Forwarded from Machinelearning
2025 год был захватывающим годом для языковых моделей.
Они проявились как новый вид интеллекта, одновременно гораздо более умный и гораздо более глупый, чем я ожидал. Я думаю, что индустрия не реализовала хотя бы 10% их потенциала даже при нынешних возможностях.
Я одновременно верю и в то, что мы увидим быстрый и непрерывный прогресс, и в то, что впереди еще очень много работы.
Пристегнитесь.
В 2025-м стек обучения LLM дополнился новой ключевой стадией оптимизации по объективным наградам. Он заставляет модели самостоятельно находить стратегии рассуждения.
Прогресс года в том, что создание моделей стало не про увеличение размера модели, а про более длительные RLVR-прогоны.
Это также дало новый рычаг управления: "время размышления" на инференсе. Первопроходец - OpenAI o1, а переломный момент - o3.
Интеллект LLM формируется под давлением специфических оптимизаций и на выходе мы имеем резкие всплески способностей в рядом с грубыми ошибками.
Из-за этого бенчмарки теряют смысл: под них напрямую оптимизируются, что не ведёт к созданию AGI.
Это не просто интерфейс к условной модели, а сложная оркестрация работы LLM под конкретные вертикали, c управляемым контекстом, вызовами и интерфейсом.
Cursor создаёт отдельную ценностную прослойку между LLM-лабораториями и конечными пользователями.
В отличие от облачных агентов, он использует ваши данные, контекст и инструменты для ризонинга и вызова инструментов.
Его фишка - в низкой задержке, приватности и глубокой интеграции в рабочее окружение. Это сдвиг от ИИ как «сайта» к напарнику-помощнику в вашей системе.
Я думаю, OpenAI допустили ошибку, сосредоточив свои усилия по созданию агентов в облаке и управляемых из ChatGPT, вместо localhost.
В 2025 году ИИ преодолел порог, позволяющий через текстовые инструкции создавать работающие программы.
Это демократизирует программирование, позволяя непрофессионалам писать код, а экспертам - быстро прототипировать без глубокого погружения.
Код становится эфемерным, гибким и бесплатным ресурсом.
Забавно, что я придумал термин «вайб-кодинг» в этом твите с мыслями из душа, совершенно не представляя, как далеко это зайдет :)
Взаимодействие с ИИ через чат - это аналог командной строки 80-х, неудобный для человека.
Будущее за LLM GUI интерфейсом, где ИИ общается визуально (инфографика, анимации, веб-приложения).
Nano banana - ранний пример такого взаимодействия, в ней объединены генерация текста, изображений и общие знания.
Google Gemini Nano banana — одна из самых невероятных, меняющих парадигму моделей 2025 года.
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Я тут с интересным докладом пришел от Эндрю Нг, полное видео по ссылке
▌ Описание автора:
Имя: Эндрю Нг (Andrew Ng)
Достижения:
- Один из ведущих экспертов в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
- Основатель и генеральный директор Landing AI, основатель deeplearning.ai и соучредитель Coursera.
- Бывший вице-президент и главный научный сотрудник Baidu, где он возглавлял группу AI.
- Профессор Стэнфордского университета, где он преподавал курсы по машинному обучению.
- Известен своими вкладами в развитие глубокого обучения и популяризацию AI через онлайн-курсы и образовательные инициативы.
▌ 10 топ-выводов из доклада:
1. Золотой век AI: Сейчас лучшее время для построения карьеры в AI, так как технологии развиваются стремительно.
2. Ускорение разработки: AI ускоряет процесс создания программного обеспечения, что делает продукт-менеджмент более важным.
3. Окружение: Успех в карьере зависит от людей, с которыми вы работаете. Важно окружать себя мотивированными коллегами.
4. Эволюция AI: AI будет продолжать развиваться, и сложность задач, которые он может решать, будет расти.
5. Риски и возможности: Несмотря на риски, связанные с AI, такие как предвзятость и этические вопросы, возможности для инноваций остаются значительными.
6. Продуктивность: AI ускоряет процесс разработки, что позволяет быстрее создавать более мощные решения.
7. Бизнес-фокус: В условиях конкуренции важно понимать бизнес-ценность AI и уметь ее демонстрировать.
8. Ответственность: Ответственность за AI эволюционирует, и важно учитывать этические аспекты и риски.
