Анализ данных (Data analysis)

24 August 2026 13:30

✔️ В Claude Code появилась команда создания UI-макетов

Проектировать интерфейс теперь можно до написания кода - в терминале или в десктопном приложении.

Достаточно дать базовый промпт (например, несколько вариантов экрана под конкретную задачу), указать команду /design и модель выдает серию набросков в виде интерактивных Artifacts. Удачный вариант точечно доработать и передать в код.

Как пояснил инженер Anthropic Нейт Парротт, модель при этом читает существующую кодовую базу проекта - чтобы новые компоненты сразу попадали в визуальный стиль приложения.

Одно ограничение - макеты учитываются при генерации кода, но сохранять их приходится вручную.

Анализ данных (Data analysis)

23 August 2026 18:01

Вайбкодеры выпускают свое рандомное говно-приложение без единого юзера 😂

Анализ данных (Data analysis)

23 August 2026 11:52

🔥 Nvidia выделяет $7 млрд на открытые модели и идет за DeepSeek и Kimi

Nvidia резко усиливает ставку на open-weight AI. По данным WSJ, компания заплатит $6 млрд за лицензирование технологий Poolside и заберет в команду Nemotron больше 100 ее сотрудников.

Еще $1 млрд Nvidia инвестирует непосредственно в Poolside при оценке стартапа в $12 млрд до сделки.

Задача амбициозная: превратить Nemotron в семейство моделей, способное конкурировать не только с DeepSeek и Kimi, но и с закрытыми моделями OpenAI и Anthropic.

Получается интересный разворот. Компания, которая зарабатывает миллиарды на продаже GPU крупнейшим AI-лабораториям, теперь сама вкладывает миллиарды в альтернативу их закрытым моделям.

Похоже, гонка open-weight моделей только начинается.

https://www.wsj.com/tech/ai/nvidia-is-spending-6-billion-to-build-a-powerful-u-s-alternative-to-chinese-ai-c51c38cc

@data_analysis_ml / Папка полезного по ML.

Анализ данных (Data analysis)

22 August 2026 11:41

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: /channel/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: /channel/+S4hinvO3QI43ZjNi
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: /channel/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview

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

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: /channel/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

Анализ данных (Data analysis)

21 August 2026 23:00

⚡️ Anthropic спрятала Claude Mythos 5 внутри Claude Security

Теперь обычный клиент Claude Enterprise может получить пользу от Mythos 5 через Claude Security - без прямого доступа к самой модели.

Схема простая:

GitHub-репозиторий → Claude Security → Mythos 5 сканирует код → на выходе уязвимости, severity, confidence и предложенные исправления.

То есть Mythos 5 фактически становится специализированным security-движком внутри продукта.

Есть важное ограничение: свободно промптить Mythos из Claude Security нельзя. Это не отдельный чат с моделью, а встроенный инструмент анализа репозитория.

https://x.com/claudeai/status/2090852314319880425

Анализ данных (Data analysis)

21 August 2026 17:01

Я объясняю работу с ИИ друзьям

Анализ данных (Data analysis)

21 August 2026 12:23

🐳 DeepSeek показала мультимодальную Flash-модель для AI-агентов

DeepSeek представила экспериментальную DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp — мультимодальную модель для агентов, которым нужно не только читать текст, но и понимать изображения и интерфейсы.

Самое интересное — результаты на visual-agent бенчмарках: по заявленным тестам модель уже приближается к Opus 4.8, а в некоторых сценариях даже обходит её.

И всё это у Flash-версии, то есть у более лёгкой и дешёвой модели.

Если результаты подтвердятся шире, это хороший сигнал для рынка: сильные visual agents могут стать заметно дешевле и доступнее без необходимости использовать самые тяжёлые frontier-модели.

https://x.com/Machinelearrn/status/2090746817042362667

Анализ данных (Data analysis)

21 August 2026 11:17

OpenAI запустила AI Futures - блог о том, как ИИ может изменить власть и общество

Новый проект команды Strategic Futures посвящён не только технологиям, но и тому, что произойдёт с правами, свободой и влиянием людей, если AI станет действительно трансформирующим.

Один из ключевых тезисов: главный долгосрочный риск может быть не только в самих моделях, а в концентрации власти.

Автономные системы способны дать государствам больше силы без зависимости от людей, а автоматизированная бюрократия и богатство, создаваемое дата-центрами, потенциально могут уменьшить роль человеческого труда, налогов и даже общественного согласия.

Независимо от отношения к таким прогнозам, одно ясно: AI постепенно становится не просто технологией, а фактором, который может перестроить само устройство общества.

https://openai.com/index/introducing-ai-futures/

Анализ данных (Data analysis)

20 August 2026 22:41

Полный инженерный курс по AI-агентам на русском: от tool calling до production

Курс инженерный, а не обзорный. Здесь почти нет рассуждений о том, «изменит ли ИИ мир», зато есть: минимальные работающие реализации каждого механизма, лабораторные с критериями приёмки, шаблоны для копирования, чек-листы перед релизом, каталог антипаттернов и набор бенчмарков, по которым можно честно сравнить две версии своего агента.

Качество агента почти никогда не упирается в модель. Оно упирается в инженерию вокруг модели: как описаны инструменты, что попадает в контекст, где стоят проверки, что происходит при третьей подряд ошибке и сколько это стоит за тысячу запусков. Модель - двигатель. Курс -про всё остальное в автомобиле.

https://github.com/justxor/Aiagentsfullcourse

Анализ данных (Data analysis)

20 August 2026 12:33

⚡️ Bloomberg показал разрыв США и Китая в AI на одном графике. И он быстро исчезает

Ещё недавно Anthropic оценивала отставание китайских лабораторий примерно в 6–12 месяцев. Теперь ситуация выглядит совсем иначе.

Kimi K3 от Moonshot уже находится рядом с американским фронтиром: Bloomberg писал, что модель уступает по общей мощности лишь нескольким лидерам вроде Claude Fable 5 и GPT-5.6. При этом китайские модели заметно дешевле в эксплуатации.

В Китае сформировалась целая группа сильных лабораторий: Moonshot, DeepSeek, Alibaba/Qwen, Z.ai/GLM и другие. Financial Times тоже отмечает, что Kimi K3 вместе с GLM и Qwen резко сократили воспринимаемый технологический разрыв с США.

Причём на подобных сравнениях ещё не всегда учитывается свежий GLM-5.3, который дополнительно усиливает китайскую сторону.

https://www.bloomberg.com/graphics/2026-us-china-ai-race/

Анализ данных (Data analysis)

19 August 2026 23:42

⚡️ Mojo 1.0 полностью открыли

Modular сделала один из самых важных шагов в истории Mojo: язык, компилятор и инструменты теперь полностью open source под Apache 2.0.

Modular Platform теперь умеет работать не только с NVIDIA и AMD GPU, но и с AWS Trainium, Google TPU, Qualcomm Cloud AI 100 и новым Dragonfly. Идея простая: модель пишется один раз, а запускаться может на совершенно разных ускорителях через один стек.

Параллельно запустили Modular Cloud с OpenAI-совместимыми endpoint'ами. Среди первых крупных клиентов MiniMax: их M3 уже обслуживается на инфраструктуре Modular с нагрузкой в миллиарды токенов в минуту.

Для Mojo готовят нативную поддержку Windows вместе с командой Microsoft. До этого язык нормально жил в macOS и Linux, а на Windows в основном использовался через WSL.

Modular пытается построить слой над войной ускорителей: чтобы разработчику было не так важно, стоит под капотом CUDA, TPU, Trainium или Qualcomm.

https://www.modular.com/blog/modcon-announcements

Анализ данных (Data analysis)

19 August 2026 12:32

⚡️ Claude уже примерно в два раза эффективнее обычного подхода к созданию белков, которые должны связываться с заданной мишенью.

В эксперименте модель самостоятельно проектировала такие белки и получила около 27% успешных результатов. В этой области обычный показатель для команд исследователей часто находится на уровне 10–15%.

Claude работал по одному протоколу, который заранее написал эксперт. После этого модель создала варианты белков для 14 из 15 доступных для проверки целей.

Независимые лаборатории протестировали 1320 вариантов. У 354 из них действительно подтвердилось нужное связывание.

В разных условиях доля успешных результатов составляла от 22,6% до 35,1%. А лучший вариант, который Claude ставил на первое место, оказывался успешным почти в половине экспериментов.

До полностью автономной разработки

https://x.com/AnthropicAI/status/2089842387845804246

Анализ данных (Data analysis)

18 August 2026 19:37

Плачу $60 в месяц, а в итоге всё равно гоняю один и тот же баг через все три аккаунта.

Анализ данных (Data analysis)

18 August 2026 12:32

Вайбкодеры подводят итоги работы 😂

Анализ данных (Data analysis)

18 August 2026 08:10

Обучение Anthropic Mythos 2 завершено, но Anthropic не собирается его выпускать.

По словам Пателя, внутренний цикл разработки, который уже работает над Mythos 3, не остановлен.

Сейчас основной фокус компании - на внутренних улучшениях. Когда появятся какие-либо публичные релизы, пока неясно.

Анализ данных (Data analysis)

24 August 2026 08:23

⚡️ Qwen3.8-27B снова «разблокировали», но теперь аккуратнее

У Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF появилась новая серия UD-Q, собранная на базе unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF.

В этот раз ablation применили только к слоям 18–51, остальные слои оставили нетронутыми. Идея в том, чтобы сильнее сохранить исходные способности Qwen3.8-27B, одновременно уменьшив количество отказов модели.

MTP и визуальную часть не меняли. После конвертации размеры GGUF могут отличаться от оригинальных сборок.

Доступны разные квантизации для локального запуска:

https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-GGUF/tree/main

Анализ данных (Data analysis)

23 August 2026 16:26

Готовитесь или интересуетесь поступлением в ШАД в 2027 году?

До 24 августа идет набор в текущий поток подготовки ШАД Хелпер.

Программа рассчитана на 11 месяцев и охватывает все темы, необходимые для успешной сдачи экзамена в ШАД: линейная алгебра, матанализ, теория вероятностей, дискретная математика, алгоритмы и анализ данных.

Основная задача курса - не просто пройти теорию, а научиться решать задачи именно в формате вступительных:
- с проверяемыми домашними
- обратной связью
- пробными экзаменами.

Преподают опытные преподаватели с учеными степенями из МГУ и МФТИ.
Уже 120+ учеников поступили в ШАД и ML-магистратуры.

До 24 августа - скидка 30% на первый взнос по промокоду START30

Если не поступите - зачислим на следующий поток бесплатно.

Вы также можете попробовать обучение и если в первые две недели поймёте, что формат вам не подходит - вернём деньги.

→ Посмотреть формат, программу и стоимость курса по ссылке

Реклама, ООО "ШВМ", ИНН 9728100991 Erid: 2VtzquuCwpo

Анализ данных (Data analysis)

22 August 2026 13:03

Чистое механическое месиво.

Во время предгоночного теста перед полумарафоном гуманоидных роботов Beijing Yizhuang 2026.

Анализ данных (Data analysis)

22 August 2026 09:12

«NVIDIA решила ARC-AGI-3» или не совсем ?

Сейчас по сети расходится громкий результат NVIDIA, но сравнение оказалось запутаннее заголовков.

Результат NVIDIA получен на публичном наборе ARC-AGI-3, а не на закрытом/semi-private бенчмарке, который используется для официального leaderboard. Сам ARC Prize прямо предупреждает, что public set проще и не должен использоваться как официальный показатель прогресса.

Плюс речь идёт не просто о «модели NVIDIA»: агентная система использует Claude Opus 5 внутри harness.

А знаменитые 30,16% Opus 5 - это как раз подтверждённый результат на semi-private evaluation, а не сопоставимый score на public set.

Поэтому сравнивать эти цифры напрямую нельзя: разные наборы задач + разные agent harness.

https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-avo-reaches-100-on-arc-agi-3-demonstrating-a-frontier-level-general-purpose-architecture-for-long-horizon-autonomous-agents/

Анализ данных (Data analysis)

21 August 2026 19:02

OpenAI, похоже, пытается перевести пользователей ChatGPT на более жёстко измеряемое потребление

На фоне жалоб, что лимиты у части пользователей начали заканчиваться быстрее, появилась версия: OpenAI постепенно балансирует бесплатное/безлимитное использование ChatGPT с более контролируемым потреблением в Codex и ChatGPT Work.

Сам Tibo сообщил, что Codex уже достиг 20 млн активных пользователей, а всем пользователям Codex и ChatGPT Work выдадут дополнительный «banked reset», который можно будет использовать позже.

При этом OpenAI отдельно говорит, что расследует сообщения о слишком быстром расходовании лимитов и пока не видит системной аномалии.

Если гипотеза верна, логика понятна: уменьшать убытки на тяжёлых подписках, точнее привязывать compute к выручке и использовать более дешёвые модели как fallback после исчерпания лимитов.

Анализ данных (Data analysis)

21 August 2026 15:49

🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.

Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»

63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.

Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.

Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.

Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.

⏳ 72 часа скидка 55%

https://stepik.org/a/295921

Анализ данных (Data analysis)

21 August 2026 11:46

✔️ OpenAI будет ловить злоупотребления, не заглядывая в переписку

Private Safety Processing - механизм для API и корпоративных клиентов, работающий по принципу нулевого хранения данных. Он разбирает серии запросов и ищет признаки злонамеренного использования, но сотрудники OpenAI при этом не видят ни промптов, ни ответов модели.

Данные либо вообще не покидают периметр клиента, либо лежат на серверах OpenAI зашифрованными ключом самого заказчика. Если система замечает риск, наружу уходит только технический сигнал о типе угрозы, без содержания диалога.

Пока Private Safety Processing в закрытом тестировании. Публичный релиз с технической документацией обещают в сентябре. У пользователей ChatGPT на тарифах Free, Plus, Go и Pro настройки приватности не меняются.
openai.com

✔️ Ode, сервисное подразделение Anthropic, купило первую компанию

Anthropic вместе со своим подразделением Ode покупает ИИ-интегратора Casper Studios. Сумма сделки не раскрывается. Для Ode, запущенного в июле 2026 года, это первое приобретение.

Ode делает автоматизацию под заказ на моделях Anthropic. Casper Studios и раньше была авторизованным партнером Anthropic, среди ее клиентов - Netflix, Pepsi и хедж-фонды.

Смысл покупки в том, что у самих заказчиков не хватает специалистов по ИИ. Команда Casper как раз умеет доводить внедрение до конца на стороне клиента - собирает внутренние датасеты, стыкует модели с существующей ИТ-инфраструктурой и встраивает Claude в рабочие процессы.
theinformation.com

✔️ Generalist AI показала робота, который учится новому по видео

Стартап представил модель GEN-1.5 с обучением в контексте. Чтобы освоить новый навык, в контекстное окно подается видео на 3-12 секунд, и оно работает как промпт.

На простых задачах (открыть банку или вытащить купюру) модель справляется в 59% случаев. Если все же дообучить - показатель поднимается до 83%.

Претрейн занял восемь месяцев на датасетах физических взаимодействий. GEN-1.5 умеет сцеплять два промпта в последовательность, учиться на демонстрациях из симуляции и повторять моторику человеческих рук.
generalistai.com

✔️ В Adobe Firefly добавили генерацию музыки, речи и звуковых эффектов

Generate Music собирает фоновые треки, Generate Speech озвучивает текст, Generate Sound Effects делает эффекты под конкретную сцену. Adobe заявляет, что все созданное не требует лицензионных отчислений и годится для коммерческого использования.

В платформу завезли Gemini Omni Flash от Google - она работает с видео, аудио, изображениями и текстом. Модель пополнила существующий набор, где уже есть Runway, Luma AI и Kling AI.

Заодно у Firefly AI Assistant появился дневной лимит бесплатных генераций. 
adobe.com

✔️ ElevenLabs открыла доступ к голосовой модели v3 Conversational

Модель сделана для разговора в реальном времени - под телефонных ИИ-агентов и голосовых помощников. Режим Expressive Mode смотрит на контекст диалога и добавляет в речь живые реакции (смех, шепот, вздохи), подбирая их под эмоциональный фон разговора.

Отдельно переделали то, как модель общается с собеседником - теперь она подключена к потоковой расшифровке Scribe v2 Realtime и умеет отличает законченную мысль от угуканья в знак согласия. Перебивать человека она стала реже.

v3 Conversational знает 70 языков и держит акценты. Работает через API и платформу ElevenAgents, базовая цена - 5 центов за 1000 символов.
ElevenLabs в X


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Анализ данных (Data analysis)

21 August 2026 08:06

⚡️ Liquid AI выпустила DSpark draft-модели для LFM2.5-1.2B-Instruct, LFM2.5-2.6B и LFM2.5-8B-A1B.

Идея в speculative decoding: маленькая модель примерно на 300M параметров заранее предлагает сразу несколько токенов, а основная модель проверяет весь блок за один проход.

На H100 LFM2.5-8B-A1B в MATH500 ускорилась с 428 до 1362 токенов/с — в 3,18 раза.

На MacBook Pro с M4 Max LFM2.5-1.2B-Instruct в HumanEval — со 136 до 389 токенов/с, почти в 2,9 раза.

Для LFM2.5-2.6B среднее ускорение составило 2,67× на H100 и 2,27× на M4 Max.

В BFCL-сценариях с несколькими tool calls DSpark почти вдвое сократил среднюю задержку LFM2.5-2.6B.

При greedy decoding результат остаётся идентичным обычной генерации, поэтому ускорение не меняет точность модели.

Чекпоинты уже выложены на Hugging Face, поддержка идёт в llama.cpp и SGLang.

Read more: http://liquid.ai/blog/lfm2.5-dspark
> LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct-DSpark: http://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-1.2B-Instruct-DSpark
> LiquidAI/LFM2.5-2.6B-DSpark: http://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-2.6B-DSpark
> LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-DSpark: http://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-8B-A1B-DSpark
> SGLang: https://github.com/sgl-project/sglang/pull/31041
> llama.cpp: https://github.com/ggml-org/llama.cpp/pull/27383

Анализ данных (Data analysis)

20 August 2026 16:04

Две работы AI VK Research представили на KDD 2026

На конференции показали работы про рекомендательные системы, но с разных сторон: в первой исследователи используют REINFORCE и multi-step off-policy correction для оптимизации рекомендаций на уровне сессии, а во второй рассматривают MDP на основе матричной факторизации для candidate generation.

Отдельно интересно, что обе темы связаны не столько с улучшением очередного этапа модели, сколько с самой постановкой задачи: как учитывать последовательность действий пользователя и эффективнее строить пространство кандидатов.

Что ещё обсуждали на KDD, какие тренды сейчас заметны в recsys и как выглядела презентация этих работ, рассказал старший исследователь AI VK Research Артём Матвеев в репортаже с конференции.

Анализ данных (Data analysis)

20 August 2026 11:02

☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️

24 сентября Yandex Cloud проведёт ежегодную флагманскую технологическую конференцию Yandex Scale 2026.

🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
В программе четыре продуктовых трека — AI, Data, Security и Hybrid Infrastructure & DevOps, — и отдельный углублённый технологический трек DeepTech, который пройдёт только онлайн.

В треке Data расскажем, как Yandex Cloud развивает аналитику от отдельных сервисов к единой бесшовной среде: от загрузки данных до готовых бизнес-инсайтов, где ИИ помогает на каждом этапе. Разберём, как YDB помогает строить рекомендательные и поисковые системы и ИИ‑ассистентов. «Додо Пицца» представит честную историю миграции десятков терабайт данных в Yandex Cloud, а также расскажет о сравнении с западным облаком и совместном преодолении ограничений. Расскажем, как Yandex Cloud движется к самоуправляемым базам данных на основе опыта эксплуатации тысяч баз в Яндексе. «Азбука вкуса» разберёт миграцию Oracle Exadata на Lakehouse в Yandex Cloud без единого аврала. И покажем, как Yandex Managed Service for Valkey научили растягиваться под нагрузку — и вширь, и вглубь.

🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
Отдельно пройдут воркшопы по Data: разберём ключевые сценарии использования ИИ‑агента Нейроаналитика в Yandex DataLens. На практике посмотрим, как PGHouse позволяет OLTP‑базе PostgreSQL прозрачно выполнять OLAP‑запросы в ClickHouse без переписывания SQL. И соберём поисковую систему на Serverless YDB с настройкой полнотекстовых и векторных индексов.

🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨

И это ещё не всё: демозоны, питчинг решений, IT-квест и мерч — офлайн, а розыгрыши призов и секретный гость — в онлайн-студии.

Анализ данных (Data analysis)

19 August 2026 16:09

⚡️ 6 полезных репозиториев для работы с AI-агентами

1. Agency Agents
https://github.com/msitarzewski/agency-agents

Набор из 232 специализированных агентов для 16 направлений: разработка, дизайн, маркетинг, управление и другие задачи.

2. Codebase Memory MCP
https://github.com/DeusData/codebase-memory-mcp

Строит граф знаний по кодовой базе, чтобы агент быстрее находил связи между файлами, функциями и сущностями. Заявлена поддержка 158 языков.

3. OpenMontage
https://github.com/calesthio/OpenMontage

Инструмент для создания видео с помощью кодингового агента: сценарий, ассеты, монтаж и рендеринг можно собирать через промпты.

4. Agent-Reach
https://github.com/Panniantong/Agent-Reach

Дает агенту доступ к X, Reddit, YouTube, GitHub и другим источникам для поиска и сбора информации.

5. Orca
https://github.com/stablyai/orca

Позволяет запускать несколько кодинговых агентов параллельно и управлять их задачами из одного места.

6. OmniRoute
https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute

Единый шлюз для работы с большим количеством AI-провайдеров через один endpoint.

@data_analysis_ml / Папка полезного по ML.

Сохраняй 🔖

Анализ данных (Data analysis)

18 August 2026 20:14

В ABC Legal сотрудники без опыта разработки за месяц собрали больше 50 AI-агентов

Компания развернула Claude Enterprise для 1100 сотрудников, а затем перевела внутренние автоматизации на Claude Managed Agents. К июлю 2026 года в проде работало уже 50+ агентов, а Claude ежедневно использовали около 310 сотрудников из разных отделов.

Агентов собирали не только разработчики. В пилоте участвовали 15 сотрудников из финансов, маркетинга и операционных команд. Им дали шаблоны в Git, Claude Code и стандартную структуру агента. Через неделю у всех уже были рабочие версии.

Каждый агент хранится как код: prompt, инструменты, расписание, credentials и memory лежат в репозитории. Любое изменение проходит через pull request, поэтому есть история версий, ревью, rollback и аудит. Merge в main автоматически деплоит новую версию.

Агенты проверяют судебные заявки, анализируют отклонённые документы, ищут адвокатов, разбирают платежи, проверяют PR и готовят рекомендации для маркетинга. Один из сотрудников без опыта автоматизации собрал рабочего агента примерно за час.

В некоторых задачах компания э фиксирует снижение стоимости человеческой работы примерно до 50%. Автономность при этом дают постепенно: сначала агент предлагает решение человеку, а после стабильных результатов начинает действовать сам.

https://claude.com/blog/how-abc-legal-turned-every-employee-into-a-builder-with-claude-managed-agents

Анализ данных (Data analysis)

18 August 2026 18:37

Хочешь попасть в Яндекс или прокачать ML?

Data Dojo — это не лекции, а разбор реальных задач из ML-соревнований и общение с экспертами Яндекса.

Здесь ты прокачаешь навыки, найдёшь команду и выйдешь на новый уровень — как настоящий data-самурай. Нетворкинг, карьерные инсайты и задачи, которые решают топы — всё в одном месте.

Встреча ML-комьюнити Data Dojo:
— общение с руководителями команд
— реальные кейсы из ML
— новые карьерные возможности

Это не просто встреча — это шанс выйти на следующий уровень, прокачаться в ML и получить карьерную консультацию от экспертов Яндекса.


Подай заявку бесплатно и начни свой путь data-самурая уже 9 сентября!

Записаться онлайн

#реклама 16+
yandex.ru
О рекламодателе

Анализ данных (Data analysis)

18 August 2026 12:26

Google Research показала PhotoScan, исследовательскую ИИ-систему, которая по обычным фото человека спереди и сбоку оценивает состав тела и риск инсулинорезистентности.

Модель смотрит не только на общий процент жира, но и на его распределение: соотношение жира в области живота и бедер, а также висцерального и подкожного жира. Именно эти показатели могут дать больше информации о метаболическом здоровье, чем один BMI.

PhotoScan предварительно обучили на данных более 35 тысяч участников UK Biobank, а затем дообучили на 677 людях с реальными фотографиями со смартфона и результатами DXA.

На независимой выборке система определяла процент жира со средней ошибкой около 2,13 процентного пункта. Для выявления инсулинорезистентности модель с PhotoScan получила AUROC 0,760 против 0,773 у клинического DXA-сканирования.

То есть несколько фотографий со смартфона в эксперименте приблизились по информативности к дорогому медицинскому сканированию. Но пока это именно исследовательский прототип, а не инструмент для самостоятельной диагностики.

https://research.google/blog/seeing-beyond-bmi-estimating-cardiometabolic-risk-with-smartphone-imagery/

Анализ данных (Data analysis)

17 August 2026 20:06

Cursor запустил свой GitHub. Теперь код можно хранить прямо внутри Cursor

Новый сервис называется Origin. Он уже начал появляться в ранней бете у пользователей платных тарифов. Внутри есть репозитории, pull request'ы, просмотр кода и синхронизация с GitHub. (Cursor)

Существующий репозиторий можно подтянуть из GitHub, при этом GitHub останется источником истины. Изменения синхронизируются в реальном времени, а комментарии к PR работают в обе стороны. (Cursor)

Самое интересное здесь не Git-хостинг как таковой. Cursor постепенно собирает весь цикл разработки в одном месте: код, PR, CI/CD и AI-агенты. Агент уже может работать с открытым репозиторием, менять код, обновлять PR и пушить отдельные ветки. (Cursor)

Для Origin уже доступны интеграции с Vercel, Depot и Buildkite. Например, Vercel может автоматически поднимать preview для каждого PR, а CI запускаться через существующие GitHub Actions workflow. (Cursor)

Пока это early beta, но направление понятное: Cursor хочет быть не просто редактором с AI, а полноценной платформой разработки вокруг AI-агентов.

https://cursor.com/changelog/origin-code-hosting