ИИшница • Нейрожарница

Кто то опять положил интернет, а у меня поиск работает. Локальный поиск по смыслу в одном HTML-файле Последние недели копаюсь в теме сжатия эмбеддингов. Задача простая: можно ли сделать поиск по смыслу, который работает прямо в браузере — без сервера, без API, без бэкенда вообще? Короткий ответ: можно! Длинный: взял каталог товаров (~1000 позиций), прогнал через модель эмбеддингов, сжал каждый вектор с 3 КБ до 64 байт — это в 48 раз. Картинки ужал до миниатюр. Всё запаковал в один HTML-файл на 6 МБ. Открываешь файл в браузере, пишешь «плёнка антишпион» — получаешь плёнки антишпион. Не по совпадению слов в названии, а по смыслу. Работает оффлайн, с флешки, хоть на самолёте. Что на тестах: recall@10 ~74% (из 10 «правильных» товаров находит 7-8) весь индекс на 1000 товаров — 64 КБ масштаб: на 100K товаров — ~6 МБ, на миллион — 61 МБ лимит памяти браузера позволяет теоретически до 25M документов Для сравнения — что есть сейчас на рынке: Voy (WASM brute-force) — float32, без сжатия. На 50-100K товаров упирается в память. На миллион — не влезет. hnswlib-wasm — тоже float32 + граф HNSW сверху. Быстрее ищет, но по памяти ещё тяжелее: ~4 КБ на документ. Transformers.js — может запустить модель эмбеддинга в браузере, но поиск по индексу не решает — это только генерация векторов. Все три варианта работают с полными векторами. При 768 измерениях это 3 КБ на документ. 100K документов = 300 МБ, миллион = 3 ГБ — браузер ляжет. Со сжатием до 64 байт тот же миллион — 61 МБ, 25 миллионов — в лимит 2 ГБ. Пока это тестовый прототип на защитных плёнках с Ozon. Но сам факт, что векторный поиск можно запихнуть в один файл без инфраструктуры — мне кажется, это интересное направление. Думаю, куда можно применить дальше. Потыкать: Скачать файл ниже, открыть в браузере двойным кликом — всё Для технических: внутри — cosine similarity по декодированным PEC-векторам (это название моего алгоритма сжатия ), линейный скан O(N×768), данные в base64 внутри <script>, подробности в описании внутри файла файл прикрепил с картинками на 1000 товаров (без изображений это было бы 100к )

Ссылки на порно — не будет 😏 Вместо этого я покажу свой SaaS сервис и изнанку как AI-агенты будут взаимодействовать с сайтами и приложениями. И тут Google на днях выкатил штуку под названием WebMCP — по сути, они предлагают стандарт, чтобы любой сайт мог "объяснить" AI-агенту, что на нём можно делать. Забронировать рейс, оформить заказ, заполнить форму — не через слепое тыканье по кнопкам, а через структурированный диалог между агентом и сайтом. 🔗 Ссылка тык: https://developer.chrome.com/blog/webmcp-epp 🤖 Почему это важно Сейчас, когда агент заходит на сайт, он по сути "смотрит" на него как слепой — парсит HTML, пытается понять где кнопка, где поле ввода, что куда нажать. Это ненадёжно и медленно. Google предлагает: давайте сайты сами будут говорить агентам "вот мои инструменты, вот что я умею, вот как со мной работать". Два подхода — простой через HTML-формы и сложный через JavaScript для динамических штук. По сути это следующий шаг к тому, что интернет перестаёт быть только для людей — он становится средой, где агенты работают наравне с нами. И это прямо связано с трендом на симуляцию поведения, о котором я писал раньше — агентам нужна среда, в которой они могут действовать. ✊ Забавное совпадение Я в своём проекте автоматизации для маркетплейсов уже построил ровно такой слой — ещё до того, как Google это анонсировал. Суть простая: каждый элемент интерфейса (кнопка, карточка, поле) получает понятный идентификатор. Агент сканирует страницу и видит не кашу из тегов, а структурированную карту — "вот список задач, вот кнопка создания, вот форма". Дальше он планирует шаги, выполняет их и даже восстанавливается, если что-то пошло не так. Самое крутое — пользователь видит, как агент работает. Буквально курсор двигается по экрану, кликает, заполняет поля. Как будто рядом сидит человек и делает за тебя рутину. 🤤 Что это значит для рынка Я думаю, что через пару лет каждый серьёзный веб-сервис будет обязан поддерживать что-то вроде WebMCP. Потому что если твой сайт не умеет "разговаривать" с агентами — ты проигрываешь. Пользователь просто скажет своему агенту "забронируй мне билет" — и агент пойдёт на тот сервис, который умеет с ним работать, а не на тот, где надо вручную ковыряться. Это как с мобильной адаптацией 10 лет назад — сначала казалось необязательным, а потом без неё стало невозможно. Так же будет и с agent-ready интерфейсами. А мы, получается, уже в этом будущем живём 🦀

🚨 Только что Стэнфордский университет представил новый бесплатный инструмент искусственного интеллекта - Storm! Это удобный сервис, который за секунды генерирует отчёты, по качеству сопоставимо с материалами Википедии. Автоматически вставляет точные ссылки на источники. Полезы масса, не только исследователям и журналистам, но и всем, кто хочет быстро получить качественный и проверенный отчёт по интересующей теме. Storm - пробуйте

5 фреймворков ИИ-агентов, выпущенных в 2025 году, о которых вы не знали. Нет, это не LangChain, CrewAI или AutoGen. Postman AI Agent Builder Создавайте агентов ИИ и подключайте их к более чем 100 000 API с помощью Postman AI Agent Builder. Он оснащён визуальным интерфейсом с функцией перетаскивания, что позволяет создавать рабочие процессы агентов без написания кода. Orchestra Orchestra ставит задачи в центр ИИ-воркфлоу, а не схемы диалогов. Построенная на модульной архитектуре, платформа позволяет создавать пайплайны для LLM и команды из нескольких агентов, оставаясь лёгкой и минимизируя количество зависимостей. Agno Framework Agno Framework позволяет создавать мультимодальные ИИ-агенты на Python. Он обеспечивает создание агентов в 5000 раз быстрее и с использованием в 50 раз меньшего объёма памяти по сравнению с LangGraph, при этом включает более 100 предустановленных инструментов. Eliza AI Agent Framework Eliza AI Agent Framework позволяет создавать автономных агентов с постоянными личностными характеристиками для платформ Discord, Twitter и Telegram. Фреймворк поддерживает работу на нескольких платформах, имеет встроенную систему памяти RAG и возможности обработки документов. Lecca Lecca позволяет создавать ИИ-агентов без необходимости писать код. Его визуальный конструктор рабочих процессов соединяет LLM с более чем 40 инструментами и сервисами (в том числе Slack, Gmail и Google Calendar) и работает со всеми основными поставщиками ИИ.

GPT-4.5 станет доступным сегодня. Ожидаем 23:00 по МСК.

AirBrush - убрать вотермарки на видео Есть нюанс: все вотермарки стираются, но одна добавляется - самого сервиса в самом низу видео. Можно легко исправить совмещением с фрагментом оригинала на любом видеоредакторе 🤫

Live перевод во время звонков Ссылочка тут

ИИ-энтузиаст за 2 часа создал мобильную игру с помощью нейронки Илона Маска. Grok 3 по команде "Create a basic 2D vertical jump game using HTML/CSS. The characters and platforms should be just shapes (will add assets later). Code everything in one file" написал готовый код, сгенерировал графику, и получился простенький платформер.

The Drive AI - ваш второй мозг Организуй файлы, задавай вопросы и получай инсайты с помощью AI. Умное хранилище для документов, чатов и совместной работы! Храни, читай и пиши с AI Контекстные чат-каналы для команд Доступ к 10+ AI моделям (GPT-4, Deepseek, Claude, Gemini и др.) Превращает ваши документы в базу знаний thedrive.ai - попробуй бесплатно

Список ИИ -сервисов, работающих на DeepSeek. В нем есть все, что нужно: начиная от агентов для кодинга и заканчивая Discord-ботаи. Нажимаем сюда, чтобы сохранить список.