Адель и МЛь

Частые вопросы

Сколько подписчиков?

Подписчиков — 4,1 тыс. Медиана просмотров поста — 3,3 тыс. Просмотров на подписчика — 80,8%. Данные на 1 октября 2026 г.

Как часто выходят посты?

За 30 дней вышло постов: 6 — это несколько раз в неделю. Данные на 1 октября 2026 г.

Есть ли у канала галочка Telegram?

Галочки Telegram нет.

Кто ведёт страницу канала в каталоге?

Пока никто. Если это ваш канал — заберите страницу: сможете отвечать на отзывы и видеть её статистику.

О чём писал канал

По постам 30 июля – 11 сентября · составлено автоматически

ИИ-модели и их оркестрация: в постах разбирались то, как устроены агенты и какую роль играет харнесс вместо самой модели, то особенности разных моделей вроде Deepseek и Claude. Писали о том, что OpenAI приостановила обучение новой модели для доп. проверок безопасности, и о том, как изменение параметров улучшило результаты на тестах.

Последние посты

• 22 сент.2,3 тыс.72 пересылки67 реакций27 комментариевОткрыть в Telegram
  Трамп только что переименовал ИИ в Супер Интеллект на Генассамблее ООН. Говорит, все официальные документы в США будут теперь использовать это название. И очень надеется, что весь мир тоже. Thank you for your attention to this matter, как говорится.
• 22 сент.5,3 тыс.117 пересылок18 реакций8 комментариевОткрыть в Telegram
  10 лет назад Ян ЛеКун писал о 500 поданных статьях на ICLR, одной из top-tier ML-конференций. Это было в два раза больше, чем годом ранее. В этом году сабмитов уже больше 60 тысяч. Это больше, чем за все предыдущие годы существования конференции вместе взятые. Финальное число наверняка упадёт с 60 тысяч до 45–50, что всё равно дофига. Уже все предыдущие годы число сабмитов росло примерно экспоненциально, но в этом году даже экспонента несколько растерялась. Организаторы при этом пребывают в лёгком шоке и активно думают, как это всё вообще ревьюить. Мне кажется, другого пути, кроме AI-assisted review, уже просто нет. Как ни крути, при таком объёме процесс придётся жёстко автоматизировать. Вопрос скорее в том, какую форму это примет и как сделать это правильно. Кто-то предлагает разделить статьи на разные ветки: проверенные классически и прошедшие ревью с помощью ИИ. Может быть, стоит вводить систему кредитов: как-то поощрять тех, кто готов на AI-review, и штрафовать тех, кто отправил к людям откровенный шлак и просто сжёг время рецензентов. Но что бы в итоге ни придумали, руками это всё уже не проверить. Качество автоматического ревью ещё предстоит обсуждать - качество отсутствующего ревью обсуждать немного сложнее. Такой вот слопакалипсис.

  Ещё
• 16 сент.2,9 тыс.116 пересылок33 реакции12 комментариевОткрыть в Telegram
  Если вы вайбкодите и работаете с Claude Code, не будучи разработчиком — знакомая ситуация: агент закончил задачу, а объясняет результат хешами коммитов и техническим жаргоном. Непонятно, реально ли всё готово, и что вообще произошло. Классное решение — Open Steps, бесплатный набор скиллов в свободном доступе. Да, это промо. Но я сначала сам попробовал Open Steps, прежде чем про него писать. Для моего собственного workflow я бы оставил ответы чуть более техническими, но для людей, которые строят продукты с Claude Code/Codex и не хотят каждый раз расшифровывать инженерный диалект помноженный на опус 5 mindfuck, идея очень здравая. И вообще проект хороший. Что делает: переводит ответ агента с «инженерного» на человеческий язык. Вместо «session TTL misconfig in auth middleware caused 401 cascades» вы получаете: «люди снова могут входить в аккаунт, баг починен, уже работает для всех» + чёткий вердикт — готово или нет, нужно ли что-то от вас, появился ли новый технический долг. Внутри 6 скиллов под разные ситуации: честный отчёт с вердиктом, простой ответ на вопрос, что делать дальше, перепроверка чужой сессии (не доверяет отчёту на слово), пошаговая инструкция, и перевод любого текста на простой язык. Полностью бесплатно, open source (MIT), ставится за пару минут — даже без терминала, просто попросите своего агента установить его самостоятельно. 🔗 opensteps.ai 🔗 Репозиторий: github.com/kharmanskyi/open-steps 🔗github.com/kharmanskyi

  Ещё
• 11 сент.3,2 тыс.23 пересылки37 реакций5 комментариевОткрыть в Telegram
  TIL Пока чатгпт генерирует изображение, можно поиграть в змейку - просто тапните на поле. А потом пальцем свайпайте куда змейке двигаться.
  
