Тут девушка попросила ChatGPT сделать своего мужа счастливым на фото
ChatGPT справилась, я считаю☕️
ChatGPT справилась, я считаю
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2❤971 245 154 40 25
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Тут чувак исполнил мою мечту – взял старую машину и конвертировал Ford Mustang 66 года в Tesla Model 3 с рабочим автопилотом (!) и Full Self-Driving – потратил $40 000 и два года работы
Тут детали
Однажды я тоже засяду в гараже за тем же
Тут детали
Однажды я тоже засяду в гараже за тем же
1❤381 122 96 57 16
#промо
На Hacker News каждую неделю новый тред от сеньоров – AI dev tooling становится слишком хорош. Cursor, Claude Code, Codex, агентные пайплайны. У кого-то fomo. Кто-то игнорирует. Кто-то уже тихо перестроился и выдаёт в одиночку столько, сколько раньше делала команда
Роль разработчика реально меняется, это уже не прогноз – это факт
Но вот в чём засада, найти инженера, который реально умеет оркестрировать AI на продакшен-уровне – почти невозможно. Рынок завален людьми, у которых «AI» в резюме означает «поставил Copilot и пишу промпты в ChatGPT». Между этим и человеком с собственным spec-driven pipeline, принудительным TDD через агентов, MCP-серверами, скиллами и автоматизацией – пропасть
И для кучи компаний это реальный блокер: AI adoption упирается не в бюджеты и не в стратегию – а в то, что текущая команда просто не умеет работать с агентным стеком на том уровне, который уже существует. Обычная реальность, про которую не принято говорить вслух
Майк Волков - это человек, который разбирается в этом изнутри, не рекрутер в классическом смысле, а партнёр, который понимает стек, видит разницу между хайпом и реальными навыками, и знает где на рынке те самые единицы – инженеры, которые с кучей саб-агентов и спек реально меняют принципы строительства софта в компании. Если строите команду – @mikevolkov
Если найм пока не в планах, но хотите понимать куда катится рынок – у Майка канал: t.me/huntermikevolkov
Майк недавно как раз оформил два свежих кейса: один – как искали Staff Mobile-инженера в EdTech, который должен в одиночку заменить команду; второй – как нанимали технического архитектора в международную AI-платформу со ста инженерами, где CTO искал человека, способного сломать сопротивление команды переходу на AI. В обоих документах – процесс, финалисты, обезличенные резюме и разбор, почему кого взяли и не взяли. Если хочется посмотреть, как это выглядит изнутри — напишите Майку в личку, @mikevolkov, он пришлёт
#текстприслан
На Hacker News каждую неделю новый тред от сеньоров – AI dev tooling становится слишком хорош. Cursor, Claude Code, Codex, агентные пайплайны. У кого-то fomo. Кто-то игнорирует. Кто-то уже тихо перестроился и выдаёт в одиночку столько, сколько раньше делала команда
Роль разработчика реально меняется, это уже не прогноз – это факт
Но вот в чём засада, найти инженера, который реально умеет оркестрировать AI на продакшен-уровне – почти невозможно. Рынок завален людьми, у которых «AI» в резюме означает «поставил Copilot и пишу промпты в ChatGPT». Между этим и человеком с собственным spec-driven pipeline, принудительным TDD через агентов, MCP-серверами, скиллами и автоматизацией – пропасть
И для кучи компаний это реальный блокер: AI adoption упирается не в бюджеты и не в стратегию – а в то, что текущая команда просто не умеет работать с агентным стеком на том уровне, который уже существует. Обычная реальность, про которую не принято говорить вслух
Майк Волков - это человек, который разбирается в этом изнутри, не рекрутер в классическом смысле, а партнёр, который понимает стек, видит разницу между хайпом и реальными навыками, и знает где на рынке те самые единицы – инженеры, которые с кучей саб-агентов и спек реально меняют принципы строительства софта в компании. Если строите команду – @mikevolkov
Если найм пока не в планах, но хотите понимать куда катится рынок – у Майка канал: t.me/huntermikevolkov
