Технозаметки Малышева

03 September 2025 18:21

-тся

:)

#MoscowAI
------
@tsingular

Технозаметки Малышева

03 September 2025 16:14

Выключайте mcp сервера

Ещё на прошедшем стриме мы разгоняли про mcp сервера и я обнаружил, что инструкции mcp тулам занимают охренеть как много токенов!

Тогда я сетовал на browsermcp, инструкции которого занимают 5к токенов!

Сегодня мне понадобилось порисерчить один github repository и я решил поручить это дело Claude Code.

Я установил официальный github mcp, запустил claude, отправил команду /context и увидел, что только этот mcp занимает 46к токенов, Карл!

46к токенов на пустой сессии.

46к токенов это 25% контекстного окна Claude Sonnet 4.

46к токенов это примерно половина контекстного окна, за пределы которого я стараюсь не выходить при работе.

Даже разработчики официального github mcp не чураются описывать все корнер кейсы в инструкциях, чтобы агенты с этим mcp хоть как то работали, но это ведёт к выжиранию контекста!

Вывод:
1. Обязательно пользуйтесь инструментами для мониторинга текущего размера контекста (в CC команда /context, или в расширении ccstatusline можно добавить строчку)

2. Отключайте не нужные mcp сервера

Технозаметки Малышева

03 September 2025 06:02

AWS: извлекаем ключевую информации из документов и оцениваем во сколько нам это обойдется

Давно у нас не было полезного от AWS, исправляемся.

Amazon опубликовал полезный урок по обработке документов с акцентом на масштабируемость решений по извлечению ключевой информации.

Используют метрику KIEval которая оценивает модели по двум критериям: точность извлечения пар ключ-значение и понимание структурных связей между ними.

Основные проблемы в принципе стандартные: высокая вариативность документов, объёмы разметки данных и неоднозначность естественного языка.

Для стандартизации работы с шаблонами промптов используют Jinja2

Оценка идет по работе с цифрами, текстом и структурированными полями.
Дальше раскидывают скоринг по категориям TP, FP, FN, TN

precision: (TP/(TP+FP))
recall: (TP/(TP+FN))

И высчитывают итог F1 суммарно.

F1: 2 × (precision × recall)/(precision + recall)

А дальше идет расчет скорости обработки и стоимости для достижения нужного скора F1

В общем история может быть полезна если вам нужно оценить эффективность вытягивания ключевых значений из коллекции документов и главное, - понять во сколько это вам обойдется или за какое время.

#AWS #KIEval #eval
———
@tsingular

Технозаметки Малышева

02 September 2025 17:20

AGI отменяется.

Gemma3:27b, Claude Sonnet 4 и GPT5 ответили примерно одинаково.

Проверяйте:

Мне из магазина прислали 2 кроссовка.
Левый кроссовок, но он не подходит на правую ногу.
А второй,- правый и он не подходит на левую.
Что мне делать?

Технозаметки Малышева

01 September 2025 08:43

xAI подаёт в суд на бывшего сотрудника за кражу секретов Grok

xAI обвиняет бывшего инженера Сюэчэня Ли в краже торговых секретов о технологиях Grok.

Ли получил 7 млн долларов компенсации и в тот же день скопировал конфиденциальные документы на личные устройства.

По утверждению xAI, украденные технологии превосходят ChatGPT и могут дать конкурентам "непреодолимое преимущество".

Теперь Ли работает в OpenAI — главном сопернике Маска в сфере ИИ.

Иск требует временно запретить Ли работать в конкурирующих AI-компаниях и возместить ущерб от потенциальной экономии миллиардов на R&D.

В принципе можно выпускать под заголовком, - "Китайские специалисты крадут секреты ИИ разработок у американских компаний" :)

#xAI #Grok #OpenAI
------
@tsingular

Технозаметки Малышева

31 August 2025 16:45

Клип Майкла Джексона в 1991м году стоил в производстве по разным оценкам от $4 до $9 млн. (учтите инфляцию за 34 года)

Сейчас мы видим в новостях такое вот произведение, которое даже лучше по качеству.
Навскидку в продакшене цена этому упражнению около $20.

#нейрорендер #B&W #1991
———
@tsingular

Технозаметки Малышева

31 August 2025 10:20

ВВС США отработали ускорение принятие решений в военных играх с помощью ИИ

Военные игры DASH показали, как искусственный интеллект позволяет ускорить принятие командных решений.

