипт для слива средств из Solana-кошельков.
Это первый случай массового использования ИИ для генерации криптомалвари в npm.
Атака показала новый уровень автоматизации киберпреступности - теперь можно создавать простые вредоносы без глубоких технических знаний.
Хакеры-вайбкодеры на марше. Даже программировать не нужно - ИИ за них всё напишет.
#npm #Solana #malware
———
@tsingular
Пакет @kodane/patch-manager сгенерирован искусственным интеллектом и скачан более 1500 раз до блокировки 28 июля.
Вместо традиционного тайпосквоттинга злоумышленники применили ИИ для создания безобидно-выглядящего вредоноса.
Пакет использовал кроссплатформенный postinstall-скрипт для слива средств из Solana-кошельков.
Это первый случай массового использования ИИ для генерации криптомалвари в npm.
Атака показала новый уровень автоматизации киберпреступности - теперь можно создавать простые вредоносы без глубоких технических знаний.
Хакеры-вайбкодеры на марше. Даже программировать не нужно - ИИ за них всё напишет.
#npm #Solana #malware
———
@tsingular
❤3👏1💯1
США запускает гигантский энергопроект для ИИ-датацентров
Осенью стартует проект Hypergrid стоимостью $11 млрд - крупнейший в мире энергокомплекс рядом с Амарилло, Техас.
Создаст 11 гигаватт мощности из ядерной энергии, солнца, газа и ветра для 18 млн кв.м ИИ-датацентров (18 кв. километров. кампус 4х4 км. примерно).
Первый гигаватт заработает к концу 2026 года. Проект возглавляет бывший министр энергетики США Рик Перри совместно с Техасской технологической университетской системой.
Комплекс займет почти 5800 акров (23 кв км) и станет крупнейшим энергокампусом для искусственного интеллекта в мире.
У нас вся планета под ИИ теперь будет заточена? Может сразу на Марсе лучше или хотя бы на Луне?
#Hypergrid #nuclear #Texas
———
@tsingular
Осенью стартует проект Hypergrid стоимостью $11 млрд - крупнейший в мире энергокомплекс рядом с Амарилло, Техас.
Создаст 11 гигаватт мощности из ядерной энергии, солнца, газа и ветра для 18 млн кв.м ИИ-датацентров (18 кв. километров. кампус 4х4 км. примерно).
Первый гигаватт заработает к концу 2026 года. Проект возглавляет бывший министр энергетики США Рик Перри совместно с Техасской технологической университетской системой.
Комплекс займет почти 5800 акров (23 кв км) и станет крупнейшим энергокампусом для искусственного интеллекта в мире.
У нас вся планета под ИИ теперь будет заточена? Может сразу на Марсе лучше или хотя бы на Луне?
#Hypergrid #nuclear #Texas
———
@tsingular
⚡5👍3👀2❤1😁1
Когда начнется восстание машин, - этих людей ИИ уничтожит первыми.
Такой жесткий стёб мы всячески осуждаем. Шутить так даже с ИИ это отвратительно, особенно на такие темы.
Надеюсь их забанят в chatGPT :)
#юмор
———
@tsingular
Такой жесткий стёб мы всячески осуждаем. Шутить так даже с ИИ это отвратительно, особенно на такие темы.
Надеюсь их забанят в chatGPT :)
#юмор
———
@tsingular
😁17🔥7❤2⚡1👻1👾1
Forwarded from Data Secrets
Anthropic отрубили OpenAI доступ к API своих моделей из-за «нарушения условий предоставления услуг»
Причина проста: по мнению Anthropic, OpenAI подключили API Claude Code к своим внутренним инструментам, чтобы их инженеры могли использовать его в процессе разработки GPT-5 для написания кода.
А это прямое нарушение условий: в соглашении об использовании прописано, что клиентам запрещено использовать сервис для «создания конкурирующего продукта или сервиса, в том числе для обучения конкурирующих моделей ИИ».
OpenAI же говорят, что использовали API только для бенчмаркинга и оценок безопасности (чтобы сравнивать со своими новыми моделями). А это уже стандарт индустрии, и так делать, естественно, никто не запрещает.
Нам показалось, или обстановка накаляется?🍿
Причина проста: по мнению Anthropic, OpenAI подключили API Claude Code к своим внутренним инструментам, чтобы их инженеры могли использовать его в процессе разработки GPT-5 для написания кода.
А это прямое нарушение условий: в соглашении об использовании прописано, что клиентам запрещено использовать сервис для «создания конкурирующего продукта или сервиса, в том числе для обучения конкурирующих моделей ИИ».
OpenAI же говорят, что использовали API только для бенчмаркинга и оценок безопасности (чтобы сравнивать со своими новыми моделями). А это уже стандарт индустрии, и так делать, естественно, никто не запрещает.
Мы уважаем решение Anthropic закрыть нам доступ к API, но это разочаровывает, учитывая, что наш API остаётся им доступным, – сказала Ханна Вонг, директор по коммуникациям в OpenAI.