Майк недавно как раз оформил два свежих кейса: один – как искали Staff Mobile-инженера в EdTech, который должен в одиночку заменить команду; второй – как нанимали технического архитектора в международную AI-платформу со ста инженерами, где CTO искал человека, способного сломать сопротивление команды переходу на AI. В обоих документах – процесс, финалисты, обезличенные резюме и разбор, почему кого взяли и не взяли. Если хочется посмотреть, как это выглядит изнутри — напишите Майку в личку, @mikevolkov, он пришлёт
#текстприслан
Telegram
Охотник за талантами. Майк Волков
Поиск талантов в AI, Blockchain и IT, международный найм, из стартапа в unicorn 🦄
📢Заказать найм: @mikevolkov
Сайт:https://vami.agency/
Мой линк: https://www.linkedin.com/in/volkovmike/
https://tg-me.sbs/Vamivacancies - вакансии в топ компаниях мира
📢Заказать найм: @mikevolkov
Сайт:https://vami.agency/
Мой линк: https://www.linkedin.com/in/volkovmike/
https://tg-me.sbs/Vamivacancies - вакансии в топ компаниях мира
1 292 86❤56 3 2
Наткнулся на статью где совсем не аутист протестировал 80+ ракурсов (!) в поисках идеального, который подойдет для дейтинга
Чел взял камеру на штативе, поставил таймер и начал как нормальный инженер дебажить собственное лицо: улыбка / полуулыбка / без улыбки, корпус влево / прямо / вправо, голова вверх / вниз / прямо, взгляд в камеру или мимо – всего 3⁴ комбинаций, то есть 81 вариант на один фон, ну – иными словами, поступил также, как любой другой человек поступил бы в его ситуации☕️
Потом он прогнал все фото через сервис Photofeeler, где покупал оценки у женщин по метрикам Attractive / Smart / Trustworthy, сначала по 10 голосов на фото, потом добивал лучшие варианты ещё голосами, пока не находил кадр с 8.5+ по привлекательности
Короче, он сделал евалы для дейтинг фоток – а я почитал его пост, и собрал тул для ChatGPT, куда можно закинуть ваше фото и оно его отредактирует по правилам из статьи
Без понятия работает оно или нет – кому нужен дейтинг когда есть Codex апп за 200$ в месяц
Чел взял камеру на штативе, поставил таймер и начал как нормальный инженер дебажить собственное лицо: улыбка / полуулыбка / без улыбки, корпус влево / прямо / вправо, голова вверх / вниз / прямо, взгляд в камеру или мимо – всего 3⁴ комбинаций, то есть 81 вариант на один фон, ну – иными словами, поступил также, как любой другой человек поступил бы в его ситуации
Потом он прогнал все фото через сервис Photofeeler, где покупал оценки у женщин по метрикам Attractive / Smart / Trustworthy, сначала по 10 голосов на фото, потом добивал лучшие варианты ещё голосами, пока не находил кадр с 8.5+ по привлекательности
Короче, он сделал евалы для дейтинг фоток – а я почитал его пост, и собрал тул для ChatGPT, куда можно закинуть ваше фото и оно его отредактирует по правилам из статьи
Без понятия работает оно или нет – кому нужен дейтинг когда есть Codex апп за 200$ в месяц
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4❤543 215 117 30 21
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Наконец-то кто-то сделал идеальный формат исторических видео – смотрим историю Франции, но будто она первый Doom 🤖
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
8❤453 93 28 23 21
Нашел классный промпт для GPT Pro модели, который позволяет выбрать какой-то классный евент на вечер, особенно актуально если куда-то едете:
Она думает и выбирает события по интересности, и редкости - с учетом что они больше не повторятся, рекомендую
I will be in … on the ...
What should I do there that I would regret missing, considering it’s unlikely to happen again? I have a free evening
Она думает и выбирает события по интересности, и редкости - с учетом что они больше не повторятся, рекомендую
5❤318 105 54 23 16
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Claude FM 🎵 music for thinking and building
🎵 Want to keep the tunes going? Keep streaming → https://www.youtube.com/live/YmQ7jRgf4f0?si=0_bbze8IbQzEv6X5
Made and curated by musicians.
Made and curated by musicians.