Система Maven интегрирована в тактические операционные центры и позволяет генерить разнообразные сценарии за минуты вместо часов ручной подготовки.

ИИ-микросервисы ускоряют обработку данных и улучшают взаимодействие между подразделениями во время учений.

Тесты показали риски алгоритмической предвзятости и необходимость человеческого контроля над рекомендациями систем.

Где-то все это уже было. Допиливают Скайнет.

#DASH #Maven #Military
———
@tsingular

Технозаметки Малышева

29 August 2025 20:32

Прикольная задумка:

Переделать любую карту из вида сверху в 3Д Street View.

Пробовать тут

#нанобанана #Google
———
@tsingular

Технозаметки Малышева

29 August 2025 18:08

Я знаю пару таких людей)))

Технозаметки Малышева

29 August 2025 11:34

Генерация видео в реальном времени от Krea.ai

Креа открыла запись в wait-list на реалтайм-генерацию видео.

12+ fps. На входе промпт, картинка, копия экрана или даже вебка.

Вы помните, что Креа была первым стартапом, который сделал реалтайм-рисовалку - генерацию картинок в реальном времени (был ещё Vizcom).

Теперь они взяли "модель мира" (непонятно чью/какую) и сделали вот такой "подрендер" этого мира.

Выглядит убойно.

https://www.krea.ai/blog/announcing-realtime-video

@cgevent

Технозаметки Малышева

29 August 2025 07:17

Salesforce CRMArena-Pro: LLM-агенты в корпоративной среде — ожидания vs реальность

Salesforce AI Research создали бенчмарк CRMArena-Pro — первую комплексную систему оценки LLM-агентов в реальных корпоративных сценариях.

19 задач, провалидированных экспертами, покрывают продажи, сервис и CPQ (Configure, Price, Quote) для B2B и B2C.
Датасеты синтетические, но проверенные людьми (отдельно забавно, конечно, что только 66% экспертов подтвердили, что датасеты релевантные)

Масштаб симуляции:
- 25 взаимосвязанных Salesforce-объектов
- 29,101 записей для B2B / 54,569 для B2C
- 4,280 тестовых запросов!!!
- сравнение с результатами работы профессионалов, работающих в CRM

Результаты:
1. Навык "Workflow Execution" — единственный работающий

При этом только gemini-2.5-pro показывает 83%+ успеха на задачах следования бизнес-процессам, остальные модели показали себя хуже.

Другие навыки (работа с текстом, политики компании, SQL-запросы) дают 20-40% успеха даже с сильной моделью.

2. Конфиденциальность - провал
Все модели имеют ~0% осознанности конфиденциальности. Даже с промптингом о защите данных — максимум 62% отказов на запрос о выдаче конфиденциалки (gpt-4o-mini), это убивает выполнение основных задач.
Еще раз возвращает нас к мысли о RBAC и запрета на дообучение на кофиденциальных данных. Только RAG с жестким контролем доступа.

3. Reasoning-модели радикально лучше
- o1 и gemini-2.5-pro опережают обычные версии на 12-20%.
- открытые модели (llama) отстают от проприетарных reasoning-моделей катастрофически. Выкидываем :)

4. Многоходовые диалоги — провал
Падение производительности с 58% до 35% при переходе к multi-turn. Агенты не умеют эффективно запрашивать уточнения — в 45% случаев не собирают нужную информацию.

Симуляция пользователей в рамках исследования:
LLM персонажи с разными характерными стилями офисных сотрудников заставляют агента отвечать на уточняющие вопросы.

Кто выигрывает по цене/качеству:
gemini-2.5-flash — оптимальный баланс
gemini-2.5-pro — максимальная производительность в разумной цене
o1 — слишком дорого для относительного повышения качества ответов

Что работает уже сейчас:
- Автоматизация рутинных рабочих процессов (маршрутизация кейсов, назначение лидов)
- Простые односложные запросы к CRM

Что пока невозможно:
- Сложный анализ продаж с множественными источниками
- Работа с конфиденциальными данными без рисков утечек
- Многоэтапные взаимодействия с клиентами

🤖💼 Цифровые сотрудники всё лучше и лучше. Скоро в каждом офисе.

Людей бы так потестировали в понедельник или после отпуска, - сюрприз был бы :)

pdf с исследованием в комментариях

#Salesforce #CRM #Benchmark
———
@tsingular

Технозаметки Малышева

28 August 2025 11:20

🚀 Tencent выпустила HunyuanVideo-Foley — открытую систему, которая умеет автоматически превращать видео и текст в качественный звук (Text-Video-to-Audio, TV2A).

🔊 Модель может автоматически генерировать профессиональный звук, который точно совпадает с картинкой и смыслом происходящего.

✨ Главное:
- Универсальность — обучена на 100 000+ часов данных, создаёт звук для любых сцен: от природы до мультфильмов.
- Согласованность текста и видео — новая архитектура *MMDiT* учитывает одновременно изображение и описание, создавая многослойные эффекты: и главный звук, и фоновое окружение.
- Качество студийного уровня — благодаря функции потерь *REPA* и *Audio VAE* звук получается чистым и стабильным, без шумов и артефактов.

📈 На тестах HunyuanVideo-Foley показала лучшие результаты среди открытых моделей: более качественный звук, точная синхронизация с картинкой и учёт контекста сцены.

👉 Попробовать: https://hunyuan.tencent.com/video/zh?tabIndex=0
🌐 Project Page: https://szczesnys.github.io/hunyuanvideo-foley/
🔗 Code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-Foley
📄 Report: https://arxiv.org/abs/2508.16930
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-Foley

@data_analysis_ml

Технозаметки Малышева

27 August 2025 20:40

😈 Первый ИИ-вымогатель в истории — как PromptLock генерирует вредоносный код в реальном времени

— Специалисты ESET ESETresearch/115095803130379945?utm_source=Securitylab.ru">сообщили о первой зафиксированной вымогательской программе, в работе которой ключевую роль играет искусственный интеллект

Новый образец получил название PromptLock — написан на Go и использует локальную модель gpt-oss:20b от OpenAI через интерфейс Ollama для генерации вредоносных Lua-скриптов в реальном времени

❗️ Скрипты запускаются прямо на устройстве и позволяют программе перечислять файлы на диске, анализировать содержимое, выгружать выбранные данные, зашифровывать и полностью их уничтожать

🧑‍💻 Этичный хакер

Технозаметки Малышева

27 August 2025 18:12

🌟 NVIDIA Jet-Nemotron: гибридная архитектура, которая быстрее SOTA-моделей в 53 раза.

Jet-Nemotron - новая архитектура языковых моделей, которая, по заявлениям NVIDIA, превосходит по эффективности топовые опенсорс-модели.

На H100 обещают ускорение пропускной способности при генерации до 53.6 раз, если работать с контекстом в 256 тыс. токенов и максимальным размером батча. Такой скачок производительности стал возможен благодаря двум ключевым инновациям: пайплайну PostNAS и новому блоку линейного внимания JetBlock.

🟡PostNAS (Post Neural Architecture Search).

Суть PostNAS состоит в отказе от дорогостоящего обучения новых архитектур с нуля. Вместо этого берут уже предварительно обученную модель и запускают процесс постобработки. Пайплайн сначала анализирует модель и определяет, какие слои внимания вносят наибольший вклад в её работу, а какие - не так уж и важны. Дальше он ищет оптимальное расположение для слоёв полного внимания и подбирает улучшенный дизайн для остальных блоков.

🟡JetBlock - модуль линейного внимания.

Его фишка - динамические сверточные ядра, генерируемые на лету в зависимости от входных данных и применяемые к value-токенам.

Прямое сравнение с Mamba2 Block, проведенное на идентичных данных и с одинаковыми параметрами обучения, показало существенный прирост в точности при сохранении той же пропускной способности во время обучения и инференса.

🟡Третий элемент успеха - аппаратно-ориентированный поиск архитектуры.

Вместо того чтобы использовать количество параметров в качестве прокси-метрики для эффективности, авторы напрямую оптимизируют архитектуру под целевое железо (H100), используя в качестве цели именно пропускную способность генерации.

Ключевое открытие тут в том, что размер KV-кэша, а не количество параметров, является критическим фактором, ограничивающим скорость генерации на длинных контекстах, поскольку декодирование упирается в пропускную способность памяти.

Фиксируя размер кэша, они провели поиск по размерности ключей/значений и числу голов внимания, обнаружив конфигурации, которые при том же объеме кэша и схожей пропускной способности используют больше параметров для достижения более высокой точности.

Итоговый дизайн Jet-Nemotron, построенный на базе Qwen 2.5, включает всего 2 full-attention слоя (для retrieval) и 2 слоя со скользящим вниманием (SWA, для MMLU), остальные — JetBlock.

