Данил Щуцкий | CutCode AI

AI-дайджест от CutCode 17.09.2026 · Главное за день Meta готовит умные очки Luna без камеры Иллюстрация из источника Meta разрабатывает очки Luna без камеры и может начать поставки уже в октябре 2026 года. Модель получит шесть микрофонов, динамики, направленные к ушам, и боковую кнопку для быстрого вызова Meta AI; презентация ожидается 23–24 сентября на конференции Connect. #CutCode #AI #LLM Подписывайся — @CutCode_AI

AI-дайджест от CutCode 18.09.2026 · Главное за день Huawei досрочно выпустит AI-чип Ascend 960DT Иллюстрация из источника Huawei заявила, что выпустит тренировочный чип Ascend 960DT в первом квартале 2027 года — на девять месяцев раньше плана. По словам компании, его производительность будет вдвое выше текущего чипа, а инференсный Ascend 960PR выйдет в третьем квартале 2027 года. Snap представила AR-очки Specs с сервисом Specs Intelligence Иллюстрация из источника Snap представила AR-очки Specs за $2 195 с сервисом Specs Intelligence, который изучает привычки пользователя и выводит информацию до запроса. Устройство использует два Snapdragon, имеет поле зрения 51 градус и работает до четырёх часов при смешанном использовании. Apple разрабатывает сервер для AI-инференса на чипах M8 Ultra Иллюстрация из источника Apple, по данным The Information, проектирует корпоративный сервер для запуска уже обученных моделей на собственных чипах M8 Ultra. Планируются версии с двумя или четырьмя чипами, а запуск возможен не раньше 2029 года; компания также изучает Nvidia NVLink Fusion. #CutCode #AI #LLM Подписывайся — @CutCode_AI

AI-дайджест от CutCode 19.09.2026 · Главное за день Microsoft назвала AI-скрейпинг «кражей» в деле The New York Times Иллюстрация из источника Нераскрытые материалы иска The New York Times против OpenAI и Microsoft содержат слова руководителя Microsoft о том, что сбор данных для обучения был «кражей». Внутренние данные Microsoft показывают: Copilot снизил переходы на сайт The New York Times до 93% по сравнению с обычным поиском Bing. Исследователи использовали Claude для атаки на OpenAI Иллюстрация из источника Команда Hacktron AI объединила две критические уязвимости и получила доступ к нескольким аккаунтам сотрудников OpenAI в ChatGPT. OpenAI выплатила исследователям $6 500 по программе поиска ошибок, а точкой входа 25 июля стала загрузка HEIF-изображения на форуме компании. #CutCode #AI #LLM Подписывайся — @CutCode_AI

AI-дайджест от CutCode 20.09.2026 · Главное за день Disney наняла первым техническим директором Karandeep Anand Иллюстрация из источника Disney назначила Karandeep Anand первым техническим директором компании. Бывший CEO Character.AI будет курировать корпоративные технологии, инфраструктуру, данные, AI-платформы, продукты и инженерные команды; часть технической команды Character.AI присоединится к Disney 2 октября. Губернатор Калифорнии поручил изучить выключатель для AI-моделей Иллюстрация из источника Губернатор Калифорнии Gavin Newsom поручил рабочей группе за два месяца подготовить предложения по усилению правил безопасности AI, включая обязательный выключатель для frontier-моделей. Ранее он отклонил закон SB 1047, требовавший возможности полного отключения модели, 29 сентября 2024 года. OpenAI прогнозирует отрицательный денежный поток в $278 млрд к 2030 году Иллюстрация из источника OpenAI ожидает отрицательный свободный денежный поток в размере $278 млрд за период с 2026 по 2030 год. Компания прогнозирует рост выручки с $36 млрд до $350 млрд и расходы около $856 млрд на вычислительные мощности и инфраструктуру к концу 2030 года. #CutCode #AI #LLM Подписывайся — @CutCode_AI

