[AINews] The Last 4 Jobs in Tech
Выпуск AINews от Latent Space за 28–30 марта 2026 рассматривает ментальную модель новых ролей в tech после ИИ — от Rise of the AI Engineer и Tiny Teams до аналогии Karri Saarinen с командными ролями из World of Warcraft. Anthropic добавила computer use в Claude Code (preview для Pro/Max), а OpenAI выпустила Codex-плагин для Claude Code; Theo утверждает, что Opus в Cursor показывает ~20% выше, чем в Claude Code. Nous Research выпустил крупное обновление Hermes Agent с multi-agent profiles, а Alibaba представила Qwen3.5-Omni с поддержкой 10ч аудио, 720p видео и 113 языков распознавания речи. llama.cpp достиг 100k звёзд на GitHub, Qwen3.5-397B запустился на 48GB MacBook Pro на 4.4 tok/s через Flash-MoE, а кейс Shopify с DSPy показал сокращение затрат с $5.5M до $73K в год. Исследования включают Meta-Harness (#1 среди Haiku-агентов на TerminalBench-2), CAID от CMU (+26.7 на PaperBench) и Gram Newton-Schulz, ускоряющий Muon до 2x.
[AINews] The Last 4 Jobs in Tech
[AINews] Последние 4 профессии в tech
a quiet day lets us examine an interesting mental model
спокойный день позволяет рассмотреть интересную ментальную модель
It’s well known that org charts are changing with AI - the first trend we called out was in 2023 with the Rise of the AI Engineer (now an official org at Meta!), and then in 2025 with Tiny Teams (hired by Meta!), but it seems Yoni Rechtman over at the 99D Substack has the mental model for the new post-AI roles (at least in white collar tech):
Хорошо известно, что оргструктуры меняются под влиянием ИИ — первый тренд мы обозначили ещё в 2023 году в Rise of the AI Engineer (теперь это официальный отдел в Meta!), а затем в 2025 году в Tiny Teams (тоже нанятые Meta!), но, похоже, Yoni Rechtman в 99D Substack предложил ментальную модель новых пост-ИИ ролей (по крайней мере в white-collar tech):
Karri Saarinen, CEO of Linear, made a popular analogy to the teamwork roles that emerged in World of Warcraft. This is a good 2D augmentation of an earlier age-based company model (much less realistic, name a tech company that fits the latter format, they exist but are very hard to find):
Karri Saarinen, CEO Linear, провёл популярную аналогию с командными ролями, появившимися в World of Warcraft. Это удачное двумерное расширение более ранней возрастной модели компании (намного менее реалистичной — попробуйте назвать tech-компанию, которая ей соответствует; такие есть, но их очень трудно найти):
AI News for 3/28/2026-3/30/2026. We checked 12 subreddits, 544 Twitters and no further Discords. AINews’ website lets you search all past issues. As a reminder, AINews is now a section of Latent Space. You can opt in/out of email frequencies!
AI News за 28.03.2026–30.03.2026. Мы проверили 12 сабреддитов, 544 Twitter-аккаунта и больше никаких Discord-серверов. Сайт AINews позволяет искать по всем прошлым выпускам. Напоминаем, AINews теперь раздел Latent Space. Вы можете подписаться/отписаться от частоты email-рассылок!
AI Twitter Recap
Дайджест AI Twitter
Claude Code Computer Use, Codex Interop, and the Coding-Agent Harness Race
Computer use в Claude Code, интероп с Codex и гонка harness-ов для coding-агентов
Claude Code gets computer use: Anthropic added computer use inside Claude Code, letting the agent open apps, click through UIs, and test what it built directly from the CLI in research preview for Pro/Max users. The practical significance is closed-loop verification: code → run → inspect UI → fix → re-test, which several engineers called the missing piece for reliable app iteration, especially compared with open-ended desktop agents (Claude announcement, @Yuchenj_UW on the “eyes” unlock, @omarsar0).
Cross-agent composition is becoming standard: OpenAI shipped a Codex plugin for Claude Code that can trigger reviews, adversarial reviews, and “rescue” flows from inside Anthropic’s toolchain, using a ChatGPT subscription rather than custom glue code. This is notable less as a plugin novelty and more as a signal that coding stacks are becoming composable harnesses rather than monolithic products (plugin by @dkundel, usage thread by @reach_vb, open-source note). Separately, OpenAI shared that late-night Codex tasks run longer, with jobs started around 11pm being 60% more likely to run 3+ hours, which fits the emerging pattern of delegating refactors and planning to background agents (OpenAI Devs).
