17610
@haarrp - админ Вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейроннным сетям @data_analysis_ml - анализ данных @ai_machinelearning_big_data @itchannels_telegram - важное для программиста
🔥 Microsoft Critique: deep research на стероидах, где одна модель генерирует, а вторая её критикует
Microsoft выкатили Critique. Это инструмент для deep research, который одновременно запускает несколько моделей на один запрос.
Работает так: первая модель берёт на себя генерацию, вторая выступает рецензентом и вычищает ошибки и неточности до того, как вы увидите финальный ответ. Какие именно модели работали над ответом, видно в шапке.
По бенчмарку DRACO показывают SOTA, других замеров пока нет. Так что насколько это реально лучше обычного deep research, вопрос открытый.
Отдельно интересен режим Council для обычных запросов. Ваш промпт прогоняется через несколько моделей параллельно, и вы видите все варианты сразу. Плюс краткая выжимка: где модели согласны, а где разошлись во мнениях.
На широкую аудиторию пока не раскатили, можно подать заявку на ранний доступ. Будет ли это в обычной подписке за $20, неизвестно. Хотя, если честно, мультимодельный пайплайн с критиком можно собрать самому за вечер через API. И точно выйдет дешевле.
techcommunity.microsoft.com/blog/microsoft365copilotblog/introducing-multi-model-intelligence-in-researcher/4506011
ИИ начал находить настоящие баги в ядре Linux. И никто не понимает, почему именно сейчас
Грег Кроа-Хартман, один из ключевых мейнтейнеров ядра Linux, заявил что ситуация с AI-сгенерированными баг-репортами кардинально изменилась.
Ещё недавно это был поток мусора - теперь это реальные баги с рабочими патчами.
Его слова: «Что-то произошло месяц назад, и мир переключился.
Теперь к нам приходят настоящие отчёты». И это не только Linux - по его словам, все крупные open source проекты видят то же самое. Команды безопасности общаются между собой неформально, и картина везде одинаковая.
Никто не понимает, что именно изменилось. Кроа-Хартман говорит прямо: «Мы не знаем. Никто не знает почему. То ли инструменты стали сильно лучше, то ли люди просто начали пробовать. Похоже, что это много разных групп и компаний одновременно».
Ядро Linux справляется - команда большая и распределённая.
Баги мелкие, не критические, но поток реальный и не замедляется.
А вот для маленьких open source проектов это проблема. У них просто нет людей, чтобы обработать внезапный наплыв качественных AI-репортов.
Раньше страдали от мусорных репортов, теперь страдают от настоящих.
По сути мы наблюдаем момент, когда AI-инструменты для поиска уязвимостей перешли из категории «игрушка» в категорию «инфраструктура». И open source к этому не готов.
https://vc.ru/dev/2830028-ii-nashel-bagi-kotorye-lyudi-propuskali-30-let-meinteiner-linux-my-ne-ponimaem-chto-proizoshlo
🐍 Linux полезные ресурсы 🚀Max
@linuxkalii
🌐 Инфраструктура открытых данных Бразилии
br/acc — это проект, который объединяет открытые данные из различных государственных источников Бразилии в единую графовую структуру. Он предоставляет доступ к информации о компаниях, здравоохранении, образовании и многом другом, позволяя пользователям исследовать связи и делать выводы.
🚀 Основные моменты:
- 45 модулей ETL для обработки данных
- Графовая база данных Neo4j для нормализованных сущностей
- React-фронтенд для поиска и анализа
- Публичный API для доступа к графовым данным
- Соответствие требованиям LGPD для безопасности данных
📌 GitHub: https://github.com/World-Open-Graph/br-acc
#python
🌟 Kimodo: диффузионная модель для генерации 3D-движений людей.
NVIDIA выложила в открытый доступ проект Kimodo - генеративную модель на основе диффузии, которая создает реалистичные трехмерные движения для человеческих и робототехнических скелетов.
Kimodo принимает на вход текстовые промпты и ключевые позы всего тела, позиции и вращения конечностей, двухмерные пути и контрольные точки. Это позволяет точно управлять генерацией: от общего описания наподобие "персонаж идет и садится на стул" до детального контроля положения рук и ног в кадрах.
Всего доступно 5 вариантов модели для 3 типов скелетов: SOMA, SMPL-X и Unitree G1. Первые два ориентированы на анимацию аватаров, третий - на робота Unitree G1.
