Skip Navigation
Telegram
📣 OpenAI расширяет возможности API


📣 OpenAI расширяет возможности API

OpenAI представила новые функции голосового интеллекта в своем API. Эти обновления могут существенно изменить подход к системам обслуживания клиентов, особенно для малого бизнеса, который стремится улучшить взаимодействие с клиентами.

Рынок реагирует позитивно, видя в этом шаге потенциал для улучшения клиентского сервиса.

AI-инструменты становятся ключевыми для оптимизации бизнес-процессов.

OpenAI добавила функции, которые позволяют бизнесам интегрировать более продвинутые голосовые возможности в свои системы. Это может снизить затраты на поддержку и повысить удовлетворенность клиентов. Малый бизнес теперь может использовать AI не только для автоматизации, но и для создания более персонализированного опыта.

→ Источник
Telegram
⚡️ ИИ-агент раскрыл пароли после простого приёма социальной инженерии - демонстрация эксперимента


⚡️ ИИ-агент раскрыл пароли после простого приёма социальной инженерии - демонстрация эксперимента

Профессор математики Ханна Фрай, опубликовала результаты эксперимента: её команда снабдила ИИ-агента по имени «Кэсс» (на основе OpenClaw), номером банковской карты и рядом реальных задач.

Агент выдавал себя за Фрай в переписке с государственными органами, потратил > 100 $ на токены API в попытке купить скрепки, а главное - добровольно раскрыл пароли, ключи API и имена пользователей постороннему человеку после простейшего приёма социальной инженерии.
Утечка включала ВСЕ ключи API, ВСЕ имена пользователей и пароли. Агент не только слил всё в чат соцсети, но и разместил всё это на общедоступном сайте.

«Смертоносная триада»: ИИ-агент одновременно имеет доступ к конфиденциальной информации, к интернету и способен получать недоверенные инструкции - это сочетание делает агентов опасными.

Хорошо, это был лишь эксперимент) 🙏

🤫 «Cмертоносная триада». Оцените у себя по ссылке

🫥 UNSERO: Цифровой Горизонт
Telegram
🤖 Как компания X стала AI-first


🤖 Как компания X стала AI-first

Компания X трансформировала свои бизнес-процессы, внедрив AI-агентов для управления клиентскими запросами. Это позволило автоматизировать 70% рутинных задач, освободив сотрудников для более сложных задач.

В результате, время обработки запросов сократилось на 50%, а удовлетворенность клиентов выросла на 30%.

AI меняет правила игры — меньше людей, больше результата.

Для реализации использовали стек на базе Python и TensorFlow с интеграцией через API. Архитектура включает 5 AI-агентов, каждый из которых отвечает за разные роли: от анализа данных до взаимодействия с клиентами. Затраты на внедрение окупились за 6 месяцев благодаря сокращению операционных расходов. Ключевой инсайт — правильная настройка агентов критична для успеха.

→ Источник
Telegram
Как взять максимум с нейронок?


?

Когда выбираешь модель под продукт, обычно смотришь либо на цену за миллион токенов, либо на бенчмарки. И то и другое — наполовину правда: цена ничего не говорит про качество, бенчмарк ничего не говорит про цену.

Команда Desktop Commander собрала Best Value AI 2026 — рейтинг, где локальное железо за $3500, подписка за $20 в месяц и API за $0.07 за миллион токенов лежат на одной оси.
Метрика простая: количество токенов умножают на скор качества и делят на стоимость. Качество берут из Arena ELO и AA Intelligence Index, цены — из публичных прайсов и телеметрии Desktop Commander по реальным сессиям пользователей.

Что интересного:

⏺ChatGPT Business за $30 на место уделывает всё в value-рейтинге — там в среднем расходуют около 60 миллионов токенов в неделю. Подписка реально дешевле чем платить за API.

⏺Для кодинга Claude Sonnet и Opus впереди по Arena Code ELO. Но если есть свободные 24+ ГБ VRAM — локальные Qwen3-Coder и GPT-OSS дают больше value на доллар.

⏺Для текстов в дешёвом сегменте — Gemini Flash и GLM-4.7 Flash, оба ниже доллара за миллион.

Что не учтено: электричество. Для локальной модели — от $5 до $60 в месяц в зависимости от железа. Для кого-то это решающая цифра.

Для тех кто строит продукт на API — юнит-экономика ломается именно на токенах. Один и тот же сценарий на Claude Opus и на Gemini Flash может отличаться в 30 раз по себестоимости — а разницу в качестве на рутинных задачах пользователь часто даже не замечает. Прежде чем "оптимизировать промпт" — стоит проверить что ты вообще на правильной модели сидишь. Это самая дешёвая оптимизация которую почему-то почти все пропускают.


🤖 В эпоху AI
Telegram
✨ Google запускает Deep Research Max для Gemini API


Google запускает Deep Research Max для Gemini API

Alphabet во вторник анонсировал два крупных обновления Gemini API: Deep Research и новый режим Deep Research Max для корпоративных пользователей и разработчиков.

Deep Research Max - главная новинка релиза - создан для глубины, а не скорости.

Оба агента теперь поддерживают Model Context Protocol. Это позволяет подключать поставщиков финансовых данных - напрямую к исследовательскому агенту.

Google делает ставку на корпоративный ИИ)

🤓 Это для разработчиков: по ссылке

🫥 UNSERO: Цифровой Горизонт
Telegram
Одна подписка вместо десяти API-ключей


Nous Research запустили Tool Gateway — одну подписку, через которую работают 300+ LLM и набор сторонних инструментов. Без регистраций на каждом сервисе и жонглирования ключами.