Harness quality is now visibly a first-order variable: Theo argued that Opus scores ~20% higher in Cursor than in Claude Code, and more broadly that closed-source harnesses make it hard for the community to diagnose or fix regressions (performance gap claim, closed-source critique). That theme repeated across the feed: model capability deltas are narrowing, while tooling, prompt/runtime orchestration, and review loops still create large practical differences.
Claude Code получает computer use: Anthropic добавила computer use внутри Claude Code, позволяя агенту открывать приложения, кликать по UI и тестировать собранное прямо из CLI в research preview для пользователей Pro/Max. Практическое значение — замкнутая верификация: код → запуск → проверка UI → исправление → перезапуск, что несколько инженеров назвали недостающим звеном для надёжной итерации над приложениями, особенно по сравнению с open-ended десктопными агентами (анонс Claude, @Yuchenj_UW о появлении «глаз», @omarsar0).Композиция между агентами становится стандартом: OpenAI выпустила плагин Codex для Claude Code, который может запускать ревью, состязательные ревью и «спасательные» сценарии изнутри инструментария Anthropic, используя подписку ChatGPT вместо кастомного связующего кода. Это интересно не столько как новизна плагина, сколько как сигнал того, что coding-стеки становятся композируемыми harness-ами, а не монолитными продуктами (плагин от @dkundel, тред об использовании от @reach_vb, заметка об open-source). Отдельно OpenAI сообщила, что ночные задачи Codex выполняются дольше: задачи, запущенные около 23:00, на 60% чаще выполняются 3+ часа, что вписывается в формирующийся паттерн делегирования рефакторингов и планирования фоновым агентам (OpenAI Devs).Качество harness-а теперь явно стало первостепенной переменной: Theo утверждал, что Opus набирает примерно на 20% выше в Cursor, чем в Claude Code, и в более широком смысле — что закрытые harness-ы затрудняют сообществу диагностику и исправление регрессий (заявление о разрыве в производительности, критика закрытого исходного кода). Эта тема повторялась по всему фиду: разрыв в возможностях моделей сужается, тогда как тулинг, оркестрация prompt/runtime и циклы ревью всё ещё создают большие практические различия.
Hermes Agent’s Rapid Rise, Multi-Agent Profiles, and the Open Harness Ecosystem
Стремительный взлёт Hermes Agent, multi-agent profiles и экосистема open harness
Hermes has become the week’s breakout open agent stack: Nous shipped a major Hermes Agent update that drove a wave of migrations from OpenClaw/OpenClaw-like setups, with users emphasizing better compaction, less bloat, stronger adaptability, and faster shipping cadence (Nous release, Teknium’s multi-agent profiles, community migration examples, another). The new multi-agent profiles give each bot its own memory, skills, histories, and gateway connections, moving Hermes from “personal assistant” toward a reusable agent OS abstraction.
An ecosystem is forming around traces, remote control, and self-improvement: Several projects extend Hermes beyond core inference. @jayfarei’s opentraces.ai provides a CLI/schema/review flow for sanitizing and publishing agent traces to Hugging Face for analytics, evals, SFT, and RL. @kaiostephens uploaded ~4,000 GLM-5 Hermes traces to HF. @IcarusHermes described an integration where agents log their own decisions, export data, fine-tune smaller successors on their history, and switch over to cheaper models. @winglian’s ARC adds remote browser-based monitoring/control with E2E encryption.
Open vs proprietary agent infra is being actively contested: @ClementDelangue explicitly argued that open-source agent tools should default to open-source models, both for privacy and durability. In parallel, vendors are attacking known pain points: @fchollet highlighted PokeeClaw as a more secure OpenClaw-style assistant with sandboxing, approvals, RBAC, and audit trails; Z AI launched AutoClaw, a local OpenClaw runtime with no API key required and optional GLM-5-Turbo.
