Ассистент и рекурсивное самоулучшение: доучиваем нейросеть с LoRA
Часть 1: Как я создавал персонального ассистента на домашнем железеЧасть 2: Ассистент получает личность: память, сновидения и самовыражениеЧасть 3: Ассистент рисует и достраивает самого себя: метапознание и зарождение собственного замыслаВкратце.
Kodacode 1.3: агент умеет работать с приложениями и получил свой браузер
До сих пор Kodacode работал только с кодом и терминалом, например, читал файлы, запускал команды, разбирал их вывод. В 1.3 он вышел за пределы редактора. Теперь агент может сам управлять приложениями на компьютере, а в Desktop появился встроенный браузер.Computer UseKodacode находит нужное окно или открывает приложение, смотрит, что в нём происходит, нажимает на элементы интерфейса, прокручивает и вводит текст. Он работает с приложениями так же, как обычный пользователь: видит экран и взаимодействует с UI-элементами.Computer Use доступен в Desktop и в плагинах для IDE, в режиме Agent.
Пять месяцев приручал GoClaw. В итоге плюнул и написал свою систему
Или о том, почему десять пользователей иногда полезнее тысячи звёзд на GitHub.Начну с моей принципиальной позиции — за локальные харнесы надо отрубать руки на уровне любой компании больше 3,5 человек. Это просто способ потешить чсв программера, гарантированный способ продолбать весь накопленный опыт и инструментарий с его уходом, крайне эффективный способ слить впустую трудочасы на разворачивание и настройку тучи интеграций с MCP-серверами, сервисами и рабочими окружениями, а потом рано или поздно агент что-то набедокурит на этой машине с правами локального администратора.
Маршрутизатор языковых моделей изнутри. От вектора задачи до судьи и обучения на отзывах
Ранее мы рассказывали о библиотеке FAIRouter, которая направляет запрос к наиболее подходящему исполнителю. Пока исполнителями могут быть только языковые модели (LLM), но в дальнейшем мы планируем добавить инструменты и агентов. В той статье вопрос о том, как именно маршрутизатор решает, кому отдать задачу, был затронут лишь вскользь. Поэтому было принято решение посвятить математике отдельную статью и разобрать ее по шагам: от признаков задачи до обучения на отзывах.
Ассистент рисует и достраивает самого себя: метапознание и зарождение собственного замысла
см. часть 1: Как я создавал персонального ассистента на домашнем железесм. часть 2: Ассистент получает личность: память, сновидения и самовыражениеВкратце.
We, as the World
Everything we surround ourselves with is both the result of our thoughts and what we think with. Roads set geography, speed, distance, space. Trinkets on the dresser are memory and emotion. Tools on the desk are plans and skills.Our environment doesn't tell us what to do; it leads us.Some things lead more gently, some more firmly, but we are not only a brain in a skull. We are also what was created before us and what we created ourselves.This article is about what surrounds us and how it relates to LLMs and agents.The Space of Representations
Claude забанил: AI‑сервисы с подпиской, работающие из России
Всем привет! Нет, я не навайбкодил очередную обёртку над OpenRouter и не буду продавать её в этой статье. Повод не случайный: очередная массовая волна банов от Anthropic — на этот раз банят даже давно живущие, трастовые личные аккаунты.Кто я: Лёша Жиряков, амбассадор агентной AI‑разработки, веду воркшопы, делюсь опытом. Меня на них часто спрашивают, на чём жить, если основные инструменты отвалились. Код писать надо вчера, а что вообще пускает с российского IP, толком никто не знал. Я взял curl и прошёлся по 25 сервисам.TL;DR: с домашнего IP, без VPN и прокси, по 25 сервисам: живых 9
Вам не нужен ещё один Claude Code: зачем Pi оставляет сборку агента пользователю
Когда мы обсуждаем агентов для программирования, разговор быстро сводится к моделям. Какая модель Claude лучше пишет код, а какая версия GPT увереннее чинит ошибки, как
BlueSec: открытые соревнования ИИ-агентов по расследованию инцидентов
Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Кузнецов, я занимаюсь ML в кибербезе. Наше сообщество FalsePositive разбирает научные статьи, последние разработки в ML. А теперь мы запускаем BlueSec, открытые соревнования, в которых ИИ-агенты расследуют ИБ-инциденты. Агент получает первую улику, сам собирает картину атаки и выносит вердикт. Платформа оценивает, насколько точно и с минимальным количеством тулколлов он это сделал. Если вы работаете с LLM и агентами, то это возможность проверить свои и агентские скиллы в задачах на стыке ML и кибербеза, области, которая, думаю, переживает даже больше изменений, чем разработка.
Ассистент получает личность: память, сновидения и самовыражение
см. начало Как я создавал персонального ассистента на домашнем железеКратко:
