Я, кстати, пропустил эту новость, а тем временем NVIDIA обвинили в получении 500ТБ пиратских книг из Anna's Archive. Это к вопросу о роли пиратских библиотек в скорости роста бума ИИ. Если представить себе какой-то другой мир с гораздо более правовой моделью распространения информации то такой стремительный взлёт ИИ инструментов был бы просто невозможен. Но это какая-то альтернативная вселенная была бы, а де-факто пиратскими материалами пользуются если не весь AI бигтех, то большинство.

#ai #piracy #books

Наблюдаю взлет сервисов автоматического документирования публичных (и не публичных) репозиториев кода. Помимо хорошо известного DeepWiki есть, как минимум, Zread.ai и os.ninja, DeepWiki-Open, OpenDeepWiki, GitSummarize, DeepDocs и другие.

Некоторые из них даже выглядят симпатично, но ИМХО, в генерации документации для открытых репозиториев есть минус в том что это будет хорошо пока Github не сделает это как часть их подписки и тогда у всех сервисов которые сейчас есть и создаются останется востребованность только для кода вне Github'а или же придется очень сильно конкурировать за качество итоговой документации.

В общем, выглядит это всё это как интересный тренд, но с непонятным итогом потому что неявным маркетмейкером тут является Github (Microsoft) который быстро может убить все эти попытки, ну или как минимум сильно обесценить.

Но сама идея интересная и самое её очевидное применение legaltech. Потому что понятное структурированное и логичное изложение НПА по отдельности и по блокам это то что нехватает очень сильно. Мне, правда, самому легалтех не очень интересен, ибо я много матом ругаться и коньяка пить начинаю когда читаю законы. Но общая идея, ИМХО, понятна - в областях где есть объекты требующие подробного понятного изложения и где нет подобных маркетмейкеров подход через автогенерацию документацию в стиле вики будет оправдан

#thoughts #ai #documentation

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Agent Psychosis: Are We Going Insane? автор рассуждает о том наступил ли уже агентский психоз у разработчиков или ещё нет и на что это влияет. Короткий ответ - да, наступил. Что дальше то? Агенты психиатры? Не помогут;)
- I Made Zig Compute 33 Million Satellite Positions in 3 Seconds. No GPU Required. автор решил достаточно ресурсоемкую задачу астрометрии с помощью связки Python + Zig, сравнил с реализацией на Rust и пишет про лучшую производительность у Zig. С одной стороны ожидаемый результат, с другой критерий производительности далеко не единственный и доступность разработчиков на рынке имеет значение.
- RzWeb онлайн инструмент для реверс инжениринга (анализа работы и содержания файлов программ) написанный на WebAssembly. В последние годы я так редко сталкиваюсь с задачами копания в исполняемых файлах (потому что от рынка инфобеза уже давно далек), но такие инструменты люблю
- OpenWork аналог Claude Work на базе открытого кода OpenCode. Сам продукт тоже с открытым кодом. Для не-разработчиков может быть удобным инструментом, правда для задач deep research я, всё же, применял бы MiroThinker (доступен не во всех юрисдикциях).

#opensource #tools #ai #aiagents

Prism от OpenAI - свежий их сервис по помощи исследователям в написании статей. Причем Prism помогает писать статьи сразу в LaTeX в облаке вместе с ИИ ассистентом. Фактически OpenAI одним махом сейчас поубивали десятки стартапов которые делали разные инструменты для помощи исследователям в научной работе. Собственно это главный риск у нишевых ИИ стартапов сейчас - быстрое их убийство крупняком если они чувствуют хороший потенциал в нише.

А я вот на эту тему задумался что скоро в рамках требований scientific integrity от исследователей будут требовать предоставлять протокол коммуникации с ИИ ассистентом вместе с научной работой чтобы верифицировать вклад самого исследователя и того что он не применял ИИ ассистента для подлога референсов, данных и так далее.

Впрочем Prism пока является инструментом скорее универсальным и в более узких областях больше вероятности специализированных ИИ ассистентов (физика, биоинформатика).

#ai #research #tools

Полезное чтение:
- Gas town критика от Benn Stancil подхода Gas town где ИИ агенты делают работы вместе с другими ИИ агентами и управляются другими ИИ агентами. Главный аргумент в том что подход Gas Town очень выгоден ИИ бигтеху чтобы подсадить пользователей на чрезмерно дорогие ИИ решения с непонятным результатом.
- Guidelines and best practices for making government datasets ready for AI документ от UK Government Digital Service о том как публиковать данные для обучения ИИ. Документ длинный и полезный, но вообще британцы все больше отстают в системной публикации госданных.
- The software complexity of nations научная работа переносящая логику экономической сложности (economic complexity) па программное обеспечение в странах. Не то чтобы я согласен с методологией авторов исследующих репозитории на Github в контексте стран, но работа любопытная

#readings #data #ai #economics

Ещё полезного чтения про данные, технологии и не только:
- пост в LinkedIn руководителя проекта Open Ownership о том что зарегистрированная в Ирландии компания MariaDB PLC (коммерческая рука популярного одноименного продукта MariaDB) проводит мероприятия по поддержке создания "европейского импортозамещения" под названием "Building the European cloud with MariaDB", но конечный её владелец - это калифорнийский инвестфонд K1 Investment Management. Таких историй будет ещё немало и ждем теперь волны расследований в Евросоюзе о том сколько из денег на формирование собственной независящей от США цифровой инфраструктуры пойдет компаниям из США напрямую и через европейских дочек
- PubTables-v2: A new large-scale dataset for full-page and multi-page table extraction любопытная научная работа команды которая экспериментирует с автоматизацией распознавания и структуризации таблиц из PDF документов и с упоминанием что они планируют выгрузить в открытый доступ обновленную версию набора данных который использовали для обучения. Задача с распознаванием таблиц и их извлечением - это одна из наиболее изученных в автоматизированном визуальном анализе документов, но далеко не является законченной, особенно для языков отличных от английского
- ZeroBrew специальный инструмент под замену brew, управления пакетами в MacOS. Приводит его к виду похожему на пакет uv для Python и ускоряет, улучшает и делает более удобным работу с пакетами в MacOS. Учитывая сколь часто приходится использовать brew - это важное изменение, а сам продукт является иллюстрацией переноса логика из более современной системы управления распространением ПО на более архаичную и ещё и с тем что сделать за короткий срок с помощью ИИ ассистента (код сделан в Claude 4.5).
- ChartGPU библиотека построения графиков с открытым кодом на Typescript с использованием GPU (WebGPU) и с поддержкой больших датасетов. Из особенностей. У неё один единственный разработчик использовавший ИИ ассистента Claude Code, библиотека стремительно набрала популярности (2400+ лайков) после поста в Hacker News, похоже что её разработка заняла всего пару недель (если не меньше).
- ZXC новый алгоритм и инструмент сжатия данных с более высокой скоростью декомпрессии чем LZ4 и другим алгоритмам. Может быть интересен именно в применении к дата-файлам и внутри форматов файлов вроде Parquet, там где скорость доступа к данным важнее уровня сжатия и скорости сжатия. Показывает сильно лучшие результаты на процессорах ARM и Apple Silicon

#opensource #ai #data #readings

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- The Economics of the Modern Data Stack есть ощущение что сам термин Modern Data Stack уже уходит в прошлое, но тут любопытный разговор про ETL продукты с открытым кодом и про то что Matatika поглотили Meltano. Лично мне продукт Meltano нравился на каких-то ранних его стадиях когда они форкнулись из Gitlab, но дальше они как-то совсем провалили коммуникацию с сообществом. Причем я не могу понять как они такое умудрились.
- Antigravity Manager open source инструмент для управления аккаунтами для работы с Google Antigravity. Решает важную проблему с тем что работать с Antigravity с корпоративного аккаунта очень накладно и откровенно неудобно. Вообще Google сделали хороший продукт технически и весьма неудобный в части управления им. Инструмент на китайском языке почти полностью
- Inside OpenAI’s in-house data agent о том как с помощью дата агента работают с данными внутри OpenAI. Любопытны идеи, но повторять один в один такое не надо, то что могут позволить себе те у кого ресурсы не ограничены - это не для всех.

#readings #ai #data

Ещё немного рефлексии по поводу применения ИИ в разработке и не только:
1. Важная проблема с ИИ сейчас - психологическая. Изменения происходят значительно быстрее чем многие могут к ним адаптироваться. И если в ИТ все более-менее привыкли уже к быстрым изменениям, то во многих других профессиях это происходит существенно тяжелее и с большой психологической нагрузкой. Разница в работе тех кто использует ИИ постоянно и тех кто сопротивляется очень заметна. Скоро потребуются курсы адаптации к этим изменениям (психологам работы прибавится).

2. В ИТ видно что ИИ ассистенты хорошо охватили блоки дизайна и разработки ПО, существенно эффективны в задачах devOps, продвигаются в задачах дата инженерии, но пока не видно специализированных продуктов по тестированию ПО. Но возможно я этого пласта применения просто не вижу, хотя он всё важнее.

3. Свежий доклад World Bank про распространение ИИ в развивающихся странах о том что есть новая форма неравенства в том как ИИ создается и применяется в странах с невысокими доходами. Акцент на малых моделях SLM работающих на повседневных устройствах. Тут важно не забывать что ИИ модели - это не только инструменты, но и де-факто срез мировых знаний локальные страновые модели будут применяться для цензурирования контента. Регуляторы к этому медленно адаптируются, они просто не успевают за потоком изменений, но этот поток не вечно будет столь изменчивым. Когда поток изменений поубавится или хотя бы станет предсказуемым жесткое регулирование будет неизбежным.

#thoughts #ai #itmarket

Для меня один из давних вопросов в том могут ли LLM работать с двоичными данными и делать это хорошо. Но если я только задумывался об этом то ребята из Quesma проделали серию тестов с внедрением вредоносов в несколько бинарников популярных серверных продуктов и попробовали с помощью разных LLM их выявить используя опенсорные инструменты Ghidra и Radare2. А по итогам они написали подробный отчет в котором есть еще и ссылки на детали замеров и исходники.

В качестве короткого резюме - да, возможно. Лучше всего себя показал последняя модель Claude Opus 4.6, хуже всего Grok-4.1-fast. Впрочем использование Claude Opus 4.6 было самым дорогим, его использование вышло в $300, но и выявил он 49% всего вредоносного кода (бинарного в исполняемых файлах)

Результат интересен еще и его обратимостью, если ИИ ассистенты так хороши в обнаружении вредоносного кода в бинарниках, то они же могут быть хороши и в его сокрытии. А значит и хакеры могут получить более опасные инструменты и борьба с ними станет тяжелее.

#opensource #ai #itsecurity

Тем временем я постепенно, но столкнулся с ограничениями раздумывающих ИИ ассистентов с решением задач которые требуют коммерческих сервисов. Возможно они всячески избегают предлагать решения которые предполагают платить деньги каким-либо сервисам, возможно, не знают решения задач на их основе.

Вот в пример задача которую я регулярно решаю - пополнение реестра каталогов Dateno (dateno.io/registry) и я регулярно задаю сложные вопросы для deep thinking сервисов которые звучат как "мне нужен полный список сайтов работающих на базе YYY" (реальные промпты посложнее, но так понятнее) и в ответ я получаю довольно неплохо структурированные ответы о том как искать эти данные на сайте вендора или запросами к Google и оценки трудоёмкости в несколько месяцев.

Хотя есть более эффективные инструменты из мира OSINT такие как BuiltWith или Censys которые позволяют получить списки по многим веб сайтов оплачивая отчеты по технологиям. Это стоит денег, но кратно эффективнее (не рекламирую их, просто констатирую). И ни один из ИИ ассистентов не предложил этот путь.

Это довольно существенное ограничение, скорее всего преодолимое путём проектирования задач на ранних этапах, но приводящее к ситуации когда ИИ ассистенты имеют ограниченное число маршрутов и неплохо действуют в их пределах и совсем не действуют там где эти маршруты не так очевидны.

#opendata #thoughts #ai

Кстати, в продуктах AI Deep research не могу не отметить китайский Kimi от Moonshot AI. Есть некоторое количество стран по которым лично мне довольно сложно собирать аналитику, в первую очередь это восточная и юго-восточная Азия. К примеру, для меня давно была загадка о том как устроены геопространственные сервисы и данные в Китае и Японии. Из всех сервисов пока только Kimi выдал наиболее глубокие и продуманные отчеты со ссылками на порталы, вендоров, госполитику и тд. По Японии, например, я совсем не знал что там CKAN (движок порталов открытых данных) рекомендован в технологическом стеке правительства и применяется официально для геопространственной инфраструктуры страны как хранилище геоданных (через специальные расширения движка).

По Китаю отдельно много интересного. Конечно, и Kimi, и остальные сервисы покрывают лишь общедоступную часть спектра аналитики, но я вот отдаю себе отчет что реши я такой отчет заказать или если бы мне его кто-то заказывал, то стоимость его была бы на 2-3 порядка выше чем сделать с помощью ИИ агента.

#analytics #ai #china #japan

В продолжение рассуждений про Kimo, дополню что лично моя коммуникация с большей части ИИ ассистентов для кодирования свелась к тому что до стадии написания кода, нужна обязательная стадия исследования и это исследование сильно помогает в дальнейшей разработке да и в принятии решения о дальнейшей разработки. Чем менее комплексный проект тем легче, но и для больших задач тоже.

Фактически до реализации того или иного компонента, продукта, программной библиотеки его видение загружаешь в несколько Deep Research продуктов и изучаешь потом их отчеты чтобы понять насколько предполагаемые решения реалистичны.

При этом ни один из Deep Research ассистентов не дает полной картины, а чаще всего их неполнота от неполноты описания того что ты хочешь спроектировать. И до стадии анализа от ИИ можно ещё ввести стадию критической оценки. Это когда у тебя есть предварительное видение результата и способа его достижения и это видение ты грузишь в ИИ ассистента с запросом на множество критических вопросов, поиск несоответствий, неполноты и противоречий.

Всё это из жизненной практики когда ты о чем то думаешь реализация чего будет стоить существенных денег, времени и иных ресурсов то хорошо когда есть кто-то не вовлеченный в процесс, достаточно нейтральный и критичный чтобы выдать критический взгляд.

В разработке ИИ ассистентами сейчас для планирования и проектирования применяются спецификации вроде OpenSpec или прямо заложенный в интерфейс режим планирования. Но это то что можно назвать тактическим планированием, стратегическое планирование в том что документ с результатами проектирования с помощью Deep Research загружается и кодирующего ИИ агента и уже он разбивает его на множество OpenSpec спецификаций.

Я какие-то глубоко рабочие примеры привести для этого не могу, приведу в пример который планирую выложить в открытый код. Вот есть файлы WARC огромного объема и используемые в веб архивации, это унаследованный формат, очень несовременный, без возможности использовать языки запросов и множество минусов, но с плюсом в том что он используется активно. Я для них писал инструмент metawarc который индексировал их в Parquet файлы и давал возможность работать хотя бы с их метаданными более менее удобно через датафреймы или DuckDB.

Предположим я хочу написать расширение для DuckDB которое бы позволяло делать SQL запросы к метаданным и данным в WARC файлах напрямую. Это могло бы сильно облегчить аналитику на их основе. Но у меня нет оптимального решения как это сделать и я задаю параллельно вопрос 5-6 Deep Research инструментам запрос на гайдлайн и далее уже изучаю их и выбираю дизайн спецификацию которую можно загрузить в Cursor или Antigravity или в другой инструмент.

И это работает, результат неидеальный, но лучше чем если изучать самому с нуля или сразу засовывать задачу в ИИ ассистента.

Мораль этого текста такова что применение ИИ важно и критично на стадии проектирования и анализа, возможно даже важнее чем на стадии разработки. И это то чем разработка на основе ИИ отличается от vide-кодирования, качеством архитектурных решений и продуманным контролем качества.

P.S. Все это только пример рассуждений про DuckDB и WARC потому что в самом простом варианте такое расширение уже существует duckdb-warc, но оно малофункционально, откуда и взялась идея насколько хорошо можно сделать его альтернативу малой кровью.

#opensource #ai #warc

Актуальная научная статья на Arxive Buy versus Build an LLM: A Decision Framework for Governments о том покупать ли госорганам (правительствам) LLM или строить собственные. Авторы из разных институций связанных с ИИ, в первую очередь из сингапурских и поэтому, в первую очередь, приводят в пример сингапурский опыт создания государственных LLM, а ещё упоминают швейцарский проект Apertus, проекты LLM из ОАЭ для арабского языка и поддержку Mistral AI в Европе.

В самой статье много полезных рассуждений об имеющихся ограничениях как финансовых, так и технических, но вообще работа на научную не тянет, честно говоря я думал что там будет в итоге методология принятия решения и гораздо более четкие рекомендации, но там вместо этого примерно так: "вот Вам перечень того что надо учесть, а дальше решайте сами"

Почему это важно? Потому что консолидация ИИ инициатив внутри государств неизбежна и многие решения будут исключительно политическими. Например, если в Армении Пр-во захочет сделать ИИ ассистента для госслужащих или граждан то будет ли Пр-во создавать свою ИИ модель или будет разворачивать и инвестировать усилия в одну из существующих? Второй сценарий более вероятен и вот вопрос - какую LLM они используют: открытую китайскую? коммерческую из США? Mistral? российскую от Сбера или Яндекса?

Армения - это как пример страны у которой точно нет ресурсов на создание собственной фундаментальной LLM. Точно также можно рассмотреть Кыргызстан, Грузию, Азербайджан, Узбекистан. Может быть и Казахстан тоже. И это только если пройтись по постсоветским странам.

Вот видите, у меня тоже только вопросы и нет ответов.

#ai #government

Два свежих документа ОЭСР для внимательного чтения:
- The agentic AI landscape and its conceptual foundations систематизация терминологии, определений и основного понимания того что такое ИИ агенты, агентские ИИ и так далее. Не техническое, но концептуальное погружение в предметную область для регуляторов, руководителей и тд. Про технологии мало, про перевод с технологического профессионального на понятный язык - много. Полезно для всех кто ищет правильные определения и внутреннее понимание этих определений.
- Digital Government Index and Open, Useful and Re-usable Data Index. 2025 Results and Key Findings результаты оценки стран ОЭСР и кандидатов по индексам DGI и OURData за 2025, оценки там вполне ожидаемые, однако поражают крайне низкие оценки Турции по открытости данных и очень особенно низкие оценки в доступности данных в Турции. Из всех стран ОЭСР и кандидатов там ситуация хуже всего. В остальном мало что изменилось - Франция и Корея показывают наилучшие практики в открытости данных,

#readings #oecd #ai #opendata #data #government

В рубрике полезных инструментов для разработки Roam Code движок на Python для индексации кода в семантический граф и снижения потребления токенов ИИ агентами для программирования за счет того что вместо grep'пинга кода они обращаются к индексу. Вернее снижение потребления токенов - это лишь малая часть полезного, остальное заключается ещё и в повышении управляемости, скорости внесения изменений и так далее.

Полезный инструмент для тех кто использует ИИ агентов для работы с кодом.

#opensource #ai #development

Подборка ссылок про данные, технологии и не только:
- Jack Dorsey’s Block to Lay Off 40% of Its Workforce in AI Remake Джек Дорси, создатель Твиттера, а теперь стартапа Block уволил 4000 человек, это 40% команды, с начала года. Что важно, оставшаяся команда плотно работает с ИИ инструментами и то что акции компании только выросли. Да, в ИТ отрасли и в создании ИТ продуктов будут сокращения, это неизбежность и большие возможности для AI-first компаний и большой кризис для всех кто думает что это пройдет мимо них.
- Geopolitical Union книга о том как Евросоюз перешел к реальным шагам в части цифрового/технологического суверенитета, автор Ben Farrand много лет пишет на эту тему. Не видел пока этой книги в открытом доступе, но скорее всего будет любопытной для улучшения понимания причин и стратегического тренда
- GeoAI for Humanitarian Action собственно про спасение людей с помощью ИИ в самом буквальном смысле, руководство по применению ИИ при гуманитарных кризисах связанных со стихией, катастрофами. По большей части речь про анализ спутниковых снимков с помощью ИИ.
- 2028 the Great Data Reckoning автор рассуждает о том что вендоры инструментов работы с данными идут к кризису 2028 года. О том что дата инженерам надо переосмыслять принципы своей работы.


#readings #dataengineering #ai #humanitarian

В рубрике полезных ссылок про данные, технологии и не только, подборка Text-to-SQL решений:
- QueryWeaver (Text2SQL) - решение с открытым кодом от FalkorDB. Из плюсов - открытый код, из минусов работает только с моделями OpenAI и требует развертывания FalkorDB которая с открытым кодом, но доп зависимость. Внутри Python и Typescript. AGPL
- WrenAI обещают поддержку многих СУБД и многих LLM. Есть демо с дашбордами. Внутри Python и Typescript. AGPL
- SQLChat баз поддерживают мало, из LLM только OpenAI. Typescript и MIT лицензия
- Vanna поддерживает много баз, почти любую LLM. Python. Лицензия MIT. Разработка остановилась где-то в апреле 2025 г.
- Build a robust text-to-SQL solution generating complex queries, self-correcting, and querying diverse data sources текст в блоге Amazon о том как Text-to-SQL может реализовываться и в чем есть системные сложности
- Getting AI to write good SQL: Text-to-SQL techniques explained текст в блоге Google на ту же тему и со схожими рекомендациями (задавайте контекст)

#opensource #ai #texttosql #sql

The Generative AI Policy Landscape in Open Source интересный обзор публичных политик в отношении использовании ИИ для изменения кода и отправки ошибок у основных проектов с открытым кодом.

Обратите внимание на немалое число проектов где есть полный запрет на изменение кода с помощью ИИ. Будет ли это ещё одним критерием выбора продуктов с открытым кодом из альтернатив?

Представим себе логику "Хочу выбрать себе дистрибутив Linux на сервер, какой брать - с полным запретом на ИИ код или наоборот который преимущественно ИИ пишется?"

И это ни разу не шутка. Велика вероятностью появления альтернативных open source продуктов которые будут делаться в разы меньшими командами .

#opensource #ai

В продолжение дискуссии про chardet в связи со сменой лицензии с LGPL на MIT через переписывание всего кода с ИИ ассистентом, разговор там оказался довольно таки шумным и в The Register вышла заметка где проблему разбирают подробнее.

А проблема простая - воспроизведение любого продукта становится настолько простым с помощью ИИ что можно нарушить любую лицензию (почти любую). Берешь софт который тебе нравится и и не нравится его лицензия, даешь ИИ ассистенту нужные вводные и за несколько дней получаешь альтернативу.

Да, да, есть много доводов почему это нецелесообразно на долгий срок, но есть и доводы почему это может быть жизненно необходимо. Многие вендоры ПО ведут себя совсем недружественно к пользователям, внедряют фичи которые ненужны, устанавливают ценники которые отсеивают существенную часть клиентов, переводят покупку лицензий на годовые подписки и тд. В общем их жалет будут не сильно или совсем жалеть не будут.

#ai #softwaredev #software