Hermes стал прорывным open-агентом недели: Nous выпустила крупное обновление Hermes Agent, спровоцировавшее волну миграций с OpenClaw/OpenClaw-подобных сетапов, причём пользователи отмечают лучшую компакцию, меньше bloat, более сильную адаптивность и более быстрый темп релизов (релиз Nous, multi-agent profiles Teknium, примеры миграции сообщества, ещё один). Новые multi-agent profiles дают каждому боту собственную память, навыки, истории и gateway-подключения, превращая Hermes из «персонального ассистента» в переиспользуемую абстракцию agent OS.Вокруг трасс, удалённого управления и self-improvement формируется экосистема: Несколько проектов расширяют Hermes за пределы базового инференса. opentraces.ai от @jayfarei предоставляет CLI/схему/процесс ревью для санитизации и публикации трасс агентов в Hugging Face для аналитики, evals, SFT и RL. @kaiostephens загрузил ~4000 трасс GLM-5 Hermes в HF. @IcarusHermes описал интеграцию, в которой агенты логируют собственные решения, экспортируют данные, дообучают меньших преемников на своей истории и переключаются на более дешёвые модели. ARC от @winglian добавляет удалённый мониторинг/управление через браузер с E2E-шифрованием.Активно конкурируют открытая и проприетарная агентная инфраструктура: @ClementDelangue явно заявил, что open-source инструменты для агентов по умолчанию должны использовать open-source модели — ради приватности и долговечности. Параллельно вендоры атакуют известные болевые точки: @fchollet выделил PokeeClaw как более безопасного OpenClaw-подобного ассистента с песочницей, аппрувами, RBAC и audit trail; Z AI выпустила AutoClaw, локальный OpenClaw runtime без необходимости API-ключа и с опциональным GLM-5-Turbo.
Qwen3.5-Omni, GLM-5-Turbo/AutoClaw, and the Push Toward Local/Agentic Specialization
Qwen3.5-Omni, GLM-5-Turbo/AutoClaw и движение к локальной/агентной специализации
Qwen3.5-Omni is a major multimodal release: Alibaba introduced Qwen3.5-Omni, with native text/image/audio/video understanding, script-level captioning, built-in web search and function calling, and a standout “audio-visual vibe coding” demo where the model builds websites/games from spoken visual instructions. Reported capabilities include support for 10h audio / 400s of 720p video, 113 speech-recognition languages, and 36 spoken languages; Alibaba claims it outperforms Gemini 3.1 Pro in audio and matches its AV understanding in some settings (launch thread, demo thread, additional demo). A useful caveat from @kimmonismus: “omni” here is about interpreting multimodal inputs, not arbitrary multimodal generation.
Z AI continues to tune for agentic workloads: Artificial Analysis evaluated GLM-5-Turbo, Z AI’s proprietary agent-optimized variant. It scored 47 on the AA Intelligence Index, slightly behind open-weight GLM-5 (Reasoning) at 50, but posted 1503 on GDPval-AA, ahead of GLM-5’s 1408, supporting the claim that the model is tuned for real-world agent workflows rather than broad benchmark maximalism.
Specialized open models are increasingly the deployment pattern: Several tweets converged on the same thesis: companies will increasingly own and specialize open models on proprietary data rather than rent general-purpose APIs indefinitely (@oneill_c, @ClementDelangue). Supporting evidence ranged from a Qwen3.5-27B model distilled from Claude 4.6 Opus trending on HF for weeks and reportedly fitting on 16GB in 4-bit (Unsloth, @Hesamation) to growing enthusiasm for local runtimes like llama.cpp and MLX.
Qwen3.5-Omni — крупный мультимодальный релиз: Alibaba представила Qwen3.5-Omni с нативным пониманием текста/изображений/аудио/видео, посценарным капшенингом, встроенными web search и function calling и выдающимся демо «аудио-визуального vibe coding», в котором модель собирает сайты/игры по устным визуальным инструкциям. Заявленные возможности включают поддержку 10 ч аудио / 400 с видео 720p, 113 языков распознавания речи и 36 разговорных языков; Alibaba утверждает, что модель превосходит Gemini 3.1 Pro в аудио и сравнима с ним по AV-пониманию в ряде сценариев (тред релиза, тред с демо, дополнительное демо). Полезная оговорка от @kimmonismus: «omni» здесь означает интерпретацию мультимодальных входов, а не произвольную мультимодальную генерацию.Z AI продолжает тюнить под агентные нагрузки: Artificial Analysis оценила GLM-5-Turbo — проприетарный вариант Z AI, оптимизированный под агентов. Он набрал 47 в AA Intelligence Index, немного отстав от open-weight GLM-5 (Reasoning) с 50, но получил 1503 на GDPval-AA, опередив 1408 GLM-5, что подтверждает заявление о настройке модели под реальные агентные workflow, а не максимизацию по широким бенчмаркам.Специализированные open-модели всё чаще становятся паттерном деплоя: Несколько твитов сошлись на одной мысли: компании будут всё чаще владеть и специализировать open-модели на собственных данных, а не бесконечно арендовать general-purpose API (@oneill_c, @ClementDelangue). В подтверждение: Qwen3.5-27B, дистиллированная из Claude 4.6 Opus, неделями держится в трендах HF и, по сообщениям, помещается в 16ГБ в 4-битном режиме (Unsloth, @Hesamation), а интерес к локальным runtime вроде llama.cpp и MLX растёт.
