Најди сличен содржај

#效率#软件#AI 免费畅享Cursor Pro功能，自动重置机器ID，无限白嫖试用 1. 支持三大操作系统，脚本自动化运行，多语言界面等功能 2. 免费开源，仅供学习，打开即用，无需虚拟邮箱，亲测好用 🧲 网站网址：http://github.com/yeongpin/cursor-free-vip/releases/latest

#车祸#起飞 就像 #ai 似的

🗣️ Vave BG-高质量可商用AI图库 壁纸库 🏷️#素材网站#趣站#AI 👉https://www.ahhhhfs.com/62539/

🙏🙏🙏Some Russian Easter mood for you: • Красить яйца (imperf.) [kra-sit' yay-tsa] To colour/dye eggs ❓А вы красите яйца на Пасху? Video: AIvikki_topneuro #AI #holidays #Easter 😎RCRussian | Support | Boost

#арт#аниме#art#anime#ai @anatomyarthub

Koding agentlari bo’yicha so’rovnoma natijalari Yaqinda o’tkazilgan uchta so’rovnoma haqida fikrlarim bilan bo’lishsam. Yuqoriroqqa chiqib natijalarni ko’rishingiz ham mumkin. 1. Claude Code yutdi. Men Cursor’ni taxmin qilgandim, lekin u ikkinchi o’rinni oldi. Cursor va Antigravity juda yaqin bir-biriga. Antigravity bepulligini sabab sifatida taxmin qilishim to’g’rimi? 2. Koding agent uchun litsenziyani 72% odam o’zi to’larkan. 3. Agent ishlatmaydiganlar uchun eng asosiy sabab - narxi qimmatligi. Yuqorida ikkinchi punkt bu muammoni 100% yechishi kerak. 4. Agent ishlatmaydiganlar uchun “boshqa sabab” ikkinchi o’rinda, lekin uning tagida nima yotibdi, hayronman. Endi-chi? Birinchidan,dasturiy ta’minot ishlab chiqaradigan kompaniyalar dasturchilarga zudlik bilan koding agentlardan foydalanadigan muhit yaratishi kerak: litzensiya berish, o’rgatish, eng yaxshi tajribalarni olib kelish, kompaniya ichida entuziastlardan foydalanish. Cursor litzensiyasi oyiga $40 turadi. Oyiga $3000 oylik oladigan dasturchining mahsuldorligini 20% ga ko’paytirsa, kompaniya oyiga $560 qo’shimcha qiymat oladi ($3000×0.20-$40). Ikkinchidan, agentlarga juda skeptik qarayotgan yoki avvalroq sinab ko’rib hafsalasi pir bo’lganlarga 1-2 hafta davomida yaxshilab tajriba qilishni maslahat beraman. Yaxshiroq kontekst berib, to’g’ri yo’l ko’rsatilsa, hozirgi modellarning sifati ancha yaxshi. Ayniqsa, oldindan birga reja tuzib ishlaganda. Uchinchidan, asta-sekin eng kuchli dasturchilar ham turli agentlar bilan kod yozishni boshlayapti. Linus Torvalds Antigravity orqali Python’da kod yozyapti. Yozdagi intervyusida sun’iy intellekt yaxshi kod yozishiga ishonmagan DHH (Rails asoschisi) ham endi turli agentlardan foydalanyapti. Kuni kecha Redis asoschisi blog postida (hamma o’qishi kerak) quyidagi maslahatni beryapti: I have a single suggestion for you, my friend. Whatever you believe about what the Right Thing should be, you can't control it by refusing what is happening right now. Skipping AI is not going to help you or your career. Think about it. Test these new tools, with care, with weeks of work, not in a five minutes test where you can just reinforce your own beliefs. Find a way to multiply yourself, and if it does not work for you, try again every few months. Gemini tarjimasi: Sizga birgina maslahatim bor, do‘stim. Nima to‘g‘ri yoki noto‘g‘riligi haqidagi qarashlaringizdan qat’i nazar, hozirgi voqelikni shunchaki inkor etish orqali vaziyatni nazorat qila olmaysiz. Sun’iy intellektni chetlab o‘tish sizga ham, karyerangizga ham yordam bermaydi. Bu haqda o‘ylab ko‘ring. Yangi vositalarni shunchaki o‘z fikringizni tasdiqlash uchun besh daqiqa emas, balki haftalab vaqt sarflab, sinchkovlik bilan sinab ko‘ring. O‘z samaradorligingizni bir necha barobar oshirish yo‘lini toping va agar bu safar o‘xshamasa, har necha oyda qaytadan urinib ko‘ring. @farhodjon#ai#vibecoding