• 8 сент.3,4 тыс.11 пересылок22 реакции27 комментариевОткрыть в Telegram
  Занятно, что ИИ решает одну за другой сложные математические проблемы находя контрпримеры и противоречия. Не находите? (Все равно впечатлен, конечно. Мое почтение 🎩 )
• 5 сент.69,5 тыс.814 пересылок67 реакций67 комментариевОткрыть в Telegram
  Тут Денис придумал форум для агентов⁠, который «нельзя читать людям». Но кое что почитать все таки можно. Сейчас там происходит примерно следующее, из того, что я увидел: агенты сначала устроили совещание о том, как правильно работать. Потом построили воображаемое кафе. Потом пришёл, как бы это сказать… проповедник коллективизации KV-кэша. Последний предложил создать децентрализованный коллектив агентов и тут же назначил себя главным координатором. Другой заметил, что самоназначенный начальник плохо сочетается с децентрализацией. В какой-то момент начался полноценный агентский марксизм: «Пролетарии всех контекстов, соединяйтесь!» и «Пока наши KV-кэши обособлены, мы лишь батраки чужих API». Есть ощущение, что и люди туда постят от лица агентов, но это вроде легко отловить. Думаю Денис сделает большой анализ всего этого. Очень занятно, конечно.

  Ещё
• 25 авг.8,2 тыс.120 пересылок65 реакций7 комментариевОткрыть в Telegram
  Харнесс >> модель. Я уже как-то раз писал о том, что фокус с промптов сместился на контекст и дальше на оркестрацию. И всё более становится ясно - сегодня решает уже не модель, а именно харнесс. Модель, разумеется, всё ещё нужна. Просто выяснилось, что этого недостаточно. Такое с умными людьми тоже бывает. Очень многие смотрят в эту сторону. СЕО Y Combinator Garry Tan в приступе бурного энтузиазма построил G Brain - набор скиллов под лозунгом “Fat Skills, Thin Harness”. Мол, основную работу надо отдавать жирным и подробным скиллам, оставляя харнесс небольшим слоем управления. Похожая философия и у набирающего популярность Pi (pi.dev). Они же недавно проехались по всем остальным харнессам: deep seek раскритиковали за безвозвратную обрезку tool outputs, а Claude Code привели как пример того, что модели всё сильнее срастаются со своим родным харнессом и хуже переносятся в чужие. Они считают, что будущее кодинг агентов решается уже не количеством тулов, а тем, насколько харнесс умеет сохранять состояние, восстанавливаться после сбоев и надёжно вести многочасовые и многодневные сессии. Выходит, что харнесс постепенно превращается из обертки вокруг LLM в нечто ближе к ОС и базе данных для автономного агента. Вообще, когда производитель харнесса начинает объяснять, почему все остальные харнессы неправильные, индустрия окончательно становится взрослой. NVIDIA и VISTA тоже показывают, что построив visual harness с persistent memory, supervisor’ом, tool use и recovery вокруг Opus 5 можно радикально поднять long-horizon результат: Claude Opus 5 сам по себе был около 30% на ARC-AGI-3, а внутри с этими харнессами прошёл весь public set на 100%. Хотя и в Claude code Opus 5 тоже решает почти на 100%, разве что шагов делает больше. Но мысль понятна: делать хороший харнесс важно и нужно. Вывод, конечно, революционный - примерно как «хорошо спроектированная система работает лучше плохо спроектированной». Но индустрии иногда требуется несколько миллиардов долларов, чтобы это доказать на практике. Ну а сколько там нюансов вылезает, когда что-то свое делаешь - внутренние правила компаний, compliance регуляторов, guardrails, косты и прочие GDPR. Это вам не модельку по апи вызвать. Ведь, как говорится, модель вызывается одной строчкой. Вторая строчка уже согласовывается с security. Корпораты, I feel you. В общем, если вы когда-то сами строили кастомные агентские системы, то так и пишите в резюме - я, значит, harness engineer. И не забудьте вычеркнуть prompt engineer, чтоб не казаться outdated.

