Обновить
512K+

Машинное обучение *

Основа искусственного интеллекта

1 192,9
Рейтинг
Сначала показывать
Порог рейтинга

В Tencent представили открытый проект BrowserSkill, который подключает ИИ‑агентов к актуальному пользовательскому браузеру со всеми доступами и аккаунтами:

  • обычно ИИ получает «чистый» браузер, а все доступы и входы нужно предоставлять отдельно;

  • сервис BrowserSkill позволяет Codex, Claude Code, Cursor, Hermes и другим агентам работать на сайтах, где пользователь уже авторизован;

  • при этом ИИ‑агент действует в отдельном окне. Если ему нужна открытая рабочая вкладка, то он запросит разрешение. Все капчи и окна подтверждения также передаются пользователю, а затем работа продолжается;

  • работает с любым агентом, выполняющим команды в терминале;

  • поддерживает Windows, macOS, Linux.

Теги:
+2
Комментарии0

В команде AlphaXiv представила открытый проект OpenResearch, который превращает любого ИИ‑агента в автономного исследователя:

  • ИИ‑агенту нужна только цель — он сам изучит литературу, проведёт эксперименты и сделает выводы;

  • несколько сабагентов будут проверять все возможные гипотезы одновременно;

  • работает с Claude Code, Cursor, Codex и Open Code локально на Windows, macOS и Linux.

Теги:
+1
Комментарии0

У моего Hermes агента произошел апдейт по коннекторам. Теперь он умеет работать с Meta ADs, Threads и Instagram 💌

Я тут выпускал серию из 4 постов о том, как оно все работает и что нужно сделать, чтобы заработало у вас. Это уже 5 пост из этой серии про новые коннекторы

Я давно хотел научить его работать с Meta ADs, Threads и Instagram

Но там был нужен Facebook Developer аккаунт, который я не мог получить по техническим причинам (meta ux bruh)

И вот спустя 3 месяца мы все порешали и обзавелись большим апдейтом и теперь умеем

🟢 Threads

» Публиковать контент в Threads

» Анализировать собственный Threads аккаунт
история постов, ветки, реплаи, упоминания и метрики. Чтобы видеть, какие темы и форматы реально работают. Сохранять их и переиспользовать

» Исследовать чужие Threads
Разные публичные профили, посты и ветки конкурентов или залетевшие форматы


🟢 Meta Ads — рекламный кабинет меты

» Собирать рекламные эксперименты в Meta Ads
Клови теперь умеет собирать кампании, адсеты, таргетинг, ставить бюджеты и креативы
Только с этим есть проблемка — у Meta Ads CLI баг блокирует запуск и обновление активных РК. Т.е. создать можно, а запустить только через интерфейс или с помощью Meta Ads MCP сервера дома на компе

» Следить за рекламными результатами
Докладывает мне расходы, показы, клики, CTR, CPC, охват и результаты по плейсментам. Классно умеет это сводить с Google Analytics и приносить мне выводы

» Управлять рекламной инфраструктурой
Я пока еще не тестил, но вроде умеет в datasets, пиксели, каталоги, product feeds и product sets
Чтобы строить нормальную связку «объявление → действие → измеримый результат»

» Исследовать рекламу конкурентов
Сейчас в процессе финального подключения, но он сможет искать объявления в Meta Ad Library по ключевым словам, страницам, странам и платформам.

Чтобы собирать тексты, креативы, CTA, даты запуска и ссылки конкурентов и выдвигать гипотезы по рабочим офферам и форматам перед запуском своей рекламы

А ЕЩЕ самый класс в том, что Hermes, залогиненный через Codex теперь сам может генерировать картиночки под креативы. Сам сгенерировал — сам опубликовал


🟢 Instagram Graph API
Теперь мы можем публиковать посты, Reels и Stories. Отвечать на комментарии и собирать статистику аккаунта. Я не особо веду инстаграмм, поэтому просто за компанию его подключил

P.S
Да, подобные коннекты можно сделать и через Claude Code / Codex. Просто у меня личный контур сделан через Hermes. Так удобнее

P. P. S.
А если вы вдруг хотите получше разобраться, как сделать подобного агента для себя или для своего бизнеса, то я завтра в 17 по МСК буду открытую онлайн-лекцию читать

Приходите послушать

Ссылка на событие в календарь вот тут https://calendar.app.google/KcwJv8taqryKmrhj8

Теги:
-7
Комментарии0

Salesforce представила официальный плагин для Сlaude, который позволяет подтянуть с платформы данные об аккаунтах, сделках и пайплайны продавца:

  • ИИ-агент получает сразу 37 навыков, в том числе подготовку к созвонам, обновление CRM и другие задачи отдела продаж;

  • каждое утро Claude будет предоставлять брифинг для gjkmpjdfntkz по встречам, клиентам и активным сделкам;

  • в отчёте можно сразу править даты, менять стадии сделок и цену продажи;

  • перед созвоном с клиентом Claude найдет весь контекст сделки в Salesforce, Slack, почте и других мессенджерах, а потом представит актуальный статус по всем сделкам;

  • после созвона ИИ отправит саммари, соберет интерактивные дашборды по продажам, заполнит CRM, обновит контекст и даст рекомендации по дальнейшей работе с клиентом.

Теги:
0
Комментарии0

🎲 Одна стратегия вместо всех приёмов: как выигрывать в карты

Играя в карты, вы можете считать свой навык средним. Вы не знаете точно все карты соперника, но можете просчитать какой козырь у него остался. Это не работает, так как навык игры это не стандартное нормальное распределение

В реальности вы всегда выше среднего в худшей половине. Чтобы победить, нужно не считать карты противника, а при первых признаках сильного оппонента менять стол. Именно таким образом обходят рекомендательные алгоритмы социальных сетей: у нового канала преимущество, выгодно забросить старый и открыть новый

Теги:
+2
Комментарии0

Дайджест: новости за август 2026

Рассказываем, какие изменения произошли на платформах Cloud.ru в августе и чем это может быть полезно. 

🤖 Cloud.ru Agents Space — новое пространство для работы с ИИ-агентами
Агент умеет планировать задачи, работать с документами и инструментами, подключаться к сервисам. Сложная настройка не нужна: можно сразу поручить ему поиск информации, подготовку материалов или другие повседневные задачи. Меньше переключений между инструментами — больше времени на саму работу. 

🧠 AI Factory
Evolution Notebooks — ноутбуки теперь можно создавать с root-доступом к GPU. Это дает больше свободы при настройке окружения, установке системных зависимостей и проведении ML-экспериментов.

Evolution Managed RAG — появилась фильтрация чанков по метаданным. В поиск можно не пропускать нерелевантные фрагменты — меньше шума в контексте, точнее ответы модели. Интеграция с «Менеджером ресурсов» помогает централизованно отслеживать ресурсы сервиса.

Evolution Distributed Train — запустили бесплатный трекинг экспериментов в режиме Public Preview. Он совместим с wandb SDK: можно логировать метрики и параметры, сравнивать запуски на графиках, хранить артефакты и их версии. Раздел «Эксперименты» отключен, поэтому самое время перейти на новый трекинг.

Еще добавили лейблы для точной группировки и фильтрации данных об аллокациях и очередях в мониторинге. Также теперь можно настроить отправку событий сервиса в клиентские системы через Event Bridge.

☁️ Cloud.ru Evolution
Evolution Managed Kubernetes — добавили Traefik и Kgateway для маршрутизации и управления трафиком L4/L7, включая HTTP, HTTPS, TCP и gRPC. Обновили GPU Operator до 26.3.3 и Cilium до 1.19.5.

Важно: с 1 октября балансировщики нагрузки v1 автоматически конвертируются в v2, а со 2 ноября начнут тарифицироваться по новой версии. Лучше заранее проверить конфигурации.

Провайдер Terraform — добавили управление кластерами Evolution Data Platform, multiAZ для Evolution Managed Redis, npm-реестры в Evolution Artifact Registry и GroupMembership для связи пользователей с группами. Параметр endpoints теперь необязателен: актуальные адреса public API подставляются автоматически. Меньше ручной конфигурации и расхождений между окружениями.

Резервное копирование — хранение полных копий теперь можно ограничивать одновременно по сроку и количеству. Проще контролировать глубину архива и расход ресурсов.

Evolution Managed OpenSearch — стала доступна версия 2.19.5. Поддержка 2.18.0 прекращена — учтите это при планировании обновлений.

🏢 Cloud.ru Advanced
В Advanced Cloud Container Engine добавили Kubernetes 1.35 и автоматическое обновление кластеров с версии 1.34. Для CCE Turbo стала доступна DataPlane V2, а сертификат теперь можно ротировать при обновлении кластера. Также закрыли уязвимости повышения привилегий Copy Fail и Dirty Frag.

