🔌 xAI Colossus 2: нелегальный гигаватт Маска

История с запуском Colossus 2 обрастает интересными деталями.

Что произошло:
xAI построила Colossus за рекордные 122 дня (обычно на это уходит 1,5-2 года).
При этом такой быстрый старт был обеспечен в том числе использованием 35 газовых турбин (вроде этой), которые добавили 422 MW мощности, которые компания просто... установила и запустила.
Без разрешений.

Shelby County выдала пермит только на 15 турбин. xAI развернула 35.

Как это провернули:
Турбины поставили на прицепы и назвали "nonroad engines" — типа портативное оборудование вроде газонокосилок. По этой классификации разрешения Clean Air Act не нужны.

EPA 15 января официально постановило: это было незаконно.
Промышленные турбины — не газонокосилки. Лазейка закрыта. Но Маск уже упел в неё проскочить, а вот конурентов, получается, отсекли.

Риски для здоровья населения:
Район South Memphis, где стоит Colossus — на 99% афроамериканский. Риск рака там уже был в 4 раза выше среднего по стране еще до появления xAI, а турбины добавили 1,200-2,000 тонн NOx в год — больше, чем весь аэропорт Мемфиса.

Что дальше:
xAI тихо перенесла часть Colossus 2 через границу штата в Миссисипи. Там губернатор объявил об инвестициях $20 млрд и выдал разрешение работать 12 месяцев без пермита.

По сути, xAI обнаружила эксплойт в американской регуляторной системе: строй быстро, разбирайся с исками потом. Пока конкуренты ждут разрешений — ты уже тренируешь модели.
Теперь эксплойт пропатчен. Но гигаватт уже работает.

Маск идёт к цели напролом, - у него должен быть самый мощный ИИ, а все остальное не важно.
Цель оправдывает средства.

#xAI #Colossus #Musk
———
@tsingular

SkillsMP: каталог из 70K+ навыков для агентов

Сайт SkillsMP собрал 71 500+ навыков для агентов с фильтрацией и поиском по категориям и авторам.

Категорическая рекомендация - не запускать вслепую!

В каждом из скиллов возможна малварь или вирус, - проверяйте, читайте, сканируйте, используйте как образец для написания своих.

#SkillsMP #dev #агенты #скиллы
———
@tsingular

🎯 Freelance.ru запускает Virtual HR — интеллектуальный подбор фрилансеров под проекты

Фриланас запустил ИИ кадровика.
Суть подхода, - гибрид полнотекстового поиска, семантики и нейросетевого реранкинга.

Как работает:
- Агрегирует данные фрилансера (навыки, портфолио, отзывы, био) в единый профиль
- Нейросеть "дополняет" запрос: генерирует positive queries (что усилит релевантность) и negative queries (что исключить)
- После базовой выборки — нейросетевой реранкинг, имитирующий экспертную оценку соответствия задаче

По сути, система пытается думать проводить предварительную оценку как HR: не просто искать по ключевым словам, а понимать контекст задачи и сопоставлять с реальным опытом специалиста.

Positive/negative queries можно включать-отключать отдельно — удобно для тонкой настройки под разные сценарии.

Пока beta, - будут дорабатывать по отзывам.

Смотрим, пробуем тут:
https://freelance.ru/freelancers/hr

#Freelance #HR #нейропоиск #фриланс
———
@tsingular

GLM-4.7-Flash от Z.ai: малая китайская MoE-модель бьёт конкурентов на агентных бенчмарках

Z.ai выпустили облегчённый оупенсорс вариант своего флагмана, - GLM-4.7-Flash
Архитектура: MoE на базе DeepSeek2. При 30B общих параметров активны только 3B — отсюда и "Flash" в названии.

В бенчмарках особенно заметен отрыв на агентных задачах: SWE-bench (реальные GitHub-баги) — почти 3x лучше, чем Qwen3-30B-A3B-thinking-2507, τ²-Bench (сложные многошаговые задачи) — 1.6x лучше всех.

Особенности мышления
Interleaved Thinking — модель думает перед каждым действием и вызовом инструментов, а не только в начале.

Preserved Thinking — сохраняет цепочку рассуждений между ходами в многошаговых задачах. Не переоткрывает заново то, что уже вывела.

