Open source.

Open-Source AI Фитнес-Тренер: 27 MCP-инструментов, 3 провайдера и граф упражнений

Дисклеймер: это open source, в нем могут быть недостатки, заходите, предлагайте идеи, исправления. Публикую тут в ознакомительных и образовательных целях. Выпилил этот кусок в open source из части личного проекта, о котором писал тут. Весь код писал полностью Claude Code на Opus 4.5 с thinking режимом.Выделили из production-проекта и открыли в open-source PWA-приложение для персонального фитнес-коучинга с AI. Пользователь общается с тренером через чат, а тот создаёт программы тренировок, отслеживает прогресс, предлагает альтернативные упражнения.В статье:

продолжить чтение

LLM для Meshtastic на Orange PI 5 8G

Однажды встретились Orange PI 5, Heltect v3, свободное время и J4F и в Саратове появился второй LLM бот для Meshtastic. Сегодня расскажу как все это повторить если у вас в одном месте и в одно время появится примерно такое же.Кратенько про Meshtastic. Сейчас у нас в Саратове по данным https://map.onemesh.ru/

продолжить чтение

Почему мы терпим факс в эпоху ИИ: Манифест Суверенной Инфраструктуры

Неделю назад мы опубликовали статью "Почему финтеху нужен капитальный ремонт", а до этого "

продолжить чтение

На волне хайпа: Security-аудит AI-агента Clawdbot

TL;DR: Провёл глубокий аудит безопасности популярного open-source AI-агента. Нашёл eval(), отсутствие rate limiting, и составил каталог из 50 реальных сценариев атак. Под катом — как защититься, если вы уже дали ИИ доступ к своей системе.Введение: AI-агенты захватывают мир разработки2026 год. AI-агенты перестали быть экзотикой. Теперь каждый второй разработчик использует какого-нибудь «умного помощника» с доступом к терминалу, браузеру и файловой системе.Звучит удобно. Но возникает вопрос: насколько это безопасно?Я решил это выяснить. Взял популярный open-source проект — Clawdbot

продолжить чтение

Kimi K2.5: Как научить нейросеть не бояться параллельности

Moonshot AI выкатили K2.5. Пресс-релиз трубит про «самую мощную open-source модель», но я бы хотел поговорить о другом — о том, что они сделали с агентами.

продолжить чтение

Magneto Solver: Пишем симулятор магнитных полей на WebGPU и боремся с тензором Максвелла

maneto solverМечта об идеальном двигателеМне кажется, я знаю, как должен быть устроен идеальный электродвигатель. Но чтобы это доказать, нужен инструмент.Существующий софт убивал все желание творить:Ansys Maxwell - мощный, но тяжелый и часто просто отказывается запускаться.

продолжить чтение

Clawdbot [Moltbot-OpenClaw], или почему нужно срочно дать языковой модели контроль над вашим Mac mini

продолжить чтение

Нам говорят, что AI безопасен. Confer — первый случай, когда это почти правда

Если вы хотите пользоваться LLM, но при этом вам важна приватность данных, то до недавнего времени у вас, по сути, был один вариант — поднимать локально собственную языковую модель.Ситуация меняется. Создатель мессенджера Signal, Мокси Марлинспайк, запускает приватный AI‑сервис Confer с основным фокусом на конфиденциальность и безопасность данных.Можно ли считать Confer

продолжить чтение

Clawdbot — автономный агент с инициативой

К началу 2026 года стало заметно: формат "чат с LLM" перестал закрывать реальные инженерные задачи.Да, модель может подсказать решение. Но дальше начинается привычная цепочка: открыть терминал, написать код, проверить, подправить, запустить, отследить результат.Появляется закономерный вопрос: если модель знает, какие шаги нужны, почему она не может их выполнить сама?Отсюда и растущий интерес к автономным агентам - системам, где LLM используется не как чат, а как управляющий слой поверх реальной среды исполнения. Clawdbot - один из таких проектов. И он open-source!

продолжить чтение

За пределами LLM: детерминированный движок рассуждения на конечном алфавите

Часть 1. Детерминированный движок рассуждения на конечной таблице операции (в перспективе — замена LLM)Когда речь заходит о больших языковых моделях, все сразу отмечают их талант к сочинению и пересказу текстов. Но вот встроить такую модель в реальный продукт — задача куда более каверзная, чем кажется на первый взгляд. На практике вылезают три системных «подводных камня», из‑за которых работать с ними бывает откровенно неудобно.

продолжить чтение

123456...1020...25
Rambler's Top100