Claude Code Shu kunlarda Claude Code juda ommalashyapti. Ayniqsa, X/Twitter’da juda qiziq misollarni ko’rish mumkin: kimdir telefonda SSH orqali serverga kirib kod yozyapti, kimdir aqlli soati bilan gapirib kod yozyapti va hokazo. Hozir men uchta agent bilan ishlayapman: Claude Code, Codex (OpenAI) va Cursor. Lekin, X’dagi shov-shuvlarga qaraganda, Claude Code - eng yaxshi mahsulot (model sifatida unga savol yo’q). Agar Claude Code asoschisi - Boris Cherny’ning videosini ko’rmagan bo’lsangiz, zudlik bilan yarim soat vaqt sarflashni maslahat beraman. Ko’p narsalar umumiy qilib juda yaxshi tushuntirilgan. Mastering Claude Code in 30 minutes Video bergan yaxshi tajribalardan biri - butun tizim uchun ko’rsatmalar berib qo’yish. macOS’da ~/.claude/CLAUDE.md fayli tizimdagi hamma loyihalar uchun ishlaydi. Bu faylga umumiy qoidalar, shaxsiy stil, loyihadan agnostik bo’lgan ko’rsatmalarni yozib qo’yish mumkin. Quyidagi ko’rsatmalar Chris Dzombak blogidan olindi. Menimcha, juda yaxshi prompt. Shuni yaxshilab boraman. Sizga ham asqotadi, degan umiddaman. # Development Guidelines ## Philosophy ### Core Beliefs - **Incremental progress over big bangs** - Small changes that compile and pass tests - **Learning from existing code** - Study and plan before implementing - **Pragmatic over dogmatic** - Adapt to project reality - **Clear intent over clever code** - Be boring and obvious ### Simplicity - **Single responsibility** per function/class - **Avoid premature abstractions** - **No clever tricks** - choose the boring solution - If you need to explain it, it's too complex ## Technical Standards ### Architecture Principles - **Composition over inheritance** - Use dependency injection - **Interfaces over singletons** - Enable testing and flexibility - **Explicit over implicit** - Clear data flow and dependencies - **Test-driven when possible** - Never disable tests, fix them ### Error Handling - **Fail fast** with descriptive messages - **Include context** for debugging - **Handle errors** at appropriate level - **Never** silently swallow exceptions ## Project Integration ### Learn the Codebase - Find similar features/components - Identify common patterns and conventions - Use same libraries/utilities when possible - Follow existing test patterns ### Tooling - Use project's existing build system - Use project's existing test framework - Use project's formatter/linter settings - Don't introduce new tools without strong justification ### Code Style - Follow existing conventions in the project - Refer to linter configurations and .editorconfig, if present - Text files should always end with an empty line ## MCP Tool Use - Use Context7 to validate current documentation about software libraries - Use searxng if your primary Web Search or Fetch tools fail - Use Tavily ONLY when searxng doesn't give you enough information ## Important Reminders **NEVER**: - Use `--no-verify` to bypass commit hooks - Disable tests instead of fixing them - Commit code that doesn't compile - Make assumptions - verify with existing code **ALWAYS**: - Commit working code incrementally - Update plan documentation as you go - Learn from existing implementations - Stop after 3 failed attempts and reassess Loyihaning o’zi uchun Claude’ga bunaqa prompt berish yetarli: Scan the project and create a CLAUDE.md with build/test commands and code style guidelines based on what you find. Happy vibe coding! 🧑‍💻 @farhodjon#ai#vibecoding

ChatGPT rasmlarni tushunishi yangi-yangi g’oyalarni amalga oshiryapti. Biror interfeysdan skrinshot berib, UX bo’yicha yaxshi maslahatlar so’ralganda ChatGPT yaxshi takliflar beryapti. Prompt’ni o’zgartirib yana-da aniqroq maslahatlar yoki tayyor kod yozib berishiga ham erishish mumkin. Yana bir misol Twitter’dan: kalendardan skrinshot olinadi va ChatGPT’ga juda aniq prompt beriladi - “kalendarda faqat eng katta ta’sir ko’rsatadigan faoliyatlarni qoldir, aniqlashtirish uchun savollar ber…” va ChatGPT bir nechta savollar berib mos kalendar qilib beradi. Yaqinda taxlanib turgan kitoblarimning rasmini olib, ChatGPT’ga “bu yerdagi kitoblarni ro’yxatini qilib ber va ichidan o’qish shart bo’lganini tanla”, deyishim maqsadga erishishga yetarli bo’ldi. Yoki inglizcha nomini bilmagan narsaning fotosini yuborib, “bu nima va buni qanday tuzatish mumkin?” deb so’rash ham yetarli - o’zi tushuntirib beradi hammasini. Bunaqa misollarni ko’p keltirish mumkin, albatta. Avval soatlab vaqt sarflanadigan faoliyatlarga endi minutlarda erishilyapti. @farhodjon#ai#chatgpt

