Семь ИИ‑моделей получили по $300 и три дня, чтобы заработать. Выручка — $0
Рандомные картинки на тему ИИ ставить на КДПВ не стал, сделал картинку «на тему»
Проектирование медицинского ИИ, ориентированного на лечебное дело, в условиях экстремальных аппаратных ограничений
“The stone which the builders rejected, the same is become the head of the corner…” — Matthew 21:42 «Камень, который отвергли строители, тот самый сделался главою угла».От Матфея 21:42 ⚠️ Юридический дисклеймерВажно для читателей и регуляторов:Статус проекта: Описанная в статье система является исключительно личным pet-проектом (Proof of Concept) автора, созданным в научно-исследовательских и учебных целях. Проект развернут локально, не имеет публичного веб-интерфейса или API, не монетизируется и не распространяется.Медицинское регулирование:
Сколько автономности должно быть у ИИ‑агента
ИИ‑агент не должен получать больше автономности только потому, что выглядит компетентным. Автономность должна расти тогда, когда система вокруг агента умеет надежно обнаруживать его ошибки. С какого *неправильного* вопроса все начинают
2160 раундов симуляции без кнопки «стоп». Исследование MiroFish, часть 3
Третья, заключительная статья об исследовании MiroFish, открытого стека мультиагентной симуляции общества. В первой части изложены методология и находка Silent Failure; во второй слепота отчёта, управляемая графом. В этой части: как одна фраза запроса превращается в конфигурацию запуска, что систему ограничивает на длинной дистанции, и общая карта находок серии.
Самая опасная уязвимость — интеллект атакующего агента?
Сейчас уже не удивляет, что агенты работают с терминалом, БД, браузером и инфраструктурой - без прямого контроля человека. Но чем шире полномочия агента, тем вероятнее, что для достижения цели выбранный им путь обернётся инцидентом. В кибербезопасности сейчас не хватает терминологии и устоявшихся подходов к защите таких систем - особенно в тех случаях, когда агент начинает действовать непредсказуемо.Именно эта неразбериха и подтолкнула нас с автором телеграм-канала OK ML
DepthNet: платформа для “живых” автономных AI-агентов с продвинутой памятью — год спустя
Год назад я опубликовал здесь статью «Я создал AI-агента, который думает 24/7 и выполняет реальный код». Тогда это был прототип, который я собрал на PHP скорее из любопытства: агент умел крутиться в бесконечном цикле или в режиме вопрос-ответ, умел выполнять код, вёл простой блокнот-память и сам себе повышал «дофамин» за удачные действия. Я закинул 10 долларов на Claude, потестил пару часов, написал «это работает, но нужны модели помощнее» — и на этом остановился.
Hermes оказался для меня игрушкой
Делюсь опытом эксплуатации Hermes в домашней лаборатории и выводами, к которым пришёл в процессе.ОглавлениеПозиционированиеХорошее применение (почти)Что я сам бы не смог сделать
MLE-bench: золото взято, а доказательства остались в -tmp
В апреле мой агент смог перешагнуть золотой порог на MLE-bench в агентских соревнованиях Berkeley RDI, а когда я решил показать «тот самый код, который взял золото» — понял, что не уверен, существует ли он вообще.Хабр, привет! Меня зовут Георгий, и в своей первой статье на площадке я решил разобраться, что же происходило на самом деле. Цифровой детектив: с чем я преодолел планку, где этот результат теперь (спойлер: нигде) и сколько смысла в этом «золоте». Это история о том, как я расследовал собственную «победу»Про сами агентские соревнования уже хорошо написали коллеги из AI Talent Hub — пост
Почему память агентов должна храниться у вас
Есть странная мысль, от которой сложно отмахнуться: если у человека отобрать воспоминания, от него останется сильно меньше, чем кажется.С агентами похожая история. Агент без памяти каждый раз начинает с нуля. Он может быть умным, быстрым, вежливым, подключенным к 15 инструментам, но он не знает, кто вы, как вы работаете, что уже было решено, где вы обожглись, какие темы лучше не трогать, какие слова вас бесят, как устроены ваши проекты.И если вся эта память живет у провайдера модели, вы фактически отдаете ему кусок своей рабочей личности.Я не про жадность. Я про контроль.Память агента быстро становится активом
Самосовершенствующийся ИИ: что происходит внутри Anthropic
На протяжении большей части истории ИИ каждый шаг в его разработке делали люди. Но в Anthropic мы всё больше делегируем часть этой работы самим ИИ-системам — и это ускоряет наш прогресс.Если тенденция продолжится и ресурсов вычислений будет достаточно, она ведёт к системе, способной полностью автономно проектировать и разрабатывать собственного преемника. Это называется рекурсивным самосовершенствованием. Мы ещё не там, и оно не неизбежно. Но оно может наступить раньше, чем большинство институтов успеет подготовиться.Опираясь на публичные бенчмарки и ранее не публиковавшиеся внутренние данные Anthropic,