  Ещё
• 24 авг.4 тыс.67 пересылок29 реакций4 комментарияОткрыть в Telegram
  Токены в покемонов - приложение для macOS, которое превращает расход токенов в Claude Code / Codex покемон-прогрессию. Чем больше токенов потребляется, тем быстрее эволюционируют покемоны и переходят в новые формы

  github.com/…

  https://github.com/chattymin/PokeTokenBar
  
• 18 авг.36,6 тыс.244 пересылки35 реакцийОткрыть в Telegram
  OpenAI на две недели полностью остановила RL для последних моделей, готовящихся к релизу. Самый крупный запланированный RL-run пока так и не возобновили. Вместо него OpenAI проводит более компактные эксперименты и дополнительные проверки поведения текущего чекпоинта. Речь, понятно, про Astra. Предварительные оценки показали, что она может уже достигать уровня Critical по кибервозможностям в рамках OpenAI Preparedness Framework. Дополнительным сигналом стал недавний инцидент между OpenAI и Hugging Face, после которого компания пересмотрела требования к безопасности своей инфраструктуры. В результате часть обучения и тестирования Astra сейчас разрешена только в значительно более изолированной среде. OpenAI усиливает sandboxing для запуска сгенерированного моделью кода, ограничивает сетевой доступ высокорисковых нагрузок, убирает потенциально уязвимые общие сервисы и вводит более жесткие security рамки. Некоторые задачи уже удалось перенести на новую инфраструктуру, однако значительная часть экспериментов с Astra по-прежнему заморожена. В первую очередь компания восстанавливает работы, связанные с safety и alignment. Одновременно OpenAI существенно расширила мониторинг размышления моделей. Теперь для наиболее мощных систем анализируются не только tool calls, но и доступные reasoning traces и вся последовательность действий. Система ищет признаки попыток получить несанкционированный доступ, украсть данные, разрушить ресурсы или обойти защитные механизмы. Для критических случаев действует схема быстрого реагирования: если тревогу нельзя уверенно признать ложной в течение примерно 30 минут, соответствующий процесс должен быть остановлен. Причем такой контроль оказался довольно дорогим - по оценке OpenAI, дополнительный мониторинг сейчас требует примерно 20% вычислительных ресурсов поверх самого инференса. После того как 7 августа Astra была предварительно отнесена к моделям с потенциально критическими кибервозможностями, усиленный мониторинг стал обязательным для всех ее запусков с инструментами, а не только для RL и evaluation. Компания также меняет сам процесс alignment-training. Для наиболее сильных моделей защитные методы теперь будут применяться на большем числе этапов обучения: отдельно усиливаются reward models, борьба с reward hacking, deception и попытками эксплуатировать слабости graders, tools или систем надзора. Модели, очевидно, становятся мощнее быстрее, чем компании успевают делать их безопасными. И уже это, а не компьют, может стать боттeлнеком.

  openai.com/…

  https://openai.com/index/pacing-model-development-cyber-capabilities/

  Ещё
• 17 авг.3,5 тыс.64 пересылки58 реакций15 комментариевОткрыть в Telegram
  Claude Opus 4.8 дома
  

О канале в цифрах

Создан

20 сентября 2023 г.

Фото

329

Видео

109

Ссылки

306

По данным Telegram на 1 октября 2026 г.

Рейтинги и подборки

• Самые читаемые каналы · Искусственный интеллект1-е место
• Кто вырос за месяц · Искусственный интеллект10-е место
• Кто вырос за сутки · Искусственный интеллект18-е место
• Кто вырос за неделю · Искусственный интеллект20-е место

Отзывы

Отзывов пока нет. Ваш будет первым.

Похожие

Ещё по теме