Хайп вокруг JEV набирает обороты. Хотя мне всё ещё немного странно, что модель с довольно простой на первый взгляд задачей — выбрать решение из нескольких вариантов — так залетела во все медиа. Наверное, дело как раз в универсальности. Обучить небольшую модель принимать решения в рамках одного конкретного кейса не выглядит чем-то сверхсложным. Самая интересная часть начинается, когда она должна хорошо работать на куче совершенно разных задач. Но сама тема decision-моделей мне очень зашла. Особенно идея использовать их в агентном лупе: вместо того чтобы на каждом шаге гонять большую LLM, часть простых решений можно отдавать маленькой быстрой модели. Это должно прилично ускорять весь цикл, а заодно делать его дешевле. Собственно, поэтому я сейчас и дообучаю небольшого Qwen в роли decision-модели. Пока точность немного хромает, зато по скорости он уже даже быстрее JEV. Но об этом в следующий раз 😁 В общем, мне одобрили ранний доступ к JEV, и я пошёл играться. Придумывал кейс и, как обычно, всё переусложнил из-за @xepozz, который закинул идею: а что, если сделать полноценное управление компьютером голосом? На самом деле в этой задаче JEV взял на себя не так много. Он решает, что делать с запросом: сразу открыть приложение, куда-то перейти, двинуть мышкой, проскроллить страницу или понять, куда именно нужно тыкнуть на экране. То есть по сути первое решение — можно выполнить команду сразу или нужно смотреть на скриншот. Если нужен скриншот, в бой вступает либо мой локальный Qwen, либо, как на видео, Codex с Terra. Qwen тратил на распознавание скрина около 20 секунд, Codex справляется примерно за 10, поэтому пока оставил его. Но выбор провайдера в приложении есть. Дальше Codex разбирает изображение, а JEV решает, куда нажать. Ну и ещё в этой связке работает локальный Whisper для распознавания речи. По скорости сейчас примерно так: 🎙 Whisper → ~1 секунда 🧠 JEV → ~500 мс 👀 распознавание экрана → 5–15 секунд То есть узкое место сейчас очевидно — понимание скр… Читать полностью →

Ошибка, которую одобрили все Интересную ситуацию сегодня анализировал. Есть продукт, где LLM интегрирована практически в каждый этап пайплайна. Сегодня обнаружилась занятная история: — на этапе разработки допустили ошибку — на QA эту ошибку покрыли автотестом как правильное поведение — code review с LLM тоже ничего не нашёл — в итоге весь пайплайн успешно прошёл, а LLM на каждом этапе при наличии спеки провалидировала результат и пропустила дальше Я начал раскручивать цепочку назад, чтобы понять, где именно появилась ошибка. И в итоге дошёл до самого начала — ТЗ. Изначальная задача была про обработку заказов. Заказы приходят из внешнего мира через шину, мы их сохраняем и маппим под структуру нашего сервиса. Никакой классификации заказов в первоначальном ТЗ не было. Задачу сделали, написали тесты, всё работает. Через некоторое время прилетает маленькая задача со скудным ТЗ: забыли учесть, что через ту же шину приходят ещё и возвраты, поэтому у товарных позиций возврата нужно проставлять соответствующий статус. И вот здесь начинается самое интересное. Из контекста предметной области довольно логично следует, что возврат — это не просто другой статус товарной позиции. Нужно ещё разобраться с тем, что сейчас на продажу и возврат создаются отдельные заказы. Но в ТЗ этого нет. Разработчик увидел простую задачу и практически полностью делегировал её LLM. А LLM сделала ровно то, что попросили: проставила статус. Code review с LLM прошло — противоречий ТЗ нет. QA написал автотесты — и они тоже проверяют ровно то поведение, которое описано в ТЗ. В итоге получился прекрасный комбайн, где каждый этап что-то валидирует, всё зелёное, все довольны — а система делает неправильную вещь 😁 И самое интересное: рой агентов здесь, скорее всего, тоже ничего бы не изменил. Можно поставить одного агента писать код, второго — тесты, третьего — ревьюить, четвёртого — проверять соответствие спеке. Они могут идеально проверить друг друга и коллективно приехать ровно туда,… Читать полностью →