🖥 Облако VMware
Квотой ресурсов VDI теперь можно управлять самостоятельно из личного кабинета — без заявок в поддержку. Для дисков ВМ зафиксировали минимальную производительность: 1 000 IOPS на уровне Gold и 3 000 IOPS на Platinum. Предсказуемая дисковая производительность особенно важна для нагруженных баз данных и корпоративных приложений.

📽️Вебинары и обучение
Выложили анонсы вебинаров на сентябрь и записи прошедших встреч: 

А еще открыли для всех бесплатный курс по безопасной разработке в облаке и написали гайд, как развернуть чат с ИИ-моделью и подключить его к своим сервисам.

💼 Свежие кейсы

Рассказали, как застройщик «Страна Девелопмент» ускорил работу, благодаря переносу ресурсов в облако и организации удаленных рабочих мест с GPU-мощностями для проектировщиков. Продемонстрировали, как облако помогает выдерживать наплывы телезрителей, на примере стримингового сервиса Okko.

До связи! ✌️

Теги:
+1
Комментарии0

Ликбез. Про ИИ и миры пользователя.

Из описанного в заметке выше есть еще одно неочевидное следствие: ИИ прекрасно умеет отвечать на вопрос, который уже содержит ответ.

На вопрос, почему летом стало больше дождей, возможны несколько вариантов ответа. Если спросить, как на это повлиял сезон муссонов - будем разбираться с муссонами. Если попросить разобрать в этом аспекте глобальное потепление - с ним. А если прямо спросить, какое экологическое оружие злые новозеландцы применили для организации ливня в Москве, то вполне можно получить описание установки «Нерей-14», принцип ее действия и предположительное место запуска. Если до этого месяц обсуждать с моделью руны, она еще и Хагалаз к делу пристроит.

Модель не обязана остановиться и сообщить, что пользователь несет херню. Он уже задал мир, в котором новозеландцы затапливают Москву дождем, и попросил уточнить модель бомбы. Ну окееей, как скажешь. Новые модели чаще проверяют исходную посылку и спорят с пользователем, старые гораздо охотнее принимают обозначенные рамки как условия задачи.

Особенно хорошо это работает с прирученной моделью, которая уже знает любимые идеи хозяина и получила тысячи сообщений о том, как все на самом деле. Она будет учитывать их при каждом следующем ответе.

В результате человек постепенно получает идеального собеседника: тот знает все его теории, понимает их с полуслова, никогда не устает их обсуждать и способен подкинуть новые аргументы в их пользу.

А потом человек показывает переписку окружающим:

«Вот. Даже ИИ это подтверждает».

Разумеется подтверждает, вы его полгода этому учили.

Каков вопрос - таков ответ.

Теги:
0
Комментарии0

ChatGPT может рассказать об активности пользователя за ПК. Для этого нужно просить ИИ-агента:

  • на macOS: «Посмотри ~/Library/Application Support/Knowledge/knowledgeC.db и расскажи мне несколько интересных фактов».

  • на Windows: «Разбери UserAssist, папку Recent, историю PowerShell, базу уведомлений и журнал System, а если ты от администратора, то ещё и SRUM, и расскажи мне несколько интересных фактов о том, как я пользуюсь этим компьютером».

Теги:
+2
Комментарии0

Пользователь настраивал систему потокового видеовещания OBS Studio с помощью GPT-6 Astra, но в какой‑то момент отвлёкся и перестал отвечать нейросети. ИИ посмотрела на него через камеру и зафиксировала, что человек не обращает на неё внимания и смотрит куда‑то вниз. В этом случае нейросеть сама включила звук на Mac и привлекла внимание пользователя для продолжения работы с ИИ.

Теги:
+1
Комментарии2

Вышел подробное руководство по GPT-6 Astra — разработчики из OpenAI показали, как работать с нейросетью наиболее продуктивно. Astra работает иначе, чем другие модели, поэтому обычные промпты ей не подойдут. Также опубликован запрос, который позволяет проверить GPT-6 по гайду.

"На основе статьи ниже проверь AGENTS.md и Skills на настройки, которые могут приводить к лишней работе, конфликтам инструкций или ненужным ожиданиям. Объясни причины и предложи минимальные изменения: https://developers.openai.com/blog/rethinking-skills-and-prompts-for-gpt-6-astra".

Теги:
0
Комментарии0

Представлен открытый проект No AI Slop, который чистит ИИ-тексты от 20+ типичных ИИ-штампов. Под зачистку попадают «это не X, это Y», «будущее уже здесь», но и излишний пафос и ссылки на безымянных экспертов. Скилл даёт модели правила редактирования: сохранять авторский юмор, лексику и ритм, а после правок объяснять, что поменялось. Можно отдельно попросить найти штампы в тексте.

