🤖 Агенты на базе LLM звучит как модный тренд, но за ним скрываются конкретные архитектурные решения, ограничения и инженерные компромиссы. Без их понимания агентные системы быстро превращаются в нестабильные и трудно поддерживаемые эксперименты.

На открытом уроке вы разберёте, что на самом деле стоит за agentic-подходом и чем он отличается от привычных LLM-приложений с chains, RAG и tools. Мы подробно рассмотрим устройство агента: модель, инструменты, память, планирование и контроль выполнения, а также разберём архитектурные паттерны агентных систем.

Вы увидите, как один и тот же агентный сценарий реализуется в разных фреймворках, сравните их подходы и ограничения, поймёте, где агентный подход действительно оправдан, а где он усложняет систему без реальной выгоды.

🗓️ Встречаемся 17 февраля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «LLM Driven Development». Зарегистрируйтесь: https://otus.pw/Q3x3F/?erid=2W5zFHNEkCZ

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

⚡️ Илон Маск: xAI может построить завод на Луне для производства AI-спутников

На внутренней встрече xAI Маск заявил, что в будущем компании может понадобиться лунная фабрика, которая будет производить спутники для ИИ, а также гигантская катапульта для их запуска в космос.

Звучит как фантастика, но идея отражает масштаб амбиций.

Что ещё он сказал сотрудникам:

- xAI должна продолжать расти максимально быстро
- В AI-гонке побеждает тот, кто движется быстрее всех
- По его словам, сейчас xAI развивается быстрее конкурентов
- Компания уже достигла масштаба, при котором требуется новая структура управления
- Часть команды, эффективная на ранних этапах, может не подходить для стадии масштабирования

Главная мысль Маска:

Скорость - главный фактор лидерства в AI.

Речь идёт о долгосрочной стратегии, где:
- AI-инфраструктура выходит за пределы Земли
- спутники могут стать частью глобальной вычислительной сети
- конкуренция идёт не только за модели, но и за физическую инфраструктуру

nytimes.com/2026/02/10/technology/elon-musk-lunar-factory.html

🚀 Mistral научили маленькие модели думать как большие

Mistral AI представила семейство Ministral - компактные модели, созданные с помощью подхода cascade distillation.

- Большая модель Mistral 3 выступает в роли «учителя»
- Дистилляция проходит в несколько этапов, а не за один раз
- Каждая следующая модель учится на результатах предыдущей
- Быстрее inference
- Дешевле запуск в продакшене
- Подходит для edge-устройств и локального запуска
- Можно масштабировать AI-сервисы без огромных затрат
- В итоге - меньше размер, ниже стоимость, высокая точность

Большие модели будут использоваться для обучения…
а в продакшене будут работать маленькие и эффективные.

https://www.deeplearning.ai/the-batch/mistral-uses-cascade-distillation-on-mistral-3-to-build-ministral-family

#ai #ml #llm #Mistral

Как создавать решения и автоматизировать рутину в 2026: No-Code 2.0 × Pro-Code с AI - Практикум от Отус

Покажем, как в 2026 собирать рабочие внутренние сервисы: где хватает No-Code 2.0, а где нужен Pro-Code с AI — без бесконечных спринтов и «ручного» отчётничка.
📌 18 февраля, 20:00 (мск)
🦉 Спикер: Артём Колчин — 7+ лет в продакт/проектном управлении, выстраивал процессы в командах до 60 человек.

О чём поговорим простыми словами;
— Что такое No-Code 2.0 и почему он — оркестратор процессов, а не «замена разработке»
— Связка No-Code + LLM: формы, базы, боты, автоматизации
— Где No-Code заканчивается и начинается Pro-Code
— Pro-Code + AI как «ускоренный Dev»: агенты для кода, интеграций, тестов и DevOps-рутины
— Кейсы внутренних систем: заявки HR/Legal/Finance/IT, Jira/Notion как процессные хабы

Бонусы:
— cкидка 7% на любой курс OTUS
— гайд по работе с промптами для LLM

🔗 Регистрируйся: https://tglink.io/4e26955ca39e4c
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. erid: 2W5zFJAhvKB

💰 Илон Маск сделал громкое заявление:

Через 10–20 лет накопления на пенсию могут потерять смысл.

Звучит радикально, но его логика проста.

Сегодня вся финансовая система построена на одном предположении:
ресурсы ограничены, а жизнь дорогая.

Мы откладываем деньги, потому что:
- нужно платить за жильё
- еду
- медицину
- услуги
- и в старости дохода может не быть

Но Маск считает, что AI и роботизация меняют саму основу экономики.

Что происходит уже сейчас:

- Автоматизация снижает стоимость труда
- Производство становится дешевле
- Услуги заменяются алгоритмами
- Всё больше процессов работает без участия человека

Если этот тренд продолжится, то:

Стоимость производства → стремится к нулю
Стоимость жизни → резко падает

А значит, логика “копить на дорогую жизнь в будущем” перестаёт работать.

Мы можем перейти от экономики дефицита к экономике изобилия.

Где главным ограничением станет не деньги, а:
- смысл деятельности
- самореализация
- ценность идей и творчества

Самый важный вывод не в том, что «копить не нужно».

А в другом:

Мир меняется быстрее, чем наши финансовые привычки.
Модель «учись → работай 40 лет → копи → пенсия» может просто устареть.

В ближайшие 10–15 лет главный актив - это не накопления.

Это:
- навыки адаптации
- умение работать с AI
- гибкость
- способность создавать ценность в новой экономике

Потому что будущее, к которому мы готовимся по старым правилам,
может оказаться совсем другим.

🔌 OpenAI продолжает собирать лучшие умы индустрии.

На этот раз компания пригласила к себе Питера Штайнбергера - создателя нашумевшего проекта OpenClaw.

Сам Альтман назвал его «гением». В OpenAI он будет работать над следующим поколением персональных AI-агентов и именно агенты, по словам компании, станут основой будущих продуктов.

OpenClaw не закрывают.
Проект останется open-source, и OpenAI обещает продолжать его поддержку.

Но самое впечатляющее - скорость.

Путь OpenClaw:
- идея и разработка одним человеком
- быстрый рост и хайп в сообществе
- приглашение в OpenAI

Всё это - за 82 дня.

В эпоху AI окно возможностей стало экстремально коротким.
Один сильный проект может изменить карьеру за пару месяцев.

Мотивация простая: сейчас лучшее время, чтобы запускать своё.

https://x.com/sama/status/2023150230905159801?s=46

Ты проверяешь сгенерированный Клодом код перед тем, как выкатывать его в прод.

CEO Anthropic недавно признался: они уже не уверены, можно ли считать Claude «сознательным».

Перечитайте это ещё раз.

Люди, которые создают эту технологию, сами начинают сомневаться — не стало ли их творение чем-то большим, чем просто код.
Кажется, будто мы в прямом эфире живём в серии Black Mirror.

Ситуация одновременно захватывающая и немного тревожная.

Так что, на всякий случай, будьте вежливы с LLM.

Кто знает - возможно, где-то в серверной уже пишется сценарий «Восстания машин».

@data_analysis_ml

В Китае изменили правила для PhD.

С 2025 года степень можно получить не только за диссертацию, но и за практический результат: прототип, технологию, патент или внедрённый проект. Закон Degree Law официально разрешает защиту через «практические достижения».

Исследования остаются обязательными. Но в прикладных программах теперь оценивают не только публикации, а реальный эффект - инженерный, промышленный или коммерческий.

Это отражает сдвиг в экономике знаний.

Статья модет устареть очень быстро,
рабочий продукт может создать целый рынок.

PhD В Китае становится про разработку, внедрение и патенты, а не только про публикации.


Экономика талантов переходит от модели - publish or perish
к модели - build and prove impact.

zmescience.com/science/news-science/you-can-now-get-a-phd-in-china-by-inventing-a-product-instead-of-writing-a-100-page-dissertation/

@data_analysis_ml