3❤185 42 31 14 7
Тут власти США выложили свои НЛО-сканы и рассекретили много отчетов о, якобы, встречах с НЛО – я их все перегнал в текустовые md файлы – вышло около 4 тысяч файлов, го искать внеземной разум тут:
https://github.com/DenisSergeevitch/UFO-USA (загружается по мере конвертации)
P.S. для процессинга взял вчерашнюю модель от Google – Gemini 3.1 Flash-Lite Preview
P.P.S. Это реальная картика из датасета☕️
https://github.com/DenisSergeevitch/UFO-USA (загружается по мере конвертации)
P.S. для процессинга взял вчерашнюю модель от Google – Gemini 3.1 Flash-Lite Preview
P.P.S. Это реальная картика из датасета
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
10 495 141❤92 54 17
Denis Sexy IT 🤖
Тут власти США выложили свои НЛО-сканы и рассекретили много отчетов о, якобы, встречах с НЛО – я их все перегнал в текустовые md файлы – вышло около 4 тысяч файлов, го искать внеземной разум тут: https://github.com/DenisSergeevitch/UFO-USA (загружается по…
Я прогнал весь датасет рассекреченных материалов через GPT 5.5 Pro, через 106 минут она ответила:
ℹ️ Вероятность того, что человечество уже встречалось с настоящими инопланетянами: 3 из 100
ℹ️ Вероятность того, что где-то существуют разумные инопланетяне: 45 из 100
ℹ️ Если под «инопланетянами» понимать любую внеземную жизнь, включая микробную, я бы оценил вероятность в 65 из 100
Так что расходимся, в файлах белого дома НЛО пока нет, ждем вторую подборку☕️
Целиком результат анализа – тут
P.S. Вторую подборку залью в этот же репозиторий
Так что расходимся, в файлах белого дома НЛО пока нет, ждем вторую подборку
Целиком результат анализа – тут
P.S. Вторую подборку залью в этот же репозиторий
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
21 495❤256 150 40 33
Forwarded from AI для Всех
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Проанализировал 150к постов на HackerNews и сделал модель, которая поможет завируситься
Ты час подбираешь заголовок для Show HN, нажимаешь submit - и через 30 минут либо летишь в топ, либо тихо умираешь в /newest.
И почти невозможно понять, почему.
В выходные я собрал инструмент, который сам давно хотел:
→ hackernews.foresyn.ai
Это клон HN, где можно прогнать свой Show HN до настоящего поста.
Пишешь title + url + description - и модель показывает:
— сколько очков можно ожидать
— реалистичный p10–p90 диапазон
— похожие прошлые HN-посты
— что тебе, скорее всего, напишут в комментах
— как можно улучшить заголовок
Особенно горжусь - симулятором комментов
Он ищет реальные старые HN-комменты к похожим постам и показывает, кто придёт душнить:
“we built this in 2017”
“why not SQLite?”
“how is this different from X?”
“pricing?”
Ещё есть Auto-improve: модель сама генерит варианты заголовка, перескоривает и greedily лезет вверх до плато.
И Live ledger: каждый день скорим настоящую HN frontpage и публикуем ошибку модели.
В понедельник я хочу запостить это на сам Hacker News. До этого очень нужно, чтобы люди попробовали сломать штуку.
Особенно если вы уже постили на HN:
• верите ли скору?
• где UX бесит?
• какой prediction выглядит нелепо?
Про то, что под капотом напишу отдельный пост: 148K HN-постов, Gemini embeddings, halfvec индекс, LightGBM поверх 31 фичи, kNN-сигналы, domain priors, time-of-day, title craft.
→ Попробуйте!
Ты час подбираешь заголовок для Show HN, нажимаешь submit - и через 30 минут либо летишь в топ, либо тихо умираешь в /newest.
И почти невозможно понять, почему.
В выходные я собрал инструмент, который сам давно хотел:
→ hackernews.foresyn.ai
Это клон HN, где можно прогнать свой Show HN до настоящего поста.
Пишешь title + url + description - и модель показывает:
— сколько очков можно ожидать
— реалистичный p10–p90 диапазон
— похожие прошлые HN-посты
— что тебе, скорее всего, напишут в комментах
— как можно улучшить заголовок
Особенно горжусь - симулятором комментов
Он ищет реальные старые HN-комменты к похожим постам и показывает, кто придёт душнить:
“we built this in 2017”
“why not SQLite?”
“how is this different from X?”
“pricing?”
Ещё есть Auto-improve: модель сама генерит варианты заголовка, перескоривает и greedily лезет вверх до плато.
И Live ledger: каждый день скорим настоящую HN frontpage и публикуем ошибку модели.
В понедельник я хочу запостить это на сам Hacker News. До этого очень нужно, чтобы люди попробовали сломать штуку.
Особенно если вы уже постили на HN:
• верите ли скору?