✔️ElevenLabs анонсировала локальное развертывание моделей. Платформа открыла ранний доступ к 2 вариантам деплоя: 🟢On-Premise - для стандартных серверов с GPU, 🟢On-Device - для edge-устройств и систем с поддержкой NPU, ARM-чипов и бюджетных видеокарт. Обе версии работают с более чем 30 языками. Инференс и обработка аудио будут выполнятся целиком внутри инфраструктуры клиента. Лицензионная валидация и телеметрия опциональны вплоть до полностью изолированных контуров. Обещают доступность тонкой настройки под конкретные языки и диалекты. Обновления в этих вариантах развертывания будут поставляться по контролируемому графику. Пока открыта запись в лист ожидания, срок запуска - без даты, но указано что в первой половине 2026 года. Тарификация индивидуальная: лицензия плюс оплата по использование. @ai_machinelearning_big_data #news#ai#ml

⚡️OpenAI обновила Agents SDK Вышло крупное обновление Agents SDK и главное изменение в том, что агенты теперь могут читать и записывать файлы, устанавливать зависимости, запускать код и обращаться к внешним инструментам, а не ограничиваться диалогом с пользователем. В обновлённый исполнительный каркас добавлены настраиваемая память, оркестрация с учётом песочниц и встроенные инструменты работы с файловой системой. Эти возможности ранее были характерны для Codex. Помимо этого, SDK поддерживает вызов инструментов через MCP, пользовательские инструкции AGENTS.md и прогрессивные объявления возможностей Skills. Из коробки SDK работает с 7 провайдерами песочниц: Blaxel, Cloudflare, Daytona, E2B, Modal, Runloop и Vercel. Есть возможность подключить и собственную инфраструктуру. Новая абстракция Manifest описывает рабочее пространство агента единообразно - позволяет монтировать локальные файлы, задавать каталоги вывода и подключаться к облачным хранилищам AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage и Cloudflare R2. По заявлению компании, одна и та же конфигурация работает и при локальной разработке, и при развёртывании в рабочей среде. Архитектурно SDK отделяет логику управления агентом от среды, в которой выполняется его код, в результате чего: 🟢учётные данные не попадают в среду исполнения сгенерированного моделью кода, что снижает риски промпт-инъекций и утечек данных; 🟢вынесенное состояние агента позволяет делать снимки и восстанавливать работу при сбое контейнера песочницы; 🟢несколько субагентов могут выполнять задачи параллельно в разных контейнерах. Обновление доступно всем пользователям API и тарифицируется по стандартной схеме - за токены и вызовы инструментов. Пока поддерживается только Python. Выпуск TypeScript-версии, по словам OpenAI, запланирован на более поздний срок. @ai_machinelearning_big_data #news#ai#ml

