TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Machinelearning
Machinelearning avatar

TGINSIGHT POST

Post #9787

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

Просмотры23,100Количество просмотров
Опубликован1 апр.01.04.2026, 06:40
Содержимое поста

Содержимое

✔️OpenAI сделала плагин Codex для Claude Code. Расширение позволяет вызывать Codex напрямую из рабочего процесса для код-ревью и делегирования задач. Инструмент поддерживает базовую проверку синтаксиса, расширенное интерактивное ревью с наводящими вопросами и автоматическое расследование дефектов с исправлением багов. Плагин работает через локальный Codex CLI и не изолирован от системы. Он наследует авторизацию устройства, конфигурацию, переменные окружения и доступ к репозиториям. Для установки дополнения потребуется Node.js версии 18.18 или новее, а также любая учетная запись ChatGPT, включая бесплатный тариф, либо API-ключ OpenAI. Исходники плагина опубликованы на Github. community.openai.com ✔️Google выпустила Veo 3.1 Lite. Новинка замыкает линейку Veo 3.1 и ориентирована на массовую генерацию контента. Стоимость создания на новой модели на 50% меньше. чем на версии Fast. Lite генерирует ролики на основе текста или изображений, предлагая базовые настройки ориентации кадра и длительность в 4, 6 или 8 секунд. 4K не поддерживается, доступны только 720p и 1080p. Доступ к Veo 3.1 Lite уже открыт на платных тарифах в Gemini API и платформе Google AI Studio. Одна секунда видео в 720p обойдется в 5 центов, а в 1080p - в 8 центов. Также анонсировано снижение тарифов для Veo 3.1 Fast с 7 апреля. blog.google ✔️Парень переписал Claude Code на Python за ночь и взорвал GitHub Anthropic случайно засветили исходники своего ИИ-редактора Claude Code и они мгновенно разлетелись по сети. Разработчик из Южной Кореи, Sigrid Jin, увидел это в 4 утра и не стал ждать. За одну ночь он переписал ключевые части проекта на Python и выложил форк под названием Claw Code. Результат: - 50 000 звёзд всего за 2 часа - вирусное распространение по всему GitHub - полноценный агентный стек, сохранённый в новой реализации Сейчас он уже работает над версией на Rust. История про то, как скорость и скилл иногда решают больше, чем команды и бюджеты ✔️В Китае запущена первая полностью автоматизированная линия по производству гуманоидных роботов. Предприятие в городе Фошань рассчитано на выпуск 10 000 человекоподобных машин ежегодно. Переход на конвейерный формат сократил время сборки одного устройства в среднем до 30 минут. Это повысило общую эффективность производства более чем на 50% по сравнению с традиционными методами сборки. Технологический процесс состоит из 24 этапов и включает 77 процедур для проверки безопасности и надежности узлов. Линия отличается высокой гибкостью: архитектура конвейера позволяет одновременно выпускать различные модификации роботов для разных нужд - от заводских цехов до медицинских учреждений. Тренд на массовое производство поддерживают и другие локальные разработчики: Unitree и UBTech планируют поставить на рынок десятки тысяч роботов уже к концу этого года, а Agibot отгрузила более 5 тыс. единиц в 2025 году. cctvplus.com ✔️Micron начал разработку многослойной графической памяти GDDR. Вендор применит к GDDR подход вертикальной компоновки из чипов HBM, чтобы заполнить нишу между дорогой HBM и классической GDDR. До конца года Micron подготовит оборудование и приступит к тестовому производству, а первые четырехслойные инженерные образцы появятся в 2027 году, С развитием ИИ рынку требуются более доступные решения, особенно для инференса, где HBM избыточна, а производительности обычной графической памяти не хватает. Многослойная GDDR даст повышенную пропускную способность и увеличенную емкость, сохранив при этом конкурентную цену. Помимо ИИ-ускорителей, новые чипы найдут применение в игровых видеокартах. Для запуска производства Micron предстоит преодолеть ряд инженерных барьеров: контроль тепловыделения, оптимизация энергопотребления и удержание низкой себестоимости сложного процесса упаковки. etnews.com @ai_machinelearning_big_data 🐍 полезные ресурсы🚀Max #news#ai#ml