9. Тенденции: Важно следить за тенденциями в AI и уметь отделять шум от реальных возможностей.
10. Образование: Постоянное обучение и развитие навыков в области AI являются ключевыми для успеха в этой сфере.
▌ Описание автора:
Имя: Эндрю Нг (Andrew Ng)
Достижения:
- Один из ведущих экспертов в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
- Основатель и генеральный директор Landing AI, основатель deeplearning.ai и соучредитель Coursera.
- Бывший вице-президент и главный научный сотрудник Baidu, где он возглавлял группу AI.
- Профессор Стэнфордского университета, где он преподавал курсы по машинному обучению.
- Известен своими вкладами в развитие глубокого обучения и популяризацию AI через онлайн-курсы и образовательные инициативы.
▌ 10 топ-выводов из доклада:
1. Золотой век AI: Сейчас лучшее время для построения карьеры в AI, так как технологии развиваются стремительно.
2. Ускорение разработки: AI ускоряет процесс создания программного обеспечения, что делает продукт-менеджмент более важным.
3. Окружение: Успех в карьере зависит от людей, с которыми вы работаете. Важно окружать себя мотивированными коллегами.
4. Эволюция AI: AI будет продолжать развиваться, и сложность задач, которые он может решать, будет расти.
5. Риски и возможности: Несмотря на риски, связанные с AI, такие как предвзятость и этические вопросы, возможности для инноваций остаются значительными.
6. Продуктивность: AI ускоряет процесс разработки, что позволяет быстрее создавать более мощные решения.
7. Бизнес-фокус: В условиях конкуренции важно понимать бизнес-ценность AI и уметь ее демонстрировать.
8. Ответственность: Ответственность за AI эволюционирует, и важно учитывать этические аспекты и риски.
9. Тенденции: Важно следить за тенденциями в AI и уметь отделять шум от реальных возможностей.
10. Образование: Постоянное обучение и развитие навыков в области AI являются ключевыми для успеха в этой сфере.
Собственно, это я всё к чему.
Наступил действительной интересный момент в жизни многих ИТ специалистов (без разницы в какой вы должности), ключевая суть заключается в том, что вы можете написать для себя множество сервисов в каком то ииШном IDE, где стоимость разработки "для себя", будет сопоставима со стоимостью подписки SaaS в месяц.
Задача на подумать: какие сервисы вы оплачиваете ежемесячно, почему еще не написали для себя более удобный сервис?
Наступил действительной интересный момент в жизни многих ИТ специалистов (без разницы в какой вы должности), ключевая суть заключается в том, что вы можете написать для себя множество сервисов в каком то ииШном IDE, где стоимость разработки "для себя", будет сопоставима со стоимостью подписки SaaS в месяц.
Задача на подумать: какие сервисы вы оплачиваете ежемесячно, почему еще не написали для себя более удобный сервис?
Курсор привез отчет по использованию ) https://cursor.com/2025
Клево, как у вас? Сколько токенов сожгли ?))))
Я влетел в топ 37% юзеров )
Клево, как у вас? Сколько токенов сожгли ?))))
Я влетел в топ 37% юзеров )
😁1
Написал проектик для себя, на входе принимает видео файл (или онлайн ссылку на видео).
На выходе дает саммари из видео. Видео в 3,5 часа обрабатывается почти 6 минут.
- Если на входе ссылка → скачиваем видео через yt-dlp в папку videos
- Если локальный файл → используем существующий файл
- С помощью ffmpeg извлекаем аудио в MP3
- Отправляем MP3 в AssemblyAI API и получаем транскрипт с метками спикеров(диаризация) и временными метками
- Для оффлайн используем Whisper для транскрипции, и pyannote.audio для разделения по спикерам (диаризация)
- Отправляем полный текст транскрипта в OpenRouter API (используем только бесплатные модели для саммари и инсайтов) для каждой модели:
- openai/gpt-oss-20b:free
- xiaomi/mimo-v2-flash:free
- mistralai/devstral-2512:free
- Получаем саммари от каждой модели
- Отправляем все саммари от моделей в OpenRouter API, объединяем в одно финальное саммари
- Отправляем полный текст транскрипта в OpenRouter API, получаем ключевые инсайты
- Формируем итоговый файл с саммари и инсайтами
На выходе дает саммари из видео. Видео в 3,5 часа обрабатывается почти 6 минут.
- Если на входе ссылка → скачиваем видео через yt-dlp в папку videos
- Если локальный файл → используем существующий файл
- С помощью ffmpeg извлекаем аудио в MP3
- Отправляем MP3 в AssemblyAI API и получаем транскрипт с метками спикеров(диаризация) и временными метками
- Для оффлайн используем Whisper для транскрипции, и pyannote.audio для разделения по спикерам (диаризация)
- Отправляем полный текст транскрипта в OpenRouter API (используем только бесплатные модели для саммари и инсайтов) для каждой модели:
- openai/gpt-oss-20b:free
- xiaomi/mimo-v2-flash:free
- mistralai/devstral-2512:free
- Получаем саммари от каждой модели
- Отправляем все саммари от моделей в OpenRouter API, объединяем в одно финальное саммари
- Отправляем полный текст транскрипта в OpenRouter API, получаем ключевые инсайты
- Формируем итоговый файл с саммари и инсайтами
1
ChernovDev
Я тут с интересным докладом пришел от Эндрю Нг, полное видео по ссылке ▌ Описание автора: Имя: Эндрю Нг (Andrew Ng) Достижения: - Один из ведущих экспертов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. - Основатель и генеральный директор…
Решил проверить как справляется мой проект новый (на бесплатных модельках для инсайтов и для саммари), как мне кажется, получилось гораздо интереснее, смотрите сами (потрачено 0,30$) на вот этот пост https://news.1rj.ru/str/chernovdev/1873 :
1. AI-инструменты открывают новую эру разработки: разработчики могут создавать более мощное ПО быстрее, чем когда-либо, строя продукты, недоступные даже сильным командам год назад.
2. Бутылочное горлышко смещается с технической реализации на продуктовое видение: дешевизна и скорость кодирования делают ключевой задачей определение того, что именно стоит построить.
3. Инженеры с навыками управления продуктом (PM) становятся наиболее ценными: они двигаются быстрее и расширяют свою роль.
4. Окружение — ключ к росту: окружайте себя трудолюбивыми, быстро обучающимися и амбициозными людьми; это значительно увеличивает шансы на успех.
5. При выборе работы важнее интересный проект и сильная команда, чем престижный бренд. Избегайте компаний, которые не могут гарантировать конкретную команду до подписания контракта.
6. Низкая стоимость ошибки и высокая выгода от обучения: не ждите разрешения, будьте ответственны и пробуйте строить много вещей.
7. Переход от «крутых» демо к практической пользе: фокус на создании продуктов, которые приносят реальную бизнес-ценность и прибыль.
8. Навык навигации в трендах (signal vs. noise): умение отличать реальные возможности от хайпа и задавать фундаментальные вопросы ("Зачем?") дает конкурентное преимущество.
9. Ответственность в AI эволюционирует: фокус смещается с глобальных социальных проблем на минимизацию репутационных и бизнес-рисков, а также на постоянное обучение на ошибках.
10. Ответственный Vibecoding: генерация кода — это инструмент, но нужно понимать его долгосрочную стоимость (технический долг), строить с ясными целями и избегать спагетти-кода.
11. Бифуркация в AI: индустрия разделяется на большие модели (в облаке) и малые, локальные модели (для приватности и специфических задач). Развитие навыков для работы с малыми моделями — перспективное направление.
12. Интеграция AI на устройствах: благодаря новым чипам (например, с поддержкой SME), AI выходит из облаков, обеспечивая приватность, низкую задержку и работу офлайн.
13. Важно быстро осваивать AI-кодинговые инструменты (LLMs, RAC, Voice AI) и оставаться на их фронте, чтобы не отставать и повышать продуктивность.
1. AI-инструменты открывают новую эру разработки: разработчики могут создавать более мощное ПО быстрее, чем когда-либо, строя продукты, недоступные даже сильным командам год назад.
2. Бутылочное горлышко смещается с технической реализации на продуктовое видение: дешевизна и скорость кодирования делают ключевой задачей определение того, что именно стоит построить.
3. Инженеры с навыками управления продуктом (PM) становятся наиболее ценными: они двигаются быстрее и расширяют свою роль.
4. Окружение — ключ к росту: окружайте себя трудолюбивыми, быстро обучающимися и амбициозными людьми; это значительно увеличивает шансы на успех.
5. При выборе работы важнее интересный проект и сильная команда, чем престижный бренд. Избегайте компаний, которые не могут гарантировать конкретную команду до подписания контракта.
6. Низкая стоимость ошибки и высокая выгода от обучения: не ждите разрешения, будьте ответственны и пробуйте строить много вещей.
7. Переход от «крутых» демо к практической пользе: фокус на создании продуктов, которые приносят реальную бизнес-ценность и прибыль.
8. Навык навигации в трендах (signal vs. noise): умение отличать реальные возможности от хайпа и задавать фундаментальные вопросы ("Зачем?") дает конкурентное преимущество.
9. Ответственность в AI эволюционирует: фокус смещается с глобальных социальных проблем на минимизацию репутационных и бизнес-рисков, а также на постоянное обучение на ошибках.
10. Ответственный Vibecoding: генерация кода — это инструмент, но нужно понимать его долгосрочную стоимость (технический долг), строить с ясными целями и избегать спагетти-кода.
11. Бифуркация в AI: индустрия разделяется на большие модели (в облаке) и малые, локальные модели (для приватности и специфических задач). Развитие навыков для работы с малыми моделями — перспективное направление.
12. Интеграция AI на устройствах: благодаря новым чипам (например, с поддержкой SME), AI выходит из облаков, обеспечивая приватность, низкую задержку и работу офлайн.
13. Важно быстро осваивать AI-кодинговые инструменты (LLMs, RAC, Voice AI) и оставаться на их фронте, чтобы не отставать и повышать продуктивность.
Telegram
ChernovDev
Я тут с интересным докладом пришел от Эндрю Нг, полное видео по ссылке
▌ Описание автора:
Имя: Эндрю Нг (Andrew Ng)
Достижения:
- Один из ведущих экспертов в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
- Основатель и генеральный директор…
▌ Описание автора:
Имя: Эндрю Нг (Andrew Ng)
Достижения:
- Один из ведущих экспертов в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
- Основатель и генеральный директор…
Ну сказка же просто!
Я очень долго периодически подходил к тому чтобы использовать апи телеги, своего личного аккаунта (он там помогает читать новости куда вы заходите, создавать свой сервер для телеграм бота с другими лимитами и так далее)
И вот! Оказывается все просто, мануал по заполнению на фото )
https://my.telegram.org/apps
Почему собственно этот пост появился - потому что там на этапе создания постоянно ERROR вылетает, я не знал что где и как правильно заполнять. А тут, в очередной 50+ый раз пришел и хоп, с первого раза!
p.s. лучше делать в инкогнито вкладке.
а еще - выключить впн! заходим на сайт с ip той страны на которую у вас зарегана симка
Я очень долго периодически подходил к тому чтобы использовать апи телеги, своего личного аккаунта (он там помогает читать новости куда вы заходите, создавать свой сервер для телеграм бота с другими лимитами и так далее)
И вот! Оказывается все просто, мануал по заполнению на фото )
https://my.telegram.org/apps
Почему собственно этот пост появился - потому что там на этапе создания постоянно ERROR вылетает, я не знал что где и как правильно заполнять. А тут, в очередной 50+ый раз пришел и хоп, с первого раза!
p.s. лучше делать в инкогнито вкладке.
а еще - выключить впн! заходим на сайт с ip той страны на которую у вас зарегана симка
🔥2
🆕 qlik_download : qlik_sense_desktop
📂 Qlik_Sense_Desktop_setup.exe (1.00 GB)
📂 Qlik_Sense_Desktop_setup.exe.md5 (32.00 B)
🔎 tags: #qlik_sense_desktop #november_2025 #november_2025_patch_2 #qlik_sense_desktop_november_2025_patch_2
🔗️ release url
🕔 last update : 2025-12-10 14:56:14
✍️ by @chernovdev
📂 Qlik_Sense_Desktop_setup.exe (1.00 GB)
📂 Qlik_Sense_Desktop_setup.exe.md5 (32.00 B)
🔎 tags: #qlik_sense_desktop #november_2025 #november_2025_patch_2 #qlik_sense_desktop_november_2025_patch_2
🔗️ release url
🕔 last update : 2025-12-10 14:56:14
✍️ by @chernovdev
🆕 qlik_download : qlik_sense_server
📂 Qlik_Sense_update.exe (805.79 MB)
📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B)
🔎 tags: #qlik_sense_server #may_2024 #may_2024_patch_29 #qlik_sense_server_may_2024_patch_29
🔗️ release url
🕔 last update : 2025-12-10 14:58:55
✍️ by @chernovdev
📂 Qlik_Sense_update.exe (805.79 MB)
📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B)
🔎 tags: #qlik_sense_server #may_2024 #may_2024_patch_29 #qlik_sense_server_may_2024_patch_29
🔗️ release url
🕔 last update : 2025-12-10 14:58:55
✍️ by @chernovdev
🆕 qlik_download : qlik_sense_server
📂 Qlik_Sense_update.exe (642.02 MB)
📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B)
🔎 tags: #qlik_sense_server #may_2025 #may_2025_patch_12 #qlik_sense_server_may_2025_patch_12
🔗️ release url
🕔 last update : 2025-12-10 14:57:22
✍️ by @chernovdev
📂 Qlik_Sense_update.exe (642.02 MB)
📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B)
🔎 tags: #qlik_sense_server #may_2025 #may_2025_patch_12 #qlik_sense_server_may_2025_patch_12
🔗️ release url
🕔 last update : 2025-12-10 14:57:22
✍️ by @chernovdev
🆕 qlik_download : qlik_sense_server
📂 Qlik_Sense_update.exe (766.81 MB)
📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B)
🔎 tags: #qlik_sense_server #november_2024 #november_2024_patch_24 #qlik_sense_server_november_2024_patch_24
🔗️ release url
🕔 last update : 2025-12-10 14:58:14
✍️ by @chernovdev
📂 Qlik_Sense_update.exe (766.81 MB)
📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B)
🔎 tags: #qlik_sense_server #november_2024 #november_2024_patch_24 #qlik_sense_server_november_2024_patch_24
🔗️ release url
🕔 last update : 2025-12-10 14:58:14
✍️ by @chernovdev
🆕 qlik_download : qlik_sense_server
📂 Qlik_Sense_update.exe (155.26 MB)
📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B)
🔎 tags: #qlik_sense_server #november_2025 #november_2025_patch_2 #qlik_sense_server_november_2025_patch_2
🔗️ release url
🕔 last update : 2025-12-10 14:56:14
✍️ by @chernovdev
📂 Qlik_Sense_update.exe (155.26 MB)
📂 Qlik_Sense_update.exe.md5 (32.00 B)
🔎 tags: #qlik_sense_server #november_2025 #november_2025_patch_2 #qlik_sense_server_november_2025_patch_2
🔗️ release url
🕔 last update : 2025-12-10 14:56:14
✍️ by @chernovdev
🆕 qlik_download : qlikview
📂 QlikView.OCX.OEM.zip (65.82 MB)
📂 QlikView.OCX.OEM.zip.md5 (32.00 B)
📂 QlikViewDesktop_x64Setup.exe (426.90 MB)
📂 QlikViewDesktop_x64Setup.exe.md5 (32.00 B)
📂 QlikViewServer_x64Setup.exe (278.86 MB)
📂 QlikViewServer_x64Setup.exe.md5 (32.00 B)
📂 QlikViewWorkBench_x64Setup.exe (7.07 MB)
📂 QlikViewWorkBench_x64Setup.exe.md5 (32.00 B)
📂 QvPluginSetup.exe (51.67 MB)
📂 QvPluginSetup.exe.md5 (32.00 B)
🔎 tags: #qlikview #september_2025 #september_2025_sr1 #qlikview_september_2025_sr1
🔗️ release url
🕔 last update : 2025-12-09 07:42:28
✍️ by @chernovdev
📂 QlikView.OCX.OEM.zip (65.82 MB)
📂 QlikView.OCX.OEM.zip.md5 (32.00 B)
📂 QlikViewDesktop_x64Setup.exe (426.90 MB)
📂 QlikViewDesktop_x64Setup.exe.md5 (32.00 B)
📂 QlikViewServer_x64Setup.exe (278.86 MB)
📂 QlikViewServer_x64Setup.exe.md5 (32.00 B)
📂 QlikViewWorkBench_x64Setup.exe (7.07 MB)
📂 QlikViewWorkBench_x64Setup.exe.md5 (32.00 B)
📂 QvPluginSetup.exe (51.67 MB)
📂 QvPluginSetup.exe.md5 (32.00 B)
🔎 tags: #qlikview #september_2025 #september_2025_sr1 #qlikview_september_2025_sr1
🔗️ release url
🕔 last update : 2025-12-09 07:42:28
✍️ by @chernovdev