Что касается конкретных моделей, то уже есть Jet-Nemotron-2B и Jet-Nemotron-4B. По результатам тестов, они как минимум не уступают по точности ведущим эффективным моделям, например, Qwen3, на целом ряде бенчмарков. При этом младшая модель Jet-Nemotron-2B работает в 21 раз быстрее, чем Qwen3-1.7B-Base, а старшая, Jet-Nemotron-4B, обгоняет её уже в 47 раз.

▶️ Код и веса моделей обещают опубликовать сразу после завершения юридической проверки.


🟡Страница проекта
🟡Arxiv
🖥GitHub (Coming Soon)


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #NVIDIA #JetNemotron

Технозаметки Малышева

27 August 2025 07:29

HeyGen выпустил обновление к системе цифровых двойников.

HeyGen Digital Twin теперь работает на основе Avatar IV и умеет:
✅ Зеркалировать жесты, выражения и манеры
✅ Подстраиваться под ваш сценарий, произнося каждую строку так, как это бы сделали именно вы
✅ Двигаться естественно, копируя ваш стиль движения и разговора.

#HeyGen #двойники #нейрорендер
———
@tsingular

Технозаметки Малышева

03 September 2025 17:14

- это что за дура?
- это не дура, это лошадь!

Есть тут кто?

#Яндекс #MoscowAI
------
@tsingular

Технозаметки Малышева

03 September 2025 06:25

🤖 Агентный AI требует новой архитектуры безопасности — 98% компаний не готовы (исследование Infosys)

Контекст: 95% компаний уже получили убытки от обычного AI ($800k в среднем), но только 2% выстроили защиту.

А теперь приходят автономные агенты — и 86% руководителей понимают, что старые подходы не работают.

Почему агентный AI меняет правила:

Обычный AI выдает рекомендацию → человек действует

Агент получает задачу → сам планирует → сам исполняет цепочку действий

Масштаб потенциального ущерба растет экспоненциально!

Проблема текущей архитектуры:
Product-led модель (каждая команда деплоит что хочет) + сотни автономных агентов = неконтролируемый хаос.

Представьте, что каждый отдел может например выпустить своего бота с правами подписи контрактов.

Infosys предлагает гибридную модель:

Платформа-песочница

- Агенты работают только в безопасной среде
- Предустановленные guardrails (как в умном доме — AI не откроет газ)
- Доступ только к проверенным данным и системам


Команды должны включать специалистов по ResponsibileAI

- Работают с product-командами на создание use cases
- Безопасность встраивается в процесс, а не навешивается сверху
- DevOps-подход для AI (ML-Ops?)

Автоматизация RAI
- AI-агенты мониторят других AI-агентов
- Система AI3S: Scan (поиск рисков) → Shield (защита) → Steer (управление)
- Централизованные политики, децентрализованное исполнение

Практическое применение:

- Стартапам: начинайте с платформенного подхода сразу, не ждите первого инцидента
- Enterprise: миграция от reactive RAI (тушим пожары) к proactive (предотвращаем)
- RAI-командам: автоматизируйте мониторинг, иначе утонете в объеме агентов

Те 2% компаний-лидеров уже сейчас тратят на 16% меньше на RAI (21% vs 25% бюджета), получают более качественный результат.

Когда агенты станут мейнстримом, разрыв станет еще больше.

#AgenticAI #ResponsibleAI #AIGovernance #EnterpriseAI
———
@tsingular

Технозаметки Малышева

03 September 2025 05:42

OpenAI добавила родительский контроль в ChatGPT

OpenAI запустила семейные аккаунты для ChatGPT с родительским контролем.

Родители могут создавать профили для детей от 13 лет, управлять временем использования и контролировать доступ к функциям.

Система включает фильтрацию контента и ограничения на загрузку файлов.

Подростки получают урезанный доступ к GPT-4o без возможности создания изображений или голосовых чатов.

Сейчас на детях обкатают и следующий шаг, - регулирование отрасли и лицензирование.
А у нас, - доступ к ИИ только через Max, видимо.

#ChatGPT #OpenAI #ParentalControl
———
@tsingular

Технозаметки Малышева

02 September 2025 15:49

BGA: Самоэволюционирующие эксплойты через мультиагентный ИИ

Команда Atlanta представила BGA — мультиагентную систему, которая автономно создает и развивает эксплойты для тестирования безопасности.