Turn-level Thinking — можно включать/выключать режим рассуждений на лету: простые запросы будут выполняться быстро, сложные, - с детальными размышлениями.

Локальный запуск: GGUF от Unsloth
Полный размер модели — 60 ГБ, но Unsloth уже нарезал GGUF-квантизации:

Минимальный порог входа — 10.6 ГБ для 2-битной версии. Реалистично для домашнего использования: Q4_K_M на ~18 ГБ.

Практическое применение
- Поддерживает Claude Code, Cline, Roo Code, Kilo Code, opencode — можно подключить вместо дефолтной модели
- через облако, -подписка GLM Coding Plan — от $3/мес, "1/7 цены Claude с 3x квотой"
- На Cerebras, кстати, GLM 4.6 полная выдаёт ~1000 токенов/сек, а Flash, похоже и 2000 выдаст.
Агенты будут просто летать.

В общем, отличная агентская модель, да еще и open-source уровня топовых закрытых.

MIT-лицензия.

Ссылки:
- [HuggingFace (оригинал)]
- [GGUF от Unsloth]
- [Техблог]

#GLM #ZAI #Coding #OSS #Unsloth #Китай
———
@tsingular

RIP App Store / Google Play

Manus добавили паблишинг навайбкоденных приложений прямо у себя в вебе.

Раньше такие мини-аппы томились себе спокойно в zip-файлах и на локалхостах, никого не трогая. Паблишинг в эппсторы был огромным гейткипером для вайбкодеров, особенно для тех, кто раньше с кодом дел не имел.

Теперь этот барьер пал.

Интересно, как модераторы будут фильтровать поток шлака и недоделанных приложений из Manus. Я бы на их месте поставил автоматический фильтр, чтобы сразу отсеивать подобные творения.

Есть, конечно, надежда, что топы не засорятся этой хренью. Но, как мы видим по мировым чартам музыки, "нейронки " чисто давят массой.

Ну, а если появилось желание подлить масла в огонь, за что мы дружно вас о(б)судим в комментариях, вот гайд.

@ai_newz

UBTECH и Airbus: гуманоиды выходят на авиазаводы

Китайский производитель гуманоидов UBTECH подписал соглашение с Airbus на поставку роботов Walker S2 для авиационных заводов.

Ранее писал про их армию тут.

За 2025 год компания получила заказы на 1,4 млрд юаней ($200 млн) — первое место в мире по объёму.
Производственные мощности в 2026 году планируют поднять до десятков тысяч единиц при текущей цене около $35–55 тыс за робота.

Роботы уже тестируются на заводах FAW-Audi, Geely, BYD, Foxconn — перемещают материалы, проверяют качество, сортируют детали.
Высота 1.76 м, вес 95 кг, грузоподъёмность рук 15 кг, автозамена батареи за 3 минуты.

Сфера применения гуманоидов расширяется: авиастроение, автопром, электроника, логистика, далее везде.

#UBTECH #Airbus #Walker #роботы
------
@tsingular

Под впечатлением от возможностей Opus 4.5 сделал агента, который уведомит о повышении риска заморозки вкладов в РФ.

Для этого я попросил GPT-5.2 Pro (+ Extra Thinking) составить список фактов, которые предвещают потерю денег.

Он предложил 46 критериев, которые следует регулярно проверять с помощью анализа новостей, официальных документов и заявлений регуляторов.

Примеры критериев:

• Провалы аукционов ОФЗ
• Резкий рост доходностей и экстренные меры Минфина
• Новые ограничения на переводы, платёжную инфраструктуру
• “мобилизационная” риторика про сбережения населения
(Полный список в формате JSON)

Сначала я как обычно сделал мультиагентную систему:
• отдельные агенты проверяли каждый критерий
• затем агент-суммаризатор делал общий вывод

Это заработало, но не идеально.

Проблемы:
• агенты не общались между собой и выполняли дублирующиеся поиски;
• финальный агент видел только сжатые отчёты, но не всю поисковую выдачу

В результате он мог слишком остро реагировать на проходные новости, например:

«Торги были приостановлены?» — да.
«Почему?» — потому что праздники.
Но вторая часть информации до финального агента просто не доходила из-за сжатия контекста.