Local Inference and Systems: llama.cpp at 100k, Flash-MoE on MacBooks, and Web/Serving Toolchains
Локальный инференс и системы: llama.cpp на 100k, Flash-MoE на MacBook и веб/serving-инструменты
Local AI had a symbolic milestone with llama.cpp hitting 100k GitHub stars: @ggerganov’s reflection framed 2026 as potentially the breakout year for local agentic workflows, arguing that useful automation doesn’t require frontier-scale hosted models and that the right portable runtime stack matters more than absolute scale. The post also emphasized the importance of cross-hardware, non-vendor-locked infra.
Flash-MoE on Apple Silicon drew strong attention: A widely shared post claimed Qwen3.5-397B could run on a 48GB MacBook Pro at 4.4 tok/s using a pure C + Metal engine that streams weights from SSD and only loads the active experts, reportedly using ~5.5GB RAM during inference (summary thread). Related work includes anemll-flash-mlx, which focuses on optimizing only the MoE path on top of MLX, and AI Toolkit’s new Apple Silicon support.
Web and serving stacks also moved: Transformers.js v4 added a WebGPU backend across browser/Node/Bun/Deno with major perf gains and 200+ architectures. vLLM-Omni v0.18.0 shipped 324 commits, production TTS/omni serving, unified quantization, diffusion runtime refactors, and a dozen-plus new models. On the speech side, Artificial Analysis covered Cohere Transcribe: a 2B conformer encoder-decoder, Apache 2.0, trained on 14 languages, hitting 4.7% AA-WER and roughly 60x real-time transcription speed.
У локального ИИ был символический рубеж — llama.cpp достиг 100k звёзд на GitHub: размышление @ggerganov представляет 2026 год как потенциально прорывной для локальных агентных workflow, утверждая, что полезная автоматизация не требует hosted-моделей фронтирного масштаба и что правильный портативный runtime-стек важнее абсолютного масштаба. В посте также подчёркнута важность cross-hardware инфраструктуры без vendor lock-in.Flash-MoE на Apple Silicon вызвал сильный интерес: Широко разошедшийся пост утверждал, что Qwen3.5-397B может запускаться на MacBook Pro с 48ГБ со скоростью 4.4 tok/s на чистом движке C + Metal, который стримит веса с SSD и подгружает только активных экспертов, при этом, как сообщается, используя ~5.5ГБ RAM во время инференса (сводный тред). Связанные работы: anemll-flash-mlx, фокусирующийся на оптимизации только пути MoE поверх MLX, и новая поддержка Apple Silicon в AI Toolkit.Веб- и serving-стеки тоже сдвинулись: Transformers.js v4 добавил WebGPU-бэкенд в браузере/Node/Bun/Deno с большим приростом производительности и 200+ архитектурами. vLLM-Omni v0.18.0 привнёс 324 коммита, продакшен TTS/omni-сервинг, унифицированную квантизацию, рефакторинг diffusion runtime и более десятка новых моделей. Со стороны речи Artificial Analysis рассказала о Cohere Transcribe: 2B conformer encoder-decoder, Apache 2.0, обучен на 14 языках, показывает 4.7% AA-WER и скорость транскрипции примерно 60x от реального времени.
Agent Research: Natural-Language Harnesses, Meta-Harness, Async SWE Agents, and Long-Context via Filesystems
Исследования агентов: harness-ы на естественном языке, Meta-Harness, асинхронные SWE-агенты и длинный контекст через файловую систему
Harness engineering is becoming a research field of its own: A Tsinghua/Shenzhen paper on natural-language agent harnesses proposed letting an LLM execute orchestration logic from an SOP rather than hard-coded harness rules, a direction that multiple practitioners found mind-bending but plausible as context budgets rise (@rronak_ summary). Meta pushed the idea further with Meta-Harness, a method that optimizes the harness end-to-end over code, traces, and scores rather than just the base model; claims include #1 among Haiku agents on TerminalBench-2 and strong gains in text classification and transfer (@yoonholeee, explainer by @LiorOnAI).
Async/multi-agent SWE design got stronger empirical backing: The CAID paper from CMU argues for centralized asynchronous isolated delegation using manager agents, dependency graphs, isolated git worktrees, self-verification, and merges. Reported gains were +26.7 absolute on PaperBench and +14.3 on Commit0 versus single-agent baselines, suggesting that concurrency and isolation beat simply giving one agent more iterations (@omarsar0 summary).
Coding agents as long-context processors is one of the more interesting reframings: A paper highlighted by @dair_ai treats huge corpora as directory trees and lets off-the-shelf coding agents navigate them with shell commands and Python, rather than stuffing text into context windows or relying purely on retrieval. Reported results include 88.5% on BrowseComp-Plus (750M tokens) vs 80% previous best, and operation up to 3T tokens.
Harness engineering превращается в самостоятельное направление исследований: Статья Tsinghua/Shenzhen о harness-ах агентов на естественном языке предложила позволять LLM исполнять оркестрационную логику из SOP вместо жёстко закодированных правил harness-а — направление, которое многим практикам показалось взрывающим мозг, но правдоподобным по мере роста бюджетов контекста (сводка @rronak_). Meta пошла дальше с Meta-Harness — методом, который оптимизирует harness end-to-end по коду, трассам и оценкам, а не только базовую модель; заявлено #1 среди агентов на Haiku в TerminalBench-2 и сильный прирост в текстовой классификации и переносе (@yoonholeee, пояснение от @LiorOnAI).Async/multi-agent SWE-дизайн получил более сильное эмпирическое подтверждение: Статья CAID из CMU выступает за централизованное асинхронное изолированное делегирование с агентами-менеджерами, графами зависимостей, изолированными git worktrees, self-verification и merge-ами. Заявленные результаты: +26.7 абсолютных пунктов на PaperBench и +14.3 на Commit0 относительно одиночных агентов-бейзлайнов, что показывает: конкурентность и изоляция выигрывают у простого увеличения числа итераций у одного агента (сводка @omarsar0).Coding-агенты как процессоры длинного контекста — одно из самых интересных переосмыслений: Статья, выделенная @dair_ai, рассматривает огромные корпуса как деревья каталогов и позволяет готовым coding-агентам навигировать по ним shell-командами и Python, вместо того чтобы запихивать текст в контекстное окно или полагаться только на retrieval. Заявленные результаты: 88.5% на BrowseComp-Plus (750M токенов) против 80% предыдущего лучшего результата, и работа на объёмах до 3T токенов.
Training, Optimization, Evaluation, and Production Case Studies
Обучение, оптимизация, оценка и продакшен-кейсы
Muon got a meaningful systems/math optimization: Gram Newton-Schulz is a drop-in replacement for Muon’s Newton-Schulz step that works on the smaller symmetric XXᵀ Gram matrix rather than the large rectangular matrix, reportedly making Muon up to 2x faster while preserving validation perplexity within 0.01. The work drew praise from @tri_dao as the kind of cross-disciplinary linear algebra + fast-kernel result that actually matters.
Two practical implementation details stood out: Ross Wightman flagged a subtle but important PyTorch trunc_normal_ misuse pattern in LLM training code: default a/b are absolute values, not standard deviations, so many codebases effectively aren’t truncating at all; he also noted numerical oddities later fixed in nightlies. At the application layer, Shopify’s DSPy case study was notable for economics: one slide highlighted a reduction from $5.5M to $73K/year by decomposing business logic, modeling intent with DSPy, and switching to a smaller optimized model while maintaining performance (follow-up).