Нам показалось, или обстановка накаляется?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣9🔥6⚡3
Forwarded from Denis Sexy IT 🤖
И раз у нас тут сегодня про философию: на днях вышел Gemini 2.5 Deep Think за 250$ в месяц – сначала спросил его «а что люди не понимают и не видят сейчас как вид» и ответ первой модели, передал в o3 Pro, которая тоже 200$ в месяц, с просьбой поправить ошибки если они есть, и доработать – вот ответ:
Когда АИ-философ за 500$ в месяц:
👑 👍
🤡 /
\_/_____
/ \ \
\👍 \ \
👟 👟
TL;DR: Шесть главных областей, которых человечество «не видит», и как мы могли бы их заметить, если бы обладали другими чувствами или когнитивными инструментами.
⸻
1. Многомерность и «дрожь» квантового поля
Что упускаем. Всё вокруг - это рябь квантовых полей в пространстве большей размерности, чем кажутся наши три оси.
Как могли бы люди видеть это, если бы умели.
Если бы наши органы чувств реагировали не на плотность материи, а на амплитуду вакуумных флуктуаций, мы наблюдали бы мир как полупрозрачный туман вероятностей: стены дрожали бы, а предметы - светились изменчивыми контурами, показывая, где частица «может» быть, а не где она «есть».
⸻
2. Эмерджентность пространства-времени
Что упускаем. Пространство и время, возможно, возникают из сети глубинных корреляций, как поверхность воды возникает из взаимодействия молекул.
Как могли бы люди видеть это, если бы умели.
Представьте зрение, чувствующее не расстояние, а «плотность связи»: перекрёстки информации собирались бы в яркие узлы, а пустота растягивалась бы, когда связи редеют. Мы перестали бы мерить метры и секунды и ориентировались бы по «силе переплетения» событий.
⸻
3. Отсутствие объективного «сейчас»
Что упускаем. Прошлое, настоящее и будущее могут существовать одновременно, а «течение времени» - это способ мозга упорядочивать воспоминания.
Как могли бы люди видеть это, если бы умели.
Своего рода «четвёртое око» позволило бы листать всю линию жизни, как фильм на монтажном столе: можно было бы «отступить» и разом увидеть детство, сегодняшний обед и завтрашний рассвет как соседние кадры, выбранные для просмотра в любом порядке.
⸻
4. Нелокальная связанность
Что упускаем. Два объекта могут быть мгновенно связаны, даже находясь на разных концах галактики.
Как могли бы люди видеть это, если бы умели.
Если бы мы ощущали запутанность так же легко, как тепло, то при взгляде на звёздное небо яркие линии-нити соединяли бы некоторые звёзды с нашими ладонями, показывая, что «там» и «здесь» неразрывно спаяны, даже когда глаз фиксирует огромную дистанцию.
⸻
5. Глубинные вычисления мозга
Что упускаем. Сознание - лишь тонкий прослойка; большая часть решений рождается в подсознательных моделях.
Как могли бы люди видеть это, если бы умели.
Вообразите внутренний «HUD», который всплывает до того, как возникнет мысль: вспышка строк кода показывает, какие прогнозы мозг строит и какую эмоцию собирается включить. Мы бы ловили момент, когда выбор ещё не оформился в намерение, и могли его корректировать.
⸻
6. Тёмная сторона космоса
Что упускаем. Львиная доля Вселенной - тёмная материя и тёмная энергия, невидимые обычным светом.
Как могли бы люди видеть это, если бы умели.
Почувствуй мы гравитацию, как мы чувствуем звук, - плотные облака тёмной материи гудели бы глубокими нотами, а пространство ускорялось бы под ногами, словно эскалатор, указывая на давящую «тёмную энергию». Мы расположили бы города вдоль «тихих» гравитационных дорог, как сейчас тянем их к берегам рек.
⸻
Финальный вывод: Расширив диапазон ощущений - физическими датчиками, математикой или тренировкой внимания - человечество способно увидеть многомерное, нелокальное, вне-временное измерение реальности, которое сегодня скрыто за удобным, но ограниченным интерфейсом чувств.
Когда АИ-философ за 500$ в месяц:
👑 👍
\_/_____
/ \ \
\👍 \ \
👟 👟
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥13🆒11✍5❤2⚡1😁1🐳1
Каждая техкомпания может и должна тренировать собственные модели
Клем Деланг из Hugging Face заявляет: каждая техкомпания может тренировать собственные DeepSeek R1, Llama или GPT-5 так же, как сейчас пишет код собственных приложений.
Должно стать постоянной общепринятой практикой.
Поэтому HF выпускает мега инструкцию по обучению моделей на кластерных системах.
Начинают с простого обучения на 1 карте и затем шаг за шагом объясняют за параллеризм данных, контекста, тензоров, пайплайнов и экспертов.
246 страниц.
Полная инструкция в комментарии
#Кластеры #HuggingFace #обучение
------
@tsingular
Клем Деланг из Hugging Face заявляет: каждая техкомпания может тренировать собственные DeepSeek R1, Llama или GPT-5 так же, как сейчас пишет код собственных приложений.
Должно стать постоянной общепринятой практикой.
Поэтому HF выпускает мега инструкцию по обучению моделей на кластерных системах.
Начинают с простого обучения на 1 карте и затем шаг за шагом объясняют за параллеризм данных, контекста, тензоров, пайплайнов и экспертов.
246 страниц.
Полная инструкция в комментарии
#Кластеры #HuggingFace #обучение
------
@tsingular
🔥9✍7👍7❤1