Новая популярная "игрушка" сервис In the weights по поиску себя или кого-угодно еще в ведущих LLM моделях.

Выглядит забавно, с одной стороны, а с другой косвенная демонстрация применимости LLM в OSINT задачах и что, к примеру, "законы о забвении" и все подобное по удалению результатов поиска будет слабо применимо к LLM, как минимум еще долгое время.

#funny #ai

Про то как ИИ хайп влияет на открытость данных. Патентная служба США USPTO ограничила доступ к своему порталу открытых данных data.uspto.gov только для зарегистрированных пользователей. Теперь чтобы скачать большие слепки данных или подключится через API надо заполнить регистрационную форму, а с августа включать в нее еще и дополнительную информацию.

Делается это для борьбы с ботами - читай автоматизированным подключением через ИИ краулеры. Учитывая что USPTO - это крупнейшая патентная служба в мире и ранее она была одной из наиболее открытых, то и огромное число ботов обращались к ней для получения данных по патентам.

Понятно что данные не исчезают и многочисленные сервисы использующие их продолжат работу зарегистрировавшись там, но тенденция налицо. Это не первый и не последний подобный случай

#opendata #closeddata #usa #patents #ai

NVIDIA выложили в открытый доступ BioNeMo Agent Toolkit инструментарий для работы специалистов-биоинформатиков с ИИ агентами. Это не LLM модель, не программный продукт, а коллекция большого числа файлов навыков (SKILL.md), документации и примеров кода оптимизированное под Claude, Codex и Nemotron и инфраструктуру сервисов NVIDIA. Все под лицензиями Apache 2.0 и CC-BY-4.0


По сути это не то чтобы радикально новый, но всё же новый подход к документированию API и сервисов. Каждый файл SKILL.md сопровождается документацией к эндпоинтам API и примерами использования с дополнительными описаниями как с ними работать.

Общаясь со спецами по биоинформатике я уже не первый раз слышу что они используют специализированные ИИ инструменты, но ощущают что от всех них откажутся в сторону general LLM, учитывая как те развиваются. Пример с NVIDIA тоже показателен. Не разработка отдельного закрытого продукта, многие из которых есть на рынке, а встраивание в собственную экосистему и экосистему Anthropic и OpenAI

#opensource #ai #biotech

По поводу того что в России изменили законопроект о регулировании ИИ и из него убрали все ограничения и запреты и добавили всякие формы поддержки для тех кто делает фундаментальные модели. В общем из законопроект про "запрещать и не пущать" он был превращён в законопроект про "не мешать и немного помогать". Редкое явление в российском регулировании в последние годы, что уж тут скажешь.

Много лет назад, работая с разными доступными данными об активности госорганов я подумывал не сделать ли российский аналог Bloomberg Government (BG), с систематизированными данными про людям, контрактам, бюджетам, законам и проектам законов. Даже сейчас, со всеми ограничениями, информации о активности госорганов если не много, то кажется что достаточно чтобы такую штуку сделать. Включая аналитические продукты, у того есть регулярные обзоры проектов биллей да и аналитика по госрасходам и госконтрактам то что я довольно хорошо знал и знаю до сих пор.

По многим причинам дальше подробного технического задания этот проект не пошел, да и хорошо это, если честно. И одной из причин было то что наблюдаемая часть GR по российским законопроектам и вообще проектам нормативных документов не имеет почти никакого отношения к реальному. В наблюдаемой среде можно посмотреть как некоторые бизнес ассоциации направляют свои позиции, выступления отдельных чиновников и депутатов и тд. Но проблема/ситуация в том что то кто и как влияет на итоговый результат можно узнать только от инсайдеров. И эти разговоры могут идти на уровне министерств (редко), Пр-ва (часто) или Администрации Пр-та (весьма вероятно), но они непубличны.

И вот эти изменения в законопроект о регулировании ИИ - это прекрасная иллюстрация этого тезиса. Законопроект, явно, вносился интересантами которым хочется чтобы "страна жила построже". А то что это такое, все тут ходят с гирями на яйцах находятся под надзором, а какие-то там ИИ разработчики обнаглели в край.

В итоге оказалось, неожиданно, 😉 что если так гайки закрутить то будет хуже настолько что лучше не будет. И кто-то кому-то смог это объяснить настолько хорошо что всё переписали. Но мы не знаем кто, не знаем какими доводами, не знаем кого переубедил, разве что можно догадываться или читать прессу ссылающуюся на инсайдеров.

А возвращаясь к аналитике по законопроектам, законам и другим НПА, то она имеет развилку прикладных сценариев для защитного GR, но с запозданием, потому что в России анонс законопроекта - это не приглашение к разговору, а сформулированная угроза (как правило прописаны новые запретительные положения). Это имеет ограниченную ценность, но какую-то могут иметь.

Второй путь в юриметрии и оценки качества НПА и законопроектов да и законов измеряя время их подготовки, степень того насколько это "закон-спагетти" состоящий из сотен правок других законов, качества содержания и тд. Это может иметь только два аспекта:
- публично политический - показать плохую работу нормотворцев наглядно и в цифрах.
- внутриполитический - выстраивать внутреннюю работу над НПА и пересматривать законодательство.

В общем-то как ни смотри, не думаю что аналог Bloomberg Government в России возможно и имеет смысл делать. Но если кто-то задумывается о применении ИИ в отношениия законов/законопроектов, то может мои мысли вслух и пригодятся.

#thoughts #laws #ai

Похоже не только Anthropic попали на грабли одобрения новых ИИ моделей Белым домом (США), а и OpenAI. Их уже попросили притормозить с публичным анонсом их новой модели, до её тестирования.

Меня мучает все тот же вопрос - что будет когда появятся сравнимые по эффекту открытые и доступные китайские модели? Власти США их тоже попробуют притормозить ? Будет ли какой-то глобальный договор вроде договора о нераспространении химического или ядерного оружия? Куда мир вообще идет-то ?

#thoughts #ai

В каком-то смысле ожидаемая новость, Google через Chrome втихую начал устанавливать на устройства пользователей 4ГБ ИИ модель Gemini Nano. Интересно тут сразу многое:
- устанавливают втихую, не предупреждая пользователя
- отключить это можно в настройках On-device AI в chrome://settings, где по умолчанию эта опция оказывается включенной
- даже из описания в справочной Google остается ощущение непрозрачности процесса

Автор оригинальной новости задается вопросом не является ли это нарушением GDPR и упоминает Anthropic которые похожим образом втихую вносили изменения на устройствах пользователей.

Тема эта за пределами конкретно Google, если бы у Apple и Microsoft был бы реальный прогресс с их ИИ продуктами они, наверняка бы давно добавили локальные модели как часть их ОС.

А пока во всю наблюдаем цифровые "dark patterns" от Бигтехов.

#readings #ai #google

LongCat-2.0 свежая LLM на 1.6 триллионов параметров, контекстом в 1М и открытым кодом (пока не открыт, только обещан). Особенность в том что она под другим названием Owl Alpha уже входит в топ 5 рейтинга OpenRouter и активно в этом рейтинге растет. Иначе говоря разработчикам даже не надо доказывать ее востребованность, она и так де-факто уже проверена востребованностью.

Другая особенность в том что модель обучена полностью на китайских чипах и создана в компании Meituan - это такая китайская компания разработчик приложения доставки. Они и раньше делали LLM под названием LongCat, но кажется именно эта является прорывом.

#ai

OmniRoute локальный маршрутизатор запросов к ИИ провайдерам умеющий работать с большим их количеством, сейчас это 231 провайдер в том числе с теми которые дают бесплатные квоты. Позиционируется как инструмент сильной оптимизации потребления токенов, позволяет сократить их благодаря сжатию RTK + Caveman.

Что характерно даже поддерживают одного из российских провайдеров - gigachat (можно увидеть в общем списке), но собственно и только. Того же Яндекс'а к примеру тут нет почему-то.

Плюс обещают прозрачную интеграцию с 1proxy и возможность обхода блокировок из стран которым некоторые AI провайдеры не дают доступа (Россия, Иран, Куба, Китай и тд.).

На чем зарабатывают непонятно, думаю что монетизацию включат позже и привяжут как раз к сервисам прокси или экономии токенов.

Выглядит как очень полезный инструмент еще и из-за встроенной аналитики потребления, так что надо пробовать на практике. Если все работает как обещано - ценное дополнение к техническому стеку.

#opensource #ai #tools

Пишут что качество новой версии Fable 5 существенно упало, например, отладка кода упала на 70%, рефакторинг на 48% и галлюцинации стали хуже (изменения на 19%).

Все потому что теперь при обращении к этой модели она часто перенаправляет на Opus 4.8 из-за мер безопасности которые предприняли Anthropic.

Как это трактовать? Я бы сказал что в первую очередь как то что пр-ва теперь могут устанавливать требования к понижению качества ИИ моделей и это только начало. Чем дальше тем ограничения могут быть серьезнее, для тех кому надо будут полноценные версии фронтирных моделей, а для остальных с существенными ограничениями.

Интересно начнут ли в эту игру играть и власти Китая когда флагманские модели их стартапов начнут давать сравнимое качество?

#ai #thoughts

Помните я писал подход к разработке через режим

set the goal → analyze + analyze + analyze → review → design → plan → execute → (repeat tests till conditions met) → verify

где прежде чем приступаешь к изменениям в коде запускаешь неоднократный анализ имеющегося.

Я регулярно тестирую новые LLM модели и агентские сервисы на разных репозиториях запросами именно на их полноты и подготовки роадмапов. Эдакий внешний ревью архитектуры, кода и перспектив продукта.

Примеры такого анализа на коммерческих репозиториях показать я не могу, а вот почему бы не показать пример анализа открытого кода. Все та же библиотека и инструмент newsworker о которой я ранее писал и которая умеет преобразовывать страницы без RSS/Atom в RSS/Atom и другие новостные ленты.

В этом примере я запросил у агента Z.ai и модель GLM-5.2 провести аудит репозитория и составить перечень нехватающих функций и роадмап по их внедрению.

Результат более чем удовлетворительный. Не идеальный, но таким он и не может быть, но экономящий время и через несколько корректировочных вводных позволяющий превратить этот открытый продукт в более удобный инструмент.

Причем разные инструменты и LLM дают разные результаты. Хороший итоговый анализ является сводным и дополненным личными архитектурными комментариями видения продукта.

Ну и конечно не могу не добавить что все что касается открытых репозиториев - это отличный полигон для тестирования применения кодирующих ИИ.

#opensource #ai #coding

Allemannsdata коллекция MCP сервисов для 24 API/сервисов открытых норвежских данных. Хотелось бы сказать что сделано норвежским правительством/министерством цифры, но нет, это инициатива одного разработчика.

Дело полезное, но еще лучше когда будет официальное чтобы точно быть уверенными что будет стабильно работать.

А вообще вот вам пример потестить навыки, берете открытое госAPI или большой датасет и делаете над ним открытый MCP сервис. Почему нет?

#opensource #API #AI

Reuters пишут о том что власти Китая собрали местные AI компании/стартапы и обсуждали ограничения на наиболее продвинутые модели для не-китайских пользователей. Звучит очень похоже на то что происходит в США с ограничениями на последние модели от Anthropic и OpenAI с той лишь разницей что открытые китайские модели сейчас стремительно набрали популярность и ограничения на их доступность затронут многих.

Правда врядли уже опубликованные модели будут удалять, скорее новые могут будут проходить дополнительные проверки и ограничения.

В целом в мире сейчас ситуация такая что есть два центра (две юрисдикции) откуда исходят наиболее продвинутые ИИ модели - это США и Китай и в обеих этих юрисдикциях безопасность выходит на первый план. А это может повлиять и на скорость выхода новых моделей, и на попытки построения агентских продуктов которые ограничения моделей могут/будут пытаться преодолевать, типа Sakana AI и еще на многое другое.

#ai #thoughts

Я тут задумался над одной из главных проблем большей части проектов/порталов с открытыми данными. Они очень редко существуют в понятиях дата продуктов (продуктов данных). Хотя, по своей сути, являются их подвидом. Должны бы являться, в каком-то идеальном мире.

В реальности оказывается что только лучшие из порталов вроде французского имеют приближение к этому.

Гораздо ближе к дата продуктам коммерческие порталы с данными, отдельные госпроекты где доступность данных - это одна из форма доступа к ним и коммерческие дата продукты.

Поэтому важный тезис в том что продукт данных (дата продукт) можно превратить в семантические слои, ну или расширить в это направление, а данные на типовом портале открытых данных нельзя. Там почти полный отрыв от контекста, задач, пользователей, метрик и коммуникации с владельцем данных, если он вообще есть.

Все это к тому что преобразование порталов открытых данных в AI-готовые продукты ограничено тем что дата продуктов на них мало, метаданные не адаптированы для работы ИИ агентов и, в целом, требуются отдельные и существенные усилия чтобы строить на них семантические слои.

Картинка для привлечения внимания, честно переведена с помощью LLM, а тут первоисточник

#opendata #ai #thoughts #dataengineering #datacatalogs

Для тех кто любит думать и читать про будущее свежий доклад Правительства Великобритании со Сценариями развития ИИ до 2030 года.

Текст большой и подробный, ключевые выводы такие.

1. Возможности ИИ продолжат расти. Уже в 2026 году системы действуют весьма автономно и превосходят экспертов в отдельных областях. К 2030 году ожидается ещё большая автономность и способность выполнять более широкий круг когнитивных и профессиональных задач — даже при замедлении темпов прогресса рост возможен за счёт лучшей интеграции и «упаковки» существующих систем в продукты.

2. ИИ может принести масштабные позитивные эффекты: рост производительности и экономики, более широкий доступ к эффективным госуслугам, ускорение научных прорывов (например, в здравоохранении и энергетике). Для британского бизнеса потенциал значителен — ИИ рассматривается как основной будущий источник роста производительности Великобритании.

3. Без вмешательства государства ИИ может привести к серьёзному, в том числе экзистенциальному, вреду. Усилятся существующие риски и появятся новые: кибератаки с использованием ИИ, его «двойное назначение» в науке, выход систем из-под контроля человека, зависимость людей от ИИ. По мере роста возможностей систем оценивать их безопасность и эффективность станет сложнее.

4. Существенное влияние на когнитивный труд. К 2030 году возможно значительное вытеснение рабочей силы, но одновременно ИИ будет дополнять и усиливать часть работников, положительно влияя на их зарплаты и карьерные возможности. Даже при более скромных сценариях характер труда изменится: рутинные, исполнительские задачи будут всё активнее автоматизироваться.

5. Рынок передовых моделей ИИ, вероятно, останется высококонцентрированным. Несколько крупных технологических компаний уже доминируют в разработке фронтирных систем, и эта тенденция скорее усилится. Основная выгода будет доставаться этим фирмам, владельцам капитала и контролёрам ключевых ресурсов, что может усиливать неравенство. При этом «за фронтиром» многие возможности ИИ станут более доступными и массово встроенными в разные сценарии использования.

6. Внедрение ИИ продолжит расти, но неравномерно. Коммерческие стимулы и требования нацбезопасности, а также рост автономности и надёжности систем ведут к быстрому и широкому внедрению в большинстве сценариев. Но во всех сценариях сохраняются барьеры, из-за чего скорость и масштаб внедрения будут различаться между организациями, отраслями и странами — это может усиливать неравенство.

7. Глобальная конкуренция сохранится, экономики всё больше зависят от технологий как источника роста, формируются сферы влияния во главе с США и Китаем. Судьба стран вне технологического фронтира будет зависеть от доступа к технологиям, партнёрств и способности действовать в фрагментированной глобальной системе.

#ai #readings #uk

Я на днях смотрел внимательнее на новые китайские модели: GLM-5.2, Kimi 3, LongCat 2.0 и скажу что, конечно, большой соблазн использовать их гораздо чаще потому что прогресс виден и экономия существенная.
Мои наблюдения следующие:
1. С задачами кодирования китайские модели справляются весьма неплохо. Если поставить задачу анализа репозитория, исправления ошибок или реализация понятных и четко сформулированных задач, то подходят они более чем. При этом токенов они тратят существенно больше, но и токены стоят дешевле.
2. А вот с задачами создания баз знаний гораздо лучше работают последние модели OpenAI 5.6 и Fable 5. Точно также как и с архитектурными задачами и задачами сравнения с конкурентами. По ощущениям к ним приближается Kimi 3, но в целом когда мне надо было сделать сравнительно небольшую базу знаний, то OpenAI 5.6 во всех вариациях справляется лучше.
3. В целом ощущения что все быстро меняется, все меньше критических ошибок, меньше галлюцинаций и для приведения в порядок унаследованного кода китайские модели более чем подходят. А вот когда надо спроектировать продукт или сделать сложную миграцию кода то лучше использовать OpenAI и Fable.

#ai #thoughts #notes

Добавлю ещё некоторое количество рефлексии по использовании LLM и ИИ агентов для создания базы знаний.

1. После некоторого числа экспериментов действительно Kimi K3 можно сравнить с последними моделями OpenAI и Anthropic. Созданные ей карточки в базе знаний куда более полные чем, к примеру, созданные с помощью GLM-5.2 или моделями попроще. Это важно поскольку существенно удешевляет процесс.
2. По наблюдениям наиболее эффективен двухэтапный процесс с human-in-the-loop. Вначале делать промпт на создание промпта, далее, делать его ревью и редактировать, при необходимости. и следующим шагом уже полученный промпт отдавать LLM. Первый этап можно делать и моделью попроще вроде той же GLM-5.2, а второй куда лучше отрабатывает уже более продвинутая модель. По сути это путь двухэтапного анализа поскольку при формировании комплексного промпта модель делает предварительный анализ объекта документирования.
3. Главный недостаток такого подхода в том что он существенно удлиняет процесс подготовки базы знаний, примерно в 2-3 раза и дублирует многие шаги потому что и, на предварительном анализа, и на финальном, идёт обращение к одним и тем же объектам. Например, если на вход поступает какой-то раздел сайта с набором тематических документов, то они скачиваются дважды. Может быть на стадии подготовки промпта не все, но тем не менее когда качество результата важнее скорости это лучший подход.
4. Что хорошо - это работает с любыми цифровыми объектами. Сайтами, датасетами, документами и коллекциями документов, API, текстами в иной форме, базами данных и так далее. Например, если бы я хотел не просто собрать базу данных межгосударственных организаций, но и сделать базу знаний по ним, то я сейчас вполне понимаю как это можно организовать структурно и технически. (оговорюсь - планов создавать такую базу знаний у меня пока нет).