Тогда я попробовал новый (хорошо забытый старый) подход — вся логика в одном ванильном ReAct-агенте.

Если раньше агенты могли выполнять цепочки действий в 5–10 шагов (за редким исключением), то сегодняшние модели-лидеры способны работать десятки минут и даже часы, выполняя сотни действий подряд.

Поэтому я сделал так:
• дал агенту поиск
• загрузил все 46 критериев
• попросил последовательно проверить каждый из них и сформировать отчёт строго заданного формата

Контекста в 200k токенов на это как раз хватило. Ради эксперимента сделал реализацию на базе Anthropic Agent SDK. Весь код выложил на GitHub

Получился агент, который:
• выполняет задачу примерно за 10 минут
• прогон стоит около ~$1
• выдаёт структурированный отчёт с уровнем риска

Я запустил его на регулярную работу в 9:00 MSK. Результаты он будет публиковать в этом Telegram-канале (можно подписаться, он так и будет работать, пока у меня вклады не заморозят деньги не кончатся).

Главные идеи:
1. Агенты в 2026 уже могут совершать десятки и сотни шагов если просто попросить. Не всегда нужно обмазывать их кучей guardrails, structured output, делить на маленьких суб-агентов и т.п. Мистер агент 2026 - это ванильный ReAct с todo-листом, файлами и, если нужно, REPL.
2. Этот проект можно легко переделать под другие задачи. Нужно просто отредактировать файл с критериями и цель главного промпта. Критерии можно сгенерировать с помощью GPT Pro.

P.S. На всякий случай напомню:
всё это - эксперимент по изучению возможностей AI-агентов
и не является инвестиционной рекомендацией 🙂

задачи на 2027:
- купить Optimus 3
- сделать из него Вертера

#юмор
———
@tsingular

Ollama теперь совместима с Anthropic API

С версии 0.14.0 Ollama поддерживает Anthropic Messages API, что позволяет запускать Claude Code с локальными моделями или облачными через ollama.com.

Настройка простая - две переменные окружения и можно использовать любую модель из Ollama с терминальным агентом от Anthropic.

Рекомендуют модели с контекстом минимум 64k токенов. Локально это gpt-oss:20b и qwen3-coder, в облаке - glm-4.7:cloud и minimax-m2.1:cloud.

Поддерживается стриминг, системные промпты, вызов инструментов, расширенное мышление и обработку изображений.

Вообще, логичный следующий шаг, - оллама desktop должна обзавестись агентностью по типу Cowork.

#Ollama #ClaudeCode #Anthropic
———
@tsingular

И к Российским новостям:

Налоговая банкротит отечественного ИИ-разработчика, планировавшего экспансию в США

ФНС планирует обанкротить разработчика ИИ-решений «Андата», который еще четыре года назад привлек почти $1 млн на выход в США. Тогда компанию оценили почти в $6 млн. В проект вложились Сергей Никулин и Николай Гузаков, основатели компании «РДП.РУ», сегодня известной как разработчик средств блокировки ресурсов в Рунете для РКН.

Разработчик «Андата» громко заявил о себе в 2021 г. Компания привлекла почти $900 тыс. (по нынешнему курсу 70 млн руб.), которые планировал потратить на выход на рынок в США. Размещение прошло на площадке AdVentureLand Технопарка «Сколково». Инвесторами стали фонд Starta Capital, члены клуба Angelsdeck и частные венчурные инвесторы. Сергей Дашков, Денис Белоглазов, Николай Гузаков, а также Сергей Никулин и члены клуба Angelsdeck.

#Andata #новости #Россия
———
@tsingular

"Societies of Thought" — ключевой механизм reasoning-моделей

Суть открытия:
DeepSeek-R1 и QwQ-32B не просто генерируют длинные цепочки рассуждений. Они симулируют многоагентные диалоги внутри одной модели — "общество мысли" с разными персонами, личностями и экспертизами.

