Обзор протокола MCP от NSA (Агентство национальной безопасности США). Если коротко то так

Хотя MCP действительно является многообещающим базовым уровнем для агентных систем, его текущее
состояние безопасности остается неоднородным и в значительной степени зависит от дисциплины реализации, а не от гарантий протокола.

Сам по себе документ небольшой, 17 страниц, обзорный по многим ранее опубликованным проблемам протокола. Почитать его стоит всем разработчикам и архитекторам работающим с MCP протоколом.

#readings #security #ai

Подборка ссылок про данные, технологии и не только:
- Dead on Arrival: The AI Dashboard Problem автор рассуждает о том насколько легко стало делать дашборды с помощью ИИ и насколько они плохи и о том как их улучшить. Полезное чтение для всех кто быстро делает дашборды для себя и других
- SiteRows маленький стартап/проект который позволяет получать данные из сайтов с помощью SQL. На вход много ссылок и SQL запрос - на выход таблицы. Лет 8 назад я проектировал похожий сервис, но к реализации так и не приступил, только сделал автопревращение страниц в RSS ленты. А тут автор пошел дальше и сразу SQL и явно прицел под маленький стартап. По моему бизнес идея там сейчас недостаточно ёмкая, но любопытно
- 2026 State of Analytics Engineering Report от команды dbt и с ожидаемыми выводами о том как растет эта экосистема в первую очередь с акцентом на сам dbt. Полезно для корпоративных аналитиков и дата инженеров
- Digitally delivered services trade dataset набор данных и визуализации по торговле услугами оказываемыми через интернет, включая финансовые услуги, нематериальные ИТ услуги и многое другое. С одной стороны интересно и можно наглядно увидеть, например, резкое падение импорта и экспорта услуг из России с 2022 года (но падение, а не исчезновение). А с другой стороны почему то оценки по услугам из США и по их импорту услуг меньше чем по тому же Евросоюзу в 2.5 раза.Сам набор данных небольшой, CSV файл в 7.5 мегабайт, период охвата 2005-2025 годы.

#opendata #datasets #readings #ai

Я вот тут столкнулся с тем что сам осваивал все что касается программирования ИИ агентами и применения ИИ в целом самостоятельно и на практике в основном, но регулярно в окружении есть люди которым нужно быстрое погружение, а материалов как раз про быстрое погружение у меня на руках нет.

Посоветуйте:
1. Что можно порекомендовать почитать про развитие ИИ в последние годы в сжатом виде для людей старшего возраста которые не имеют о теме ИИ глубокого представления, но обладают хорошим техническим образованием и бэкграундом. Понятно что практические материалы устаревают (обновляются) чуть ли не ежемесячно, и на смену RAG пришло уже много всего другого, как пример. Но наверняка есть хороший материал/книга/бесплатный курс быстрого погружения.

2. Какие курсы дают реальное быстрое погружение в Cursor, Antigravity, Claude Code и другие ИИ агенты для кодирования с нуля под задачи программирования и анализа данных. Курсов много, большая часть очень сомнительного качества. Что есть наиболее полезного сейчас? Критерий качества для меня - это "я на эти курсы готов отправить всех разработчиков", но никак не "я этот курс сделал, он отличный".

#questions #ai

Подборка ссылок про данные, технологии и не только:
- Redistricting Data Hub портал открытых данных о перераспределении округов, включает много данных по разным штатам США. В чистом виде общественно-политический проект множества партнерских избирательных организаций. Интересен технологичностью и четким фокусом
- OpenData набор проектов построения объектных и векторных хранилищ. Назвались очень странно OpenData, все таки, про другое. Делают что-то интересное, но непонятное потому что с названием не коррелирует.
- Headroom комплексный инструмент сжатия контекста для кодирующих ИИ агентов, помогает оптимизировать токены и скорость разработки. Обещают сжатие использования токенов в 60-95%
- AI Engineering from Scratch вводный курс для ИИ инженеров, 503 урока в 20 фазах. С открытым кодом

#opendata #opensource #ai #tools

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- The Tableau Exodus Has Begun короткий текст с анализом того почему Tableau уже не самый интересный инструмент для аналитики и то какие есть альтернативы. Текст в жанре BI is dead, long live AI-analytics. Тема слегка спекулятивна, но актуальна
- Cate попытка переосмыслить пользовательский интерфейс разработчика в виде IDE и множества окон ИИ агентов. Не чувствую уверенности что идеальное решение, но любопытное уж точно
- Android developer verification timeline просто для напоминания для тех кто забыл. С сентября 2026 года Google вводит обязательную верификацию всех приложений на платформе Android на всех устройствах сертифицированных Google. Это не значит что приложения из непроверенных источников совсем нельзя будет поставить, но процесс сильно усложнится. Как бы некоторые приложения в некоторых странах не превратились бы в тыкву

#opensource #ai #android #bi

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- dagster price increase 10x insane , don't ever use them тред на Reddit о том как Dagster подняли в 10 раз цены на их облачный сервис. Для тех кто не знает - Dagster это такой ETL/ELT продукт с открытым кодом по модели SaaS когда бесплатно открытый код и платно когда используешь в облаке. И вот они подняли цены в 10 раз. Продукт удобный, но с таким отношением я бы и от open source версии отказался. У них код под лицензией Apache 2.0 и хочется надеяться что кто-то его форкнет и начнет развивать альтернативу если они еще и open source код начнут портить.
- We had to build new evals for Fable обзор модели Fable 5 для задач дата аналитики от ребят из команды Hex (облачный сервис аналитических тетрадок). Если коротко то это хорошо, но недешево. Полезный обзор

#readings #ai #datatools

OpenSharing свежий стандарт/протокол/спецификация по обмену данными и другими цифровыми артефактами для работы ИИ агентов включая таблицы, коллекции файлов, схемы, глоссарии и так далее. Был передан компанией Databricks в Linux Foundation и основан на уже активно используемом протоколе Delta Sharing к которому уже есть действующая экосистема и множество продуктов его поддерживают.

Передача его в Linux Foundation - это хорошо, это позволяет расширить экосистему. Хочется надеяться что появятся еще и open source реализации серверной части delta sharing, чтобы не зависеть от облака Databricks.

#opensource #standards #ai #tools #datatools

Anthropic внезапно и по требованию властей США отключили Fable 5 для всех клиентов. Причем требование было про угрозу национальной безопасности без уточнения причин, но можно предполагать что причины в том что кто-то из пользователей таки смог преодолеть защиту от применения в целях кибербезопасности и других потенциально опасных тем/задач.

Всё это поднимает сразу два ключевых вопроса:
1. Неизбежность обязательного сильного государственного вмешательства в разработку и доступность наиболее передовых LLM и ИИ сервисов
2. Невозможность страновых ограничений для доступа. Власти США запретили предоставлять доступ всем негражданам США и Anthropic вынуждены были отключить вообще для всех, потому что гарантировать недоступность для всех несоответствующих этому критерию сложно.

Событие это важное, если не переломное. А что будет когда модель сравнимую с Fable/Mythos выпустят китайцы, ее власти США тоже запретят? И как, простите, они это сделают?

#ai #thoughts

Open Knowledge Format свежая спецификация для описания знания для LLM в продолжение идеи LLM-wiki сформулированной Andrej Karpathy. Спецификация уже декларируется как используемая внутри Google Cloud Knowledge Catalog.

Не они первые и не они последние кто реализует эту идею, она прямо таки уже стала одержимостью для многих в ИИ сообществе и неспроста, поскольку переосмысливает некоторые устоявшиеся подходы. Например, то что каталог данных/метаданных теперь может быть каталогом знаний. Вроде как очевидно, но не совсем.

Что мне нравится - открытая и простая спецификация, достаточно крупный/тяжелый бренд ее реализующий.

Что мне не нравится - хочется что-то отчуждаемое от конкретного проприетарного продукта, в данном случае облака Google.

Если будет реализация только в открытом коде и без привязки к облакам - это идеальный вариант. Впрочем, не забываем что реализаций/спецификаций много, так что будет ли эта популярна еще не очевидна.

P.S. Название, конечно, придумано весьма сомнительное учитывая существование Open Knowledge Foundation (OKF). Просто таки смешение терминов

#opensource #standards #ai #google #knowledge

Подборка ссылок про данные, технологии и не только:
- Running local models is good now - автор пишет что, внезапно, но разработка ПО с помощью локальных моделей стала реалистичной. Она приводит в пример новую LLM Gemma-4-12b-qat достаточно компактную чтобы работать на ноутбуке с 64GB памяти и достаточно эффективную чтобы решать задачи работы с кодом.
- SpaceX to acquire Cursor for $60B in stock если кратко то компания AnySphere создателей среды разработки Cursor теперь куплена SpaceX. Я бы сказал что если Grok не начнут навязывать через Cursor, то это хорошая новость. Думаю что не будут и думаю что это не последнее приобретение SpaceX
- GenSpark - стартап/сервис-ИИ агента сравнимый с Manus. В моих тестах неожиданно хорошо показал себя на Deep Research задачах. Сервисов таких до сих пор не так уж много и можно разориться уже если тестировать их все.
- Bigset агент с открытым кодом по созданию датасетов из веб-поиска. Вбиваешь что-то вроде "AI infrastructure startups hiring backend engineers" и получаешь CSV файл на выходе. Концептуально напоминает сервис Webhound, там открытого кода нет, только SaaS. Правда и Bigset хоть и с открытым кодом, но зависит от коммерческого сервиса Tinyfish через который он делает веб поиск.

#opensource #ai #tools

Свежая модель GLM 5.2 от Z.ai, её уже можно потестить в агентском режиме на chat.z.ai и выглядит в работе она неплохо

У меня есть набор тестовых кейсов для deep research задач которые я опробую на всех новых моделях. Они к основной работе не относятся, зато я сам очень хорошо понимаю контекстную среду и могу оценить результат. Например, промпт как на приведенном скриншоте. В результате получается отчет на 30-40 страниц, не идеальный, не так чтобы вау-вау, но так чтобы очень хорошо. Если бы я реально этим репозиторием и кодом занимался, я бы рекомендации из результатов анализа применил.

Необычное наблюдение что вместо режима выдачи результатов Markdown-по-умолчанию привычный по другим сервисам тут всегда выдается PDF или DOCX или оба файла, но не Markdown. Это скорее неудобно чем удобно, но точно не критично.

По разного рода бенчмаркам для разработки у GLM-5.2 тоже очень высокие оценки, пробовать в работе точно стоит.

#ai #tools

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Digital Government Outlook 2026 обзор ОЭСР по странам ОЭСР и странам которые они мониторят о их прогрессе в части цифровой инфраструктуры. Там много разного по развитым странам, из того что стоило бы отметить так это нулевые оценки Турции по Data accessibility и крайне низкие по открытости данных в целом, общая оценка 0.06. Чему я не удивлен, потому что в Турции на редкость много порталов открытых данных отдельных регионов и отсутствует национальная инициатива. Причем очень странно почему поскольку её есть из чего собирать. По другим странам тоже много интересного, полезно почитать всем кто изучает цифровизацию гос-ва.
- Clear свежий язык разработки и спецификаций одновременно созданный специально для работы ИИ агентов. Плюсы - он простой, минусы - примерно те же, он простой. В копилку языков ориентированных на работу с LLM больше чем на людей
- Lore система контроля версий нового поколения с акцентом на хранение бинарных файлов, а не просто текстового кода. Создано внутри Epic Games и надо полагать с акцентом на их задачи, работы не только с кодом, но и большими объемами бинарных ресурсов внутри игр
- Cursor Origin преданонсированный сервис от Cursor'а в виде Git'а для агентов. Звучит как заявка на конкуренцию с Github'ом, так что любопытно, хотя и не может быть просто

#ai #opensource #government #digital

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