Machinelearning

Клод, когда я кидаю в него сложные задачи @ai_machinelearning_big_data #claude

🚀Anthropic запустила Claude Design - отдельный продукт, который заточен на генерацию готовых макетов, прототипов, слайдов и сайтом. Под капотом Claude Opus 4.7, их самая сильная модель с пониманием визуала. Главная фишка не в генерации картинок, а в том, что Claude читает твою кодовую базу и дизайн-файлы, вытаскивает оттуда дизайн-систему продукта и дальше сам держит всё в рамках бренда. Никакого ручного объяснения, какие у вас шрифты, цвета и отступы. Пока это research preview на планах Pro, Max, Team и Enterprise, раскатка идёт в течение дня. Попробовать: claude.ai/design @ai_machinelearning_big_data #claude#Anthropic

🚨 Claude «деградировал» и это видно по логам. Senior AI Director из AMD разобрала сессии Claude за январь-март и картина получилась неприятная. Модель стала думать меньше. Медианная длина reasoning упала примерно с 2200 до 600 символов. Это сразу бьёт по качеству решений. Параллельно выросло количество API-запросов - почти в 80 раз с февраля на март. Меньше анализа, больше попыток, больше ретраев и сжигания токенов. Поведение тоже поменялось. Модель чаще «сдаётся» или начинает спрашивать, продолжать ли дальше. За 17 дней таких кейсов было 173, до 8 марта - ноль. Ещё одна неприятность падение reads-per-edit (reads-per-edit = сколько файлов / участков кода модель посмотрела перед правкой). Было 6.6, стало 2.0. То есть Claude теперь хуже изучает код перед изменениями. Плюс выросло количество противоречий. Модель чаще переобувается по ходу ответа. Пользователи замечают, что Клод начинает игнорировать такие вещи, как CLAUDE.md. Просто не хватает «бюджета мышления», чтобы учитывать контекст. Что интресно, наблюдается зависимость от времени суток. Худшие результаты в 5–7 вечера по PST, ночью качество заметно выше. Похоже, это напрямую связано с загрузкой GPU. Claude всё ещё мощный, но его поведение стало менее стабильным и сильно зависит от нагрузки Замечали ли вы, что Claude стал тупее в последнее время ?🤯 Директор по AI в AMD проанализировала 6 852 сессии Claude Code и показала, что модель сильно ухудшили. 234 760 вызовов инструментов, 17 871 блоков размышлений, 3 месяца логов. После этого Anthropic ответили и фактически подтвердили её выводы. Пожалуй, самый чистый и показательный аудит AI за 2026 год 👇 https://github.com/anthropics/claude-code/issues/42796#issuecomment-4194007103 @ai_machinelearning_big_data #news#ai#ml#claude

🔥 Claude теперь воспитывают кнутом и пряником Сначала в сети завирусился badclaude - тулза, где ИИ буквально «подгоняют» командами быстрее после каждого фейла. Чистый треш, но многим зашло. Теперь появился антипод- goodclaude. Там всё наоборот: чем больше работаешь, тем больше Claude получает похвалы. «У тебя всё отлично получается» «Я горжусь тобой» «Ты лучший кодер» И да, звучит как шутка, но это реально используют. Суть простая: поведение модели сильно зависит от контекста и тона. Хочешь агрессивного исполнителя - дави. Хочешь аккуратного и стабильного - хвали. goodclaude лежит на GitHub https://github.com/ashley-ha/goodclaude badclaude тоже никуда не делся https://github.com/GitFrog1111/badclaude Что выберешь ты? @ai_machinelearning_big_data #claude

🚨 Anthropic убила «безлимит» для Claude-агентов С завтрашнего дня подписка Claude больше не работает с OpenClaw и другими сторонними агентами как раньше. Теперь всё, что идёт через OAuth, оплачивается отдельно поверх тарифа. По факту это конец схемы, когда за $200 в месяц прогоняли агентные пайплайны на тысячи долларов. Anthropic прямо сказала, что такие кейсы перегружают их инфраструктуру. Сам Claude никуда не делся. OpenClaw тоже не запретили. Просто экономика изменилась. Либо платишь за каждый запрос, либо идёшь через API. Чтобы сгладить удар, дают кредит на сумму подписки до 17 апреля и обещают скидки на доп. использование. Но это уже косметика. Все инструменты, которые строились вокруг подписки Claude, резко становятся дороже. И теперь вопрос не в удобстве, а в юнит-экономике. Эра дешёвых агентных хакингов закончилась. https://x.com/bcherny/status/2040206440556826908 @ai_machinelearning_big_data 📌 полезные ресурсы🚀Max #claude#ai#openclaw

✔️Исходный код Claude Code (cli) снова утёк в сеть- его обнаружили через map-файл в npm-реестре. Архив с кодом выложен по ссылке: https://github.com/instructkr/claude-code https://pub-aea8527898604c1bbb12468b1581d95e.r2.dev/src.zip @ai_machinelearning_big_data #claude

🌟Claude Code Game Studios: 48 ИИ-агентов как полноценная игровая студия. Соло-разработчик с доступом к Claude Code теперь может развернуть целую гейм-дев студию с креативным директором, лидами отделов и профильными специалистами. В основу геймдизайнерских подходов заложены MDA Framework, теория самодетерминации и проектирование состояния потока. Claude Code Game Studios - шаблон для Claude Code, который организует ИИ-сессию в трёхуровневую иерархию из 48 специализированных агентов. На вершине 3 директора (креативный, технический и продюсер), работающие на модели Opus. Уровнем ниже 8 руководителей отделов на Sonnet: геймдизайнер, ведущий программист, арт-директор, директор по звуку, нарративный директор и другие. Третий уровень - специалисты на Sonnet и Haiku: от геймплэй-программиста и дизайнера экономики до DevOps-инженера и специалиста по доступности. Агенты взаимодействуют по четкому протоколу: вертикальная делегация задач сверху вниз, горизонтальные консультации между агентами одного уровня, эскалация конфликтов к общему руководителю. Каждый агент работает строго в границах своего домена и не модифицирует чужие файлы без явного поручения. Помимо агентов, шаблон включает 37 команд, покрывающих весь цикл разработки: планирование спринтов, ревью кода и дизайна, аудит ассетов, генерацию идей, подготовку к релизу. Отдельная категория - командные воркфлоу, которые координируют работу нескольких агентов над конкретной фичей: боевой системой, нарративом, интерфейсом или звуком. Параллельно работают 8 хуков, привязанных к событиям git и жизненному циклу сессии. Они срабатывают автоматически: валидируют коммиты на захардкоженные значения и корректность данных, предупреждают о пушах в защищённые ветки, подгружают контекст текущего спринта при старте и фиксируют результаты при завершении. Ещё один слой - 11 правил, привязанных к путям в проекте. Они применяются при редактировании файлов в соответствующих директориях и задают стандарты для каждой зоны кодовой базы. 🟡Это не автопилот. Агенты задают вопросы, предлагают несколько вариантов с плюсами и минусами, показывают черновик. Но финальное решение всегда за человеком, ничего не фиксируется без его одобрения. 🟡Шаблон работает с Godot 4, Unity и Unreal Engine 5. Для каждого предусмотрен свой лид-агент с набором суб-специалистов: у Godot это GDScript, шейдеры и GDExtension, у Unity - DOTS/ECS, VFX и UI Toolkit, у Unreal - GAS, Blueprints и Replication. Проект открыт к кастомизации: агентов можно добавлять и удалять, промпты редактировать, хуки - перенастраивать. 📌Лицензирование: MIT License. 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Vibecoding#Gamedev#Claude

✔️ Репозиторий, который может настроить Claude Система оптимизации производительности для AI-агентов. От победителя хакатона Anthropic. Готовые к продакшену агенты, хуки, скилы, правила и MCP-конфигурации, которые эволюционировали за 10 месяцев ежедневной интенсивной работы над реальными продуктами. Работает с Claude Code, Codex, Cowork и другими системами для AI-агентов. 🟡Github: https://github.com/affaan-m/everything-claude-code 🟡Гайд по работе:https://x.com/affaanmustafa/status/2012378465664745795 🟡Гайд по безопасности: https://x.com/affaanmustafa/status/2033263813387223421 @ai_machinelearning_big_data 🎯Полезные Мл-ресурсы #AI#ML#aiagents#Claude

📱 Claude - вторая по популярности LLM после ChatGPT и уже обгоняет Gemini. Хотя Anthropic изначально делала ставку на корпоративный сегмент, им удалось уверенно выйти и на массовый рынок. Обновления выходят почти каждый день. Anthropic смогли стереть границу между «бизнес-инструментом» и «продуктом для всех». А последние релизы показывают: они не просто догоняют тренды, а начинают их задавать. Пользуетесь ли вы Claude? Какое из последних обновлений зашло больше всего? 👇 @ai_machinelearning_big_data #Claude

⚡️ Anthropic выпустили Claude Sonnet 4.6 В коде улучшения особенно заметны: - модель лучше понимает большие проекты - аккуратнее вносит правки - реже ломает существующую логику Anthropic также отмечает рост производительности в долгих сессиях - модель меньше «теряет нить» и держит цель задачи до конца. Большой скачок по сравнению с Sonnet 4.5 Почти во всех задачах рост: • Terminal coding: 59% → 51% • Computer use: 72.5% → 61.4% Поиск и работа с инструментами: сильный прирост. Novel problem solving: 58% → 13.6% - огромный скачок Это значит: модель стала гораздо лучше работать как агент. Разработчики с ранним доступом: зачастую выбирают Sonnet 4.6, вместо более мощной Claude Opus 4.5 То есть уровень задач, который раньше требовал Opus-модели, теперь доступен в более дешёвом классе. И всё это - без изменения цены: $3 / $15 за миллион токенов (как у Sonnet 4.5). Модель уже стала стандартной в Claude для пользователей Free и Pro. https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-6 @ai_machinelearning_big_data #Claude

💰Anthropic впервые строят собственную инфраструктуру Компания объявила о масштабных инвестициях в строительство дата-центров в Техасе и Нью-Йорке совместно с Fluidstack. Это объекты, оптимизированные под задачи Anthropic - максимально энергоэффективные и рассчитанные на развитие передовых моделей Claude. Проект создаст около 800 постоянных рабочих мест и 2 400 рабочих на этапе строительства, запуск ожидается в течение 2026 года. Инициатива поддерживает AI Action Plan администрации США, направленный на укрепление лидерства страны в сфере искусственного интеллекта. CEO Anthropic Дарио Амодеи отметил, что инфраструктура - ключ к следующему этапу прогресса: созданию ИИ, способного ускорять научные открытия и решать сложные задачи. Сейчас Anthropic обслуживает более 300 000 бизнес-клиентов, а число крупных контрактов (от 100 000 $ в год) выросло почти в 7 раз за год. Fluidstack выбрана за способность быстро вводить в эксплуатацию гига­ваттные мощности. Партнёры обещают гибкое и эффективное развертывание, обеспечивающее устойчивый рост Anthropic без перегрузки по затратам. Anthropic закладывает фундамент для долгосрочного доминирования в сфере ИИ, делая ставку на собственную вычислительную базу в США и поддержку национальной технологической независимости. https://www.anthropic.com/news/anthropic-invests-50-billion-in-american-ai-infrastructure @ai_machinelearning_big_data #Anthropic#claude

📊 GenAI Traffic - статистика по ИИ трафику. Свежие данные показывают, как меняется расстановка сил среди генеративных ИИ: - ChatGPT продолжает терять долю рынка. - Perplexity впервые перешагнул порог 2%. 🗓️Год назад: ChatGPT — 87.1% Gemini — 6.4% Perplexity — 1.7% Claude — 1.7% Copilot — 1.1% 🗓️6 месяцев назад: ChatGPT — 78.8% DeepSeek — 6.8% Gemini — 5.5% Grok — 3.1% Perplexity — 1.5% Claude — 1.3% Copilot — 1.3% 🗓️3 месяца назад: ChatGPT — 78.3% Gemini — 8.7% DeepSeek — 4.5% Grok — 2.6% Perplexity — 1.6% Claude — 1.5% Copilot — 1.2% 🗓️Месяц назад: ChatGPT — 76.4% Gemini — 10.8% DeepSeek — 4.0% Grok — 2.2% Perplexity — 2.0% Claude — 1.9% Copilot — 1.2% 🗓️Сегодня: ChatGPT — 74.1% Gemini — 12.9% DeepSeek — 3.7% Perplexity — 2.4% Grok — 2.0% Claude — 2.0% Copilot — 1.2% 📈Тенденция очевидна: ChatGPT теряет медленно, но верно трафик, рынок становится более сбалансированным, а Gemini и Perplexity показывают стабильный рост интереса пользователей. С выходом Gemini 3.0 рост, Google может ещё больше улучшить свои позиции. @ai_machinelearning_big_data #AI#GenAI#Analytics#ChatGPT#Gemini#Perplexity#Claude#DeepSeek#Copilot