52807
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks -📚books
✔️ Claude Code превращают в баг-хантинг машину
Claude-BugHunter - skill bundle для Claude Code, который добавляет готовую методологию для легального bug bounty, security audit и authorized red-team задач.
Это не один промпт в стиле «найди баги». Внутри целый набор рабочих навыков и команд:
- 51 skill и 15 slash-команд
- 574+ паттерна из раскрытых security-репортов
- 24 класса уязвимостей
- workflow для поиска, валидации, триажа и оформления findings
- шаблоны под enterprise-цепочки для M365, Okta, VMware и VPN-appliances
- scaffold папок под engagement: scope, notes, evidence, findings, reports
- интеграция с Burp через MCP
Проект: https://github.com/elementalsouls/Claude-BugHunter
🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам»
На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.
Маршрут собран под современный Python:
- Python 3.13+
- free-threaded mode без GIL
- JIT
- uv вместо боли с pip/venv/poetry
- ruff, pyright, pytest, hypothesis
- async-first подход
- типизация
- CPython внутри
- web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура
В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.
Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс.
Для новичков - понятный путь без хаоса.
Для джунов - способ закрыть дыры.
Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь.
Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python.
https://github.com/justxor/pythonroamap2026
Устройтесь в Яндекс за 2 дня
6–7 июня проводим онлайн-мероприятие быстрого найма. Ищем продуктовых, дата-аналитиков и датасаентистов с опытом на Python от 3 лет.
Всего за два дня вы можете пройти все секции и получить офер:
⚪️ Зарегистрируйтесь до 27 мая, после регистрации с вами свяжется рекрутер и договорится об удобном времени для интервью.
⚪️ 6 июня пройдите две технические секции, вместо трёх в обычном найме: аналитические задачи на знание матстата и алгоритмическую задачу на знание алгоритмов и структур данных.
⚪️ 7 июня познакомьтесь с командами и получите офер.
Подробности и регистрация — на сайте: yandex.ru/project/events/wo-analytics-0626
🔐 Стань этичным хакером - с нуля до Pro
Хочешь зарабатывать на поиске уязвимостей, а не бояться их? Этот курс проведёт тебя от первой команды в терминале до реальных техник пентеста.
Что внутри:
→ Разведка целей: nmap, curl, анализ заголовков
→ Криптография и разбор кода на практике
→ Эксплуатация уязвимостей и документирование находок
→ Только живые задачи - никакой воды
Без скучной теории. Только то, за что платят в bug bounty и на собеседованиях в InfoSec.
📈 От «что такое порт» — до отчёта пентестера за несколько недель.
👉 Записывайся на Stepik и начни взламывать легально уже сегодня.
Kronos - open-source модель, которая читает финансовые свечи как язык
Это не обычная LLM, которую натянули на финансы. Kronos изначально обучали на K-line данных: open, high, low, close, volume и рыночных паттернах.
Что умеет:
- прогнозировать цену по свечам;
- оценивать будущую волатильность;
- работать zero-shot без дообучения;
- запускаться в разных размерах - от 4.1M до 499M параметров;
- делать прогнозы через несколько строк Python.
Модель обучали на данных с 45+ бирж, есть live demo для BTC/USDT, модели выложены на Hugging Face, код открыт под MIT.
Главная идея сильная: финансовые данные наконец начали обрабатывать не как обычный временной ряд, а как отдельный язык рынка.
GitHub: github.com/shiyu-coder/Kronos
Вышел Codex CLI 0.133.0.
Goals теперь работают по умолчанию. У них появилось отдельное хранилище, прогресс трекается сквозь активные ходы, так что агент держит цель в фокусе между шагами и не забывает, куда шёл.
Заметно прокачали Permission profiles: API для списков, наследование настроек, поддержка managed requirements.toml, обновление прав в рантайме без перезапуска и усиленный сэндбокс под Windows.
Расширения получили доступ к событиям подагентов (старт, стоп), вызовам инструментов, метаданным хода и асинхронной обработке аппрувов. Можно строить нормальные обвязки вокруг Codex.
Плагины: discovery теперь учитывает маркетплейсы, показывает установленные версии, видимые корни и умеет работать с удалёнными коллекциями.
https://github.com/openai/codex/releases/tag/rust-v0.133.0
✔️ Machine Learning Roadmap: нормальная карта входа в ML без сказок про «выучить нейросети за месяц»
Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps.
Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и какой практический артефакт должен появиться после каждого этапа.
Roadmap разбит на 7 треков:
- фундамент: Python, математика, статистика, инструменты
- классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация
- Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop
- LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты
- Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность
- MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, мониторинг, serving
- специализация: CV, NLP, RecSys, RL, Safety
Самое полезное - там честно написано, что ML это не только «обучить модель». В реальности большая часть работы живёт вокруг данных, метрик, деплоя, мониторинга, воспроизводимости и понимания, почему модель вообще ошибается.
Хорошая мысль из roadmap: LLM не делает джуна сениором. Она ускоряет того, кто понимает базу. Без базы человек просто превращается в оператора Copilot, который не может объяснить, почему модель сломалась.
По времени тоже без инфоцыганства:
- 0-3 месяца: Python, математика, классический ML
- 3-6 месяцев: Deep Learning и PyTorch
- 6-12 месяцев: LLM, RAG, fine-tuning, AI-агенты
- 12+ месяцев: MLOps, прод, масштабирование, специализация
Короче, если давно хотели системно зайти в ML, а не прыгать между роликами про ChatGPT, Stable Diffusion и «топ-10 библиотек», это хороший ориентир.
https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap/tree/main
🚀 Удобная система сборки для нескольких языков с rigx
rigx — это экспериментальная система сборки для C, C++, Go, Rust, Zig, Nim и Python, которая упрощает процесс разработки, обеспечивая изоляцию и кэширование. Все зависимости управляются автоматически, а сборки выполняются в песочнице, что исключает проблемы с "работает на моем компьютере".
🚀 Основные моменты:
- Простая декларативная конфигурация через rigx.toml.
- Поддержка многопоточности и интеграционных тестов.
- Кэширование выходных данных для ускорения сборок.
- Совместимость с Nix для управления зависимостями.
📌 GitHub: https://github.com/unofficialtools/rigx
#python
⚡️ Вредонос в PyPI превратил установку пакета в русскую рулетку
Microsoft расследует взлом популярного Python-пакета mistralai - официального клиента для работы с моделями Mistral AI.
По данным исследователей, злоумышленники внедрили вредонос прямо в библиотеку. Самое неприятное - код срабатывал уже при обычном import и пытался красть данные из окружения.
Но дальше история становится совсем абсурдной.
Вредонос проверял язык и регион системы, обходил русскоязычные окружения и включал геозависимую «лотерею» для остальных. Для некоторых стран поведение было особенно жёстким: с вероятностью 1 к 6 он мог запустить разрушительную команду удаления файлов.
В X после этого начали шутить, что лучший security-патч года - русский языковой пакет.
Шутки шутками, но кейс неприятный: это был не случайный левый пакет с тремя скачиваниями, а клиент для популярного AI-сервиса. То есть supply chain-атаки уже давно бьют не только по npm-мусору, а по нормальным инструментам, которые разработчики ставят почти на автомате.
Вывод простой: даже официальный пакет сегодня не гарантия безопасности.
Проверяйте версии, lock-файлы, хеши, changelog и окружение, где ставите зависимости. Особенно если это AI SDK, который по умолчанию получает доступ к токенам, ключам и рабочим данным.
https://x.com/lauriewired/status/2054231467744760131?s=46
🖼️ ChatGPT2API: Инструмент для работы с изображениями на базе OpenAI
ChatGPT2API предлагает API для генерации и редактирования изображений, совместимый с OpenAI. Он включает функции управления аккаунтами и возможность локального развертывания через Docker. Подходит для учебных и исследовательских целей.
🚀 Основные моменты:
- Генерация и редактирование изображений через API.
- Поддержка нескольких моделей AI для различных задач.
- Функции управления аккаунтами и автоматического обновления.
- Локальное развертывание с помощью Docker.
📌 GitHub: https://github.com/basketikun/chatgpt2api
#python
Python 3.15 beta 1 вышела в релиз 🐍
Это значит, что крупные фичи для релиза фактически зафиксированы. Дальше - бета, тесты, багфиксы и подготовка к финальному релизу.
