Ещё полезных ссылок про данные технологии и не только:
- Introducing MAI-Cyber-1-Flash inside MDASH свежая модель от Microsoft по поиску уязвимостей. Интересная архитектура и технические подробности про то как там устроена мультиагентность
- Pi Web веб интерфейс для известного кодирующего агента pi. С ним привычно уже работать с командной строки, но UI также удобно и полезно
- EU delays release of Copernicus imagery over Gulf of Oman Евросоюз установил 24 часовую задержку в публикации снимков Оманского Залива со спутников Sentinel-1 и Sentinel-2. Конечно же по просьбе властей США😉 Подозреваю что рано или поздно крупные медиа реально будут запускать свои спутники чтобы получать оперативную информацию. Кстати, тут есть материал для хорошего фантастического рассказа

#opendata #ai #eu #satellite #security #microsoft

Ещё немного рефлексии про разное сугубо технологическое:
1. Размышляю над тем как надо публиковать датасеты в современном мире и склоняюсь к тому что надо разделять более явным образом понятия набор данных (датасет) и дата продукт. Набор данных становится дата продуктом по мере зрелости его документации, наличия владельца и понятной аудитории/пользователей. Поэтому, к примеру, API Всемирного банка дата продукт, а набор данных на типовом портале открытых данных нет. Дата продукты ближе к корпоративному и профессиональному потреблению данных, наборы данных, в первую очередь открытых данных, всё ещё существуют в режиме "будьте довольны что хоть так это доступно, могли бы вообще ничего не публиковать". Когда я проектировал и делал internacia-db то держал в голове модель именно как курируемого дата продукта. Поэтому там и экспорт в разные форматы, и документация по использованию в разных языках разработки и инструментах и так далее. Что я, действительно, хочу сделать так это попытаться привести этот опыт в систематизированный вид, возможно в спецификацию, reusable datasets или reusable data products.
2. Продолжая размышления про ИИ инструменты для разработки, видно как они быстро развиваются, особенно Cursor с его построением архитектурных холстов (canvas) и пока главное отставание китайских моделей скорее инструментальное чем на уровне возможностей LLM. Когда, к примеру, тот же ZCode от z.ai сможет делать подобное то им можно будет пользоваться уже как приоритетным инструментом.
3. Как я уже описывал ранее, у меня сохраняется и углубляется мнение что вся экосистема инструментов открытых данных сильно отстает от технологий работы с данными и это отставание усиливается. Видно как сообщество, и профильные международные НКОшки, и активисты разделяются. Те кто был про технологии уходят в них и отходят от общественного, те кто про технологии был меньше уходят в темы этики ИИ, европейского цифрового суверенитета и всего подобного. У сообщества открытых данных кризис схожий с кризисом сообществ открытого кода. Все производимое общедоступное идет на корм ИИ агентам и для многих это существенный кризис миросознания.
4. А вот для тех кто делает что-то для общественного интереса всё больше возможностей для создания проектов в режиме человека-оркестра (one-man-projects). К примеру я смотрю на проект "Как голосовали депутаты?" про голосование российских депутатов по отобранным автором(-ами) чувствительным законопроектам и понимаю что почти наверняка всё это сделано одним человеком за 2-3 вечера и с помощью одного из ИИ ассистентов. Это стало реально просто, на такие проекты не нужны иностранные гранты какие-либо финансовые ресурсы, я довольно много их уже видел по европейским странам, по выборам в Армении и тд. Всё что для подобных проектов нужно - это: четкое видение результата, базовые технические навыки и, желательно, аналоги на которые можно ориентироваться. И данные, конечно. Поэтому многие общественные проекты могут/могли бы появляться как на дрожжах и не появляются, не потому что нет технической возможности, а по другим, иным причинам.

#opendata #opensource #ai #thoughts #data #dataproducts