#thoughts #ai #documentation

Pax Silica vs WAICO

Читаю про WAICO свежесозданный альянс по кооперации 29 стран по поводу ИИ где участвует и Россия все страны Центрально Азии кроме Туркменистана, и многие другие развивающиеся страны Глобального Юга. Ведущая роль там безусловно у Китая и, по сути, это объединение стран вокруг Китая и его глобальной ИИ политики.

И, конечно, невозможно его не противопоставлять инициативе США Pax Silica запущенной в декабре 2025 г. с похожими целями, но еще и с акцентом на редкоземельные металлы и полупроводники, ну и ИИ конечно.

Я оставлю политологам гадать являются ли эти конфигурации инициатив будущими прообразами нового разделения мира на глобальные альянсы.

Пока интересно что пересекаются они только на одной стране - это Казахстан. И что более половины стран мира пока никуда не присоединились.

По тому что я читаю сейчас складывается ощущение что у WAICO есть все шансы охватить почти весь Глобальный Юг, как минимум те страны в которых сильно китайское присутствие.

А вот чего пока нет так это инициатив схожего масштаба от Евросоюза. И это из-за того что ЕС несопоставимы с США и Китаем по развитию технологий ИИ и чуть ли не единственная тема вокруг которой ЕС могут пытаться собрать глобальную инициативу - это ИИ этика, безопасность и другие ограничения. Что сделать будет очень непросто, учитывая приоритет на экономический эффект практически во всех странах.

Правда вот мне совссем непонятно какие бенефиты власти РФ получат от участия в WAICO. Продажа российских ИТ/ИИ продуктов в страны Глобального Юга? Не особо верится. Доступ к китайским вычислительным ресурсам и покупке чипов? Про это интересно было бы узнать подробнее.

А я как раз недавно обновлял и еще планировал обновить карточки страновых блоков в internacia-db и вскоре, может быть даже сегодня, добавлю их туда.

#ai #china #thoughts

Подборка ссылок про данные, технологии и не только:
- Ontology Playground opensource веб приложение от Microsoft для визуального исследования онтологий. Выглядит очень хорошо, поддерживает импорт и экспорт RDF/OWL. Делает работу с онтологиями куда более доступной. Интересно откуда такой возвращающийся из небытия интерес к онтологиям? Подозреваю что природа этого в росте интереса подключения ИИ агентов к осмысленному восприятию связей между сущностями. В этом смысле ИИ агенты могут быть не только потребителями, но и инструментами упрощения построения онтологий.
- How We Built Our Knowledge Base о том как Cerebras строят внутреннюю базу знаний. Технических подробностей не очень много, а смысловых и логических немало. Можно обратить внимание на том что базу знаний они строят с прицелом на ускорение онбординга, что логично
- Qwen 3.8 новая модель от Alibaba с 2.4T параметров, позиционируется как сравнимая с Fable 5. Пока не открытая, подписка через QwenCloud начинается с $6. Интересны сравнения с Kimi K3 и ждем открытия модели, конечно
- I burned all my tokens researching how to save tokens автор описывает оркестрацию более слабых моделей как субагентов более продвинутыми на примере исследования темы экономии токенов. И тема интересная, и подход полезно описан.

#opensource #ai #readings #knowledge

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Celeris-1 свежая LLM от одноименного стартапа, обещают уровень почти как GPT 5 и гораздо более быстрые ответы. Несколько нестандартное позиционирование, не дешевле токены, не лучше ответы, а именно лучше response time. По моему это не ключевое в LLM, но кто знает.
- Agent swarms and the new model economics текст от команды Cursor который можно свести к выводу что продвинутая модель управляющая командой из непродвинутых моделей дает сравнимый результат при многократно меньших расходах. Полезное знание для тех кто ранее с этим не сталкивался
- Chat2DB визуальный клиент с открытым кодом более чем 30+ СУБД. Выглядит неплохо и похоже что автор его разработал с помощью LLM в короткие сроки. Еще одна демонстрация как современное созданное с помощью ИИ агентов ПО может быстро потеснить существующее.

#opensource #ai #datatools