Что интересного в 3.15:
- lazy imports через ключевое слово lazy
- встроенные frozendict и sentinel
- JIT стал быстрее на x86-64 Linux
- распаковка прямо внутри comprehensions
- новый статистический profiler с низким overhead
- frame pointers включены по умолчанию
Python 3.15.0b1 вышел 7 мая 2026 года, это первая из четырёх запланированных beta-версий и точка feature freeze; финальный релиз запланирован на 1 октября 2026 года.
https://blog.python.org/2026/05/python-3150-beta-1/
🌟 WindsurfAPI - тот самый мост, которого не хватало между Windsurf и привычными AI-инструментами.
Проект поднимает локальный API-прокси и позволяет обращаться к моделям Windsurf через знакомые форматы:
- /v1/chat/completions - OpenAI-compatible API
- /v1/messages - Anthropic-compatible API
То есть можно подключать Windsurf к Claude Code, Cursor, Cline, своим скриптам, агентам и LLM-gateway без переписывания всей инфраструктуры.
Что полезного:
- запуск локально или на своём сервере
- работа через привычные SDK
- совместимость с OpenAI / Anthropic форматами
- переключение между моделями из экосистемы Windsurf
- account pooling для распределения лимитов между аккаунтами
По сути, WindsurfAPI превращает Windsurf из закрытого IDE-инструмента в нормальный API-слой для своих агентных пайплайнов.
Очень практичная штука для тех, кто собирает кастомные AI-workflows и хочет подключать модели к своим инструментам, а не жить только внутри редактора.
Сейчас дают 50+ популярных ИИ через официальные API бесплатно.
GitHub: https://github.com/dwgx/WindsurfAPI
🗺️ LingBot-Map: Инновационная 3D-реконструкция в реальном времени! 🏗️
LingBot-Map — это мощная модель для потоковой 3D-реконструкции, использующая геометрический контекст и трансформеры. Она обеспечивает высокую эффективность и стабильную работу при обработке длинных последовательностей, демонстрируя выдающиеся результаты на различных бенчмарках.
🚀Основные моменты:
- Геометрический контекстный трансформер для объединения координат и геометрических данных.
- Высокая эффективность потокового вывода с частотой ~20 FPS.
- Современные методы реконструкции, превосходящие существующие подходы.
📌 GitHub: https://github.com/Robbyant/lingbot-map
Как за 1 час собрать рабочий Skill в Claude
Это не теория, а простой пайплайн, который реально работает.
Сначала идея
Берёшь повторяющуюся задачу и сразу формулируешь, что именно должен делать скилл. Лучше максимально конкретно.
Дальше сборка
Запускаешь skill-creator и отвечаешь на вопросы. На выходе получаешь папку и SKILL.md с логикой, триггерами и инструкциями.
Потом тест
Пробуешь на реальных запросах. Смотришь, срабатывает ли там, где нужно.
Оценка
Смотришь eval. Это шаг, который почти все пропускают, а зря. Он показывает, где скилл ведёт себя нестабильно.
Доработка
Чистишь формулировки, уточняешь триггеры, убираешь лишние срабатывания.
Финал
Загружаешь в Capabilities → Skills и проверяешь уже в живом чате.
Как ускорить процесс
Открой Claude Cowork
Выбери Opus + Extended Thinking
И просто напиши:
"Помоги создать скилл для моей повторяющейся задачи"
Главное правило
Если скилл срабатывает лишний раз, проблема почти всегда в описании.
Хороший скилл - это не код, а правильно заданный контекст.
https://www.youtube.com/shorts/GhgKXX0mdxk
🎮 Создание 2D-спрайтов с помощью AI
Agent Sprite Forge позволяет превращать текстовые промпты в готовые к игре 2D-спрайты и карты. Используя Codex, вы можете создавать анимации, экспортировать чистые прозрачные листы и данные сцен для игр.
🚀 Основные моменты:
- Генерация спрайтов и анимаций из текстовых команд.
- Поддержка создания карт и игровых объектов.
- Возможность разработки полноценных игр с помощью AI.
- Интуитивно понятный интерфейс для планирования и рендеринга.
📌 GitHub: https://github.com/0x0funky/agent-sprite-forge
#python
Такой студенческий движ одобряем!
Томский политех и Яндекс Образование запускают совместный студкемп по компьютерному зрению. С 10 по 23 августа 2026 года на базе ТПУ — очный двухнедельный интенсив для студентов, которые уже погружены в ML и хотят погрузиться в CV-индустрию.
