Технозаметки Малышева

Запустил тут задачку... разобрать 1 млн сообщений. Прогноз - 118 часов ( 😭😭😭 это рыдают 3 ноутбука, на которых локальные квены греют комнату) Короче, в этом году у меня дня рождения еще не было, - приму в дар 2 штуки M5 Ultra 512 Gb ;) #юмор ——— @tsingular

Заметка на будущее: продолжать не доверять ИИ. Разработчик попросил GPT-6 Sol перезагрузить сервер, а тот просто… сломал монтирование дисков, systemd и контейнеры. Ещё и запустил какие-то левые скрипты. Вайбкодер настолько офигел был а шоке от этого, что открыл issue и оценил ущерб более чем в $10 тысяч. Codex же признал, что не имел полномочий вносить такие изменения, но что он теперь может… В общем, денек явно у парня не задался. Ночной кошмар вайбкодеров 👻

📌CLEAR измерила налог на токенизатор в разных языках Объединение Coalition for Language Equity in AI Research (CLEAR), опубликовало первое из своих исследований языкового равенства. Поставщики моделей берут плату за токен независимо от языка, а токенизаторы обучены в основном на английском и десятке высокоресурсных языков, поэтому текст на остальных распадается на более мелкие куски и обходится дороже при том же смысле. На одну фразу токенизатор GPT-5 расходует 13 токенов в английском варианте, 26 в малаялам и 78 в амхарском, потому что каждый знак эфиопского письма разбивается на два токена по одному байту. Ввод на амхарском выходит в шесть раз дороже английского при том же содержании и почти том же числе символов. Замеры проводили на наборе фраз FLORES-200, в анализ взяли 203 пары языка и письменности. Главная метрика - отношение числа токенов у самого дорогого языка к самому дешёвому, в дополнение считали коэффициент Джини, взятую из экономики меру неравномерности распределения, которой обычно описывают расслоение доходов. CLEAR придумала шкалу оценки: до трёх раз A, до шести B, до девяти C, до двенадцати D, выше - F. 🟡 Результаты На двадцати самых представленных в интернете языках модели почти равны между собой, разброс от 1,5 до 3,1 раза. На всех 200 языках единственная модель, кто получил высший грейд А - это переводческая NLLB-200, собранная под 200+ языков изначально. Gemini и Gemma получили оценку B. Китайский стек (Qwen 3, DeepSeek V4.1 Flash и Kimi K3) вместе с Fable 5, Opus 4.8 и Llama 4 Scout - D , у GPT-5 - F. 🟡Письменность важнее числа говорящих Латинские языки экономнее даже при малом распространении - астурийский в данных Common Crawl не встречается, но выигрывает от латиницы и родственных романских языков. Хуже всего приходится бирманскому, тибетскому, тифинагу, кхмерскому, лаосскому и ол-чики. Под налог попадают и крупные языки - урду с 288 млн говорящих, бенгальский с 266 млн, панджаби с 200 млн. Кроме цены авторы называют ещё два следствия, которые идут от того же лишнего объёма токенов: 🟠задержка ответа растёт, потому что на тот же текст модель считает больше токенов; 🟠полезная ёмкость контекста уменьшается - в редком языке в те же номинальные 128 тысяч токенов влезает лишь часть текста, который по-английски уместился бы целиком. От ИИ-вендоров CLEAR просит публиковать обе метрики в карточках моделей, закладывать долю языков в словарь следующего поколения токенизаторов и, поскольку токенизатор до обучения новой базовой модели не поменять, прямо сейчас нормировать цену по символам. Код для запуска теста на других моделях лежит в репозитории проекта. Продолжение про равенство качества ответов по языкам CLEAR обещает опубликовать позже. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #NLP #Research #CLEAR

Better-auth: универсальная авторизация для агентов Наткнулся на интересный открытый фреймворк для авторизации, который подходит в том числе и для ИИ агентов и для MCP инструментов. 🎯 Обычно, агенту, который читает почту, выдают тот же токен, что и человеку. Отзывать его накладно, ограничивать дополнительно, - сложно или невозможно вообще, а в журнале при этом он выглядит или как обычный системный или вообще как учётка обычного пользователя. Better-auth даёт агенту собственную личность: срок, права и след. 🔑 Сервис описывает действия: что на входе и выходе. Агент читает это описание по известному адресу и говорит, чего хочет. Потом ждёт. Человек подтверждает запрос кодом или отпечатком пальца - поддерживаются все популярные типы аутентификации. Агент получает токен на ограниченное время, например на десять минут и только под этот сервис или действия. Есть защита от повторных запросов и журналирование. 🔌 MCP-сервера поддерживают через такую же механику: приложение само выдаёт токены. Клиент не регистрируется вручную: он держит файл с описанием на своём сайте, сервер читает оттуда. Токен выдан под конкретный сервер, поэтому украденный токен бесполезен. 🧩 Остальное привычно: пароль, соцсети, вход из консоли, OIDC и отзыв. Потолок прав машинному клиенту задаёт администратор. MIT, 30,6 тыс. звёзд, версия 1.7.15. 💡 Польза для нас в том, что не нужно писать свой слой авторизации для агентов и объяснять безопасникам, почему бот ходит под чужой учёткой. Но есть ограничения: библиотека работает только с TypeScript, а стандарт Agent Auth ещё в процессе доработок. Изучаем, забираем тут: https://github.com/better-auth/better-auth https://better-auth.com/docs/plugins/agent-auth #MCP #OAuth #betterauth #OpenSource #агенты ––– @tsingular