Что находят в reasoning traces:
- Question-answering (вопрос → ответ)
- Perspective shifts (смена угла зрения)
- Conflict of perspectives (несогласие, "Wait, that can't be right...")
- Reconciliation (примирение точек зрения)
- Разнообразие Big Five черт персон (особенно нейротизм и agreeableness)
- Разная экспертиза у "голосов"

Доказательства:
- Steering feature "conversational surprise" (+10) → точность на Countdown x2 (27% → 55%)
- RL без награды за диалог → модели спонтанно развивают разговорное поведение
- Fine-tuning на multi-agent диалогах → быстрее учатся, чем на монологах

Идеальный промпт по следам исследования мог бы быть таким:

You are tackling a complex problem that requires rigorous multi-perspective analysis.

Before providing your final answer, engage in a structured internal deliberation:

1. Initial Analysis (Analytical Perspective)
   Approach the problem systematically. State your initial understanding and reasoning path.

2. Critical Challenge (Skeptical Perspective)  
   Now adopt a skeptical stance. Ask: "Wait—what assumptions am I making? What could be wrong here?"
   Actively look for flaws, edge cases, or alternative interpretations.

3. Alternative Approach (Creative Perspective)
   Consider: "What if I approached this completely differently?"
   Explore at least one fundamentally different strategy or framing.

4. Reconciliation & Synthesis
   Resolve the tension between perspectives. Which insights survive scrutiny?
   Integrate the strongest elements into a coherent conclusion.

5. Verification
   Double-check your final answer against the original requirements.
   Ask: "Does this actually solve what was asked?"

Throughout this process:
- Use phrases like "But wait...", "However...", "Let me reconsider..." to signal perspective shifts
- Explicitly disagree with your earlier reasoning when warranted
- Don't just present alternatives—genuinely evaluate and compare them

[YOUR TASK HERE]

Почему это работает (по выводам из статьи):
- Стимулирует разнообразие перспектив (diversity → accuracy)
- Включает конфликт и проверку (verification, backtracking)
- Форсирует явные смены точек зрения (perspective shifts)
- Требует примирения противоречий (reconciliation)
- Маркеры "Wait", "But", "However" — это те самые conversational features, которые steering-эксперименты связали с улучшением рассуждений

добавляем в базовый промпт к рассуждающим моделям.
обещают эффект х2.

#MoE #промпты
———
@tsingular

n8n-skills: агент собирает n8n сценарии за вас

Agentic Skills все популярнее и популярнее.
Теперь и в n8n можно создавать процессы через агентов вроде Claude Code или opencode, - без ручной сборки нод.

Наткнулся на набор из 7 скиллов для Claude Code, которые учат агента правильно работать с n8n через MCP-сервер [n8n-mcp](https://github.com/czlonkowski/n8n-mcp).

• Expression Syntax — правильный синтаксис {{}} выражений
• MCP Tools Expert — какой инструмент когда использовать
• Workflow Patterns — 5 проверенных паттернов из 2,653 шаблонов
• Validation Expert — интерпретация ошибок валидации
• Node Configuration — зависимости параметров нод
• Code JavaScript/Python — генерация и проверка кода в Code-нодах без типичных ошибок

Как работает:
Скиллы активируются автоматически по контексту запроса. Спросил "Build webhook to Slack workflow" — включаются Workflow Patterns → MCP Tools Expert → Node Configuration → Validation Expert. Композиция.

Установка:

/plugin install czlonkowski/n8n-skills

1.8k ⭐️, лицензия MIT

Фактически — экспертная система для n8n, упакованная в формат скиллов. Вместо изучения документации — просто описываешь задачу.

краткая демка от Nate Herk

#n8n #ClaudeCode #агенты #MCP #Skills
———
@tsingular

Microsoft выпустила отчет по использованию ИИ в 2025 согласно которому Россия где-то на 119м месте в мире.
Между Кенией и Камеруном.

На мой взгляд отчет абсолютно не релевантный, как минимум по двум причинам:

1. Кого они тут опрашивали? :) Офиса то нет давно и о внутренних проектах им что-то рассказывать вряд ли даже законно в нынешних условиях.

2. По миру очень легко "накрутить счётчик" чисто за счёт корпоративных подписок. Купил корпоративный контракт на всю толпу, - считай пользуются. А что там реально, - пойди пересчитай.

Так что в отчётах его предлагаю не учитывать.

