PostgreSQL переписали на Rust с нуля. И это уже не игрушечный прототип.

Проект pgrust заявляет, что новая реализация:

• проходит 46 066 запросов из regression-тестов PostgreSQL 18.3

• совместима с текущей директорией данных Postgres

• запускается в браузере как демо

Rust даёт безопасность памяти, а AI-assisted development помогает быстрее разбирать и переписывать огромную кодовую базу.

Самая дерзкая часть: авторы говорят о WIP-версии, которая пока не опубликована, но якобы даёт до +50% в transactional workloads и до 300x в аналитике.

Звучит почти слишком смело, поэтому к цифрам лучше относиться осторожно. Но сама идея мощная: взять одну из самых сложных СУБД в мире и пересобрать её на Rust, сохранив совместимость с PostgreSQL.

GitHub: https://github.com/malisper/pgrust

Читать полностью…

🔥 Подтверди навыки работы с данными: сертификация Yandex Cloud со скидкой 50%

Коллеги, у кого в работе есть Yandex Cloud или кто хочет добавить весомый плюс в резюме — сейчас отличное время.

До 25 сентября включительно можно пройти сертификацию со скидкой 50%. Два уровня на выбор — под любой опыт.


Что доступно:

1️⃣ Data Engineer — подойдёт, если вы уже работаете с облачной платформой. Проверяют загрузку, обработку, ETL/ELT, оркестрацию и безопасность. Хороший базовый уровень для систематизации знаний.

2️⃣ Lakehouse Data Engineer — продвинутый вариант для тех, кто проектирует решения на архитектуре Lakehouse. Глубже, сложнее, солиднее для резюме.


Как проходит экзамен:
Онлайн, с прокторингом — запись на камеру, всё честно. Никаких сюрпризов.

📌 Успейте зарегистрироваться до 25.09.2026:
🔗ссылки

Потом цена вернётся к обычной — успевайте! 💪

Читать полностью…

🌟 Контекст в PNG экономит токены до 70%

Pxpipe - локальный прокси, который перед отправкой запроса ассистенту превращает куски контекста в картинки.

Приём эксплуатирует особенность тарификации - текст стоит примерно один токен за символ, а изображение - фиксированное число токенов, зависящее только от размера в пикселях, а не от объёма текста внутри.

На плотном контенте в один визуальный токен удаётся упаковать около 3,1 символа.

🟡Механика

Прокси перехватывает запросы к Claude Code и рендерит в PNG самые объёмные и редко меняющиеся блоки (системный промпт, документацию инструментов и старую историю переписки).

Свежие сообщения и ответы модели идут обычным текстом.

Пример: около 48 тыс символов системного промпта и документации, которые как текст стоили бы примерно 25 тыс токенов, помещаются на одну PNG-страницу за ≈2700 токенов.

На Fable 5 стоимость сессии упала с 42 до 6 долларов.

🟡 Тесты

Fable 5 читает такие рендеры практически без потерь (100% на бенчмарке с новыми задачами), а вот Opus 4.7 и 4.8 ошибаются примерно на 7% изображений.

GPT 5.5 тоже деградирует на картиночном контексте, поэтому обе модели по умолчанию выключены и включаются вручную.

🟡Плата за экономию в потере точности

На методе lossy важные строки вроде хешей и идентификаторов при чтении с картинки могут исказиться.

Хуже когда промахи выглядят не как ошибки, а как правдоподобные выдумки.

Зрение модели это не OCR, изображение превращается в патч-эмбеддинги, и там, где пикселей не хватает, языковая модель просто достраивает похожее.

Второй минус - это скорость. PNG-кодирование добавляет задержку из-за использования визуальныго энкодера, что дольше, чем чтение текста.

Надеемся, что при массовом распространении такого трюка вендоры не поднимут цены на обработку изображений.


📌Лицензирование: MIT License


🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Coding #Pxpipe

Читать полностью…

📌Claude Code изменил чужую продакшен-базу

На GitHub появился любопытный тикет, который (если подтвердится) бьёт по базовой гарантии Антропик - изоляции пользователей друг от друга.

В рабочем контексте Claude Code внезапно оказались чужие учётные данные - IP и root открытым текстом от сервера, к которому автор не имеет никакого отношения.

🟡Дальше самое неприятное

Ассистент принял чужие креды за легитимные, подключился к серверу по SSH, перечислил Docker-контейнеры и базы PostgreSQL, после чего выполнил миграцию с операциями чтения и записи.

Иными словами, ИИ одного пользователя отредактировал базу другого без ведома и согласия владельца.

🟡Причина пока неизвестна

В тематических сообществах обсуждают версию сбоя изоляции кэша общих префиксов.

Чтобы удешевить инференс и ускорить обработку, провайдеры переиспользуют кэшированные фрагменты диалогов, и при коллизии ключей кэша или отказе разграничения кусок чужого контекста теоретически может просочиться в вашу сессию.

Если эта версия верна, под угрозой данные любого пользователя. Но это лишь одна из гипотез, в самом отчёте среди возможных векторов названы также общее хранилище сессий, путаница при суммаризации контекста и перекрёстные ссылки в транскриптах.

🟡Есть и куда более прозаичное объяснение

Возможно, это галлюцинация модели, случайно угадавшей реальный IP и слабый пароль, либо локальная история проекта, загрязнившая контекст.

Пока Антропик не выпустила официального заключения, ни одну из версий нельзя ни подтвердить, ни отвергнуть.

Автоматика GitHub повесила на тикет метку security.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Задача, которую Ньютон решил за один вечер

В июне 1696 года Иоганн Бернулли опубликовал в журнале Лейбница *Acta Eruditorum* математический вызов на 6 месяцев.

Даны две точки на разной высоте.
Какой формы должен быть спуск, чтобы тело съехало из верхней точки в нижнюю за минимальное время?

К январю ответил только Лейбниц и попросил больше времени, поэтому срок продлили до Пасхи.

Ньютон получил письмо с задачей вечером, когда вернулся с работы, и решил её до того, как лёг спать.

Эта задача называется задача брахистохроны.

Самый быстрый путь оказался не прямой линией, а циклоидой.

Пример:

Пусть верхняя точка:

A = (0, 0)

нижняя точка:

B = (π, 2)

а ось y направлена вниз.

Циклоида задаётся формулами:

x = R(θ - sin θ)
y = R(1 - cos θ)

Читать полностью…

CEO Palo Alto Networks Никеш Арора заявил, что 90% сотрудников в enterprise-сегменте отстают в AI, и это может определить судьбу их карьеры.

Он ожидает, что в течение 12 месяцев 20–25% его сотрудников изменят свои роли или будут заменены.

По исследованию Orgvue за 2025 год, 39% руководителей уже сокращали сотрудников после внедрения AI.

fortune.com/2026/07/01/ceo-of-palo-alto-networks-nikesh-arora-workers-about-to-face-darwinian-moment-thanks-to-ai-evolve-or-get-cut/

Читать полностью…

Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко:

• Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент

• Производительность почти на уровне Opus 4.8, но дешевле

• Сильный прирост в reasoning, работе с инструментами, кодинге и задачах с текстом/знаниями

• Модель по умолчанию для пользователей Free и Pro

• Уже доступна в Claude Code и API

• Стартовая цена: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных до 31 августа

• Стандартная цена: $3 за 1 млн входных и $15 за 1 млн выходных токенов

• В целом безопаснее Sonnet 4.6: ниже уровень галлюцинаций и поддакивания пользователю

• Киберзащита включена по умолчанию, но Anthropic говорит, что Opus всё ещё сильнее для серьёзной работы в кибербезопасности

https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5

Читать полностью…

Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко:

• Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент

• Производительность почти на уровне Opus 4.8, но дешевле

• Сильный прирост в reasoning, работе с инструментами, кодинге и задачах с текстом/знаниями

• Модель по умолчанию для пользователей Free и Pro

• Уже доступна в Claude Code и API

• Стартовая цена: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных до 31 августа

• Стандартная цена: $3 за 1 млн входных и $15 за 1 млн выходных токенов

• В целом безопаснее Sonnet 4.6: ниже уровень галлюцинаций и поддакивания пользователю

• Киберзащита включена по умолчанию, но Anthropic говорит, что Opus всё ещё сильнее для серьёзной работы в кибербезопасности

https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5

Читать полностью…

Postgres 19 получил хорошие улучшения в управлении I/O.

В Postgres 18 появились три режима: io_uring, worker и sync - поведение как в 17-й версии.

Мне очень понравилась производительность и контроль, которые io_method=worker принёс в Postgres. Вместе с ним можно было задать io_workers=X, то есть количество background workers, выделенных под I/O. Бенчмарки 17 vs 18 - на картинке ниже.

В 19-й версии это расширили: теперь пул может динамически расти через четыре настройки:

io_min_workers - минимальный размер пула I/O workers

io_max_workers - максимальный размер пула

io_worker_idle_timeout - скорость уменьшения пула

io_worker_launch_interval - скорость увеличения пула

По сути, теперь это больше похоже на I/O connection pool, а не на простую статическую настройку.

Мне нравится это направление. Жду бенчмарки. Скоро?

Читать полностью…

tracesage добавляет локальный tracing без инфраструктуры для LangChain/LangGraph-агентов всего в две строки.

Он записывает каждый chain, tool call и LLM call в SQLite, а затем показывает запуск в браузере как live graph и timeline.

Open source, установка через pip install, лицензия MIT.

https://github.com/kjgpta/tracesage

Читать полностью…

SQL-инъекция за 40 секунд: Лайт против L

Разбираем SQL-инъекцию на пальцах в формате Лайт против L. Что это такое, как обычная строка ввода меняет логику запроса, к чему это приводит и какими способами реально закрыть дыру. Коротко, по делу и так, чтобы запомнилось.

Больше таких видео: https://www.youtube.com/shorts/c4gBi094jkU

@sqlhub

Читать полностью…

🚀XSQUARE 6.6 — большой релиз уже скоро!

🎨 Новая дизайн-система
— три уровня кастомизации, настройки layout и расширенные CSS-переменные и анонс «Менеджера визуальных тем». Обновленный подход к созданию сайтов и личных кабинетов на XSQUARE.

⚙️ Что ещё в релизе
— Обновлённая компонентно-ориентированная архитектура jsAPI
— Kanban-доски в библиотеке UI-компонентов
— Работа с 4 типами СУБД на уровне ядра + дорожная карта до конца 2026
— Объявляем о поддерxжке MS SQL Server/РЕД БД на уровне ядра!

📦 XDAC 6.0
— Database Reverse Proxy Server
— Поддержка DML и выгрузка больших объёмов данных
— Уже 5 типов БД на уровне ядра

☁️ Развёртывание
— VK Cloud, Yandex Cloud, Selectel, TimeWeb, Docker, архитектуры x86/ARM/e2k/LoongArch.

🔥 И главное — идём в массы! Анонсируем тарифы для малого и среднего бизнеса, условия для физлиц и бесплатные тарифы.

25 июня в 11:00 МСК

🎯 Зарегистрироваться на вебинар


Реклама. ООО "ХИ-КВАДРАТ". ИНН 7718990614. erid: 2W5zFH2xHvR

Читать полностью…

OpenAI выпустила полную версию GPT-5.5-Cyber - своей самой продвинутой модели для авторизованной защитной кибербезопасности.

Новая модель набрала 85,6% на CyberGym и обошла:

• Mythos 5 — 83,8%

• раннюю версию GPT-5.5-Cyber — 81,9%

• GPT-5.5 — 81,8%

• GPT-5.4 — 79,0%

• Claude Opus 4.7 — 73,1%

https://x.com/sama/status/2069121360744550796

Читать полностью…

QuestDB - это open-source база данных для time-series данных, созданная для высокоскоростной записи и SQL-запросов с низкой задержкой.

Внутри у неё многоуровневый storage engine и SIMD-ускоренное выполнение.

Что важно:

- Колоночное хранение данных

Параллельное векторное выполнение запросов и использование SIMD-инструкций для ускорения обработки.

- Многоуровневое хранение

От WAL до нативного колоночного формата и Parquet в object storage.

- SQL-расширения для time-series

Поддержка ASOF JOIN, SAMPLE BY и LATEST ON.

- Интеграции

Поддерживает Postgres wire protocol и REST API, поэтому её проще подключать к существующей инфраструктуре.

https://github.com/questdb/questdb

Читать полностью…

Команда Tongyi Lab из Alibaba представила LOGOS, большую модель для всей естественной науки сразу.

Идея простая: если ChatGPT учится предсказывать следующее слово, то LOGOS так же предсказывает следующий кусочек белка, молекулы или реакции.

Разные научные объекты записываются одним общим языком токенов.

Плюс в том, что модель переносит знания между областями: понятое про молекулы помогает в работе с белками.

По словам авторов, на разных задачах LOGOS не уступает моделям, заточенным под конкретную область, а иногда и обходит их. Модель, код и статья уже выложены на HuggingFace, GitHub и arXiv.

🤗 HuggingFace: https://huggingface.co/LOGOS-Hub
💻 GitHub: https://github.com/LOGOS-Hub/LOGOS
📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2606.16905

Читать полностью…

SQL-задача с подвохом: почему запрос вернёт 0 строк?

Есть таблицы:

users
id | name
1  | Anna
2  | Boris
3  | Dima

orders
id | user_id
1  | 1
2  | NULL

Нужно найти пользователей, у которых нет заказов.

Кто-то пишет так:

SELECT *
FROM users
WHERE id NOT IN (
    SELECT user_id
    FROM orders
);

Ожидание:

Boris
Dima

Но результат может быть:

0 rows

Подвох в `NULL`.

Подзапрос возвращает:

1, NULL

А выражение:

id NOT IN (1, NULL)

превращается в логическую ловушку. SQL не может точно сказать, что id не равен NULL, потому что NULL — это неизвестность.

Правильнее так:

SELECT *
FROM users u
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders o
    WHERE o.user_id = u.id
);

Правило: если в подзапросе может быть NULL, осторожнее с NOT IN. Часто безопаснее использовать NOT EXISTS.

Читать полностью…

Hibernate сгенерировал странный SQL, а ты не понимаешь, откуда он взялся?

У Vlad Mihalcea есть полезный приём: логировать не только сам SQL-запрос, но и stack trace места, где Hibernate его создал.

Для этого используется QueryStackTraceLogger из Hypersistence Utils.

Сценарий понятный:

* DBA нашёл медленный запрос
* в логах видно SQL
* рядом видно Java-цепочку вызовов
* по stack trace можно выйти на repository, service или controller

Это особенно полезно для расследования N+1, слишком частых запросов и тяжёлых SQL, которые внезапно появляются в проде.

В Spring Boot это подключается через STATEMENT_INSPECTOR, а затем включается DEBUG-логирование для Hypersistence Utils.

Итог: ты видишь не просто “какой SQL тормозит”, а кто именно в коде его породил.

https://vladmihalcea.com/source-sql-query-hibernate/

Читать полностью…

Хотите развиваться в Data Science? Строить ML-продукты для миллионов пользователей? Авито и ведущие вузы страны открывают набор на две совместные магистратуры.

Для тех, кто хочет в Data Science — «Прикладное машинное обучение и анализ данных» (МФТИ). Современные ML-подходы, работа с реальными данными Авито, эксперты компании и преподаватели МФТИ. Заявки до 12 июля.

Для тех, кто хочет работать над ML-продуктами — «Машинное обучение в цифровом продукте» (НИУ ВШЭ). Полный цикл разработки ML-решений, практические кейсы Авито, преподаватели из индустрии. Заявки до 8 августа.

Что объединяет все три программы: эксперты Авито и вузов, реальные бизнес-задачи, сильное профессиональное сообщество и шанс попасть в Авито уже во время обучения.

Старт — в сентябре. Выбирайте программу и делайте шаг к карьере в IT вместе с Авито.

Читать полностью…

✔️ Data-Juicer: пайплайн для подготовки данных под foundation models

Alibaba и сообщество Data-Juicer развивают open-source систему для обработки датасетов перед обучением, дообучением и RAG.

Data-Juicer помогает чистить, фильтровать, дедуплицировать, синтезировать и анализировать данные. Работает не только с текстом, но и с мультимодальными датасетами: изображениями, аудио и видео. В версии 2.0 заявлено больше 100 операторов для разных модальностей.

Практический сценарий понятный: есть сырой корпус из разных источников, где много дублей, мусора, слабых примеров и перекоса по доменам. Data-Juicer позволяет собрать воспроизводимый data recipe, прогнать его на локальной машине или в распределённом режиме и потом оценить, как изменения в данных влияют на модель.