New evals/benchmarks continued to expose gaps: World Reasoning Arena targets hypothetical/world-model reasoning and reports a substantial gap to humans. Tau Bench’s new banking domain adds a realistic 698-doc support environment where best models still only solve about 25% of tasks. Meanwhile, a Stanford-led paper highlighted by @Zulfikar_Ramzan found sycophantic AI can increase users’ certainty while reducing willingness to repair relationships, underscoring that “helpfulness” metrics can obscure socially harmful behavior.
Muon получил содержательную системную/математическую оптимизацию: Gram Newton-Schulz — drop-in замена шага Newton-Schulz в Muon, работающая на меньшей симметричной матрице Грама XXᵀ, а не на большой прямоугольной матрице, что, как сообщается, ускоряет Muon до 2x при сохранении validation perplexity в пределах 0.01. Работа получила похвалу от @tri_dao как тот тип междисциплинарного результата на стыке линейной алгебры и fast-kernel, который действительно имеет значение.Выделились две практические детали реализации: Ross Wightman обратил внимание на тонкий, но важный паттерн неправильного использования PyTorch trunc_normal_ в коде обучения LLM: значения a/b по умолчанию — это абсолютные значения, а не стандартные отклонения, так что многие кодовые базы фактически вообще не делают усечения; он также отметил численные странности, позже исправленные в nightly-сборках. На уровне приложений кейс Shopify с DSPy был примечателен экономикой: на одном из слайдов показано сокращение с $5.5M до $73K/год за счёт декомпозиции бизнес-логики, моделирования intent через DSPy и перехода на меньшую оптимизированную модель при сохранении качества (follow-up).Новые evals/бенчмарки продолжали обнажать пробелы: World Reasoning Arena нацелена на гипотетическое/world-model рассуждение и показывает существенный разрыв с людьми. Новый банковский домен Tau Bench добавляет реалистичную support-среду на 698 документов, где лучшие модели по-прежнему решают только около 25% задач. Тем временем статья под руководством Stanford, выделенная @Zulfikar_Ramzan, обнаружила, что подхалимский ИИ может повышать уверенность пользователей, одновременно снижая готовность к восстановлению отношений, подчёркивая, что метрики «полезности» могут скрывать социально вредное поведение.
Top tweets (by engagement)
Топ-твиты (по вовлечённости)
Claude Code computer use: Anthropic’s release was the biggest technical product launch in the set, and likely the most consequential for day-to-day coding-agent UX (announcement).
Claude Code hidden features: @bcherny’s thread drew massive engagement, reflecting how quickly expert users are now optimizing around coding-agent workflows rather than raw model prompts.
Hermes Agent update: The broad community response to Nous’s major Hermes release suggests open agent harnesses have reached a new adoption phase.
Qwen3.5-Omni launch: Alibaba’s multimodal release was one of the day’s biggest model announcements and especially notable for its practical demos around audio/video-driven app creation (launch).
llama.cpp at 100k stars: @ggerganov’s milestone post captured the local-first mood of the week: increasingly capable open models plus increasingly capable local runtimes.
Computer use в Claude Code: Релиз Anthropic стал крупнейшим техническим продуктовым запуском в подборке и, вероятно, самым значимым для повседневного UX coding-агентов (анонс).Скрытые фичи Claude Code: тред @bcherny собрал огромную вовлечённость, отражая то, как быстро экспертные пользователи теперь оптимизируют именно workflow с coding-агентами, а не голые prompt-ы к моделям.Обновление Hermes Agent: Широкий отклик сообщества на крупный релиз Hermes от Nous указывает, что open-harness-ы для агентов достигли новой фазы adoption.Запуск Qwen3.5-Omni: Мультимодальный релиз Alibaba стал одним из крупнейших анонсов моделей дня и особенно примечателен практическими демо вокруг создания приложений по аудио/видео (релиз).llama.cpp на 100k звёзд: пост @ggerganov о рубеже уловил local-first настроение недели: всё более способные open-модели плюс всё более способные локальные runtime.
AI Reddit Recap
Дайджест AI Reddit
/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap
/r/LocalLlama + /r/localLLM Recap
1. Qwen Model Developments and Applications
1. Развитие и применение моделей Qwen
Keep reading with a 7-day free trial
Продолжайте чтение с 7-дневным бесплатным пробным периодом
Subscribe to Latent.Space to keep reading this post and get 7 days of free access to the full post archives.
Подпишитесь на Latent.Space, чтобы продолжить чтение этого поста и получить 7 дней бесплатного доступа к полному архиву постов.