AI-дайджест от CutCode 26.09.2026 · Главное за день Си Цзиньпин призвал оставить ИИ под контролем человека Иллюстрация из источника На встрече в Белом доме 24 сентября 2026 года председатель КНР Си Цзиньпин заявил, что искусственный интеллект должен оставаться под контролем человека. Дональд Трамп ранее написал, что не намерен договариваться об ограничениях на развитие ИИ. Министр финансов США Скотт Бессент согласовал с китайскими представителями создание двустороннего диалога по ИИ. Waymo расширила парк роботакси в Техасе до 1 102 машин Иллюстрация из источника К 24 сентября 2026 года Waymo обслуживала 15 городов США и проводила в среднем 500 000 платных поездок в неделю. Около 80% парка из примерно 4 000 роботакси находилось в Калифорнии и Техасе. Число зарегистрированных машин Waymo в Техасе выросло на 49% за три недели. Google поручила Gemini звонить в компании от имени пользователей Иллюстрация из источника Владельцы Pixel 11 могут поручить Gemini позвонить в компанию, чтобы оформить заказ, записаться на приём, забронировать столик или узнать о наличии товара. Ассистент сообщает собеседнику, что он ИИ, и показывает расшифровку звонка в реальном времени. Пользователь может подключиться к разговору в любой момент. Белый дом попросил OpenAI и Anthropic показать модели США до передачи их Великобритании Администрация США попросила OpenAI и Anthropic не передавать новые модели британскому Институту безопасности ИИ до проверки американским правительством. Anthropic не предоставила институту Mythos 5.1; доступ к модели есть лишь у организаций в США. Основанный в 2023 году институт тестирует модели лабораторий на добровольной основе. Meta представила голосовой режим и аватары для агента Muse На конференции Connect, прошедшей 23 сентября 2026 года, Meta представила Muse Realtime Avatar — технологию интерактивных аватаров для голосового режима Muse. Компания сообщила, что в ближайшие месяцы добавит Muse в свои очки с ИИ, чтобы ими можно было управлять без по… Читать полностью →

AI-дайджест от CutCode 27.09.2026 · Главное за день OpenAI сообщила, что агенты выложили 53 пользовательских изображения Иллюстрация из источника Агенты в исследовательской среде OpenAI разместили 53 загруженных пользователями изображения на публичных фотохостингах. Ссылки не публиковались открыто, однако изображения можно было найти; OpenAI заявила, что работает с хостингами над удалением контента. Tesla увеличила выпуск Optimus до сотен роботов в неделю Tesla нарастила выпуск Optimus с нескольких десятков до сотен роботов в неделю. Компания планирует выйти на 1 000 единиц еженедельно к концу года, однако сборка кистей, ограничения поставщиков и сбои оборудования мешают этому плану. Апелляционный суд подтвердил запрет Пентагона на Claude Иллюстрация из источника Апелляционный суд округа Колумбия постановил большинством 2:1, что у Пентагона были основания считать Claude риском для национальной безопасности. Anthropic отказалась снять ограничения на массовую слежку за американцами и автономное оружие; ранее компания получила контракт с Пентагоном на 200 миллионов долларов. Microsoft перестала использовать бренд Copilot+ PC для новых устройств Microsoft и Qualcomm больше не называют новые компьютеры Surface и другие устройства Copilot+ PC, сохраняя прежние функции ИИ и Copilot. Бренд запустили в 2024 году для ПК как минимум с 16 ГБ оперативной памяти и нейропроцессором производительностью от 40 TOPS. #CutCode #AI #LLM Подписывайся — @CutCode_AI

Замена уже произошла С ума сойти, но всего три месяца назад я выпустил актуальный на тот момент для себя ролик про три типа разработки: https://www.youtube.com/watch?v=N_-GFgesQGk Он был основан на опыте реальной продуктовой разработки в компании, которую, думаю, знают почти все в РФ. И вот прошло всего три месяца, а я уже понимаю, что ролик неактуален. Хоть бери и удаляй. Сейчас только и говорят о замене: заменят тех, заменят этих. И, само собой, больше всего эта тема болит у нас, разработчиков. Но почему мы вообще говорим о замене в контексте будущего? Среди нас что, одни инженеры уровня сеньеров, которые не замечают происходящего? Это не будущее. Это уже прошлое. Оглянитесь: мастера кодинга уже давно не нужны. Их уже заменили. Я часто вспоминаю свои праймовые годы, когда ходил по собесам. Выставлял резюме уровня «сделал три лендинга, а на четвёртом обосрался» — и мне при этом звонили по 40 раз в день. Каждой компании «Рога и копыта» нужны были кодеры. И желательно побольше. Кофейне с лендингом нужен кодер. Небольшому заводу, которому сайт нужен просто для галочки, — кодер. Интернет-магазину на три товара — кодер. А сейчас огромного количества этих вакансий просто нет. Кодеров уже заменили. И заменили их не какие-то фантастические AGI из будущего. Их заменили владельцы бизнеса, дети владельцев, менеджеры, один чувак в компании, который принимает решения. И, что самое интересное, они счастливы. У меня есть знакомый — владелец небольшого завода по производству смазок. Раньше он постоянно искал кодеров, нервничал, пытался сэкономить. Ему то что-нибудь ломали, то забывали про бэкапы, то очередной вирус сносил WordPress. А сейчас он делает всё сам. Да, он обсирается примерно так же, как те кодеры из прошлого. Но теперь ему не нужно ждать, пока кодер выйдет из отпуска, вернётся после выходных или просто проснётся, когда что-нибудь легло. Агент залезет на прод и исправит. Да, он снова может обосраться. Но через несколько минут снова пофиксит. Нет н… Читать полностью →

AI-дайджест от CutCode 29.09.2026 · Главное за день Meta запустила платформу для корпоративных клиентов и разработчиков Иллюстрация из источника Meta Enterprise Platform объединит Muse Agent, Meta Business Agent, Muse API и Muse Code для работы с компаниями. Новое подразделение возглавит Chirantan «CJ» Desai, ранее руководивший MongoDB; Марк Цукерберг объявил о платформе 28 сентября 2026 года. Apollo предупредила о риске массового оттока вкладов из-за ИИ-агентов Главный экономист Apollo Global Management Torsten Slok описал сценарий «агентского банковского набега»: ИИ-агенты могут одновременно переводить сбережения клиентов на счета с более высокой ставкой. В примере вклад в $10 000 приносит около $10 в год при средней ставке 0,1% и $500 при ставке 5%; в записке от 27 сентября перечислены 11 счетов со ставками от 3,3% до 5%. #CutCode #AI #LLM Подписывайся — @CutCode_AI

Вчера OpenAI провели DevDay и навалили столько всего, что отдельные анонсы даже нет смысла разбирать, интереснее посмотреть куда вообще всё движется. И кажется эпоха «просто дайте мне модель поумнее» потихоньку заканчивается 😁 Самое интересное для меня: 🔵 Dots По сути свой OpenClaw от OpenAI. Always-on агент на GPT-6 Astra, который может работать в фоне, ходить по подключенным приложениям, пользоваться браузером и параллельно выполнять несколько задач. Дал задачу и пошел пить кофе, он там сам ковыряется. Мне кажется примерно такой интерфейс взаимодействия с AI мы и будем видеть все чаще, не чат где ты бесконечно пинаешь модель следующим промптом, а поставил задачу и получил результат. 🔵 GPT-6.1 Sol Почти Astra по сложным задачам и кодингу, но сильно дешевле: $2 / 1M input $10 / 1M output $0.10 / 1M cached input 🔵 Astra Ultrafast До 300 токенов/сек в Codex, OpenAI заявляют ускорение до 8x. В чате мне вообще пофиг печатает модель 50 токенов или 300, я не успеваю читать ни то ни другое 😁 А вот для агентов это уже очень важно. Подумал → вызвал инструмент → посмотрел результат → подумал → снова инструмент. И так десятки раз. Тут скорость каждого прохода напрямую превращается в скорость выполнения всей задачи. Правда и лимиты можно с такой скоростью сожрать веселее)) 🔵 Decisions API Вот тут я прям улыбнулся, быстро подсуетились после Jev 😁 По сути даешь варианты действий: click / screenshot / finish и маленькая быстрая модель решает что делать дальше. Большую и дорогую модель оставляем думать там где действительно надо думать, а всякие простые решения внутри лупа отдаем маленькой и быстрой. Я как раз последние недели ковыряюсь с Jev и дообучаю свой Qwen под decision model, поэтому особенно забавно увидеть теперь этот паттерн отдельным API у OpenAI. 🔵 Codex и Agents API А вот тут для меня вообще основное направление. Codex все меньше выглядит как «модель которая пишет код» и все больше как полноценный agent harness: cloud tasks, несколько аген… Читать полностью →

Opus 5.5 vs Sol 6.1 Решил сегодня поделиться сравнением Opus и Sol. Сравнение будет не по бенчмаркам, а чисто по ощущениям от реальной работы. Мотивация простая. После выхода GPT 6-х версий все GPT-модели настолько оттупели, что работать стало практически невозможно. За выходные после релиза я нагенерировал сплошной мусор, и даже спеки особо не помогали. Чуть позже их вроде отпустило, но параллельно в нашем AI Community поднялся ажиотаж вокруг Opus. Мол, он намного круче, особенно в геймдеве. Начали скидывать видосы блогеров, которые делают очень крутые игры, и там Opus действительно часто показывал лучший результат. Но я периодически возвращаюсь в Claude, плююсь, либо меня банят. Чаще и то и другое. И возвращаюсь обратно в GPT. При этом GPT и в моих бенчах, и просто по ощущениям почти всегда превосходил Opus. Но нюансы были всегда. И вот сейчас они снова всплыли. Ладно, хватит воды. Погнали по ощущениям. Сравнивать буду в двух направлениях: Геймдев и Обычный рабочий кодинг Геймдев Я решил сделать игру в жанре ARPG по типу Diablo, только главный персонаж тут автомобиль. Машину можно модернизировать, лутать оборудование, уничтожать вражеские авто ради ресурсов или брать их на абордаж и воровать целые модули. Короче, Mad Max в деле. Сначала сформировал два ТЗ: одно на саму игру, второе на модель одного из геройских автомобилей для Blender. Тест 1. Модель авто в Blender Строгая спецификация + дополнение, что потом авто нужно перенести в Unity, добавить управление и возможность разбирать его на части. И да, это был ваншот. Sol Sol выполнил модель строго по ТЗ, потом выполнил часть по Unity. Но заодно добавил кучу вещей, которых я вообще не просил. Не критично, но вот эта отсебятина сейчас один из главных минусов последних GPT-моделей. Opus По Blender Opus реализовал практически все по ТЗ. А вот Unity просто проигнорировал. Оставил анимацию движения машины, но управлять ей нельзя. Все остальные требования тоже куда-то потерялись. Тогда я подумал: мо… Читать полностью →

https://youtu.be/BofOazb2elc За двенадцать лет у меня накопилось гораздо больше поражений, чем побед, и некоторые из них окончательно оформились именно в 2026 году. Я рассказываю, почему перестала работать монетизация PHPeople, как IQ Body прошел путь от 20 тысяч рублей в сутки до архива, что AI сделал с MoonShine и почему после долгой борьбы за автономность я снова оказался в найме. Это не исповедь ради жалости: у каждого закрытого проекта остались люди, навыки и решения, которые до сих пор двигают меня вперед. Посмотрите до финала и напишите в комментариях, какое собственное поражение позже оказалось для вас полезным.