• где UX бесит?
• какой prediction выглядит нелепо?
Про то, что под капотом напишу отдельный пост: 148K HN-постов, Gemini embeddings, halfvec индекс, LightGBM поверх 31 фичи, kNN-сигналы, domain priors, time-of-day, title craft.
→ Попробуйте!
5❤345 65 36 26 10
А я, тем временем, научился в ChatGPT контейнер пробрасывать страницы локального браузера – иногда ей хочется дать какой-то приватный сайт или еще что-то, чтобы самому не разбираться, и она сама кнопки понажимала:
https://github.com/DenisSergeevitch/chatgpt-portal
Работает так:
Идея простая – дать ChatGPT “посмотреть” приватную страницу, не давая ей доступ к самому аккаунту
Я в основном для Pro модели использую, ну вдруг кому-то еще полезно будет:
Так, например, Pro модель пошла и собрала мне данные с голландского сайта нужные для налогов и тп, а сам сервис думает, что это вы хромом пользуетесь хехе💻
https://github.com/DenisSergeevitch/chatgpt-portal
Работает так:
0. Чтобы установить, нужно дать ссылку выше кодинг агенту (ну или самому читать readme)
1. После запуска локально открывается отдельный Chrome (где нет вашей авторизации)
2. Логинимся в нужный сайт
3. Инструмент читает страницу через браузер и делает текстовую копию: заголовки, видимый текст, ссылки, кнопки контента страницы
4. Из копии удаляются некоторые данные вроде – cookies, токенов, скрытых полей (помимо того, что это небезопасно – Pro модель очень нервничает когда получает приватные данные)
5. Через временную Cloudflare-ссылку ChatGPT-контейнер может открыть только очищенную версию страницы
6. ChatGPT может переходить по обычным ссылкам, но не может отправлять формы, менять настройки, удалять, публиковать что-то
Идея простая – дать ChatGPT “посмотреть” приватную страницу, не давая ей доступ к самому аккаунту
Я в основном для Pro модели использую, ну вдруг кому-то еще полезно будет:
Так, например, Pro модель пошла и собрала мне данные с голландского сайта нужные для налогов и тп, а сам сервис думает, что это вы хромом пользуетесь хехе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
GitHub - DenisSergeevitch/chatgpt-portal: Local browser bridge for exposing sanitized authenticated page snapshots to ChatGPT via…
Local browser bridge for exposing sanitized authenticated page snapshots to ChatGPT via Cloudflare Tunnel. - DenisSergeevitch/chatgpt-portal
2❤313 67 39 16 11
Forwarded from Zavtracast (Ярослав Ивус)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Китайcкая компания Unitree представила первого меха-робота. Модель GD01, которая в два раза выше обычного человека, оснащена кабиной пилота. Робот может передвигаться как на двух, так и на четырёх ногах.
Цена — $650,000.
@zavtracast
Цена — $650,000.
@zavtracast
2 468❤148 71 23 16
В очередной раз помучал агентскую систему для ученых (она по научным статьям ищет), и передал весь собранный контекст в GPT 5.5 Pro с вопросом:
Ответ примерно такой – мозг обожает угадывать, что будет дальше, поэтому нам нравится музыка💃 💃 💃
Музыка – в каокй-то степени легкий тренажёр предсказаний, мозг слушает ритм, мелодию, гармонию, голос, бас, паузы – и всё время строит прогноз: “ага, сейчас будет вот эта нота”, “тут должен упасть бит”, “сейчас припев”, “ну давай уже возьми этот аккорд, не мучай”
И «удовольствие от прослушивания музыки» начинается не когда музыка предсказуемая, и не когда она хаотичная, а когда она где-то между: человек угадывает куда всё идёт, но его всё равно чуть-чуть обманывают
Представьте: вы ждёте, что песня сейчас перейдет к припеву, а она делает микропаузу – на полсекунды – и потом раз, припев. Вроде ничего не произошло, просто ожидаемый звук пришёл чуть позже, но мозг такой:👏 ~OH MY 👏 – то есть мы буквально радуемся хорошо оформленной задержке
Сейчас главное теория примерно такая: мозг получает удовольствие от связи между ожиданием, сюрпризом и разрешением ожиданий – музыка умеет создавать напряжение, держать его, а потом отпускать, поэтому хороший трек ощущается не как набор звуков, а как маленькая эмоциональная история (хороший пример 1, 2, 3, 4)
