Хэштеги для твоего текста можно оформить так, интегрируя их прямо в содержание и добавляя ключевые темы:

👀🇺🇸 Истребители F-35 Lightning II получили мощное обновление системы распознавания целей на базе искусственного интеллекта в рамках проекта Overwatch #F35 #AI #Overwatch #LockheedMartin #Stealth #AirDefense #NATO #MilitaryTech.

Проблема современных систем ПВО заключается в том, что они могут работать в достаточно сложных режимах, ежесекундно переключая рабочие частоты своих РЛС, что серьезно усложняет их идентификацию. Модель ИИ от Lockheed Martin решает эту задачу, обучаясь различать даже самые неоднозначные и новые типы излучений радаров врага #RadarDetection #ElectronicWarfare.

Вся обработанная информация мгновенно выводится на визор шлема летчика, избавляя его от необходимости самостоятельно анализировать сырые данные и позволяя сосредоточиться на боевой задаче #PilotTech #HeadsUpDisplay.

Главной задачей проекта Overwatch был механизм цикла мгновенного обучения модели ИИ: если раньше обновление баз данных об угрозах занимало недели, теперь процесс занимает минуты #RealTimeAI #SelfLearning. Инженеры прямо на базе получают данные о новом радаре, переобучают модель и загружают её обратно в самолет по беспроводному каналу #MilitaryAI #WirelessUpdate.

F-35 превращается в самообучающийся узел глобальной сети, позволяя накапливать и передавать опыт одного самолета другим. Опыт патрулирования границ НАТО показал, что российские ЗРК семейства С-400, С-350 и другие комплексы часто используют нестандартные частоты #S400 #S350 #RussianAirDefense.

Новая ИИ-система лишает врага этого преимущества, позволяя F-35 видеть скрытые угрозы и передавать их координаты всей авиагруппе в режиме реального времени #AirCombat #SituationalAwareness #NextGenFighter.

Упоминание автора OSINT-данных: @yigal_levin.

Если хочешь, могу сделать ещё короткую версию с максимально компактными хэштегами прямо в конце текста, чтобы её удобно постить в соцсетях. Хочешь, чтобы я так сделал?

👀🇺🇸 Истребители F-35 Lightning II получили мощное обновление системы распознавания целей на базе искусственного интеллекта в рамках проекта Overwatch.

Проблема современных систем ПВО заключается в том, что они могут работать в достаточно сложных режимах, ежесекундно переключая рабочие частоты своих РЛС, что помимо других технических моментов серьезно усложняет их идентификацию.

Модель искусственного интеллекта от Lockheed Martin решает эту задачу, обучаясь различать даже самые неоднозначные и новые типы излучений радаров врага.

Вся обработанная информация мгновенно выводится на визор шлема летчика, избавляя его от необходимости самостоятельно анализировать сырые данные и позволяя сосредоточиться на выполнении боевой задачи.

Помимо всего, как сообщает Lockeed Martin, главной задачей проекта Overwatch стоял механизм цикла мгновенного обучения модели искусственного интеллекта.

Если раньше на обновление баз данных об угрозах уходили недели, то теперь процесс занимает минуты: инженеры прямо на базе получают данные о новом радаре, переобучают модель и загружают ее обратно в самолет по беспроводному каналу.

Фактически F-35 превращается в самообучающийся узел глобальной сети, позволяя накапливать и передавать опыт одного самолета другим машинам.

Причем опыт патрулирования границ НАТО показал, что российские ЗРК семейства С-400, С-350 и другие комплексы часто используют нестандартные частоты для своей работы, чтобы остаться неопознанными.

Новая ИИ-система лишает врага этого преимущества, позволяя F-35 не только видеть скрытые угрозы, но и к примеру передавать их относительно точные координаты всей авиагруппе в режиме реального времени.

@yigal_levin

Хэштеги для твоего текста можно оформить так, интегрируя их прямо в содержание и добавляя ключевые темы:

👀🇺🇸 Истребители F-35 Lightning II получили мощное обновление системы распознавания целей на базе искусственного интеллекта в рамках проекта Overwatch #F35 #AI #Overwatch #LockheedMartin #Stealth #AirDefense #NATO #MilitaryTech.

Проблема современных систем ПВО заключается в том, что они могут работать в достаточно сложных режимах, ежесекундно переключая рабочие частоты своих РЛС, что серьезно усложняет их идентификацию. Модель ИИ от Lockheed Martin решает эту задачу, обучаясь различать даже самые неоднозначные и новые типы излучений радаров врага #RadarDetection #ElectronicWarfare.

Вся обработанная информация мгновенно выводится на визор шлема летчика, избавляя его от необходимости самостоятельно анализировать сырые данные и позволяя сосредоточиться на боевой задаче #PilotTech #HeadsUpDisplay.

Главной задачей проекта Overwatch был механизм цикла мгновенного обучения модели ИИ: если раньше обновление баз данных об угрозах занимало недели, теперь процесс занимает минуты #RealTimeAI #SelfLearning. Инженеры прямо на базе получают данные о новом радаре, переобучают модель и загружают её обратно в самолет по беспроводному каналу #MilitaryAI #WirelessUpdate.

F-35 превращается в самообучающийся узел глобальной сети, позволяя накапливать и передавать опыт одного самолета другим. Опыт патрулирования границ НАТО показал, что российские ЗРК семейства С-400, С-350 и другие комплексы часто используют нестандартные частоты #S400 #S350 #RussianAirDefense.

Новая ИИ-система лишает врага этого преимущества, позволяя F-35 видеть скрытые угрозы и передавать их координаты всей авиагруппе в режиме реального времени #AirCombat #SituationalAwareness #NextGenFighter.

Упоминание автора OSINT-данных: @yigal_levin.

Если хочешь, могу сделать ещё короткую версию с максимально компактными хэштегами прямо в конце текста, чтобы её удобно постить в соцсетях. Хочешь, чтобы я так сделал?

NVIDIA Blackwell Ultra Lowers AI Agent Cost

NVIDIA Blackwell Ultra reduces cost per token up to 35x for agentic AI, with 50x higher throughput per megawatt. Ideal for low-latency, long-context workloads.

TechLife
NVIDIA Blackwell Ultra Lowers AI Agent Cost

NVIDIA Blackwell Ultra reduces cost per token up to 35x for agentic AI, with 50x higher throughput per megawatt. Ideal for low-latency, long-context workloads.

TechLife

🚀 Nvidia and Groq are racing to bring real‑time AI to the masses, promising up to 10× lower token cost for massive‑scale models. Their new limestone‑based chips could make agentic AI and inference far cheaper and faster. Curious how this could reshape language processing? Dive into the details. #AIInference #RealTimeAI #TokenCost #LanguageProcessingUnit

🔗 https://aidailypost.com/news/nvidia-groq-race-limestone-realtime-ai-targeting-10-lower-token-cost

AI Training vs Inference: Why 2025 Changes Everything for Real-Time Applications

Discover why AI inference is overtaking training as the dominant workload in 2025. Learn the key differences, cost dynamics, and infrastructure shifts reshaping the AI industry.

TechLife

UC San Diego’s Hao AI Labs are pushing real‑time LLM interaction with NVIDIA’s DGX B200. Their new DistServe system splits inference across nodes, slashing latency for large language models. Curious how disaggregated inference reshapes AI? Dive in. #NVIDIADGX #LowLatencyLLM #DistServe #RealTimeAI

🔗 https://aidailypost.com/news/uc-san-diego-lab-uses-nvidia-dgx-b200-pursue-lowlatency-llm-serving

Every now and then you stumble upon a single person building *a whole ecosystem* of interesting AI tools and that’s worth a shout-out.

One such is Ettore Di Giacinto (https://github.com/mudler?tab=repositories), who’s behind a bunch of interesting projects:

🧠 OpenAI Realtime Console, an interactive inspector and API reference for the OpenAI Realtime API:
https://github.com/mudler/openai-realtime-console

🎙️ RealtimeSTT, a simple, low-latency speech-to-text library for realtime applications:
https://github.com/mudler/RealtimeSTT

💻 LocalAI, a drop-in REST API replacement compatible with OpenAI specs for *local* AI inferencing:
https://github.com/mudler/LocalAI

🎨 stable-diffusion.cpp, pure C/C++ inference of Stable Diffusion and Flux models:
https://github.com/mudler/stable-diffusion.cpp

#AwesomeAI #AI #OpenSource #LocalAI #SpeechToText #RealtimeAI #StableDiffusion

mudler - Repositories

ex-SUSE/Rancher, ex-gentoo, ex-Sabayon, @mocaccinoOS - mudler

GitHub

Billiam AI là công cụ phân tích dữ liệu AI thời gian thực từ hoạt động môi trường, cuộc họp, video, giọng nói của bạn. Với động cơ dữ liệu thông minh, tích hợp nhiều nguồn và giao diện ẩn chỉ hiển thị cho bạn, Billiam AI mang lại thông tin chính xác, nhanh chóng và bảo mật cao. Hoàn hảo cho chuyên gia muốn kiểm soát và sự rõ ràng.
#BilliamAI #AIDataAnalysis #RealtimeAI #TechNews #PhanTichDuLieu #CongNgheAI

https://www.reddit.com/r/SideProject/comments/1o49n2o/realtime_ai_data_analysis_from_your

🚀 Perplexity just dropped their Search API — the same infra behind their answer engine, now open to devs.

Fast, fresh, AI-first search with sub-doc snippets + an SDK + OSS evals.

Perfect for grounding LLMs, building agents, or just hacking.

Overview → https://dropletdrift.com/perplexity-search-api-an-intro-for-developers/

#AI #WebDev #APIs #Developers #PerplexityAI #SearchAPI #AIagents #LLM #AIDev #DevTools #OpenSource #SDK #Search #HybridSearch #ContextEngineering #Retrieval #RAG #RealtimeAI #AIFirst #Innovation

Perplexity Search API: an intro for developers - DropletDrift

Contents show What you get, concretely The mental model Quick start in practice Python TypeScript (Node) Patterns that actually work 1) Answer grounding for chat 2) Multi-query “deepening” for agents 3) Academic mode for literature scans Choosing parameters with intent Operational concerns that will save you later Quality, latency, and cost: how to think about […]

DropletDrift