Модели, обученные на полном датасете Bones Rigplay 1 (700 часов), NVIDIA рекомендует как основные рабочие.
Варианты на сете BONES-SEED (288 часов) предназначены для бенчмаркинга и сравнения с собственными разработками.
Для работы с Kimodo предусмотрены 3 интерфейса:
🟢Интерактивное веб-демо с таймлайн-редактором;
🟢CLI-утилита для пакетной генерации;
🟢Python API для тонкой настройки .
Под инференс потребуется около 17 ГБ видеопамяти, модели запускали на RTX 3090, RTX 4090 и NVIDIA A100.
🟡 Интеграция с робототехническим стеком NVIDIA.
ProtoMotions позволяет брать сгенерированные движения и обучать на них физически корректные политики управления в GPU-ускоренной симуляции — как для аватаров, так и для Unitree G1.
Через General Motion Retargeting движения, созданные на скелете SMPL-X, можно перенести на произвольных роботов.
📌Лицензирование:
Код проекта под Apache 2.0, большинство моделей под NVIDIA Open Model License.
Вариант SMPL-X имеет более ограниченную NVIDIA R&D Model License, она допускает только исследовательское применение.
🤯 Вышло интересное исследование про Vision-Language-Action (VLA) модели - это ИИ, который позволяет роботу видеть объект, понимать задачу и действовать (например, схватить предмет).
Обычно для этого нужны огромные модели и дорогие GPU.
Но тут сделали иначе 👇
Команда разработала модель, где почти все вычисления сведены к 3 значениям:
-1, 0 и 1
Да, буквально.
За счёт этого:
- модель сжали до ~1.4GB
- убрали сложную математику
- сделали её пригодной для дешёвого железа
👉 точность осталась на уровне больших моделей
👉 скорость выросла в 4 раза
То есть робот двигается так же точно, но быстрее и дешевле:
- больше не нужны дорогие серверы и GPU
- роботов можно запускать прямо на локальных чипах
- открывается путь к массовой роботизации (дешёвой)
Paper Link – arxiv.org/abs/2506.07530
🚀 Удобный CLI для Google Workspace
gws — это универсальный инструмент командной строки для работы с Google Workspace, включая Drive, Gmail и Calendar. Он динамически строит команды, используя Google Discovery Service, и предоставляет структурированный JSON-вывод. Идеально подходит как для разработчиков, так и для ИИ-агентов.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка более 40 навыков для ИИ-агентов.
- Автоматическое обновление команд при добавлении новых API.
- Удобная аутентификация и работа с несколькими аккаунтами.
- Интерактивные команды с подсказками и предварительным просмотром запросов.
📌 GitHub: https://github.com/googleworkspace/cli
🔥 dots.ocr-1.5 — OCR-модель на 3B параметров от Rednote-hilab.
SOTA для мультиязычного парсинга документов — поддерживает практически любую систему письма.
📊 Elo 1089 на olmOCR-Bench и 1157 на XDocParse — выше, чем у GLM-OCR и PaddleOCR-VL-1.5
📄 На OmniDocBench (text edit 0.031) обгоняет Qwen3-VL-235B (0.069) и Gemini 2.5 Pro (0.075)
🎨 Может генерировать SVG-код для графиков, диаграмм и химических формул
🌐 Поддерживает парсинг веб-страниц, распознавание текста в сценах и подсчёт объектов
⚡ Работает через vLLM и запускается на одной GPU
🤖 Модель: https://modelscope.cn/models/rednote-hilab/dots.ocr-1.5
🔗 GitHub: https://github.com/rednote-hilab/dots.ocr
🎠 Демо: https://dotsocr.xiaohongshu.com
🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max
@bigdatai
✔️ Anthropic расширила контекстное окно до миллион токенов.
Claude Opus 4.6 и Sonnet 4.6 получили поддержку контекстного окна объемом в 1 миллион без наценок за объем. Обработка длинных запросов тарифицируется по стандартной ставке, а лимиты пропускной способности API остаются прежними на всей длине контекста.