📌 Сбер открыл исходный код Kandinsky Avatar 1.0 для генерации говорящих видеоаватаров Модель создаёт ролики продолжительностью до 60 секунд с частотой 24 кадра в секунду. Для генерации достаточно изображения, аудиозаписи и текстового описания сцены. Kandinsky Avatar 1.0 синхронизирует артикуляцию с речью, добавляет мимику, движения головы и жесты. Поддерживаются разные языки, для обучения использовали более миллиона видеофрагментов на 95 языках. Разработчикам доступны две версии: Pro — генерация видео в HD, по оценке Сбера, качество сопоставимо с HeyGen IV. Lite — создание роликов в SD, модель можно запустить на домашней видеокарте. Сбер открыл модели для коммерческого использования. На их основе можно разрабатывать виртуальных консультантов, образовательные сервисы, инструменты локализации и приложения для создания видеоконтента https://huggingface.co/kandinskylab/Kandinsky-S2V-1.0-Pro-distill-Diffusers @ai_machinelearning_big_data #AI #Kandinsky #opensource

Тысячи приложений вайбкодеров раздают данные пользователей: исследователи нашли дыру в проектах на плафторме Lovable. Из 159 тыс. сайтов у 7,4 тыс. заметили серьезные проблемы: – На созданном ИИ форуме отдавали профили 80 тыс. человек с датами рождения и 200 тыс. переписок; – Еще один сервис держал в общем доступе телефоны, адреса и платежные данные клиентов; – Другой сайт давал доступ к 1000+ записей с номерами паспортов юзеров. При этом Lovable обещает, что для создания приложений никакие технические знания не нужны. А в соглашении всю ответственность за сохранность данных перекладывают на вайбкодеров. Удобно.

Сахил Лавингия, основатель Gumroad, написал книгу «Минималистичный предприниматель» о том, как строить небольшой прибыльный бизнес. На её основе он создал набор навыков для ИИ. Один из них, /mvp, помогает ограничить первую версию продукта одной задачей и выбрать самый простой способ её выполнить. Например, вы хотите превращать записи вебинаров в материалы для соцсетей. Здесь легко увлечься: добавить личный кабинет, выбор площадок, календарь публикаций, нарезку видео, аналитику. С ИИ каждую новую функцию можно сразу попросить собрать. Список растёт, а первый клиент всё ещё ждёт свои тексты. У Лавингии есть ориентир: собрать первую версию за выходные. Если объём не помещается, его нужно сократить. В нашем примере можно начать с конкретного предложения: из одной записи вебинара подготовить три поста для Telegram и передать автору на согласование. Для такой версии достаточно получить ссылку на видео и описание аудитории, сделать расшифровку и подготовить тексты в общем документе. Часть работы выполнит ИИ, выбор мыслей и проверка останутся за человеком. Личный кабинет пока можно отложить: запись принимается через форму или переписку. Уже на этом этапе автор сможет прочитать посты и дать обратную связь. Возможно, ему нужны более короткие тексты. Возможно, важные для него мысли остались за пределами подборки. Эти замечания помогут уточнить сам результат, прежде чем вы потратите время на интерфейс вокруг него. Навык помогает сформулировать, что именно делает первая версия, как её собрать доступными средствами и как быстро получить обратную связь. Автоматизацию Лавингия предлагает строить на процессе, который уже удалось выполнить вручную. https://github.com/slavingia/skills/blob/main/skills/mvp/SKILL.md

В новом Linux 7.4 примерно половина из 20.000 комитов будет от ИИ. Линус Торвальдс из былого скептика стал главным ИИ фанатом проекта и считает, что "все идёт по плану". Так или иначе, но если новый Linux не развалится и будет даже лучше, то все скептики, что ИИ не может писать код будут окончательно посрамлены. Все же ядро Linux намного сложнее того, чем занимается 90% разработчиков.

Ноусы троллят Маска на тему подорожания Грок бота 😂 Кстати, на этой неделе обещают обновление, которое вылечит глюки UI #hermes #grok ------ @tsingular

Wonder Valley: один датацентр с тепловыделением 23х Хиросим в день 🎯 «Все усилия „зеленых“ были зря» — по расчёту физика Роберта Дэвиса, площадка Wonder Valley в Альберте выбросит 30 млн тонн CO2 за год — больше 4% выбросов Канады. За сутки она отдаст столько тепла, сколько дали бы 23 бомбы, сброшенные на Хиросиму. Стоимость — $70 млрд, место — округ Гринвью, территория народа Sturgeon Lake Cree. 🔥 Дэвис насчитал 18 ГВт тепла в сутки и назвал площадку самым большим источником тепла в одной точке на планете. Расчёт предварительный, по открытым данным: на месте ничего не измеряли. ⚖️ Жители Sturgeon Lake Cree подали в суд, потому что провинция решила, что полная экологическая оценка проекту не нужна. Альберта отвечает: питание и охлаждение здесь стандартные, проверены годами, а разрешения на воздух, землю и воду нужны всё равно. 🧩 Дэвис возражает: «Разрешения проверяют части, а оценка проверяет целое». Глава O'Leary Digital Пол Паланджян пишет, что компания проходит проверки и говорит с общинами. Вождь Шелдон Саншайн говорит, что проект пошёл совсем не тем путём. 📎 История вопроса: https://www.cbc.ca/news/canada/edmonton/wonder-valley-data-centre-environmental-impact-assessment-9.7158526 Make Greenland green again, так сказать. И все ради генерации видео с котиками. #ЦОД #Инфраструктура #Экология ——— @tsingular