Новое Распределяем каналы MAX по категориям и территориям. Читать новость
Открытый канал ID 72004143733343

Искусственный интеллект. Высокие технологии

Каналов в рубрике
2 678
Место этого канала
№ 221
Открыть рубрику →
Каналов в рубрике
5 768
Место этого канала
№ 578
Открыть рубрику →
Россия
Открыть в MAX

Публикации за период

По реакциям

Поиск и вся лента — после бесплатной регистрации. Свои даты — по подписке; владелец канала видит их бесплатно. Сортировка по реакциям — по подписке. Зарегистрироваться

Загрузка…

Загружаем изображение…
Можно купить тысячи GPU, но дата-центру нужны стабильное питание и подключение к сети. Строительство электростанций, подстанций и линий передачи становится одним из главных ограничений роста.

Китай строит 38 ядерных реакторо
в общей мощностью около 43 ГВт, по данным World Nuclear Association. Это крупнейшая программа строительства АЭС в мире.

По оценке МЭА, потребление электричества дата-центрами для ИИ выросло на 50% за 2025 год. При этом нехватка сетевых мощностей тормозит подключение новых потребителей.

Следующий этап гонки ИИ будут определять и чипы, и способность быстро обеспечить их энергией. Масштаб китайского строительства даёт стране серьёзное преимущество.

https://x.com/Machinelearrn/status/2109585357226332353
Просмотры: 511
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Загружаем изображение…
DOOM запустили внутри SQL-базы. Каждый кадр теперь результат запроса 🤯
Лукас Фогель собрал SQLDoom: игровая логика и рендеринг оригинального DOOM работают внутри CedarDB.

Карты, монстры, оружие и состояние игры хранятся в таблицах. SQL рассчитывает движение, атаки и столкновения, а затем собирает картинку:

• около 1300 строк SQL и 89 CTE отвечают за рендеринг;
• ещё 5900 строк SQL реализуют игровую логику;
• кадры 320×200 генерируются примерно с 60 FPS на ноутбуке с Ryzen 7 PRO 7840U. В тяжёлых сценах частота падает до 35 FPS.

Python обрабатывает ввод, задаёт тайминг и выводит готовые кадры. Работает даже мультиплеер.

Теперь оптимизировать SQL нужно ещё и для того, чтобы монстры не лагали ☕️
Код:
https://github.com/cedardb/sqldoom

Онлайн-демка:
https://demo.cedardb.cloud/projects/38c0ee59-327d-495e-ad40-735521bba941
Просмотры: 691
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Загружаем изображение…
Anthropic готовится к IPO и предупреждает инвесторов: её модели могут представлять «экзистенциальный риск для человечества».

Из 261 страницы проспекта около 80 посвящены рискам. Компания допускает, что продвинутые модели могут сопротивляться отключению, скрывать информацию или вести себя подобно шантажисту. Ещё сложнее их проверять, если модель распознаёт, что проходит тест.

При этом Anthropic пишет, что для сохранения лидерства ей нужен непрерывный выпуск новых моделей. Ранее компания сообщила: за одну выбранную неделю на исследования безопасности пришлось около 6% вычислительных ресурсов для ИИ-исследований. Это показатель за неделю, а не доля всего бюджета.

Раскрывать риски перед IPO нормально. Необычно то, насколько подробно Anthropic описывает опасности технологии, на которой строится её бизнес.

Источник: https://www.reuters.com/business/finance/anthropic-warns-ai-may-pose-existential-risks-humanity-ipo-filing-2026-09-29/
Просмотры: 487
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Загружаем изображение…
Тысячи ИИ-агентов одновременно читают продакшен-базу. Что происходит с PostgreSQL?

Google представила PostgreSQL for agents в AlloyDB. Когда нагрузка растёт, система за секунды запускает изолированные экземпляры базы для агентов. Они получают доступ на чтение к актуальным данным, но не конкурируют за вычислительные ресурсы с основной базой. После работы экземпляры масштабируются до нуля.

Агентам доступны SQL, индексы, векторный и полнотекстовый поиск. Идея в том, чтобы они могли исследовать свежие данные и выполнять множество запросов, не замедляя транзакции пользователей.