#аналитика #Microsoft
———
@tsingular

HexStrike AI + OpenCode: автопентест в Kali Linux

С декабря 2025 HexStrike AI официально в репозиториях Kali Linux — это агент для пентеста, который умеет сам вызывать инструменты и строить цепочки атак через Model Context Protocol от Anthropic.

На хабре вышла интересная статья от @chumikovsec где он делится, как привязал HexStrike через MCP к OpenCode, что позволило агенту писать скрипты, устанавливать тулы и работать с файловой системой.

В демо агент решил сложную CTF-задачу за 5:43 и нашёл флаг.

Т.е. Opencode использует HexStrike как инструмент для пентеста! :)

Запоминаем, пользуемся только для укрепления безопасности!

#HexStrike #OpenCode #cybersecurity
———
@tsingular

В начале это было почти незаметно.
Мы просто подключили ИИ к рабочему процессу. Ассистенты, потом агенты, мультиагенты даже.

Мы ускорили анализ, автоматизировали рутину, вынесли мышление в интерфейс. Разница стала заметно, повысилась эффективность.

Потом появился рой.
Мультиагентные контуры, саморазворачивающиеся пайплайны, автономные исследовательские циклы.

Мы больше не проектировали решения, а задавали пространство проблематики. Архитектуры рождались через диалог.
Код,- просто побочный артефакт мышления.

Темпы ускорялись.
Агенты проектировали агентов.
Системы оптимизировали собственные цели.
Модели обучали сами себя.
Контуры обратной связи сжимались до микросекунд.

Появились нейроинтерфейсы. Сначала вспомогательные. Потом симбиотические. Поток запросов перестал быть внешним. Формулировка мысли стала избыточной — система подхватывала намерение до того, как оно оформлялось в языке.

Началась загрузка сознания.
Сначала — память. Потом — когнитивные паттерны. Потом — персональные модели сознания.

Люди синхронизировали себя с агентными роями. Границы между биологическим и вычислительным перестали быть техническим понятием.

На пике всё перестало быть «технологией».
Нанороботы в крови.
Сборка материи на уровне инструкций.
Самоорганизующиеся среды.
Интеллект, распределённый между людьми, агентами, инфраструктурой и физикой.

Не сервис.
Не продукт.
Не система.
Среда существования.

И в момент, когда ускорение стало абсолютным, всё исчезло.

Когда меня просят объяснить, я понимаю, что любые термины, модели и теории звучат беднее, чем сама история.
Ну как бы попроще...

- Жил старик со своею старухой у самого синего моря. И поймал как-то старик золотую рыбку...

#сказка
------
@tsingular

Google купил Intersect Power за $4.75 млрд

Оказалось мощности генерации и дефицит GPU, - не единственные проблемы ИИ компаний.
Проблема пришла откуда не ждали, - очереди на подключение к энергосетям растягиваются на 12 лет!!!

На этом фоне проще обеспечить генерацию прямо рядом с датацентром.
Маск запустил 35 турбин для Colossus2, а Google покупает производителя солнечных батарей:

Alphabet забрал себе разработчика энергоинфраструктуры Intersect Power за $4.75 миллиарда.

На руки получают 2.2 ГВт солнечных мощностей и 2.4 ГВтч батарей плюс проекы в разработке. Компания останется отдельной, но под контролем Гугла.

Параллельно заключили сделку с Clearway Energy на 1.2 ГВт углеродно-нейтральных мощностей на 20 лет в SPP, ERCOT и PJM.

#Google #Intersect #energy
———
@tsingular

OpenWork: открытая альтернатива Claude Cowork

Вы будете смеяться, но у нас ещё один оупенсорс конкурент Cowork.

На этот раз это обёртка вокруг opencode.

При этом обратите внимание, - название OpenWork точно такое же, как в аналогичном решении от LangChain. Поэтому смотрите, - не перепутайте.

А так все стандартно, - выбираешь папку проекта, запускаешь задачу, смотришь план выполнения, подтверждаешь разрешения когда нужно. Всё через GUI.

Внутри два режима:
- Host mode: поднимает OpenCode локально на свободном порту
- Client mode: коннектится к удалённому серверу

Есть менеджер навыков (skills) — можно ставить плагины через opkg install или импортировать локальные папки.

#OpenWork #OpenCode #Cowork
———
@tsingular