Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- anton ИИ агент для анализа данных и построения дашбордов. Позволяет быстро сделать дашборды не привлекая внимания санитаров выделенного аналитика. Выглядит как минимум любопытно, открытый код, AGPL. Но завязано на платформу MindsDB командой которой он и создан. У MindsDB минимальная подписка это $35 в месяц с привязкой карты, что для работы немного, а для тестирования, особенно когда тестируешь много сервисов, себя не оправдывает. Был бы аналогичный platform-agnostic инструмент - ценность его была бы выше для пользователей. Думаю что еще появится если еще не появился. P.S. Не понимаю тех кто называет продукты распространенными человеческими именами, не любят они людей.
- OpenScreen многоплатформенный инструмент для создания демок к софтверным продуктам. Открытый код, MIT, выглядит как наглядный и зрелый продукт. На практике надо проверять, если все как в его демо то можно использовать для создания пользовательской документации, презентаций инвесторам и тд.
- whylogs библиотека для ведения логов в задачах машинного обучения. Существует достаточно давно и, кроме всего прочего, умеет суммаризировать датасеты и выдавать их статистические профили. Не так много таких инструментов существует, как ни странно, а для данных очень большого объёма их практически нет, поскольку почти всегда они работают через датафреймы. Whylogs тоже основан на датафреймах поэтому и применимость его ограничена.
- Nicholas Carlini - Black-hat LLMs | [un]prompted 2026 о том как применять LLM (в данном случае Anthropic) для поиска 0-day уязвимостей. Полезно для тех кто занимается безопасностью ПО в любой шляпе.
- parallel.ai онлайн ИИ агент с ориентацией на машинное использование (хотя формат вывода для людей тоже есть) и умеющий в поиск, deep research и тд. Как продукт выглядит интересно и в части вывода промежуточной информации в процессе работы над задачами и в части в том что он сделан в формате machine-first и API-first (машинная выдача и доступ через API/MCP выведены в приоритет). Я его на автоматических задачах еще не проверял, только сравнивал работу в режиме deep research с другими сервисами.

P.S. И про deep research инструменты некоторые размышления вдогонку
У меня есть типовая задача по deep research с тестированием одной из идей развития Dateno. Она неплохо структурировано для аналитики результатом которой должна быть и оценка бизнес ниши и техническое проектирование. Я регулярно проверяю новые ИИ агенты на этой задаче. Что хорошо - оценку бизнес ниши parallel.ai выдал очень четкую, не идеальную, но логичную. А вот с техническим проектированием не очень. Я до этого сравнивал с десяток сервисов способных в deep research (Perplexity, ChatGPT, Kimi, MiroMind, Gemini, Antigravity, Cursor и др.) и пока только Kimi и MiroMind выдавали наиболее интересный результат в части продумывания архитектуры ПО.


#opensource #datatools #ai #thoughts

Для тех кто интересуется регулированию ИИ в других странах, обзор последних правил закупок ИИ госорганами в США, скорее критичный чем хвалящий. Основная мысль в том что правила госзакупок исходят из того что государства получают лучшие (самые дешевые часто) сервисы на тех же условиях что они предоставляются на рынке и выигрывают за счет того что за счет рыночных внедрений у продуктов есть устоявшиеся цены, условия и тд. А в данном случае госорганы устанавливают большое число ограничений включая политические, ограничения на "Woke AI" и запрет на сбор телеметрии необходимой основным ИИ провайдерам. Все очень похоже на то что ИИ в госорганы в США будут поставлять, или ИИ-бигтех договариваясь об особых условиях, или "классические господрядчики" используя открытые модели и инфраструктуру внутри госинфраструктуры.

Сравнивать это регулирование с российским, к примеру, сложно. Российское регулирование, в форме ранее упомянутого законопроекта, предполагает жесткие ограничения не только для ИИ для гос-ва, но и для любых разработчиков ИИ в принципе и выведено оно в регулирование подзаконными актами Пр-ва, которые могут быть как весьма облегченными, так и убивающими рынок для всех кроме пары компаний (конечно никакой коррупции тут не может быть, даже думать об этом ни-ни).

Но возвращаясь к регулированию в США, оно далеко от идеала и говорит про тренд на усиление госконтроля к ИИ продуктам используемым госорганами, что для практики закупки ПО в США если не странно, то не общепринято.

#usa #ai #regulation