Участников будет ждать настоящая работа: исследовательские данные, прикладные кейсы от инженеров Яндекса и преподавателей ТПУ, собственный проект в портфолио и разборы с экспертами.
Подробнее, что вас ждет:
— Задачи из индустрии и науки: робототехника, медицина, автоматизация технологических процессов
— Современный CV-стек: DL-архитектуры, мультиагентные системы на основе VLM
— Нетворкинг со студентами, ML-специалистами со всей России
Участие бесплатное. Тем, кто пройдёт отбор, Яндекс Образование оплатит проезд и проживание. Для тестового нужно знать Python, основы ML/DL, линейную алгебру, теорию вероятностей и матстат, базовые библиотеки (numpy, pandas, PyTorch, OpenCV).
Регистрируемся на студкемп — по ссылке. Заявки принимают до 14 июня.
🔥 AlphaProof Nexus: формальные доказательства начинают превращаться в инженерный пайплайн
Google DeepMind показали AlphaProof Nexus - систему, которая автономно закрыла 9 открытых задач Эрдёша, часть из которых висела десятилетиями. По оценке авторов, стоимость решения одной задачи составила всего несколько сотен долларов.
Кроме этого, система доказала 44 открытые гипотезы из OEIS, закрыла 15-летний вопрос в алгебраической геометрии и нашла новый алгоритмический параметр в оптимизационной теории, который раньше не был описан людьми.
Модель генерирует идеи и фрагменты доказательств, а Lean проверяет каждый логический шаг через компилятор. Если доказательство некорректно, оно просто не проходит проверку. Не нужен рецензент, который вручную ищет дыру в рассуждении.
Базовый агент, который просто чередует генерацию LLM и обратную связь от компилятора, смог повторить все 9 успешных решений задач Эрдёша. Более сложная версия с эволюционным поиском и reinforcement learning дала заметный выигрыш только на самых тяжёлых случаях.
Чем сильнее становятся foundation models, тем чаще простые циклы «сгенерировал - проверил - исправил» начинают догонять специализированные архитектуры.
Отличие от неформального подхода к математическим доказательствам принципиальное. Модель часто придумывала несуществующие леммы, ссылалась на «известные результаты» и пыталась спрятать сложность задачи в вспомогательное утверждение. В обычном текстовом доказательстве такие ошибки легко пропустить. Lean отсекает их сразу.
Ещё один неожиданный эффект: агент находил неточности в формализациях уже существующих математических утверждений. То есть он работал не только как решатель, но и как диагностический инструмент для самой постановки задачи.
Успехи пока сосредоточены там, где библиотека Lean уже достаточно зрелая: комбинаторика, теория чисел, оптимизация. Задачи, где нужно строить большой пласт новой теории, всё ещё далеко не закрыты. И большинство задач Эрдёша система не решила.
Та же схема подходит для кодигша, спецификаций, верификации протоколов, компиляторов, криптографии.
Формальная проверка отсекает галлюцинации.
Модель может придумать лемму или сослаться на несуществующий результат, но Lean это не пропустит.
https://arxiv.org/html/2605.22763v1
@ai_machinelearning_big_data
🌟 Интуитивные голосовые интерфейсы с Moonshine Voice
Moonshine Voice — это открытый инструмент для разработчиков, позволяющий создавать голосовые приложения в реальном времени. Все работает на устройстве, обеспечивая высокую скорость и конфиденциальность без необходимости в учетных записях или API-ключах. Поддерживает множество языков и предлагает высокую точность распознавания речи.
🚀 Основные моменты:
- Оптимизирован для приложений с низкой задержкой.
- Поддержка множества платформ: от Python до IoT-устройств.
- Простые в использовании API для транскрипции и синтеза речи.
- Высокая точность моделей, превосходящая Whisper Large V3.
- Многоязычная поддержка для STT и TTS.
📌 GitHub: https://github.com/moonshine-ai/moonshine
#python
🚀 PgQue – Устойчивые очереди в Postgres
PgQue предлагает универсальную архитектуру очередей для PostgreSQL, основанную на проверенной модели PgQ. Это решение без лишних зависимостей, работающее на любом управляемом Postgres, обеспечивая нулевое бремя и стабильную производительность под нагрузкой.