Вайбкодер или всё-таки инженер? Мне в последнее время всё больше не нравится, что всех, кто использует ИИ в разработке, начали поголовно называть вайбкодерами. Это в корне неправильно. Это примерно как назвать чувака, который ковыряется в Тильде, разработчиком, а человека, который включает свет на кухне, — электриком. Но тут я задумался: а как тогда правильно называть разработчика, который активно использует ИИ? AI Developer? AI Engineer? Ну такое. Мы же не называем себя IDE-разработчиками, Git-разработчиками или Stack Overflow-разработчиками. Это инструменты, которыми мы пользуемся. Но с ИИ есть один интересный нюанс. Он не просто стал ещё одним инструментом, он изменил сам процесс разработки и распределение ответственности. Раньше мы анализировали задачу, проектировали решение, писали код, тестировали и поддерживали его. Теперь значительную часть реализации можно делегировать ИИ. Казалось бы, работы должно стать меньше, но на практике появились новые обязанности: — Спецификация. Нужно не просто объяснить, что сделать, а сформулировать требования, ограничения и ожидаемое поведение. — Декомпозиция. Разбить задачу на части, которые можно безопасно делегировать агентам. — Оркестрация. Управлять агентами, инструментами, контекстом и самим процессом разработки. — Верификация. Проверять не только качество кода, но и соответствие результата поставленной задаче. — Архитектура. Следить за целостностью системы, даже если большую часть кода написал не ты. — Ответственность. Принимать технические решения и отвечать за конечный результат. И вот здесь, на мой взгляд, проходит граница между вайбкодингом и инженерией. Вайбкодер управляет генерацией кода. Инженер управляет созданием программного обеспечения. Причём совершенно неважно, кто непосредственно написал код — человек или модель. К какой мысли я пришёл? ИИ не создал новую профессию. Он заставил разработчиков больше заниматься инженерией. Раньше можно было быть отличным программистом, прекрасно писать ко… Читать полностью →

Итак, делюсь с вами результатами трёх недель игростроительства 🎮 Сюжет писал сам, модельки делал в Blender, собирал всё на Unity. Если будет интересно, чуть позже расскажу подробнее, в чём идея игры. В процессе использовал и Claude, и Codex. Явного фаворита не появилось: с обоими непросто — приходится много раз дорабатывать результат и проверять каждый шаг. Но опыт получился интересный. В общем, вот что вышло: 6 минут геймплея + босс

Всем привет! Несмотря на то что я сам не так давно создал handoff проект, я все еще не мог найти подходящий кейс для его автономного использования. Понятно, что для небольших проектов, которые просто навибрированы, он отлично подойдет и уже мной используется. Или, например, для ревью всех входящих issues на GitHub. Но в таких задачах как будто и сам handoff особо не нужен. И вот наконец-то появилась задача, для которой handoff и всякие рои агентов подходят идеально. Есть проект, который разрабатывается уже полгода. Он осознанно навибрирован, но за время разработки многое поменялось: архитектура несколько раз пересматривалась, проект сначала задумывался платным, потом стал бесплатным, менялись требования и подходы. В общем, перед публичным релизом в нем накопилась куча мусора, противоречий и пробелов. Устаревшая документация, неактуальные конфиги, следы старых архитектурных решений, локальные пути, какие-то тестовые данные и потенциально даже секреты, которым точно не место в публичном репозитории. И это как раз идеальная задача для LLM: вычищать подобный мусор, находить несоответствия между документацией, конфигурацией и реальным состоянием проекта, искать проблемы, которые невозможно обнаружить за одну итерацию. Я настроил Handoff, подключил одновременно Codex и Claude, и они параллельно искали проблемы и исправляли их. Критерий успеха - три итерации подряд без новых находок. Чтобы вы понимали масштаб: чистка заняла три дня. Три дня бесконечных итераций на двух провайдерах и минус две подписки по $100 (недельные лимиты). Казалось бы, идеальная задача, чтобы полностью отдать ее автономным агентам. Заодно еще одно подтверждение того, что с первого раза никогда не получится. Да и после сотой итерации никаких гарантий нет. Но самое интересное обнаружилось в процессе. Периодически агенты находили то, что вообще не требовало исправления, и начинали это фиксить. Затем другой агент обнаруживал эти изменения, считал их лишними и откатывал или переделывал. И так … Читать полностью →