И конечно же в ситеме «восприятия музыки» активен не только слух – память, движение, тело, дофамин, старые ассоциации, странные сцены из прошлого, поэтому одна и та же песня может для одного человека быть “обычный трек”, а для другого – портал в Казантип, дискотека в школе и тп
Если теория верная, то в быту это выглядит примерно так:
– бит-дроп приносит удовольствие не сам по себе, а потому что перед ним тебя аккуратно держали в ожидании (известная песня «не расслабляйся» – первые 30 секунд про это же)
– грустная музыка может нравиться, потому что она даёт безопасную версию грусти мозгу – эмоция есть, а реальной катастрофы нет, а не потому что вы грустный и Том Йорк украл вашу душу
– “мурашки от музыки” часто появляются в момент сильного совпадения: ожидал, напрягся, дождался – и мозг выдал маленький фейерверк дофамина
– earwormer (приедливая мелодия) — это, возможно, кусок музыки, который слишком хорошо застрял в предсказательной машине: простой, повторяемый, но с маленькой незавершённостью внутри
В общем, с нетерпением жду когда музыкантам дадут доступный МРТ-симулятор (ну или эту штуку на музыку натравят), кучу АИ и укодинг агентов и они сломают наши дофамин-лупы
Вот тут можно целиком анализ почитать
tldr: живой – значит на движениях🥳
Почему на людей действует музыка, какая сейчас главная научная теория?
Ответ примерно такой – мозг обожает угадывать, что будет дальше, поэтому нам нравится музыка
Музыка – в каокй-то степени легкий тренажёр предсказаний, мозг слушает ритм, мелодию, гармонию, голос, бас, паузы – и всё время строит прогноз: “ага, сейчас будет вот эта нота”, “тут должен упасть бит”, “сейчас припев”, “ну давай уже возьми этот аккорд, не мучай”
И «удовольствие от прослушивания музыки» начинается не когда музыка предсказуемая, и не когда она хаотичная, а когда она где-то между: человек угадывает куда всё идёт, но его всё равно чуть-чуть обманывают
Представьте: вы ждёте, что песня сейчас перейдет к припеву, а она делает микропаузу – на полсекунды – и потом раз, припев. Вроде ничего не произошло, просто ожидаемый звук пришёл чуть позже, но мозг такой:
Сейчас главное теория примерно такая: мозг получает удовольствие от связи между ожиданием, сюрпризом и разрешением ожиданий – музыка умеет создавать напряжение, держать его, а потом отпускать, поэтому хороший трек ощущается не как набор звуков, а как маленькая эмоциональная история (хороший пример 1, 2, 3, 4)
И конечно же в ситеме «восприятия музыки» активен не только слух – память, движение, тело, дофамин, старые ассоциации, странные сцены из прошлого, поэтому одна и та же песня может для одного человека быть “обычный трек”, а для другого – портал в Казантип, дискотека в школе и тп
Если теория верная, то в быту это выглядит примерно так:
– бит-дроп приносит удовольствие не сам по себе, а потому что перед ним тебя аккуратно держали в ожидании (известная песня «не расслабляйся» – первые 30 секунд про это же)
– грустная музыка может нравиться, потому что она даёт безопасную версию грусти мозгу – эмоция есть, а реальной катастрофы нет, а не потому что вы грустный и Том Йорк украл вашу душу
– “мурашки от музыки” часто появляются в момент сильного совпадения: ожидал, напрягся, дождался – и мозг выдал маленький фейерверк дофамина
– earwormer (приедливая мелодия) — это, возможно, кусок музыки, который слишком хорошо застрял в предсказательной машине: простой, повторяемый, но с маленькой незавершённостью внутри
В общем, с нетерпением жду когда музыкантам дадут доступный МРТ-симулятор (ну или эту штуку на музыку натравят), кучу АИ и укодинг агентов и они сломают наши дофамин-лупы
Вот тут можно целиком анализ почитать
tldr: живой – значит на движениях
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
16❤645 81 49 31 27
Если вы попали в место, где люди носят немного приоткрытые ноуты в руках или просто оставляют ноут приоткрытыми на столах – вы в хорошем месте, держитесь его 😊
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
9❤752 286 130 79 37
В ChatGPT iOS/Android наконец-то обновили кодинг агента Codex:
https://openai.com/index/work-with-codex-from-anywhere/
Обновляемся👨💻 🎉