Дополнительно лимит файлов в одном запросе увеличен в 6 раз: теперь Claude может за раз проанализировать до 600 изображений или страниц PDF. Обновление доступно в API Claude, а пользователи Claude Code на тарифах Max, Team и Enterprise при вызове Opus 4.6 по умолчанию будут автоматически использовать контекст 1M.
claude.com
✔️ Microsoft начинает масштабную ИИ-экспансию в Африке.
Корпорация запускает инициативу Microsoft Elevate, в рамках которой планирует до конца года бесплатно обучить ИИ-технологиям 3 млн. человек.
Цель программы - сдержать экспансию китайских ИИ-продуктов на самом молодом и быстрорастущем рынке мира. По внутренним оценкам Microsoft, DeepSeek уже занимает от 11% до 14% локального рынка чат-ботов, а в Эфиопии и Зимбабве его доля достигает 20% из-за активных вложений Пекина в цифровую инфраструктуру.
Чтобы вернуть инициативу, Microsoft делает ставку на развитие собственных вычислительных мощностей. До конца 2027 года компания инвестирует $330 млн. в расширение облачной и ИИ-инфраструктуры в ЮАР, а в Кении готовится строительство дата-центра, который будет полностью работать на геотермальной энергии. Ключевыми регионами для технологий и подготовки разработчиков также станут Нигерия и Марокко.
bloomberg.com
✔️ Илон Маск уволил еще 2-х сооснователей xAI.
В xAI прошла новая волна увольнений, вызванная недовольством CEO слабыми результатами. Компанию покинули еще 2 сооснователя: Цзыхан Дай и глава команды Imagine Годун Чжан, которого Маск обвинил в технических недоработках продукта. Таким образом, из 12 учредителей, запускавших xAI, в штате осталось всего 2 человека.
Кадровые чистки серьезно бьют по моральному духу команды. Источники сообщают, что инженеры массово уходят из-за выгорания, спровоцированного экстремально жесткими требованиями Маска к рабочему графику.
Пытаясь спасти проблемное направление и усилить экспертизу в разработке, xAI в конце недели переманила в свой штат Эндрю Милича и Джейсона Гинзберга из Cursor.
ft.com
✔️ Google представила крупнейшее обновление Maps.
Главным визуальным нововведением стал режим «Иммерсивной навигации». ИИ анализирует панорамы Street View и генерирует реалистичный маршрут с детализированными 3D-моделями зданий, точной разметкой полос и отображением светофоров.
Также сервис получил функцию Ask Maps на базе Gemini. Вместо поиска по ключевым словам теперь запросы на естественном языке - ИИ сопоставляет геоданные с личными предпочтениями, формирует персонализированные рекомендации и позволяет бронировать места в один клик.
Апдейт поэтапно развертывается в США. Вскоре новые инструменты появятся на платформах iOS и Android, а также в интерфейсах CarPlay и Android Auto.
blog.google
✔️ Amazon добавила в Alexa+ взрослый режим общения.
Голосовой ассистент получил новую опцию кастомизации - профиль Sassy для взрослой аудитории. Для его активации необходимо пройти дополнительную биометрическую аутентификацию. При работе профиля функция Amazon Kids автоматически блокируется.
В режиме Sassy ассистент выдает саркастичные ответы, жесткие шутки и использует мат, но на этом "взрослость" заканчивается: ИИ по-прежнему отказывается генерировать NSFW-контент, разжигать ненависть, переходить на личности или консультировать по незаконным действиям.
Взрослый режим стал частью крупной переработки Alexa+ (в прошлом месяце вышли стили Brief, Chill и Sweet).
techcrunch.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Бизнес-реал[ИИ]: конференция Навикон и Yandex Cloud об ИИ в бизнесе
19 марта | Москва | Только офлайн
Искусственный интеллект остаётся самым хайповым трендом. Но может ли бизнес получить от него реальную выгоду? Выясним на мероприятии Навикон & Yandex Cloud.
В списке спикеров и участников — ведущие компании, которые уже внедрили нейросети в бизнес. Со сторонниками и скептиками обсудим самые острые темы:
✅ Приносит ли ИИ позитивный результат или только сжигает бюджет
✅ Как подготовиться к внедрению
✅ Как рассчитать TCO и ROI до старта проекта
✅ Как не потеряться в море open-source и получить все инструменты в одном окне
Программа и регистрация доступны на сайте мероприятия.
Как меняется роль разработчика в 2026 году?
AI стремительно меняет то, как создаются продукты и пишется код. Всё чаще обсуждают не только новые инструменты, но и более фундаментальный вопрос: какой будет роль разработчика в ближайшие годы.
24 марта Mindbox проводит открытые дебаты, где эксперты по AI из SberDevices и Itsy обсудят, куда движутся технологии и как это влияет на работу инженеров.
Что будет на встрече:
— разговор о том, как на AI смотрят с двух сторон: со стороны бизнеса и со стороны разработки
— возможность задать свои вопросы и обсудить их прямо во время дебатов
— реальные идеи и практики, которые уже используют команды
Если вам интересно, как меняется индустрия и какие навыки будут важны дальше — подключайтесь и приносите свои вопросы.
Канал Сергея Маркова
Канал Никиты Архипова
📅 24 марта
⏰ 19:00–20:30 мск
📍 Онлайн, бесплатно
👉 Зарегистрироваться
Реклама. ООО «Майндбокс», ИНН: 7713688880, erid: 2W5zFGn2zp1
🎵🔍 OSINT-инструмент, который вытаскивает нужные звуки из аудио
Если работаешь с OSINT или анализом записей, главное правило - не слушать ушами то, что можно искать алгоритмом.
Инструменты вроде AudioGhost AI как раз про это: ты не перематываешь час аудио, а формулируешь текстом, какой звук тебе нужен.
Подход к использованию:
Сначала думай не «что за запись», а какие события ты ищешь:
шаги, хлопок двери, выстрел, лай собаки, сирена, голос, крик, шум двигателя и т.д.
Дальше формулируешь это как текстовый запрос — и модель ищет похожие акустические паттерны по всей записи.
Это особенно мощно, когда:
- записи длинные
- звук грязный
- событий мало, но они критичны
- нужно быстро отфильтровать «пустоту»
Как запустить AudioGhost AI локально:
Читать полностью…
# 1. Клонируем проект
git clone https://github.com/0x0funky/audioghost-ai.git
cd audioghost-ai
# 2. Создаём окружение
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
# 3. Ставим зависимости
pip install -r requirements.txt
# 4. Запуск интерфейса (обычно web UI или gradio/streamlit)
python app.py # либо main.py — смотри README проекта
# 5. Открываешь адрес из терминала в браузере
# Загружаешь аудиофайл
# Вводишь запрос, например:
# "gunshot", "door slam", "scream", "dog barking"
🖥️💡 The Vibe Companion: Удобный интерфейс для Claude Code
The Vibe Companion — это веб-интерфейс для Claude Code, который позволяет запускать несколько сессий одновременно и видеть результаты в реальном времени. Он устраняет ограничения терминала, обеспечивая визуальную обратную связь и управление вызовами инструментов.
🚀Основные моменты:
- Множественные сессии с индивидуальными настройками.
- Реальное время: вывод отображается по токенам.
- Видимость вызовов инструментов с подсветкой синтаксиса.
- Управление разрешениями для каждого вызова.
- Сохранение сессий и автоматическое восстановление.
📌 GitHub: https://github.com/The-Vibe-Company/companion
#javascript
⚡️ Бесплатный клон Perplexity сейчас активно хайпует - Perplexica.
Это опенсорс-поисковик с ИИ, который делает глубокий ресерч, проверяет факты и собирает ответы со ссылками на источники.
• Глубокий поиск и фактчекинг — аккуратно собирает информацию и добавляет источники
• Работает как с локальной Ollama, так и с облачными моделями Google, OpenAI и Anthropic
• Можно загружать файлы — документы, видео, аудио и изображения для уточнения запроса
• Есть набор инструментов и виджетов для проведения полноценного исследования
• Умные подсказки помогают лучше сформулировать запрос и получить точный результат
• Упор на приватность - сервис минимизирует утечки данных и контролирует их использование
https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica
Apple представила M5 Pro и M5 Max, построенные на новой архитектуре Fusion, которая объединяет два 3-нм кристалла в один SoC.
Это даёт до 30% прироста производительности CPU и более чем 4-кратный рост пиковой GPU-мощности для задач ИИ по сравнению с предыдущим поколением.
В конфигурации:
• 18-ядерный CPU (включая 6 «супер-ядер»)
• до 40-ядерного GPU с Neural Accelerators
• пропускная способность объединённой памяти до 614 ГБ/с
⚡️ Augustus - AI-агент для автоматического security-аудита кода
Augustus - open-source инструмент от Praetorian, который использует LLM для поиска уязвимостей и проблем безопасности прямо в вашем коде.
Что делает Augustus
- Анализирует код на уязвимости
- Ищет потенциальные security-риски
- Объясняет найденные проблемы
- Предлагает рекомендации по исправлению
- Работает с реальными репозиториями
По сути, это AI-ассистент для application security (AppSec).
Какие проблемы может находить
- небезопасная работа с вводом
- утечки данных
- ошибки аутентификации / авторизации
- опасные конфигурации
- уязвимые паттерны кода
Где полезно
- security-аудит проектов
- проверка перед релизом
- CI/CD pipeline
- code review
- обучение безопасной разработке
Почему это интересно
Тренд в безопасности меняется:
вместо ручного аудита → AI-анализ кода в реальном времени.
Теперь проверку безопасности можно делать так же просто, как запуск линтера, но с контекстом и объяснениями.
Репозиторий: https://github.com/praetorian-inc/augustus
🚀Max
🤖 Компания Z.ai (создатели моделей GLM) выпустили AutoClaw - инструмент, который позволяет запускать OpenClaw локально, без интернета и без API-ключей.
OpenClaw - это ИИ-агент, который умеет выполнять многошаговые задачи и использовать инструменты (например, подключаться к Slack, Telegram, Discord, WhatsApp и другим сервисам).
В чем плюсы AutoClaw:
• Скачал - запустил. Никаких API-ключей не нужно
• Можно использовать любую модель или встроенную GLM-5-Turbo, заточенную под работу с инструментами и сложными задачами
• Полностью локально, твои данные никуда не уходят
По сути, это локальный аналог таких агентов, как Cursor или Operator, но работающий целиком на твоей машине, без слежки и без подписок.
AutoClaw: https://autoglm.z.ai/autoclaw/
Discord: https://discord.gg/jvrbCRSF3x
@ai_machinelearning_big_data
Почему одного CLAUDE.md недостаточно и что реально дают Hooks в Claude Code
Многие ограничиваются CLAUDE.md и на этом останавливаются. Но это всего лишь рекомендации для модели, а не строгие правила. Claude старается им следовать, но не всегда.
Отсюда и проблемы: может забыть прогнать линтер, выполнить нежелательную команду или «закончить» задачу с падающими тестами.
Hooks решают это иначе. Они не про просьбы, а про контроль. Любое действие проходит через этапы - до выполнения, после и перед завершением. И в каждый из этих моментов можно встроить свои проверки.
Например, перед запуском команды можно отфильтровать опасные действия и просто не дать им выполниться. После - автоматически привести код в порядок. А перед завершением — не выпустить результат, пока тесты не проходят.
Важный момент - коды завершения. Только exit code 2 действительно останавливает выполнение и возвращает ошибку обратно модели. Остальные коды не дают нужного контроля.
В итоге разница простая:
CLAUDE.md - это возможность того, что всё будет сделано правильно
Hooks - это гарантия, что иначе просто не получится.
Эффективны ли ваши ETL-процессы? 👁
Проверьте это с бесплатным чек-листом
Без регулярного аудита ETL-пайплайны начинают деградировать: растут затраты, ломаются дашборды, а решения принимаются на битых данных. При этом на полноценный аудит часто не хватает времени.
Как это работает
1️⃣Пройдите чек-лист
2️⃣Подсчитайте баллы за реализованные практики
3️⃣Определите уровень зрелости ETL-процессов
4️⃣Получите персональные рекомендации от эксперта Cloud․ru
🚨 Хотите парсить сложные PDF с точностью уровня SOTA, полностью локально? 📄🔍
Модель GLM-OCR всего с 0.9 млрд параметров можно просто загрузить в LM Studio и запускать почти на любом компьютере. 🥔
🧠 0.9B параметров
💾 Работает на менее чем 1.5GB VRAM (или около 1GB в квантованном виде)
💸 Никаких расходов на API
🔒 Полная приватность данных
Desktop-AI для работы с документами официально наступил. 💻⚡
https://huggingface.co/zai-org/GLM-OCR
🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇
🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
🖥 Python: t.me/pythonl
🖥 Linux: t.me/linuxacademiya
🖥 C++ t.me/cpluspluc
🖥 Docker: t.me/DevopsDocker
🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii
🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec
👣 Golang: t.me/Golang_google
🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml
🖥 Javascript: t.me/javascriptv
🖥 C#: t.me/csharp_ci
🖥 Java: t.me/javatg
🖥 Базы данных: t.me/sqlhub
👣 Rust: t.me/rust_code
🤖 Технологии: t.me/vistehno
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
🖥Подборка по Golang: /channel/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci
🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot
📚 Бесплатные ит-книги: /channel/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
Когда pandas уже не хватает
Если вы работаете с выгрузками из баз, логами сервисов или отчетами за годы — вы уже имеете дело со значениями, разделенными запятыми (CSV). Но умеете ли вы загружать CSV в Spark правильно?
