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
👣 Google объявил релиз **Genkit Go 1.0** — стабильную, готовую к продакшену версию open-source фреймворка для разработки AI-приложений на Go.
Также представлена новая команда genkit init:ai-tools для лёгкой интеграции с AI-ассистентами в процессе разработки.
🔑 Что нового в Genkit Go 1.0
1. Production-ready
API признан стабильным: все программы, написанные на Genkit 1.*, будут работать и собираться в будущих минорных версиях.
2. Type-safe AI-flows
- Определение “flows” через Go-структуры и JSON Schema.
- Повышенная типобезопасность, тестируемость, наблюдаемость и удобство при деплое.
3. Унифицированный интерфейс моделей
Поддержка разных провайдеров (Google AI, Vertex AI, OpenAI, Ollama и др.) через единый API — легко переключаться между ними.
4. Tool calling, RAG и мультимодальность
- Вызов внешних инструментов (tool calling).
- Retrieval-augmented generation (RAG).
- Поддержка мультимодальных сценариев (текст, изображения и др.).
5. Инструменты для разработчиков
- Независимая CLI-утилита для локальной разработки.
- Developer UI: тестирование промтов, отладка flows, отслеживание производительности и трассировка.
6. Команда `genkit init:ai-tools`
Автоматическая интеграция с AI-ассистентами разработки: Gemini CLI, Firebase Studio, Claude Code, Cursor и др.
7. Примеры кода
В официальной документации показано, как определять flows, запускать HTTP endpoints, работать с моделями и инструментами.
🚀 Почему это важно
- Быстрая и безопасная разработка AI-приложений на Go.
- Унифицированный API позволяет экспериментировать и менять провайдеров без переписывания логики.
- Встроенные dev-инструменты ускоряют отладку и интеграцию.
- Подходит как для прототипов, так и для production-решений.
📌 Официальный анонс: https://developers.googleblog.com/en/announcing-genkit-go-10-and-enhanced-ai-assisted-development/?linkId=16710004Нужно
@Golang_google
#Genkit #GoLang #GoogleAI #AIDevelopment #OpenSource #RAG
🤖 Легковесный AI-агент на C для командной строки
Agent-C — это ультралегкий AI-агент, который взаимодействует с OpenRouter API и выполняет команды оболочки. Он оптимизирован для работы на macOS и Linux, обеспечивая минимальный размер бинарников и эффективное управление памятью.
🚀Основные моменты:
- Выполнение команд оболочки через AI-ответы
- Минимальный размер: 4.4KB для macOS, ~16KB для Linux
- Эффективное управление памятью с помощью скользящего окна
- Кроссплатформенная поддержка
📌 GitHub: https://github.com/bravenewxyz/agent-c
#c
🤖 XLeRobot — домашний робот за $660, который управляется с геймпада Xbox.
XLeRobot — это открытый проект, который позволяет собрать настоящего двухрукого мобильного робота своими руками.
Автор — студент Rice University Gaotian Wang, в проектеон сделал упор на доступность и практичность.
💡 Основное:
- Цена сборки ≈ $660 — полноценный робот с двумя руками и колесной базой.
- Можно собрать упрощённую версия за $250 на базе LeKiwi + SO-100, которая собирается быстрее.
- В комплекте: URDF-модели, симуляция, управление через VR, Joy-Con или Xbox-геймпад.
- Подходит для экспериментов в симуляции и переноса в реальный мир (**Sim2Real**).
взаимодействия с окружающей средой.
📈 Популярность: проект уже собрал 1.7k+ звёзд и десятки форков на GitHub.
XLeRobot — это недорогая и открытая платформа для тех, кто хочет попробовать себя в робототехнике, исследовать управление, симуляцию и AI-алгоритмы на реальном роботе.
🟢Репозиторий: github.com/Vector-Wangel/XLeRobot
@ai_machinelearning_big_data
#robotics #opensource #AI
🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: /channel/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
Разработка сервиса с передовыми LLM-моделей в одном окне
Интересный кейс на Хабре — red_mad_robot провели технологический эксперимент и сделали AI-сервис Daisy — с большинством ведущих LLM и кастомной нейросетью для генерации изображений под капотом. В материале подробный рассказ, как выстраивать AI-based UX и объединить разные модули в многоуровневую архитектуру, описана маршрутизация и логические слои сервиса.
Для безопасности и точности ответов в Daisy собрали собственный контент-фильтр, который анализирует смысл запроса, а не просто ключевые слова. С учетом ложных срабатываний точность фильтра составила 87%.
📎 Читайте кейс полностью на Хабре: https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/941398/
AI-агенты вместо генеративок
Генеративные модели были лишь разминкой. Теперь на повестке системы, которые могут выполнять задачи сами: от покупки билетов до развёртывания облака. По сути — шаг к тому, чтобы ИИ стал полноценным участником рабочих процессов, а не просто генератором кода или контента.