https://openai.com/index/work-with-codex-from-anywhere/
Обновляемся
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2❤148 30 17 11 4
Denis Sexy IT 🤖
В ChatGPT iOS/Android наконец-то обновили кодинг агента Codex: https://openai.com/index/work-with-codex-from-anywhere/ Обновляемся 👨💻 🎉
Я потестировал – нужно много раз перезапустить Codex и все заработает: в целом, вы просто даете доступ ChatGPT аппу управлять сессиями Codex на вашем компьютере, также как и у Claude Code – есть даже галка "не дать компьютеру уснуть" пока агент работает
То есть простыми словами, чат с Codex показывается и у вас на компьютере, и в приложении ChatGPT – это удобно когда куда-то уходишь, и нужно агенту дать следующую команду чтобы он не простаивал
Я теперь еще больше подсяду на эту фигню, спасибо OpenAI😂
То есть простыми словами, чат с Codex показывается и у вас на компьютере, и в приложении ChatGPT – это удобно когда куда-то уходишь, и нужно агенту дать следующую команду чтобы он не простаивал
Я теперь еще больше подсяду на эту фигню, спасибо OpenAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4 274❤164 41 20 10
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Я вообще не фанат симуляторов гонок, но Forza Horizon 6 продала мне новую часть только за этот режим 🤔
Тут целиком видео на IGN
Тут целиком видео на IGN
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3❤470 137 103 67 13
Не отпускает меня как-то ожидание хтони, от того куда идет мир разработки софта
Сегодня в ИТ индустрии часто обсуждают АИ-навыки разработчиков, в контексте типа:
❔ – а насколько инструмент Х ускоряет АИ-разработчика vs не-AI разработчика?
❔ – а вот кто эту кучу слопа ревьювить будет, а?
❔ – а вот пузырь лопнет и посмотрим как окупаться будут LLM эти ваши, сразу вспомните что кожаный выгоднее
Это же все временные разговоры как по мне – потому что многие участники упускают главную мысль – корпорации ЗАСТАВЯТ заадоптить АИ-кодинг агентов и как только корпорациям не оставят выбора, вот тогда реальная адаптация АИ-кодинг агентов и случится
И заставит не CEO, не АИ-упоротые, не уговоры, не корпоративная пропаганда – заставит старый добрый зеленый Бенджамин Франклин и его коллеги:
Вы же слышали, про Mythos от Anthropic? Если коротко, это не только хорошая кодинг модель, но и модель которая умеет взламывать софт (и чинить дыры соответственно) – подключаешь ее в Claude Code, и вот у тебя уже лучше кибер-оружие на сегодня (у OpenAI есть свой аналог – серия моделей Cyber)
Так вот, Anthropic и OpenAI уже сегодня не дают доступ к этим моделям людям с улицы – нужно пройти аудит компании, чтобы получить доступ – то есть, большинство читателей никогда не получат доступ к актуальным аналогам Mythos и gpt-cyber, так как помимо цены за токен, тупо не дадут куда деньги дать чтобы это все заработало
Это сильно усложнит жизнь китайским лабам – так как они тренируют модели генерируя датасеты из моделей американских лаб (Anthropic прямым текстом про воровство данных говорит) – не так важно как вы к этому относитесь, важно что из-за «доступа по спискам» к Mythos / gpt-5.5-cyber в опенсорсе аналог появится позже, скорее всего займет больше года, но Mythos в опенсорсе точно появится
И будет примерно так, в первый же месяц Mythos-модели в опенсорсе какие-то злоумышленники запустят рой своих агентов с этой моделью, и те начнут хакать автоматом всех кто не партер OpenAI или Anthropic – я на днях читал отчет Google по безопасности в интернете, они уже ловят сигналы таких агентских систем, которые тупо ходят по интернету и с LLM и занимаются хакингом
Как только, первая крупная компания достаточно сильно пострадает от какого-то вируса шифровальщика на всю корп-сеть, сразу окажется что АИ кодинг агенты массово адаптируемы и очень нужны, и вообще не предмет споров в IT-департаменте компании, а предмет выживания корпорации – такие вещи очень быстро адаптируют, так как бизнес не терпит убытков
В итоге, те кому доступ к Mythos/Cyber сериям моделей дали – получат доступ к агенту-защитнику который не только по умолчанию лучший кодинг агент, с лучшими тулами для разработки софта, но и лучший эксперт по IT-безопасности возможный на этой планете в момент времени
А все кто не в клубе, АИ-лицом не вышли, получат 24/7 атаки на свой софт – и побегут обращаться к OpenAI и Anthropic за помощью, помощью в которой могут и отказать – если ты, например, не союзник США, или не поддержал стратегические интересы США или в целом недостаточно богат, или недостаточно большой чтобы считаться корпорацией, конечно, системы похуже для таких клиентов тоже появятся
Короче, я уверен что основные деньги OpenAI-Anthropic еще даже не начали зарабатывать
Пузырь АИ или не пузырь, это не так важно, мне кажется важный этап это – кто и когда первая корпорация поляжет от АИ-агентской атаки – сразу с этого момента – руками написанный бекенд-софт теряет смысл
Не знаю как вы, а я жду АИ-хтони😋
Сегодня в ИТ индустрии часто обсуждают АИ-навыки разработчиков, в контексте типа:
Это же все временные разговоры как по мне – потому что многие участники упускают главную мысль – корпорации ЗАСТАВЯТ заадоптить АИ-кодинг агентов и как только корпорациям не оставят выбора, вот тогда реальная адаптация АИ-кодинг агентов и случится
И заставит не CEO, не АИ-упоротые, не уговоры, не корпоративная пропаганда – заставит старый добрый зеленый Бенджамин Франклин и его коллеги:
Вы же слышали, про Mythos от Anthropic? Если коротко, это не только хорошая кодинг модель, но и модель которая умеет взламывать софт (и чинить дыры соответственно) – подключаешь ее в Claude Code, и вот у тебя уже лучше кибер-оружие на сегодня (у OpenAI есть свой аналог – серия моделей Cyber)
Так вот, Anthropic и OpenAI уже сегодня не дают доступ к этим моделям людям с улицы – нужно пройти аудит компании, чтобы получить доступ – то есть, большинство читателей никогда не получат доступ к актуальным аналогам Mythos и gpt-cyber, так как помимо цены за токен, тупо не дадут куда деньги дать чтобы это все заработало
Это сильно усложнит жизнь китайским лабам – так как они тренируют модели генерируя датасеты из моделей американских лаб (Anthropic прямым текстом про воровство данных говорит) – не так важно как вы к этому относитесь, важно что из-за «доступа по спискам» к Mythos / gpt-5.5-cyber в опенсорсе аналог появится позже, скорее всего займет больше года, но Mythos в опенсорсе точно появится
И будет примерно так, в первый же месяц Mythos-модели в опенсорсе какие-то злоумышленники запустят рой своих агентов с этой моделью, и те начнут хакать автоматом всех кто не партер OpenAI или Anthropic – я на днях читал отчет Google по безопасности в интернете, они уже ловят сигналы таких агентских систем, которые тупо ходят по интернету и с LLM и занимаются хакингом
Как только, первая крупная компания достаточно сильно пострадает от какого-то вируса шифровальщика на всю корп-сеть, сразу окажется что АИ кодинг агенты массово адаптируемы и очень нужны, и вообще не предмет споров в IT-департаменте компании, а предмет выживания корпорации – такие вещи очень быстро адаптируют, так как бизнес не терпит убытков
В итоге, те кому доступ к Mythos/Cyber сериям моделей дали – получат доступ к агенту-защитнику который не только по умолчанию лучший кодинг агент, с лучшими тулами для разработки софта, но и лучший эксперт по IT-безопасности возможный на этой планете в момент времени
А все кто не в клубе, АИ-лицом не вышли, получат 24/7 атаки на свой софт – и побегут обращаться к OpenAI и Anthropic за помощью, помощью в которой могут и отказать – если ты, например, не союзник США, или не поддержал стратегические интересы США или в целом недостаточно богат, или недостаточно большой чтобы считаться корпорацией, конечно, системы похуже для таких клиентов тоже появятся
Короче, я уверен что основные деньги OpenAI-Anthropic еще даже не начали зарабатывать
Пузырь АИ или не пузырь, это не так важно, мне кажется важный этап это – кто и когда первая корпорация поляжет от АИ-агентской атаки – сразу с этого момента – руками написанный бекенд-софт теряет смысл
Не знаю как вы, а я жду АИ-хтони
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
24❤680 366 233 98 17