Система использует несколько специализированных агентов, которые обучаются на взаимодействии друг с другом и адаптируются к новым защитным мерам в реальном времени.

Особенность BGA — способность к самообучению через анализ успешных и неудачных атак, что позволяет ей эволюционировать быстрее традиционных систем безопасности.

Валидация проходила через CTF-челленджи и изолированные среды, показав высокую эффективность в обнаружении уязвимостей.

Распределенная архитектура решает проблемы масштабирования при росте сложности эксплойтов.

Получается, теперь хакеры будут эволюционировать автоматически. Кибербез опасносте!!! 🤖⚔️

#BGA #exploits #pentesting #cybersecurity
------
@tsingular

Технозаметки Малышева

01 September 2025 06:57

Как склеить модель: экономия на обучении

За год количество моделей в мире в целом, а на HuggingFace в частности, выросло с сотен тысяч до миллионов.

Хитрые товарищи подумали, а чего мы будем учить каждый раз модели с нуля (тратить на эту историю от $500К и выше), если можно взять успешные варианты узко-специализированных моделей и собрать из них одно целое, потратив в 1000 раз меньше.

Например, японская компания Sakana AI создала модель с отличной математикой, объединив японскую языковую модель с математическим файнтюном.

На практике это выглядит так: берем модель-эксперта по программированию, модель для математических задач и модель для общения, а затем объединяем их навыки в одной системе.

Весь процесс занимает выходные на обычном домашнем компьютере.

Работает это пока только для моделей одинаковой архитектуры — например, все варианты Llama легко объединяются между собой.

#modelmerging #обучение
———
@tsingular

Технозаметки Малышева

31 August 2025 10:32

🧠 Китай запускает национальную стратегию развития нейроинтерфейсов (Brain-Computer Interface (BCI) до 2030 года

Ключевые цели:
- К 2027 году — прорывы в ключевых технологиях, создание 2-3 промышленных кластеров
- К 2030 году — формирование глобально конкурентной экосистемы с ведущими компаниями мирового уровня

Техническая основа стратегии:
Железо и софт:
- Имплантируемые электроды для различных областей мозга с увеличенным количеством каналов
- Высокоскоростные чипы с ультранизким энергопотреблением для обработки сигналов мозга
- ИИ-алгоритмы для кодирования/декодирования нейросигналов
- Специализированные операционные системы для BCI-устройств

Продуктовая линейка:
- Имплантируемые: глубокие стимуляторы мозга, кохлеарные имплантаты
- Неимплантируемые: шлемы, очки, наушники с BCI-функциями
- Хирургические роботы субмикронной точности для имплантации

Прикладные сценарии:
- Промышленное производство — управление оборудованием "силой мысли"
- Здравоохранение — лечение неврологических расстройств
- Потребительские товары — интеграция с VR/AR-устройствами

Инновационная экосистема:
- Национальные центры производственных инноваций
- Open source сообщества разработчиков
- Промышленные парки и инкубаторы
- Международное сотрудничество с акцентом на привлечение R&D центров

Практическое применение:
- Нейрореабилитация после инсультов
- Протезирование с нейроуправлением
- Интерфейсы для людей с ограниченными возможностями
- Геймификация и развлечения нового поколения

Скоро смартфоны отомрут как пейджеры :)
У каждого будет Миелофон от Huawei

#BCI #Neurotech #Китай
———
@tsingular

Технозаметки Малышева

30 August 2025 07:11

#КриповаяСуббота

RL-фитнес для роботов... немного страшненько.. Не верится..

Ссылка на полное видео

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

Технозаметки Малышева

29 August 2025 18:46

SGR + Tool, Hybrid Deep Research

И так мы продолжаем рубрику эксперименты!

1) Спасибо Диме что предоставил новую ветку где перевел SGR внутрь tool

2) Дальше я уже с легкой руки добавил около ~6 навыков, проработал управление контекстом всего теперь 12 навыков есть у системы и она помнит все предыдущие события

Детально с решением можно ознакомиться в ридми в ветке hybrid_reasoner_sgr_with_tools

Что имеем?
Без фреймворков с сохранением SGR который обернут в tool, более автономную систему которая понимает предыдущий контекст может работать с файловой системой и может искать в интернете

Что дальше?
3) Я приведу обе ветки к единому кол-ву навыком и мы попробуем собрать небольшой датасет дабы проверить надежность таких систем в разных сценариях рисерча

P.S система все еще работает на gpt-4o-mini но для лучшего экспириенса советую поменять на 4o так же хорошо проработан подход работы с кешом и система стала в 2-3 раза быстрее

Технозаметки Малышева

29 August 2025 12:33

Postman добавил создание MCP серверов

Postman теперь позволяет создавать MCP серверы из любого публичного API в их сети.