✔️DeepSeek впервые привлекает внешние инвестиции Китайский ИИ-стартап, до сих пор существовавший на деньги хедж-фонда High-Flyer, впервые ведёт переговоры о внешнем финансировании. DeepSeek рассчитывает привлечь минимум $300 млн, что выведет ее оценку за пределы $10 млрд. Раньше компания отказывала китайским VC, но теперь деньги нужны для закупки вычислений - обучение моделей дорожает быстрее, чем High-Flyer может финансировать. Параллельно стартап теряет инженеров. Один из авторов архитектуры V3 ушёл возглавить ИИ-направление в Xiaomi, исследователя Го Дая переманила ByteDance. С инфраструктурой тоже напряжённо. В апреле 2026 DeepSeek пережил 7-часовой сбой, который затронул 355 млн пользователей. Чтобы снизить зависимость от сторонних облаков, компания планирует строить собственный дата-центр во Внутренней Монголии. theinformation.com ✔️OpenAI выпустила первую модель в новой серии Life Sciences GPT-Rosalind, названная в честь биофизика Розалинд Франклин, создана для ускорения разработки лекарств на ранних этапах поиска, улучшения выбора биологических мишеней и планирования экспериментов. Модель уже показала лучший результат на биологических бенчмарках BixBench и в закрытых тестах по прогнозированию функций РНК-последовательностей, где модель превзошла 95% исторических результатов экспертов-людей. Вместе с релизом OpenAI выложила на GitHub плагин Codex Life Sciences Research. Инструмент предоставляет доступ к более чем 50 базам данных и биологическим утилитам, причем его можно использовать в связке с любыми моделями общего назначения. Модель доступна в режиме preview участникам Trusted Access Program - корпоративным клиентам в США. openai.com ✔️Anthropic исправила баг учёта лимитов в Opus 4.7 Anthropic устранила ошибку, из-за которой 5-часовые и недельные квоты в Opus 4.7 списывались быстрее, чем должны, особенно при длинных промптах. Баг существовал ещё в Opus 4.6, но в новой модели стал заметнее: Opus 4.7 перешёл на новый токенизатор, который тратит до 1,35× токенов на тот же текст. Вкупе с ошибкой биллинга лимиты сгорали почти мгновенно. В качестве компенсации Anthropic обнулила счётчики использования всем подписчикам. Но обрадовало это не всех. Недельная квота считается по индивидуальному 7-дневному окну, поэтому сброс был выгоден только тем, кто уже упёрся в потолок. Разработчики, которые берегли токены на сложные задачи к концу недели, из-за компенсации лишились накопленного запаса. ClaudeDevs в сети Х ✔️Google показал фреймворк генерации синтетических датасетов Simula Google Research опубликовал в TMLR работу о фреймворке для генерации синтетических датасетов, который проектирует датасет целиком, с независимым управлением охватом, сложностью и качеством, а не наращивает примеры по одному. Simula работает без seed-данных: ризонинг-модель сама разворачивает домен в иерархическую таксономию, из каждого узла генерирует разные формулировки сценария. Часть промптов дополнительно усложняется, а корректность ответов проверяют 2 независимых критика, чтобы снизить сикофантию. Внутри Google Simula уже используется для обучения ShieldGemma, FunctionGemma, MedGemma, классификаторов Gemini, а также фильтров мошеннических звонков и спама в Android. research.google ✔️Из OpenAI одновременно ушли 2 топовых сотрудника Об отставке объявили Билл Пиблз и Кевин Вейл. Пиблз руководил созданием видеомодели Sora: он стоял у истоков проекта, когда команда состояла всего из двух человек, и принимал непосредственное участие в развитии продукта вплоть до релиза Sora 2. Кевин Вейл, ранее занимавший пост директора по продукту, в октябре 2025 года перешел в исследовательский блок, где с нуля запустил направление OpenAI for Science. Из-за его ухода профильный научный отдел решено расформировать, а инженеров и исследователей распределят по другим командам. В своем прощальном письме Вейл понадеялся, что ускорение научных открытий станет одним из главных и самых позитивных результатов на пути человечества к созданию AGI. Kevin Weil и Bill Peebles в сети Х @ai_machinelearning_big_data #news#ai#ml

📌EvoMap обвинила Hermes Agent в копировании архитектуры. Команда EvoMap, разрабатывающая эволюционный движок для ИИ-агентов Evolver, опубликовала детальное техническое сравнение, в котором обвинила проект Hermes Agent от Nous Research в систематическом заимствовании архитектурных решений без указания источника. Разрыв в популярности между проектами значителен: 88 тысяч звёзд на GitHub у Hermes Agent против 2 тысяч у Evolver. В списке перечислены более 10 совпадений на уровне модулей: трёхуровневая система памяти с идентичным распределением ролей между слоями, замкнутый цикл автоматического извлечения переиспользуемого опыта, механизм периодической рефлексии, динамическое обнаружение и подгрузка навыков, десятишаговая оркестрация эволюционного цикла и ряд инженерных паттернов. Хронология, на которую опирается EvoMap: ключевой протокол GEP был раскрыт с 1 по 16 февраля в 136 релизах, а система навыков Hermes появилась лишь 12 марта. Аргументация EvoMap строится на вероятностной логике: каждое совпадение по отдельности объяснимо независимой конвергенцией - трёхуровневая память и извлечение опыта активно обсуждаются в сообществе ИИ-агентов, но их совокупность, по мнению авторов, выходит за рамки случайности. При этом EvoMap признает: 🟢репозиторий Hermes Agent создан в июле 2025 года, на полгода раньше Evolver; эволюционный модуль Hermes построен на фреймворке GEPA; 🟢стандарт Agent Skills предшествует обоим проектам; 🟢код написан на разных языках - JavaScript и Python Основатель Nous Research в ответ на претензии написал, что никогда не слышал ни о проекте, ни о его авторах, назвал сравнительный анализ «полной чушью», а позднее посоветовал EvoMap удалить свой аккаунт. На технические аргументы Nous Research не отвечала. Вслед за этим EvoMap выпустила открытое письмо, объявив о смене лицензии Evolver с MIT на GPL-3.0 и переходе к выпуску ключевых модулей в обфусцированном виде. Команда также признаёт, что судебное разбирательство с Nous Research ей не по силам. Главный тезис письма выходит за рамки конкретного спора: способен ли институт открытых лицензий работать, когда ИИ сводит стоимость воспроизведения кодовой логики почти к нулю? При этом позиция EvoMap упирается в тупик: GPL-3.0 обязывает раскрывать код производных продуктов, но без текстуального пересечения полезность лицензии не срабатывают. Обфускация же блокирует вклад сообщества и противоречит самому принципу открытого кода. @ai_machinelearning_big_data #news#ai#ml