👨💻 На открытом уроке разберем, как из плоского файла получить распределенную коллекцию данных — DataFrame. Поймем, почему DataFrame — это не просто таблица, как настраивать разбор грязных данных, объявлять схему вручную и избегать ошибок в промышленной среде.
Вы увидите, как Spark взаимодействует с файловой системой, научитесь писать код для загрузки CSV в PySpark или Scala и разберетесь, когда достаточно pandas, а когда без Spark не обойтись.
Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Spark-разработчик».
➡️ Подробности и регистрация: https://tglink.io/d79eddbe8858f8?erid=2W5zFK4VnuP
#реклама
О рекламодателе
Ккрупнейший open-source датасет записей работы за компьютером только что появился на HuggingFace - для обучения и оценки AI-агентов, которые умеют работать с компьютером.
В нём:
48 478 видеозаписей экранов
(примерно 12 300 часов использования профессионального софта).
https://huggingface.co/datasets/markov-ai/computer-use-large
🧩 Claw Compactor: Уменьшите затраты на токены AI
Claw Compactor — инструмент для эффективной компрессии данных AI-агентов. Он использует 5 слоев сжатия для уменьшения объема памяти и снижения затрат на токены, сохраняя при этом важные факты. Простой в использовании, он позволяет значительно оптимизировать работу с большими объемами данных.
🚀 Основные моменты:
- Пять слоев компрессии для максимальной экономии
- Без затрат на LLM — все методы детерминированы
- Потеря данных минимальна благодаря правилам и оптимизации
- Поддержка китайского, японского и корейского языков
- Одной командой можно запустить весь процесс
📌 GitHub: https://github.com/aeromomo/claw-compactor
#python
Этот файл CLAUDE.md может сделать тебя разработчиком в 10 раз эффективнее 👇
В нём собраны лучшие практики работы с Claude Code от его создателя.
Борис Черны (создатель Claude Code в Anthropic) поделился в X внутренними подходами и рабочими процессами, которые его команда действительно использует каждый день. Позже эти материалы оформили в структурированный файл CLAUDE.md, который можно добавить в любой проект.
Что внутри:
- оркестрация рабочих процессов
- стратегия субагентов
- цикл самоулучшения
- проверка перед завершением задачи
- автономное исправление ошибок
- базовые принципы работы
Это система с накопительным эффектом.
Каждое исправление, которое ты вносишь, сохраняется как правило. Со временем Claude делает всё меньше ошибок, потому что учится на твоей обратной связи.
Если ты используешь AI в разработке каждый день - это может сэкономить тебе десятки часов.
🎨🚀 MayaFlux: Новая эра мультимедийной обработки
MayaFlux — это архитектура, объединяющая аудио, видео и алгоритмическое создание в единую вычислительную среду. Она позволяет работать с мультимедийными данными без разделения на отдельные домены, обеспечивая синхронность и гибкость в реальном времени.
🚀Основные моменты:
- Прямой поток данных между аудио и графикой без переводов
- Живое редактирование алгоритмов с минимальной задержкой
- Рекурсивная композиция с использованием корутин C++20
- Синхронизация обработки аудио и графики на основе единого расписания
- Адаптивные алгоритмы, настраивающиеся в реальном времени
📌 GitHub: https://github.com/MayaFlux/MayaFlux
🖥 Новый курс на Stepik - PostgreSQL для разработчиков: от основ к созданию API
Здесь на пальцах объясняют не только как писать SQL-запросы, а строить настоящие backend-сервисы с базой данных как у профи.