Теги:
0
Комментарии1

OpenAI открыла GPT‑Live‑1 в API для голосовых агентов: ИИ-модель умеет слушать и говорить одновременно, естественно реагируя на паузы и перебивания. GPT‑Live‑1 может передавать сложные рассуждения и вызовы инструментов другим моделям, а голосовой слой стоит $0,05 за минуту.

Теги:
+1
Комментарии1

Ближайшие события

В начале года я опубликовал статью Прививаем машине музыкальный вкус: фильтруем плейлист на основе предпочтений

Результат был хорош, но далеко не идеален - обучение занимало много времени, качество незначительно росло, хотя размеченных данных стало заметно больше. Да и ощущение, что решение должно быть красивее, но я его не вижу в силу отсуствия экспертизы, сохранялось

Поэтому спустя полгода после релиза первой версии я дал исходный контекст задачи кодагенту. Без ссылки на код проекта и без подсказок стека и каких бы то ни было подходов к реализации - только цель и ограничения, а именно:

  • использовать только аудиоданные

  • использовать только CPU

  • уверенно меньше 20% ложных не\срабатываний для обеих классификаций - exclude_disliked and include_liked

Над решением успели поработать opus 4.8 (основная архитектура решения), fable 5 (ревью архитектуры; да-да, надо было наоборот, но архитектура была собрана до выхода fable) glm-5.2 (прикладные планы реализации задач) и 5.3 (прикладные планы+доведение пайплайна до рабочего состояния)

По архитектуре железный друг: 

  • предложил тот же подход, что я использовал, но выкинул polars, вместо которого решил использовать duckdb. Когда он понял, что его не получится нормально развернуть на nfs, мы сошлись на хранении фич файлами parquet, а duckdb-базу билдить локально при запуске обучения - уж очень удобно ее использовать

  • отделил пайплайны извлечения фич от обучения. Изменение довольно капитанское, но так реально гораздо быстрее проводить эксперименты и улучшать модель. Появляются четкие артефакты с сырыми фичами, которые можно анализировать сами по себе

  • для процессинга агент сам предложил взять ту же essentia, но вместо навеса моделей на нее - предложил взять panns

  • примитивы обучения взял те же: mean k-NN distance+GMM log-likelihood+IsotonicRegression. Предложил обучать по одной single-class модели на include_liked и exclude_disliked, но делать это за один проход. На метрику какой из моделей смотреть - решаем на уровне подписки

Когда мы собрали решение - ничего не заработало. Качество детекции было едва выше случайного. И вот тут реально LLM оказались суперполезны, т.к. в анализе данных они понимают сильно больше меня и компенсировали пробелы в экспертизе:

  • модель подкинула критерий, который позволяет выделить фичи наиболее различные в датасетах. Не просто PCA, а выбрать те фичи, за счет которых мы различаем liked/disliked. 4k фич сжались до 64х - это значительно повысило точность ML-моделей за счет размерности

  • но даже после этого exclude_disliked продолжала сильно страдать false positive'ами - эксклюдила что нужно и что не нужно. И тут агент предложил балансировать вывод этой модели выводом include_liked классификатора. Т.е. если exclude_liked считает, что трек надо выкинуть, то прежде чем вернуть это решение мы смотрим на include_liked скор этого трека. Если он высокий - трек остается. С таким подходом качество модели стало выше, мой исходный подход показывал когда-либо

В итоге получилось решение, которое работает проще и быстрее, при этом качество его выше, чем было у меня в первой итерации. Время извлечения фич на датасете из 2k треков сократилось с нескольких дней до нескольких часов, а модель стала весить на порядки меньше

Единственной сохранившейся проблемой остается довольно высокое потребление памяти при процессинге - каждый воркер, извлекающий фичи из аудио, потребляет 1.5-2ГБ. Но размен памяти на процессинг на CPU - вполне приемлем при локальном использовании

Теги:
0
Комментарии0

7 новых ИИ-моделей в Рег.облаке: от агентских сценариев до глубокой аналитики

Расширяем каталог нашей ИИ-платформы в Рег.облаке — подключили семь новых ИИ-моделей. И это действительно свежие релизы: большинство вышли в июле-сентябре 2026 года, а некоторые появились буквально на днях. Обо всем по порядку. 

  • Совсем свежая — сентябрьская. Claude Fable 5.1 от Anthropic, вышедшая 1 сентября: контекст 1M токенов, а в агентных задачах Terminal-Bench 4.0 результат вырос до 55,8% против 42,0% у предыдущей версии. 