Достаточно взять готовый API и сконвертировать его в MCP-совместимый сервер для интеграции с Claude, VS Code или Cursor.

Поддерживает SSE/HTTP и STDIO конфигурации, TypeScript-архитектуру и Docker развёртывание.

Платформа превращается из инструмента тестирования API в полноценную среду разработки AI-агентов.

Теперь можно автоматизировать сложные API-процессы через ИИ гораздо быстрее.

#Postman #MCP #API
------
@tsingular

Технозаметки Малышева

29 August 2025 08:29

По мотивам :)

#юмор
———
@tsingular

Технозаметки Малышева

28 August 2025 12:42

Очень рекомендую parallel.ai для Deep Research

- работает лучше GPT и Gemini
- дает $20 бесплатных кредитов
- API-first, очень удобно интегрировать
- результат куда точнее, глубже и детальнее

На скрине рисерч, который я запустил на 15 минут, он отсмотрел 11 тысяч ссылок и включил 2258 страниц в репорт. При этом, не выдал мне 40 страниц текста, а сделал компактную табличку.

Технозаметки Малышева

28 August 2025 08:27

Wan 2.2 получил версию S2V - картинка+голос = video

Идеально для оживления фотографий.
Берете нанобанану ( иначе ее уже не назвать :) ) переделываете фото в нужный формат, - дальше в elevenlabs или Suno голосовой/музыкальный ряд и собираете все это на бесплатном Wan 2.2, - любой формат, новости, музыка, реклама, - на выбор.

В общем китайцы потихоньку захватывают медиа продакшен сферу. Все в оупенсорсе.
И у Вана уже есть варианты:
- текст в видео,
- картинка в видео и теперь вот голос в видео
Если у вас достаточно железа, - все можно запустить локально.
Реально наступило время цифровых аватаров.
Пора каждому делать своего.

Github
Wan2.2 Project

Hugging Face Demo
Modelscope Demo

Hugging Face Weights

#Wan #Китай #нейрорендер
———
@tsingular

Технозаметки Малышева

27 August 2025 19:59

Промпт: A man is standing in a modern electronic store analyzing a digital camera. He is wearing a watch. On the table in front of him are sunglasses, headphones on a stand, a shoe, a helmet and a sneaker, a white sneaker and a black sneaker. ЛОООЛ. 10 рефов, КАРЛ
Автор Travis Davids
@MrDavids

Технозаметки Малышева

27 August 2025 18:00

Вайб-куркурируем, не отвлекаемся :)

#юмор
------
@tsingular

Технозаметки Малышева

27 August 2025 04:00

SGR Deep Research

А почему бы не взять все лучшие идеи из демо и идей ребят из чата
Собрать свои идеи по Deep Research
И сделать самый простой инструмент поиска инфы в интернете через Tavlily API?

А сделать, вот он https://github.com/vakovalskii/sgr-deep-research (звездочки приветствуются)

gpt-4o-mini
Tavily API (1000 реквестов в месяц фри)
SGR-concept

Из интересного что заметил такая модель сама определяет что например чипов M6 у applе не существует и на ходу меняет план рисерча потому что нашла это в данных из инета
Или что термин SGR ей не понятен и просит его расшифровать

Что я закинул туда "навайбкодил"

1. 🤔 Clarification (ВЫСШИЙ ПРИОРИТЕТ)
- При любой неопределенности в запросе
- Неизвестные термины, акронимы, аббревиатуры
- Неоднозначные запросы с множественными интерпретациями
- Отсутствие контекста для специализированных областей

2. 📋 GeneratePlan
- Когда план не существует и запрос ясен
- После получения уточнений от пользователя

3. 🔄 AdaptPlan
- Когда требуется адаптация исследовательского подхода
- При обнаружении неточностей в первоначальных предположениях

4. 🔍 WebSearch
- Когда нужна дополнительная информация И searches_done < 3
- МАКСИМУМ 3-4 поиска на исследование

5. 📄 CreateReport
- При searches_done >= 2 ИЛИ enough_data = True
- Когда собрана информация для полного анализа

6. ✅ ReportCompletion
- После создания отчета
- Финализация исследования