В подкасте «Мы обречены» это обсуждают подробно: что уже умеют агенты, какие инструменты появляются и где ждать первых внедрений.
@bigdatai
🚨 NEWS: xAI подала в суд на своего бывшего инженера Xuechen Li
Компания обвиняет его в краже технологий Grok и передаче их в OpenAI.
📌 Из иска:
> В июле он забрал секретные файлы после того, как продал акции xAI на $7 млн и принял оффер от OpenAI
> 14 августа Li признался в краже во время встречи
> Позже xAI обнаружила на его устройствах ещё больше украденных данных
> Компания требует компенсацию и запрет на переход Li в OpenAI
⚖️ Судебный процесс только начинается, но ставки очень высоки.
news: https://reuters.com/legal/litigation/musks-xai-sues-engineer-allegedly-taking-secrets-openai-2025-08-29/
🚨 OpenAI выпустила HealthBench на Hugging Face!
🧑⚕️ Новый датасет создан для строгой оценки возможностей больших языковых моделей в области здравоохранения.
В него вошло 5 000 реалистичных медицинских диалогов, подготовленных при участии сотен врачей со всего мира.
⚡ Это важный шаг для применения ИИ в медицине — теперь модели будут проверяться не только на знания, но и на качество помощи человеку.
👉 Датасет доступен здесь: https://huggingface.co/datasets/openai/healthbench
🔥 Intern-S1-mini — новая лёгкая опенсорсная мультимодальная reasoning-модель
✨ 8B LLM + 0.3B vision encoder
✨ Лицензия Apache 2.0
✨ Обучение на 5T мультимодальных данных (50%+ — научные домены)
✨ Dynamic tokenizer для молекул и белковых последовательностей
🔗 https://huggingface.co/internlm/Intern-S1-mini
🚀 NVIDIA ускорила LLM в 53 раза 🤯
Представь: твой бюджет на инференс снижается на 98%, а точность остаётся на уровне лучших моделей.
📌 Как это работает:
Метод называется Post Neural Architecture Search (PostNAS) — революционный подход к «апгрейду» уже обученных моделей.
Freeze the Knowledge — берём мощную модель (например, Qwen2.5) и «замораживаем» её MLP-слои, сохраняя интеллект.
Surgical Replacement — заменяем большую часть медленных O(n²) attention-слоёв на новый супер-эффективный дизайн JetBlock с линейным вниманием.
Hybrid Power — оставляем несколько full-attention слоёв в критичных точках, чтобы не потерять способность к сложным рассуждениям.
⚡ Результат - Jet-Nemotron:
- 2 885 токенов/с ⚡
- 47× меньше KV-кеша (всего 154 MB)
- Топовая точность при космической скорости
🔑 Почему это важно:
Для бизнеса: 53× ускорение = 98% экономии на масштабном развёртывании. ROI проектов с ИИ меняется радикально.
Для инженеров: теперь SOTA-уровень доступен даже на устройствах с ограниченной памятью.
Для исследователей: вместо миллионов на пре-трейнинг — можно создавать новые эффективные модели через архитектурные модификации.
🟠Github
🟠Статья
@data_analysis_ml
🚀 🌌MCP Universe🌌 — новый сложный бенчмарк для AI-агентов в реальных условиях.
🏆 Результаты:
🥇 GPT-5 — 43.7%
🥈 Grok-4 — 33.3%
🥉 Claude-4.0-Sonnet — 29.4%
Что это значит?
- 11 реальных MCP-серверов в 6 областях
- 133 доступных инструмента
- 231 задача, созданная вручную и проверенная экспертами
- Оценка по реальному выполнению действий, а не только по тексту
🌐 Сайт проекта: https://github.com/SalesforceAIResearch/MCP-Universe) |
📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2508.14704
📌Как создавали RL-агент AutoGLM-OS, который выбил SOTA на OSWorld, обогнав OpenAI и Anthropic.
Автономные агенты, способные управлять рабочим столом - это Грааль современного HCI. Но их обучение сопряжено с трудностями: GUI созданы для людей, а не для машин, а масштабирование RL упирается в неэффективность и нестабильность сред.
В Z.ai сделали фреймворк COMPUTERRL, который лег в основу агента AutoGLM-OS. Результат - state-of-the-art на бенчмарке OSWorld: 48.1% успешных выполнений и это лучше, чем у OpenAI CUA 03 (42.9%), UI-TARS-1.5 (42.5%) и Claude 4.0 Sonnet (30.7%).
OSWorld — это крупный бенчмарк из 369 заданий для проверки многомодальных ИИ-агентов в реальных условиях. Он работает в Ubuntu, Windows и macOS.
В нем ИИ выполняет открытые задачи: работает с веб- и десктопными приложениями, управляет файлами, запускает процессы. Каждое задание имеет четкие начальные условия и скрипты для оценки, чтобы результаты можно было воспроизвести.
💬 Сооснователь Anthropic Том Браун о том, почему их модели лучше в кодинге:
> «Бенчмарки слишком легко накрутить.
> У всех больших AI-лабораторий есть отдельные команды, которые занимаются только тем, что подтягивают результаты на тестах.
У нас такой команды нет. Это и есть главный фактор».
#AI #coding #Anthropic #benchmarks
🖥 Вайбкодим с GPT-5 как профи — OpenAI выкатили офиц. гайд по работе с моделью. С ним выжмете из нейронки МАКСИМУМ.
1️⃣Будьте предельно ТОЧНЫ и не давайте противоречий — иначе модель запутается.
2️⃣Подбирайте правильный уровень рассуждений (reasoning effort): простое → низкий, сложное → высокий.
3️⃣Структурируйте промпты XML-подобным синтаксисом. GPT-5 лучше держит контекст в таких блоках:
<code_editing_rules>
<guiding_principles>
- Every component should be modular and reusable
</guiding_principles>
<frontend_stack_defaults>
- Styling: TailwindCSS
</frontend_stack_defaults>
</code_editing_rules>
<self_reflection>
- Think of a rubric first
- Deeply analyze each part
- Use rubric to iterate best solution
</self_reflection>
<persistence>
- Don’t ask human for confirmation
- Make best assumption
- Document it after acting
</persistence>
AI нельзя напрямую сравнивать с привычными историческими технологиями — оно развивается и впервые становится качественно иной технологией, способной превосходить человека во всех областях.
По данным Revelio Labs, с января 2023 года число вакансий для начинающих специалистов в США сократилось примерно на 35%, и в этом значительную роль сыграл AI.
Особенно сильно снижение ощущают молодые люди 16–24 лет: рынок труда в США переживает самый сложный период со времён пандемии.
Однако главный вопрос — не текущие проблемы занятости, а прогнозы о том, что AI может вытеснить значительную часть стартовых должностей в будущем.
#AI #JobMarket #FutureOfWork #Automation
Тонны промтов, гайдов и курсов в одном месте — запустилась первая соцсеть для экспериментов с ИИ.
То, что начиналось как простой обмен промтами, всего за пару месяцев превратилось в активное комьюнити.
Здесь есть удобный поиск, фильтры по темам, моделям и задачам, а лучшие находки сами выходят в топ благодаря участникам.
Не трать время на изобретение с нуля — скорее всего, кто-то уже придумал промт за тебя 😋
Присоединяйтесь — это именно то место, где стоит быть.
https://altsociety.ai/
🛠️ Приложение CADAM: текст в 3D-модели
CADAM — это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое преобразует текст и изображения в 3D-модели. Использует AI для генерации, поддерживает экспорт в различные форматы и работает в браузере благодаря WebAssembly.
🚀 Основные моменты:
- AI-генерация 3D-моделей из текстовых описаний
- Интерактивные параметры для мгновенной настройки
- Экспорт в форматы .STL и .SCAD
- Полностью браузерное приложение
- Поддержка библиотек BOSL и MCAD
📌 GitHub: https://github.com/Adam-CAD/CADAM
FineVision — огромный open-source датасет для обучения современных Vision-Language моделей!
В цифрах это выглядит так:
🖼 17.3M изображений
📦 24.3M сэмплов
💬 88.9M диалоговых шагов
🔡 9.5B токенов ответов
✨ Несколько интересных находок из датасета:
Разнообразие доменов: от повседневных фото до сложных технических изображений.
Многоступенчатые диалоги помогают моделям лучше понимать контекст.
Сильный фокус на качество аннотаций и баланс данных.
👉 FineVision открывает новые возможности для исследований и создания ещё более умных VLM-моделей
http://huggingface.co/spaces/HuggingFaceM4/FineVision
Отличный курс для тех, кто хочет разобраться в нейронках с нуля от Андрея Карпати (OpenAI/Tesla).
Внутри бесплатная серия лекций на YouTube (и репа на GitHub), где ты с нуля учишься собирать нейронки. Всё максимально hands-on:
Автор не просто рассказывает теорию, а пишет код вместе с тобой — от самых азов до тренировки сетей.
https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero/
🔥 Подборка для LLM Fine-Tuning
На GitHub собрали огромную коллекцию датасетов, тулзов и концептов для тонкой настройки LLM.
📂 Всё аккуратно разложено по категориям:
- 🧮 Math & Logic
- 💻 Code
- 💬 Conversation & Role-Play
- 🤖 Agent & Function Calling
⚖️ Все датасеты доступны под свободными лицензиями (Apache 2.0, MIT, CC-BY-4.0 и др.).
👉 Репозиторий: https://github.com/mlabonne/llm-datasets
🧩 Streamdown: Markdown для AI-стриминга
Streamdown — это замена react-markdown, оптимизированная для потоковой передачи Markdown-контента от AI. Он обеспечивает плавное форматирование даже при неполных блоках, что делает его идеальным для интеграции с AI-решениями.
🚀 Основные моменты:
- 🔄 Обработка неполных Markdown блоков
- 🎨 Поддержка GitHub Flavored Markdown
- 🔢 Рендеринг математических формул с помощью KaTeX
- 🛡️ Безопасное рендеринг на основе harden-react-markdown
- ⚡ Оптимизированная производительность с мемоизацией
📌 GitHub: https://github.com/vercel/streamdown
🤖 YandexGPT 5.1 Pro для корпоративных задач
Новая версия генеративной модели от Яндекса теперь доступна через API в Yandex Cloud AI Studio. Главное отличие — ориентация на бизнес-процессы: автоматизация документооборота, работа с внутренними базами знаний и интеграция в CRM.
Модель стала заметно точнее: 71% хороших ответов (против 60% раньше), число ошибок снизилось почти вдвое — до 16%. В бенчмарках она выигрывает у GPT-4.1 в 56% случаев, а также лучше понимает российский контекст и честно сообщает «не знаю», если данных нет.
Стоимость снижена втрое: 40 коп. за 1000 токенов
@bigdatai
🔥 Thyme: Think Beyond Images
Thyme — это инновационная модель, которая улучшает обработку изображений и сложные задачи рассуждения, используя автономное генерирование и выполнение операций через исполняемый код. Она сочетает в себе методы супервайзинга и обучения с подкреплением, обеспечивая высокую точность выполнения кода.
🚀 Основные моменты:
- Автономная генерация и выполнение операций с изображениями.
- Комбинация супервайзинга и обучения с подкреплением.
- Поддержка высокоразрешающей перцепции и сложного рассуждения.
- Использует алгоритм GRPO-ATS для оптимизации работы.
📌 GitHub: https://github.com/yfzhang114/Thyme
#python
@bigdatai
🎙 Ученые из Сбера предложили способ, как даже при небольшом объеме обучающих данных локальными моделями добиться высокой точности обнаружения галлюцинаций LLM — это прорыв в выявлении галлюцинаций искусственного интеллекта
Что важно:
– Точность выявления ошибок выше на ~30% по сравнению с аналогами.
– Для обучения хватает всего 250 примеров.
– Основан на анализе внутренних состояний LLM.
– Работает на классических алгоритмах и трансформере TabPFNv2.
– Снижает затраты на разметку и повышает надёжность ответов ИИ.
🔥 Библиотека GeoAI.js теперь поддерживает Image Feature Extraction — поиск похожих объектов на спутниковых снимках.
Работает полностью локально в браузере благодаря Transformers.js.
👉 https://docs.geobase.app/geoai-live/tasks/image-feature-extraction
#gischat #javascript #geoai #transformersjs
GPU Memory Calculator.
Полезный калькулятор GPU, который подскажет, сможете ли вы запустить локальную LLM и насколько эффективно она будет работать
https://calculator.inference.ai/
📄 Vectorless PDF Chatbot — новый подход к работе с документами
Интересный проект, который предлагает альтернативу традиционным чат-ботам с векторными базами данных. Вместо преобразования документов в эмбеддинги, система использует LLM для интеллектуального анализа PDF-файлов прямо в браузере пользователя.
Решение полностью статично и ориентируется на приватность. Документы не покидают браузер, не требуют предварительной обработки и не хранятся на серверах. При этом бот сохраняет контекст и может анализировать до 100 PDF-файлов одновременно.
🤖 GitHub
@bigdatai
📈 Выходит обновление GPT-5 OpenAI — Сэм Альтман поделился новостями о GPT-5 в своём Twitter. По его словам, большинству пользователей новая версия понравится больше — обновление уже начинает распространяться.
Альтман уделил внимание персонализации: OpenAI работает над тем, чтобы пользователи могли настраивать стиль ChatGPT под свои предпочтения. Это ответ на запросы сообщества о большей гибкости взаимодействия с ИИ.
Ранее официальный аккаунт OpenAI уже анонсировал изменения в GPT-5, сделавшие его теплее и дружелюбнее. Обновление, хоть и кажется незначительным, должно сделать ChatGPT более доступным для общения.
🔗 Ссылка - *клик*