В этом курсе ты шаг за шагом создашь REST API на FastAPI + PostgreSQL:
от установки среды и первых таблиц - до масштабируемого приложения с безопасностью и CRUD-операциями.
🔹 На практике разберете:
• SQL-запросы, фильтры, агрегаты и подзапросы
• Связи между таблицами и нормализацию БД
• Взаимодействие Python и PostgreSQL
• Реализацию REST API и подключение базы
• Оптимизацию и разбор реальных задач с собеседований
⚡ После курса у вас будет свой работающий API-проект и реальные навыки работы с PostgreSQL в продакшене.
🎁 Торопись пока действует скидка в честь нвого года!
🚀 Прокачаю свои знания: https://stepik.org/course/255542/
Постройте аналитику в облаке без боли и затрат на старте ❤️
«Как поведет себя архитектура», «хватит ли производительности», «удобно ли будет команде» — эти вопросы могут возникнуть у компаний, которые только планируют построить аналитику данных в облаке.
➡️ усиленную техническую поддержку наших экспертов
➡️ выбор архитектуры сервисов под ваши задачи и гибкую настройку
➡️ возможность масштабировать проект после пилота
➡️ бесплатный доступ ко всем функциям облачных дата-сервисов
🖥 Большинство парсеров умирают через 2 дня.
Ты научишься делать те, которые работают в продакшене.
Это не про BeautifulSoup ради галочки.
Это про системы сбора данных, которые:
• не падают из-за мелких изменений на сайте
• собирают данные в разы быстрее
• обновляют всё автоматически по расписанию
• обходят ограничения и блокировки
• выглядят как полноценный сервис, а не как хаос из файлов
Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключаться.
В итоге ты сможешь:
• забирать данные для своих проектов
• автоматизировать чужую рутину
• создавать инструменты для аналитики
• брать коммерческие заказы на сбор данных
Это навык, который напрямую превращается в деньги.
Не «знаю Python», а «умею профессионально добывать данные из интернета».
🎁 Скидка 50% на Stepik действует 48 часов: https://stepik.org/a/269942/
✔ Open-source TTS становится всё доступнее.
Вышел KaniTTS2 — модель синтеза речи на 400M параметров, которая запускается всего на 3GB VRAM.
Что важно:
- Работает на обычной GPU — без мощных серверов
- Поддерживает клонирование голоса
- Можно создавать реалистичную речь под конкретного диктора
- Полностью open-source (Apache 2.0)
Но главное:
Разработчики выложили полный код предобучения.
Это значит, что теперь можно:
- обучить TTS с нуля для любого языка
- сделать голос для локального ассистента
- создать озвучку для приложений, ботов и видео
- развернуть всё локально без API
Тренд очевиден:
Голосовые модели становятся такими же доступными, как LLM —
маленькие, быстрые и полностью под контролем разработчика.
Модели:
https://huggingface.co/nineninesix/kani-tts-2-en
https://huggingface.co/nineninesix/kani-tts-2-pt
⚡️ MIT выложили полный курс по Deep Learning - бесплатно
MIT OpenCourseWare опубликовали курс 6.7960 Deep Learning (Fall 2024) — один из самых актуальных и практичных университетских курсов по современному глубокому обучению.
Внутри — полноценные лекции уровня топ-университета, доступные бесплатно.
Что в курсе
- Основы deep learning и архитектур
- Transformers и современные модели
- Generative AI
- Self-supervised обучение
- Scaling laws
- Diffusion и генеративные модели
- RL и обучение с подкреплением
- Практические разборы современных подходов
Лекции ведут преподаватели MIT и исследователи, работающие с передовыми технологиями.
Почему это ценно
Это не базовый курс для новичков.
Это материал уровня:
- ML-инженера
- исследователя
- разработчика AI-систем
Курс отражает текущее состояние индустрии и объясняет, как думают люди, которые создают современные модели.
Отлично подойдёт, если вы:
- уже знаете Python и основы ML
- хотите перейти в Deep Learning
- работаете с LLM / AI
- хотите системное понимание вместо отдельных туториалов
Если хочешь уровень FAANG / Research - учись у MIT.
https://ocw.mit.edu/courses/6-7960-deep-learning-fall-2024/video_galleries/lecture-videos/