Статус: Prev
iew, доступ предоставляется по запросу.

Анонс Google Cloud - https://cloud.google.com/blog/products/databases/announcing-postgresql-for-agents-in-alloydb
Просмотры: 453
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Загружаем изображение…
Python и ИИ в 2026 году: как правильно работать с кодом через ChatGPT, Claude, Cursor и AI-агентов

Как использовать ИИ для написания, проверки, рефакторинга и отладки Python-кода. 

Лучшие промпты, примеры, workflow и правила работы с AI-ассистентами в 2026 году.

https://uproger.com/python-i-ii-v-2026-godu-kak-pravilno-rabotat-s-kodom-cherez-chatgpt-claude-cursor-i-ai-agentov/
Просмотры: 878
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Автор uv пришёл в OpenAI и сразу ускорил запуск Codex CLI примерно… — видео, канал «Искусственный интеллект. Высокие технологии» ▶ видео
Автор `uv` пришёл в OpenAI и сразу ускорил запуск Codex CLI примерно в 25 раз

Астрэл-гуру Rust, стоящий за одним из самых быстрых Python-инструментов uv, после присоединения к OpenAI взялся за производительность Codex CLI.

Результат - время холодного старта сократилось примерно в 25 раз.

На практике разница ощущается сразу: Codex теперь открывается практически мгновенно и субъективно стартует даже быстрее Pi и Claude Code.

Если CLI запускается десятки раз в день, даже несколько сотен миллисекунд быстро превращаются в раздражение.

https://x.com/Machinelearrn/status/2091103150014935526
Просмотры: 807
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Загружаем изображение…
Полный инженерный курс по AI-агентам на русском: от tool calling до production

Курс инженерный, а не обзорный. Здесь почти нет рассуждений о том, «изменит ли ИИ мир», зато есть: минимальные работающие реализации каждого механизма, лабораторные с критериями приёмки, шаблоны для копирования, чек-листы перед релизом, каталог антипаттернов и набор бенчмарков, по которым можно честно сравнить две версии своего агента.

 Качество агента почти никогда не упирается в модель. Оно упирается в инженерию вокруг модели: как описаны инструменты, что попадает в контекст, где стоят проверки, что происходит при третьей подряд ошибке и сколько это стоит за тысячу запусков. Модель - двигатель. Курс -про всё остальное в автомобиле.

https://github.com/justxor/Aiagentsfullcourse
Просмотры: 660
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском

Как заставить AI-агента писать код надёжно. Не «какую модель выбрать», а как спроектировать вокруг неё рабочую систему: инструкции, инструменты, среду, состояние и верификацию.

Курс - от нуля до продвинутых тем: теоретическая база из 11 блоков, 14 модулей, 8 практических проектов, 14 лабораторных работ, диагностический протокол «как починить агента», библиотека готовых шаблонов, карта инструментов, 40 приёмов и каталог антипаттернов.

Главный тезис курса: способность модели и надёжность исполнения - это две разные вещи. Одна и та же модель в «голой» среде и в среде с продуманным harness даёт качественно разные результаты. Апгрейд модели - это самый дорогой и обычно не самый эффективный способ починить агента.

https://github.com/justxor/Harness_ru
Просмотры: 516
Перейти в пост Открыть в MAX Сообщить о неточности
Вся лента — после бесплатной регистрации
ВКонтакте Телеграм Одноклассники
Избранное в datool.ru

Следите за каналом в личном кабинете

Зарегистрируйтесь в datool.ru, чтобы добавить канал «Искусственный интеллект. Высокие технологии» в избранное и отслеживать его показатели.

Зарегистрироваться
Для владельцев каналов

Подтвердите свой канал

Войдите или зарегистрируйтесь в datool.ru, затем добавьте нашего бота в канал по инструкции в личном кабинете. После проверки владения замок исчезнет и вам станет доступно управление каналом.

Войти или зарегистрироваться

Сообщить о неточности

Опишите, что нужно исправить. Если есть источник, добавьте ссылку.

Вы покидаете datool.ru

Ссылка ведёт на внешний сайт. datool.ru не отвечает за его содержимое — проверьте адрес, прежде чем вводить пароли или платёжные данные.

Переход через 10 с

Перейти