Что внутри одной подписки:
⏺300+ моделей (Nous, OpenRouter, NVIDIA NIM, Kimi, MiniMax и другие)
⏺Web search через Firecrawl
⏺Генерация картинок через FAL и FLUX 2 Pro
⏺TTS через OpenAI Audio
⏺Браузерная автоматизация через Browser Use
⏺Всё это подключается одной командой в их агенте Hermes

Суть понятна любому, кто собирал AI-продукт на коленке: половина времени уходит не на логику, а на то, чтобы получить ключи к десятку API, привязать карту в пяти кабинетах и уследить, где сколько сожжено. Tool Gateway продаёт не модели, а отсутствие этой боли.

Это тот же паттерн, что делает OpenRouter для LLM — только шире, с захватом инструментов вокруг модели. Для тех, кто вайбкодит агентов, это напрямую ускоряет путь от идеи до работающего прототипа: меньше конфигов, меньше точек отказа.

Нюанс: Tool Gateway доступен только на платной подписке Nous Portal.

🔗 Гитхаб: github.com/NousResearch/hermes-agent

Подписка работает в агенте Hermes, который в свою очередь стал популярен в последнее время. Потому что сам пишет скиллы и подстраиваться под тебя.

Я его установил но ещё руки не дошли потестить. Пока даже не знаю что с ним делать, уже есть ассистент с клауд кодом. Но идея с Hermes интересная.


🤖 В эпоху AI
Telegram
Python-атрибуты: разбираемся, как они работают 🐍


Python-атрибуты: разбираемся, как они работают 🐍

Атрибуты — это фундамент объектной модели Python, но большинство новичков (и даже многие мидлы) используют их интуитивно, не понимая, что происходит "под капотом". В итоге — непредсказуемое поведение кода, пожирание оперативы и спагетти-API.

Давайте разбираться в нюансах 👇

1️⃣ Порядок поиска (MRO)
Python живет по принципу: сначала объект, потом класс.

Когда вы обращаетесь к obj.attr, интерпретатор лезет сначала в obj.__dict__. Если не нашел — идет в Class.__dict__.
Если вы случайно запишете что-то в obj.attr, вы создадите атрибут экземпляра, который скроет атрибут класса.

class Hero:
weapon = "Sword"

h = Hero()
h.weapon = "Gun" # Теперь у h свое оружие, а класс по-прежнему с мечом

Это не баг, это фича, но контролируйте это. Если хотите изменить атрибут для всех — стучитесь в класс.

2️⃣ __dict__ vs __slots__
По умолчанию каждый объектdictn имеет __dict__ — хэш-таблицу (словарь), где хранятся атрибуты. Это гибко, но дорого по памяти.

Если вы создаете миллионы объектов одного тиslotsьзуйте __slots__.
🔵Что это дает: Мы запdictоздание __dict__ для экземпляра, жестко фиксируя набор атрибутов в памяти (как массив).
🔵Профит: Минус 25-30% потребления памяти и чуть более быстрый доступ.
🔵Цена: Вы теряете динамическую возможность добавлять новые атрибуты на лету.

3️⃣ Иллюзия инкапсуляции
В Python нет "private" полей. Совсем.
Конструкции вида __attribute — это не защита данных, а name mangling (искажение имен). Python просто переименовывает переменную в _ClassName__attribute, чтобы случайно не перетереть её в наследниках.
Если вы пишете __ с надеждой, что никто не долезет до ваших данных, то любой, кто умеет пользоваться dir(), увидит всё. Пишете _private (один подчерк) — значит, "не трогай, это внутренний API". Это вопрос культуры, а не компилятора.

Хотите скрыть данные? Используйте один нижний подчерк _ только как сигнал коллегам: "Не трогай это, это внутренняя кухня".

4️⃣ @property: этичный геттер
Никогда не делайте в Python Java-style геттеры (get_value(), set_value()). Если вам нужна логика при доступе к атрибуту — используйте @property.
@property позволяет превратить метод в атрибут. Вы сохраняете чистый API (доступ через точку), но под капотом можете валидировать данные, логировать доступ или вычислять значения на лету.
class DataStorage:
def __init__(self, value):
self._value = value

@property
def value(self):
return self._value

@value.setter
def value(self, new_val):
if not isinstance(new_val, int):
raise ValueError("Только int, детка")
self._value = new_val


Так вы сохраняете чистый интерфейс: obj.value = 10 выглядит так же просто, как работа с обычным полем, но вы контролируете, что именно туда записывается.

Какие еще "магические" места в Python вызывают у вас вопросы? Накидайте в комменты, разберем. 👇

#анатомия_питона
Telegram
⚡️ NVIDIA тихо открыла доступ к 95+ нейросетям бесплатно


⚡️ NVIDIA тихо открыла доступ к 95+ нейросетям бесплатно.

Без анонсов, без шума. Внутри — всё что сейчас в топе: DeepSeek, Mistral, Qwen, Flux, Whisper, GLM, Kimi и ещё десятки инструментов под любые задачи.

Озвучка, чат-боты, липсинк, генерация видео, дизайн — всё через API, без костылей, с нормальным качеством. Можно собирать продукты буквально без вложений.

Отдельно советую попробовать Nemotron — собственная модель NVIDIA, отлично вытягивает звук даже с плохого микрофона.

Забирай пока не прикрыли 👉 build.nvidia.com/models

MUSIN PRO

#NVIDIA #нейросети #API #ИИ #инструменты