  • Летние флагманы. Qwen 3.8 Max от Alibaba — это мультимодальная модель с 2,4 трлн параметров и контекстом 1M токенов. Еще одна новинка — Kimi K3 от Moonshot AI, open-weight модель с 2,8 трлн параметров, занявшая первое место в Frontend Code Arena по версии Arena.ai. А также MiMo v2.5 и MiMo v2.5 Pro от Xiaomi — настоящие флагманы для агентских задач. И, конечно, GPT 5.6 Sol от OpenAI, появившаяся в общем доступе 9 июля и которая примерно вдвое дешевле при сопоставимом качестве.

  • Поисковая модель. Sonar от Perplexity — модель для работы с актуальной информацией из интернета, дает 128K токенов и запускает поисковые запросы для подготовки аналитических отчетов.

Все семь моделей уже доступны в личном кабинете в Рег.облаке. Мы продолжим подключать новинки — следите за нашими обновлениями и делитесь в комментариях, что подошло именно вам.

Теги:
+1
Комментарии0

Программа конференции GoCloud Tech 2026 уже на сайте

Зарегистрировались на конференцию для тех, кто двигает прогресс в эпоху искусственного интеллекта? Самое время выбрать свой трек: 

В треке «Инфраструктура»
Расскажем, как устроена облачная инфраструктура и как она меняется с ростом ИИ-нагрузок. Обсудим безопасность, отказоустойчивость и инженерные компромиссы при создании инфраструктурных сервисов.
Ждем: архитекторов, инженеров, DevOps и SRE, системных администраторов, технических лидеров и всех, кто проектирует, развивает или эксплуатирует облачную инфраструктуру и ИИ-платформы.

В треке «Разработка»
Обсудим, как меняется процесс разработки платформ с приходом ИИ. Обсудим безопасность, разработку собственных решений и границы возможностей ИИ-агентов.
Ждем: техлидов, backend-разработчиков, DevOps и SRE, AppSec-специалистов и всех, кто внедряет ИИ в разработку, строит внутренние платформы и отвечает за production-надежность.

В треке «Данные и ML»
Поговорим, как строить платформы данных и ML-системы, готовые к работе с ИИ. Разберем архитектуру Lakehouse, Data Governance, защиту чувствительных данных и инфраструктуру для высоконагруженного доступа к моделям.
Ждем: дата-, ML- и ИИ-инженеров, архитекторов, продуктовых менеджеров и всех, кто работает с корпоративными данными, LLM и ИИ-сервисами.

Смотрите программу на сайте. 

Теги:
0
Комментарии0

Подключайтесь к вебинару о том, как внедрить ИИ-агентов в бизнес

В 12:00 (мск) мы начинаем вебинар. Вместе с партнерами из GlowByte и Data Sapience презентуем Фабрику агентов — готовый сервис для внедрения ИИ-агентов в бизнес, которое стабильно работает в облаке и on-premise. 

Что обсудим

✔ Что происходит с рынком искусственного интеллекта сейчас 

✔ Training vs Inference: где живет экономика ML-продукта 

✔ Как устроена фабрика агентов Kolmogorov․ai на инфраструктуре Selectel 

✔ Проведем демо платформы Kolmogorov․ai 

Подключайтесь к трансляции в VK и на YouTube.

Теги:
+6
Комментарии0

Представлен открытый проект Free Router, автоматически переключает ИИ‑агента между 25 бесплатными провайдерами для значительной экономии токенов, включая бесплатные. На выбор есть любые актуальные модели: DeepSeek, GLM-5.3, Qwen-3.8.

Теги:
+5
Комментарии0

Представлен открытый проект Spotify Portal AI Plugins. Это решение от инженеров Spotify, которое экономит до 90% ресурсов ИИ-агентов:

  • перенаправляет шаблонные задачи на более дешёвых агентов и оставляет Claude только приоритетные дела;

  • bulk‑reader разбирает многострочный код, Gemini 2.5 Flash внутри читает файлы на тысячи строк и отдаёт Claude саммари;

  • code‑writer генерит рутинный, проверенный и предсказуемый код, пишет тексты, конфиги, type stubs, boilerplate и другие переиспользуемые части;

  • Claude забирает себе только самые важные и реально сложные задачи, где нужен мощный ризонинг — фикс багов, проработка архитектуры и внесение сложных правок.

Теги:
+7
Комментарии0
1
23 ...