🚀 Основные моменты:
- Никаких внешних демонов или расширений
- Использует SQL и PL/pgSQL для установки
- Обеспечивает ACID-транзакции и долговечность
- Никакого накопления "мертвых" кортежей
- Подходит для высоконагруженных систем
📌 GitHub: https://github.com/NikolayS/pgque
#sql
Бэкенд-разработка и архитектура программных систем
Сложные IT-продукты держатся на бэкенде: он отвечает за логику сервиса, работу с данными, API, надёжность и масштабирование.
На онлайн-магистратуре НИУ ВШЭ и Нетологии «Бэкенд-разработка и архитектура программных систем» готовят специалистов, которые умеют проектировать, разрабатывать и развивать серверные приложения.
В программе — фундаментальная инженерная база и современный стек: Python, реляционные и нереляционные базы данных, веб-разработка, архитектура ПО, тестирование, MLOps. На втором курсе можно углубиться в один из языков: Go, Java или Rust.
Обучение построено вокруг практики: проектные семинары, семинары наставника, мастер-классы и практикумы с экспертами IT-компаний. Студенты работают над проектами для портфолио, а ВКР становится полноценным итоговым проектом.
Формат — онлайн, занятия проходят вечером в будни и днём в субботу. После обучения выпускники получают диплом магистра НИУ ВШЭ по направлению «Программная инженерия».
Подробнее о программе → по ссылке
Реклама. ООО "Нетология" ОГРН 1207700135884 Erid: 2VSb5wABUne
🔒🌐 Awesome Privacy: Your Guide to Online Privacy Tools
Этот репозиторий собрал лучшие ресурсы и инструменты для обеспечения вашей конфиденциальности в интернете. Здесь вы найдете полезные ссылки на программы, сервисы и советы по защите личных данных.
🚀Основные моменты:
- Обширный список инструментов для защиты конфиденциальности
- Ресурсы по анонимности и безопасности в сети
- Регулярные обновления и новые добавления
- Полезные советы по улучшению личной безопасности
📌 GitHub: https://github.com/Lissy93/awesome-privacy
#markdown
Python-скрипт, который автоматически «понимает» PDF-книги: AI Reads Books.
Достаточно предоставить PDF, запустить скрипт — и он будет анализировать содержимое по страницам, извлекать ключевые знания и генерировать структурированное резюме в формате Markdown.
GitHub: https://github.com/echohive42/AI-reads-books-page-by-page
🌐 МHR-CFW: MasterHttpRelay + Cloudflare Worker
MHR-CFW — это инструмент для создания анонимного прокси-сервера, использующего Google и Cloudflare для маскировки реального трафика. Он позволяет обойти сетевые фильтры, скрывая целевые сайты за обычным трафиком Google.
🚀 Основные моменты:
- Прокси-сервер, использующий Google и Cloudflare для анонимности.
- Подходит для образовательных и исследовательских целей.
- Не требует установки дополнительных зависимостей, кроме Python.
- Предоставляется без гарантии и ответственности.
📌 GitHub: https://github.com/denuitt1/mhr-cfw
⚡️ Глава Google Cloud выложил свой личный набор skills для AI-агентов
И это выглядит не как очередная папка с промптами, а как полноценный рабочий pipeline для разработки.
Внутри - 19 skills и 7 slash-команд, которые превращают агента в почти нормальную инженерную систему: от идеи и спецификации до тестов, ревью и релиза.
Логика разбита на 6 этапов:
- Define - помогает сформулировать идею, требования и спецификацию до начала кодинга
- Plan - дробит большую задачу на понятные шаги
- Build - ведёт пошаговую разработку с учётом контекста и нужных API
- Verify - прогоняет проверки через DevTools, ловит баги и помогает их чинить
- Review - смотрит качество кода, безопасность и производительность
- Ship - готовит проект к релизу и доводит до состояния «можно выкатывать»
Самое интересное - это не привязано к одному инструменту.
Сборку можно встроить в Claude Code, Cursor, Antigravity, OpenCode, Gemini CLI и другие агентные IDE / CLI.
