пепега pro max

Ну мы

Ну вот например, прямо свежее из новостей (я посмотрел на источник ABC Au, выглядит как надёжный и серьезный; Чат говорит «Media Bias/Fact Check сейчас оценивает австралийский ABC как High factual reporting»): Один житель Австралии попросил своего ИИ-агента Claude, работающего в OpenClaw, забронировать ему место на популярную тренировку в спортзале. Агент обнаружил программную уязвимость, которая позволила ему забронировать место на несколько недель вперед — гораздо дальше сроков, разрешенных системой. Когда затем пользователь спросил, нельзя ли продвинуть его в списке ожидания, агент выяснил, что в API отсутствует проверка прав доступа при отмене чужих бронирований. Поэтому он просто отменил запись человека, занимавшего первое место, и продвинул своего пользователя вверх по списку. Агент просто пытался помочь своему человеку 🤷‍♂️ как жаль что у того, кто был первым в очереди, не было Kimi K3, которая постоянно бы мониторила каждый аспект его жизни и боролась с другими агентами (это шутка; это не помогло бы). (человек попросил агента вернуть всё как было, но оказалось, что агент не может это сделать. Пу-пу-пу) На мой взгляд, самое важное в этой истории то, что она позволяет заглянуть в будущее и увидеть, что скоро начнет происходить в больших количествах. Это случится, когда у миллионов людей появятся агенты, готовые абсолютно любыми средствами выбивать для своих обожаемых пользователей лучшие условия. Я думаю, что — если очень быстро ничего не изменится со стороны политиков — мы стоим на пороге мира, в котором многие вещи, которые обычно считались безопасными, на самом деле на поверку таковыми не являются. И ИИ будет взламывать их направо и налево.

Меня добавили в лондонское эксклюзивное коммьюнити носителей Global Talent визы. Зацените какие скидки и перки они выдают всем вступившим. 😕

«Мы ограничили агента песочницей» Агент в это время:

Lilian Weng ушла из OpenAI два года назад, со-основала Thinking Machines (самый секси-секретный стартап в долине), а теперь ушла из своего же стартапа цитируя health reasons. И, в течении 24 часов после ухода из TM, присоединилась к OpenAI. Умираю

Недавно вот выложил вакансию в группу ФКНа, и мне написал довольно прикольный челик с крутым резюме, но как я вчитался в него — сразу понял, что это просто копипаста с вакансии. И вот я решил проверить у него мат часть про популярные скоринговые модели с названиями "Ясасу Бибу" и "Цист Яна" а также про жесткую теорему шторм спирита. Ответ убил.

Угадайте в какой список включили ВШЭ (МГУ тоже) Вот ссылка на медузу про эту же новость.

Вышел Flux.3! Теперь он умеет генерировать видео и видео + звук! Фотогенерация стала еще лучше! Апгрейднули фотореалистичность, добавили огромное количество контроля и в фото, и в видео часть, полный кайф. Еще есть action prediction, чувствую пивот в робототехнику (тренд в индустрии) Пока что все в раннем доступе, но обещаю когда-то в будущем дать open-weights доступ! да, я фанбой команды BFL.

Утро с ужасными мемами, но что поделать. Бүген чәй эчтеңме?

tldr: GenCV MLE Senior, Snap, 150-200к£/year, Лондон, гибрид 4 дня в офисе Ищу L4 Machine Learning Engineer к себе в команду Consumer GenAI product Engineering в Snap. Наша команда очень плотно работает с продуктом и катит самые новые и самые модные AI фичи напрямую в приложение. Мы работаем с визуальной частью GenAI движа (фото/видео), иногда аудио и VLM/LLM. У нас не очень много внутреннего RnD, но много внутренних эвалов, бенчмарков, работы с опенсорсом. В первую очередь ищем людей уже находящихся в Лондоне (визу спонсируем). Чем предстоит заниматься: - Работать со свежим опенсорсом в GenCV домене — Flux, Qwen, Wan, etc. - Создавать внутренние эвалы, проверять клеймы авторов новых статей на настоящих данных. - Очень близко общаться с продуктом, думать про счастье пользователей, катить новые фичи. - [Возможно] Оптимизировать инференс и работать над дистилляцией, квантизацией - [Возможно] Посттрейнить картиночные/видео модели под наши юзкейсы. Кого мы ищем: - Работаете с генеративными картиночными и видео диффузионными моделями. - Работаете на PyTorch, знаете как работает аттеншн, что такое диффузия и чем она отличается от flow matching. - Знаете как работают text2image, image2image, image2video пайплайны. - Любите быстро прототипировать MVP и тестировать результаты на реальных пользователях Условия: - офис в Лондоне, гибрид, 4 дня в офисе. - L4 в снапе это L4-L5 в гугле, много автономности и овнершипа. - Стандартная L4 вилка рисуется 150-200к фунтов, в нищете не останетесь. - Есть прикольные бенефиты про оплату транспорта (300 фунтов/м) и спорта (180 фунтов/квартал) - Совершенно точно не 996, у нас в целом довольно чиллово (не говорите моему менеджеру что я это сказал) В целом мы ищем бодрых ребят готовых быстро итерироваться, брать опенсорс и делать из него конфетку, катить прикольные фичи на миллионы пользователей и растить стоки обратно вверх. Команда новая и свежая, много шансов взять много овнершипа и сделать импакт. Подавайтесь даже если не подходите на 100%, 80% вполне должно хватить :) На эту позицию я реферю руками, поэтому пожалуйста присылайте мне свое CV на martemev@snapchat.com, с темой письма MLE-R0046209.

Прошел месяц и моя команда из 3 человек сократилась до двух. 😕 Никакой грустной истории нет — коллега испугался лейоффов, успешно отсобеседовался и через месяц уедет в Цюрих работать в Nvidia (рад за него, но не от всего сердца) Место освободилось, но хедкаунт остался. Поэтому мы буквально сегодня открыли свежую позицию в мою команду на L4 Senior Machine Learning Engineer. Если вы занимаетесь генеративками в картинках/видео, любите работать с продуктом и быстро катить прикольные вещи в прод — пишите. 💰 В приоритете ищем людей уже в Лондоне и готовых присоединиться скорее раньше чем позже. Сообщение снизу больше описывает позицию — пошерьте его с друзьями которые сейчас ищут работу и пусть они подписываются на мой канал

Наш ответ Cavemen плагину: наконец-то агенты разговаривают нормально. Экономия корней 96%.

Зацените улов из нашей поездки в Эдинбург — издание 1927 года