Телеграм канал «CodeCamp»

Ирония невиданного масштаба: правительство США использует для поиска по государственным документам… китайскую Qwen 😆

На сайте Federal Register, где публикуются правила, указы и другие документы правительства США, обнаружили несколько ИИ-режимов поиска. И два из них работают на базе маленькой открытой модели Alibaba Qwen3-0.6B.

Опенсорс рулит 🕶

Рабочее-полезное: Ozon устраивает бесплатный фестиваль для тех, кто хочет построить в компании карьеру.

Обещают, что за один день можно будет заглянуть за кулисы крупного бизнеса, посмотреть на процессы изнутри, пообщаться с командами самых разных направлений и узнать лайфхаки, как попасть к ним на стажировку. Заодно и принести свое резюме на прожарку к топовым карьерным консультантам.

Плюс на месте будет ещё лимитированный мерч, движ с артистами и блогерами и лайв-выступления.

Вот и планы на октябрь 😮‍💨

Крипер взорвал все пожитки GPT-6 Astra — после этого модель впала в депрессию и пошла выращивать картошку 😭

Astra продвинулась дальше всех других моделей в Minecraft. Она построила полуавтоматическую ферму, нашла и убила больше шести эндерменов и собрала три жемчужины Эндера. Весь свой лут Astra хранила в сундуке рядом с кроватью, пока однажды не пришел крипер и одним взрывом не уничтожил вообще весь накопленный прогресс.

После этого модель впала в депрессию, пошла выращивать картошку, у нее развилась паранойя и она принимала зеленый тростник за крипера и грустила.

«ВСЕГДА НОСИ КРИТИЧЕСКИ ВАЖНЫЕ ПРЕДМЕТЫ в инвентаре; никогда больше не храни их в неохраняемом сундуке»
«НЕ трать ещё одну ночь на погоню за тёмно-розовыми пикселями» (так модель называет свиней)

По-человечески жалко стало бедолагу Astra 🥲

Бывший исследователь OpenAI представил новую модель, которая работает до 200 РАЗ быстрее обычных LLM 😨

TypeSafe AI показали Jev — модель нового класса System One Models, заточенную под быстрое принятие решений. Главное:

🟢 Ее особенность в том, что она не генерирует ответ токен за токеном, а выдаёт структурированный результат с вероятностями. Так что ее, например, идеально использовать для классификации, скоринга и маршрутизации, а вот генерация текста не ее конек.

🟢 Так, Jev заставили играть в DOOM: модель получала данные о происходящем и могла принимать около 10 решений в секунду — то есть реагировала мгновенно. Вся эта демонстрация обошлась примерно… в $7 в час.

🟢 Самые главные цифры, присядьте: в отдельных сценариях Jev работает до 200 раз быстрее и 450 раз дешевле альтернатив. Вход стоит всего $0,042 за миллион токенов, а выход будет бесплатным!

🟢 И ещё одна фишка: Jev не может выдать ответ вне заранее заданного формата, то есть галлюцинаций не будет. Но выбрать неправильный вариант она, правда, все еще может.

DeepSeek момент? 🧐

@xor_journal

GPT-6 Sol выйдет уже в этот четверг 🤩

На релиз 17 сентября намекают все: от разработчиков до самого Сэма Альтмана. Официальных подробностей о новой модели пока нет, но говорят, что релиз будет грандиозным. По утечкам модель будет заметно быстрее Astra и получит гораздо более щедрые лимиты использования, так что ждем.

P.s Похоже, замедление, о котором договаривались ИИ-компании, больше не в силе 🤔

Впихиваем невпихуемое — чувак собрал мини-ПК внутри обычной мыши 🤔

Ютубер скрестил сломанный смартфон Samsung и обычную мышку. Внутри корпуса поместилась материнка от телефона, кастомный радиатор из латуни и понижайка питания.

Сама мышь работает как обычно, но если воткнуть провод в монитор — запускается Samsung DeX. Тянет 4K-видео, офисные приложения и даже Minecraft.

Получается идеальный сетап кулхацкера: приходишь на работу со своей мышкой, подключаешь к экрану и работаешь.

Смотрим и повторяем проект — здесь.

Инженер перестаёт быть кодером и становится ИИ-лидом, управляющим фабрикой агентов — такую мысль озвучил руководитель общепортальных компонент в Яндексе на конфе deep tech night.

За год компания прошла путь от экспериментов до новой нормы: не пользоваться нейросетями — уже вполне аномалия. Ускорение оказалось не в том, что инженеры стали быстрее писать код — наоборот, доля времени на код упала с 33% до 26%.

Теперь инженер ставит задачи ИИ-агентам, проверяет результат и управляет целой фабрикой ПО. 91% инженеров используют агентов еженедельно, 85% кода генерирует нейронка, а 60% разработчиков уже вообще не пишут код руками.