По сути это готовый скелет для разработки с AI-агентом: меньше хаоса, меньше «сделай красиво», больше нормального процесса.
https://github.com/addyosmani/agent-skills
#Вакансия #Удаленка #Remote #Fulltime #Research #Python #Backend #CyberSec #InfoSec #Сети #Networking #Pentest #SOC #Middle #Junior
🛡 Python Backend-инженер (CyberSec)
─────────────────
🧪 О нас:
Технологический стартап. Делаем систему детекции аномалий в трафике: защищаем онлайн-сервисы от фрода (ловим VPN/прокси).
Сразу о главном: мы ищем человека в R&D. Наша работа больше похожа на лабораторию кибербеза. Если вы устали клепать одинаковые фичи и хотите применять свой инженерный азарт — вам сюда.
Особенно ждём кандидатов из ИБ/сетей, которые ушли в код: сетевиков, пентестеров, SOC-аналитиков, реверсеров, которые уверенно пишут на Python.
─────────────────
🎯 Задачи:
Работа в связке с research-инженерами: проверять гипотезы, копаться в данных, превращать идеи в production-код.
─────────────────
⚙️ Требования:
▪️Бэкграунд в ИБ/сетях. Профильное образование или подтверждённый опыт: работа в кибербезе/сетевом администрировании, CTF, пет-проекты, open-source — всё считается.
▪️Python от 1 года коммерческого опыта. Чистый масштабируемый код, удобные REST API.
▪️Сети ниже уровня requests/aiohttp. TCP-handshake, TLS ClientHello, DNS. Практика с tcpdump и Wireshark.
▪️Уверенный Linux. Консоль, понимание сетевого стека ядра.
▪️Чтение чужого кода. Легаси и исследовательские скрипты не пугают.
─────────────────
🤝 Soft-skills (для нас критически важно):
▪️Самостоятельность и проактивность. Из вас не нужно «вытягивать» задачи.
▪️Готовность копать вглубь. Логику нашего продукта не нагуглить — её приходится выводить из данных. Вы не один: research-инженеры рядом, гипотезы обсуждаем вместе, спрашивать не стыдно. Главное — не ждать тикета с пошаговой инструкцией, а идти и разбираться.
─────────────────
💼 Условия
▪️Удалёнка, фуллтайм
▪️100–200К на руки (возможны выплаты в USDT). Готовы рассмотреть выше для опытных
▪️Минимум бюрократии, максимум инженерной свободы
▪️Развитие в CyberSec
▪️Локация: РФ или РБ
─────────────────
📩 Как откликнуться:
Заполните анкету: [ссылка]
P.S. Ценим живые ответы, написанные своими словами.
🔒 OpenAI Privacy Filter: Защита Личных Данных
Модель для обнаружения и маскировки персонально идентифицируемой информации (PII) в текстах. Идеальна для высокопроизводительных рабочих процессов по очистке данных, обеспечивая быструю и контекстно осведомлённую обработку. Подходит для локального использования и настройки.
🚀 Основные моменты:
- Двусторонняя классификация токенов для PII.
- Легкая настройка под специфические данные.
- Поддержка длинных контекстов до 128,000 токенов.
- Низкие требования к ресурсам: работает на ноутбуках и в браузерах.
- Гибкость в управлении точностью и полнотой.
📌 GitHub: https://github.com/openai/privacy-filter
#python
Python 3.15 выходит с крутыми новыми фичами 🐍
Самые интересные:
• Ленивые импорты через ключевое слово lazy - ускоряют запуск
• frozendict наконец-то стал встроенным типом
• Распаковка в comprehensions через * и **
• Улучшения JIT-компилятора - на 6-13% быстрее на x86-64 Linux
• Новый высокочастотный статистический профилировщик
Бета выйдет позже на этой неделе.
@pythonl
🚀 Оптимизация LLM для RTX 3090
Репозиторий предлагает конфигурации и патчи для запуска современных языковых моделей на RTX 3090. Поддерживает несколько движков и моделей, обеспечивая максимальную производительность и надежность в зависимости от ваших потребностей.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка двух маршрутов: максимальная производительность или надежность.
- Проверенные конфигурации Docker для локального API.
- Модель-агностичный подход с поддержкой различных языковых моделей.
- Оптимизированные настройки для 1 или 2 RTX 3090.
📌 GitHub: https://github.com/noonghunna/club-3090
#python
🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито завтра вечером
Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе.