Телеграм канал «AI для Всех»

Я в Варшаве до утра четверга!

В эфире рубрика: travel blog. Вообще волею задержанного рейса, моя пересадка в Варшаве превратилась в полноценную туристическую поездку.

Если вы тоже тут - пишите мне @crimeacs - давайте встретимся

Учимся говорить молча

Наверняка вы уже встречали инженеров которые что-то нашептывают в микрофон уставившись в терминал с Клодом. Выглядит крипово, да?

Ребята из AlephNeuro решили эту проблему с помощью ультразвука. Они заметили что можно сделать узи гортани, и с помощью нейросетки транскрибировать движения языка в текст.

Не могу сказать что это выглядит менее крипово чем шептуны в микрофон, но учитывая что это только первый прототип - выглядит очень интересно!

Подробнее можно прочитать у них в блоге: https://alephneuro.com/blog/silent-speech

Auto-improve

Друзья, спешу напомнить что у меня есть Auto-Improve - авто-улучшатель практически чего угодно (скилов, артифактов, кода и тп). С Fable 5 он работает просто космически хорошо!

Этот видос был сделан с помощью них.

Попробуйте сами!

https://github.com/crimeacs/auto-improve

🧠⌨️ Brain2Qwerty v2: мозговые волны → текст

Meta Research показала новую версию Brain2Qwerty - AI-модель, которая декодирует текст (предложения) из brain recordings.

Простыми словами: человек печатает, MEG-устройство (не инвазивное) считывает активность мозга, а модель учится восстанавливать текст из шумных сигналов. В v2 обучались на ~22 000 предложениях от 9 добровольцев, и результат уже заметный: 61% word accuracy в среднем и до 78% (в самом лучшем случае).

Это все еще не «чтение мыслей» из воздуха и не готовый продукт для дома - пока нужны MEG, часы данных и активное участие человека. Но направление сильное: если такие системы масштабируются, они могут стать альтернативным способом коммуникации для людей, которые не могут говорить из-за поражений мозга, без риска операции.

Мне нравится тренд: LLM + нейроданные начинают превращать очень шумный биосигнал в связный язык.

Подробности тут: Brain2QWERTY

Сходил на AWS Summit в Нью-Йорке.

Агенты были почти на каждом стенде. Со сцены - AWS Context, knowledge graphs, свои агенты, интеграции, governance, Bedrock, MCP.

Главный сдвиг: рынок уходит от «чатботов» к рабочим системам, где агенту дают контекст компании, права, инструменты, ограничения и журнал действий.

Дать агенту доступ, к правильным данным (контекст) это только первые шаги ИИ в бизнес.

Следующая волна AI-продуктов будет не про «агент ответил», а про «агент выполнил повторяемую работу, которую бизнес готов принять, а регулятор/аудитор проверить через 18 месяцев».

Быстро же они прошли путь от компании в которой фаундер ходит на кофе с рандомными инженерами до $60B.

Sci-bot

Еще в бытийность свою исследователем, я довольно активно пользовался sci-hub. Sci-hub это такая платформа, на которй Саша Элбакян раздает доступ к научному знания (зачастую спрятанному за paywall).

Недавно, она сделал из этой платформы ИИ-агента и это очень круто! Это как deep research - но только по научным статьям (к которым у других агентов доступа в основном нет). Оплата за токены - платить криптой. Мне 2$ хватило на довольно глубокий анализ Лунной миссии Appolo 17.

Пока все нравится, не хватает только api (но Codex вполне себе справился пользоваться сайтом через Chrome).

Попробовать можно тут: sci-bot.ru