Чтото недоработал в пайплайне, ладно, исправим )

Meta ломает шаблоны: Эпоха полной независимости от "железа" гигантов

Гонка вооружений ИИ перешла из плоскости алгоритмов в сферу физической инфраструктуры. Марк Цукерберг анонсировал инициативу, которая не просто снижает зависимость от NVIDIA, а переписывает правила игры на уровне «железа», создавая вертикально интегрированную экосистему.

Кастомный кремний MTIA против масс-маркета: Meta делает ставку на собственные ASIC-чипы следующего поколения. Это отход от универсальных GPU в пользу гиперспециализированных accelerators, оптимизированных под matrix multiplication для их LLM. Это дает колоссальный прирост performance per watt, что критично для масштабирования.
Революция в охлаждении: Внедрение двухфазных систем погружного охлаждения в стандартных rack-монтажах. Переход от воздушного к жидкому охлаждению позволяет упаковывать вычислительные мощности с плотностью, недоступной традиционным дата-центрам, снижая PUE до теоретического минимума.
Open-source архитектура: Самый неожиданный ход — Meta открывает спецификации топологии сети и конструктивов стоек. Это прямой удар по vendor lock-in корпоративных вендоров, дающий старт развитию «белого» рынка AI-инфраструктуры.
Оптимизация Interconnects: Создание кастомных сетевых fabric для связи между кластерами. Узким горлышком всегда была пропускная способность, и Meta решает это путем интеграции протоколов, минимизирующих latency при распределенном обучении.

Мы стоим на пороге демократизации доступа к суверенным вычислительным мощностям, где барьером входа становится только энергия, а не проприетарные технологии.

Источник
@chernovdev

🎰 vs 💻: Почему казино и вайб-кодинг — это одно и то же?

Программисты и гемблеры (лудоманы, кому как угодно) — братья по духу!

1️⃣ Инвестиции:
Покупаешь фишки у крупье / Покупаешь токены для кодинга

2️⃣ Самообман:
"Это последняя крутка рулетки!" / "Это последний итерационный цикл!"

3️⃣ Иллюзия контроля:
"У меня есть беспроигрышная стратегия" / "Я — гуру промпт-инжиниринга"

4️⃣ Вечная надежда:
"Следующая ставка точно выиграет!" / "Следующий коммит точно задеплоится!"

5️⃣ Враги:
Дилер косится на твою систему / Баги смеются над твоим кодом

6️⃣ Профессиональное самоопредение:
"Я не лудоман, я стратег!" / "Я не отлаживаю, я проектирую!"

7️⃣ Финальная стадия:
"Последний раунд и ухожу" / "Последний баг и иду спать"

Вывод? Не важно, где ты теряешь время — за игровым столом или в IDE. Главное — сохранять вайб и верить в свою 'стратегию'! 😎

P.S. Кто еще сегодня думал, что "на этот раз точно получится"? 🙋‍♂️

https://habr.com/ - 502 ?

Вот так новости

p.s. восстановилось примерно в 15:40 (но с фотками еще проблемы остались)

Слышали ведь про claude cowork позавчера? который работает только с claude max подпиской - на любой llm

Собственно, вчера китайцы выпустили исходники и написали как его заставить работать с minimax - тут

А еще новее - считай наш, уже выпустил для винды но уже с любой llm, даже локальной внутри lmstudio ))

#claude #cowork

Если вы еще не пробовали qwen в части вопросов по Qlik Sense - то самое время попробовать.
Кажется 31 декабря 2025 был у них последний релиз, который дал сильный буст в качестве ответов.
Попробуйте сами https://chat.qwenlm.ai/

@chernovdev

Z-ai представила GLM-Image — первую генеративную модель изображений в своей линейке

Основные особенности:
• 16 млрд параметров с гибридной архитектурой
• Авторегрессионный генератор (9 млрд) отвечает за семантическую структуру
• Диффузионный декодер (7 млрд) обеспечивает визуальные детали
• Поддержка text-to-image и image-to-image
• Высокая точность рендеринга текста благодаря Glyph Encoder
• Раздельное обучение с алгоритмом GRPO для разных модулей

Стоит так же написать и стоимость - $0.015 за 1 генерацию, по апи будет отдан url картинки которую можно будет скачать.

Модель показывает качество, сопоставимое с ведущими решениями на основе скрытой диффузии, с преимуществами в задачах генерации текста на изображениях и сценариях, требующих глубоких знаний.

Фото создано с помощью glm-image

curl --request POST \
--url https://api.z.ai/api/paas/v4/images/generations \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "glm-image",
"prompt": "A cute little kitten sitting on a sunny windowsill, with the background of blue sky and white clouds.",
"size": "1280x1280"
}'

🤗 Hugging Face
🤖 ModelScope

🤖 Cursor провели кодовый марафон среди AI-агентов на недели и получили миллионы строк кода среднего качества

Cursor провёл эксперимент: можно ли масштабировать длительное автономное программирование, просто добавляя больше агентов? Оказалось — да, но с оговорками.

Что удалось навайбкодить в ходе эксперимента:
- Веб-браузер с нуля — 1М+ строк кода за ~неделю
- Миграция Cursor с Solid на React, - агенты работали 3 недели, +266K строк добавлено, удалено 193K.
- Эмулятор Windows 7 — 14.6K коммитов, 1.2М строк (в процессе)
- Клон Excel — 12K коммитов, 1.6М строк (в процессе)

Плоская структура с равнозначными агентами провалилась, - 20 агентов работали как 2-3, остальные ждали разблокировки очереди.

Без иерархии агенты избегали сложных задач и делали только безопасные мелкие правки.

Когда у общества нет цветовой дифференциации штанов, то нет цели! А когда нет цели — нет будущего!

Решение — разделение ролей:
- Планировщики — исследуют код, создают задачи, могут порождать суб-планировщиков
- Воркеры, - пилят свою задачу до конца, потом пушат в репу
- Судьи, - решают, продолжать или повторять цикл

Главный инсайт по моделям:
Codex отменяем. GPT-5.2 оказался значительно лучше для длительной автономной работы,- лучше держит фокус, точнее следует инструкциям, не дрейфует.
Opus 4.5 склонен останавливаться раньше и срезать углы, быстро возвращая управление человеку.

Интересно, что GPT-5.2 оказался лучшим планировщиком, чем GPT-5.1-codex, хотя последний специально обучен написанию кода.

Вайб-косяки:
На Hacker News заметили — браузер не компилируется у внешних пользователей, CI не проходит.
PR миграции Solid→React назвали «невозможным для ревью». Код описывают как «крайне хрупкий».

Ключевые выводы Cursor:
- Промпты важнее архитектуры и выбора модели
- Упрощение системы часто давало лучшие результаты
- Периодические «свежие старты» обязательны чтобы не сваливаться в дрейф
- Под разные роли лучше использовать разные модели

#Cursor #агенты #GPT #Opus #AgenticCoding
———
@tsingular

Опять про зайку
Немного математики - если вы еще думаете,
Я конечно не настаиваю, но по моей реф ссылке получите скидку дополнительную 10%

https://z.ai/subscribe?ic=LHVANAIHDE

Смотрим:
• я за 6 дней сжег 280 млн токенов, у меня годовой тариф за 288 баксов, условно я сейчас в диапазоне 1 бакс за 1 млн токенов
• зайка дает вам на max-тарифе примерно 2400 запросов на 5 часов и счетчик обнуляется
• вы можете писать код со скоростью - 8 запросов в минуту!
• у зайки почти все модели могут работать потоками, glm47 можно сейчас запускать в 3 "окна" одновременно!
• у вас куча других моделей у которых тоже есть свои потоки
• если строите агентскую систему - выдавайте разным моделям разные роли и пилим пайплан нон-стоп разработки
• есть 10 потоков для распознавания изображений! glm46v
• сейчас код пишет на уровне gpt52/sonet45
• ожидаем в феврале модель glm50 - которая должна стать еще сильнее


@chernovdev

Конец эпохи ручного труда: как Vibe Coding переписывает DNS индустрии

Разрыв между идеей и рабочим продуктом исчезает. ИИ перестал быть просто калькулятором кода, превратившись в полноценного "со-разработчика". Однако за фасадом простоты скрывается новый уровень сложности, доступный лишь тем, кто понимает механику происходящего.

Вот 5 инсайтов из недр r/vibecoding и Hacker News:

1. Программирование на интуиции
Концепция vibe-coding на r/vibecoding ставит во главу угла не синтаксис, а намерение. Вы описываете "вайб" желаемого фичи, а AI agents через цепочки sub-agent команд сами генерируют app. Скилл сеньора теперь — это умение говорить с машиной, а не писать code.

2. Автономность Claude-code и Cursor
Инструменты вроде claude-code используют рекурсивный цикл: ИИ пишет код, тестирует его, ловит bug и патчит сам. Ваша задача — только review итогового результата. Это качественный скачок в automation разработки.

3. Разрыв между генерацией и инфраструктурой
Пока r/vibecoding учится瞬间 создавать webapp, r/devops напоминает о суровой реальности. Kubernetes и CI/CD не прощают халатности. Сгенерированный код нужно развернуть. Без глубоких знаний infrastructure ваш "вайб" не взлетит.

4. Экономика Indie-hacker
Скорость ship стала критическим фактором. Solo-founder использует prompt инженерию для выпуска project за один вечер. Те, кто игнорирует LLM в стэке, выбывают из гонки за revenue.

5. Проблема безопасности
Массовое использование generative кода рождает новые уязвимости. Security сообщество на Hacker News бьет тревогу: агенты могут вшить backdoor в open-source библиотеку. Доверяй, но проверяй. Vibe coding не отменяет ответственность.

Вердикт: Инженер будущего не тот, кто помнит все методы API, а тот, кто умеет оркестрировать AI. Прием?

Источник
@chernovdev

Странно что новость появилась, 🤔
Где то перемудрил, исправлю

Очень и очень годное решение для многих вопросов - https://github.com/vakovalskii/LocalDesk

• впихнул туда работу через зайку
• прикрутил веб-поиск зайки
• прикрутил читалку страниц от зайки

Работает!

p.s. все правка исходного проекта у меня сделаны локально без пуша в гит
p.p.s. допиливал эту штуку прямо внутри ее же чата )

Кинул pr с доработками для зайки

https://github.com/vakovalskii/LocalDesk/pull/1

EIGent — open-source ответ на Anthropic Cowork

Давным-давно, аж 12 января (в начале недели) Anthropic выкатил Cowork, если кто забыл :).

Много чего интересного за эту неделю произошло, но этот кейс еще не обсуждали тут.

EIGent, стартап со схожим функционалом, решил не конкурировать на одной поляне и в середине недели выложил весь свой проект в open-source.

Умеет, в принципе, всё то же самое, что и Cowork:
Мультиагентная архитектура,- несколько специализированных агентов работают параллельно:
- Developer Agent — код, терминал
- Search Agent — веб-поиск
- Document Agent — документы
- Multi-Modal Agent — изображения, аудио

Ключевые фичи:
- 100% open-source (лицензия на базе Apache 2.0)
- Локальное развертывание — данные остаются у вас
- Поддержка кастомных моделей (включая локальные)
- MCP интеграция (browser, terminal, Notion, Slack и т.д.)
- Human-in-the-loop — агент запрашивает подтверждение у человека, если что не понятно
- Desktop-приложение (Electron) + web

Стек: FastAPI + React/TypeScript, построен на фреймворке CAMEL-AI.

Типовые сценарии:
- Планирование поездки с поиском, бронированием и отправкой итога в Slack
- Анализ банковских выписок → HTML-отчёт с графиками
- SEO-аудит сайта
- Поиск дубликатов в папках

Но самое вкусное, - дальше Z.ai поддержал проект
Предоставили интеграцию с GLM Coding Plan — можно использовать китайские модели GLM-4.5/4.7 через их API.
Инструкция в документации.

#EIgent #Cowork #ZAI #агенты #OSS
———
@tsingular