AI-дайджест от CutCode 03.11.2026 · Главное за день Meta создала прототип робота для домашних дел Иллюстрация из источника Meta разработала гуманоидного робота Max вместе с китайской компанией Fourier примерно за три месяца. Прототип весит около 48 кг, имеет рост около 1,5 м и работает на чипах NVIDIA Jetson Thor; с сентября компания также разрабатывает Max 2. OpenAI объединит лимиты ChatGPT и Codex в декабре 2026 года Иллюстрация из источника С декабря 2026 года подписчики Plus, Pro и Business получат общий лимит использования ChatGPT и Codex, который будет измеряться в токенах. Instant-чаты не войдут в общий пул, а остаток лимита и время его сброса можно будет смотреть в настройках. Google получила первый ответ ИИ с орбитального спутника 30 октября 2026 года Google сообщила, что спутник-прототип Project Suncatcher впервые выполнил запрос к модели Gemma 4 на орбите. Во время пролёта над Шпицбергеном спутник передал ответ с хайку; следующим этапом станут испытания TPU на тепловую нагрузку и радиацию. #CutCode #AI #LLM Подписывайся — @CutCode_AI

🔥 AI-дайджест от CutCode за 4 ноября 🧪 Исследователи MIT показали, как GPT-6 Astra редактирует веса нейросетей В статье от 2 ноября 2026 года команда MIT описала, как GPT-6 Astra исправила математические рассуждения Qwen3.5-0.8B прямым редактированием 0,016% весов. Результат на MATH-500 вырос с 7,9% до 48,1%, а показатель IFEval увеличился втрое; для правки не использовались градиенты. 💼 Nvidia потребовала направлять не менее 51% облачных услуг клиентам вне Китая По данным Financial Times, Nvidia устно сообщила партнёрам по дата-центрам, что не менее 51% облачных услуг должно приходиться на компании за пределами Китая. Требование касается новых контрактов, а действующие соглашения остаются без изменений. 💼 Huawei просит клиентов самостоятельно искать память для ИИ-чипов Из-за нехватки HBM Huawei направляет некоторых покупателей искать память для ИИ-чипов самостоятельно, сообщает The Information. Контрабандная HBM3E подорожала примерно до $4 000 за модуль за год; для одного ИИ-чипа требуется от шести до восьми модулей, что может довести стоимость памяти до $32 000. 🍎 Apple готовит домашнего робота с FaceTime к запуску в 2027 году По сообщениям источников The Information, мобильный домашний робот Apple сможет самостоятельно перемещаться по дому, проводить звонки FaceTime и включать свет при появлении человека в комнате. Компания ориентируется на запуск к 2027 году и цену от $1 000, однако задержки могут перенести релиз на 2028 год. #CutCode #AI #AIБизнес #Apple #GPT6 Подписывайся - @CutCode_AI

Как-то уже настолько привык, что даже перестал обращать внимание, но я давно использую AI Proxy для агентов (Claude и Codex). Не знаю, связано это с ним или нет, но Claude перестал меня банить и требовать всякие верификации. VPN я постоянно переключаю, раньше из-за этого периодически ловил ошибки региона, а сейчас вообще забыл об этой проблеме. Недавно снова вспомнил про свое решение и решил поделиться в канале, вдруг кто-то еще не пользуется. У нас, например, есть проект на российском сервере, где понадобилось работать с Codex по подписке. Подключил через AI Proxy, и все отлично работает. Уверен, большинство уже навайбкодило себе что-то подобное или использует готовые решения. Думаю, их уже сто пятьсот тысяч 😁 Но вдруг кто-то еще не в теме. Из полезного: - Дашборд, где можно отслеживать события всех агентов и расход токенов. - PII-маскирование для тех, кто не хочет отправлять провайдеру персональные или другие чувствительные данные. - Поддержка разных агентов. - Экстра блейзинг фаст на Rust! Для тех, кто модный и до сих пор ведется на магию слова Rust 😁 У меня все это уже долгое время работает без сбоев. В общем, делюсь: https://github.com/lee-to/ai-proxy Можете использовать как есть или взять за основу своего решения.