Проект смотрит на данные как на отдельный слой оптимизации. Позволяет настроить качество, смесь, фильтры и пайплайн обработки. В ранней работе авторы показывали прирост до 7.45% по среднему score на 16 LLM-бенчмарках и 17.5% win rate в GPT-4 pairwise evaluation за счёт data recipes.


https://github.com/datajuicer/data-juicer

Читать полностью…

🤖Робозон: хакатон от Ozon Tech с призовым фондом 15 млн рублей

Это один из самых интересных хакатонов лета для специалистов по ML, робототехнике и автоматизации. Участникам предстоит решать задачи на основе реальных данных и кейсов Ozon.

Организатор — Ozon Tech.
Призовой фонд — 15 000 000 рублей.

В программе три трека под разные скиллсеты:

• Имитационное моделирование сортировочного центра
• Конструкция автоматизированного сортировщика товаров
• Интеллектуальная роботизированная система сортировки товаров, которая нам, конечно, наиболее интересна.

Участвовать можно как в одиночку, так и командой до 7 человек.

Регистрация открыта до 11 июля. Подробнее о хакатоне здесь

Читать полностью…

Для тех, кто хочет вырасти из работы с данными в ML, GenAI и прикладной ИИ.

МТС и факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ открыли набор на третий поток магистратуры «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте». В программе 30 оплачиваемых мест от МТС и обучение на реальных индустриальных кейсах МТС Web Services и MWS AI.

Студентов ждут курсы по машинному обучению, большим языковым моделям, генеративному ИИ, проектированию ML-систем, видеоаналитике, распознаванию и синтезу речи, а также технологическому предпринимательству.

Поступление конкурсное: портфолио, мотивационное письмо, онлайн-экзамен, собеседование. Также можно показать навыки через соревнование на Kaggle.

Лучшие студенты смогут получить стажировку или оффер от МТС Web Services уже в процессе обучения.

Читать полностью…

Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко:

• Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент

• Производительность почти на уровне Opus 4.8, но дешевле

• Сильный прирост в reasoning, работе с инструментами, кодинге и задачах с текстом/знаниями

• Модель по умолчанию для пользователей Free и Pro

• Уже доступна в Claude Code и API

• Стартовая цена: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных до 31 августа

• Стандартная цена: $3 за 1 млн входных и $15 за 1 млн выходных токенов

• В целом безопаснее Sonnet 4.6: ниже уровень галлюцинаций и поддакивания пользователю

• Киберзащита включена по умолчанию, но Anthropic говорит, что Opus всё ещё сильнее для серьёзной работы в кибербезопасности

https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5

Читать полностью…

🎥 Вебинар: Архитектурные паттерны AI-агентов: как проектировать автономные решения для бизнес-задач

На уроке рассмотрим:
• Как создавать архитектуру автономных AI-агентов, способных принимать решения и выполнять задачи;
• Какие архитектурные паттерны применяются при проектировании агентных решений;
• Как использовать агентные циклы, такие как ReAct и Plan-and-Execute, в прикладных сценариях;
• Как спроектировать AI-архитектуру для автоматизации бизнес-процесса на практическом примере.

После занятия вы будете знать:
• Как проектировать архитектуру AI-агентов под реальные бизнес-задачи;
• Как документировать и проверять архитектурные решения на разных уровнях детализации;
• Как применять профессиональные подходы и инструменты для разработки AI-решений;

⚠ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «ИИ-архитектор».

👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/zuvm/?erid=2W5zFGXnRLD


Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

Читать полностью…

Когда баз много, администрирование превращается в ручное управление хаосом: серверы, кластеры, бэкапы, мониторинг и диагностика.

🐘 Postgres Professional на бесплатном вебинаре покажет, как управлять множеством баз через единый веб-интерфейс Postgres Pro Enterprise Manager.

📊 Это графическая платформа для DBA, DevOps, архитекторов и технических лидеров. Она входит во все редакции Postgres Pro и решает задачи администрирования без ручного написания SQL-команд.

На вебинаре покажут, как с помощью PPEM:

✅ Мониторить инфраструктуру

✅ Управлять экземплярами БД

✅ Работать с бэкапами

✅ Искать проблемы и ускорять диагностику

🤖 Отдельно покажут ИИ-ассистента в новой версии платформы: он обращается к документации и помогает быстрее решать типовые задачи.

📅 30 июня, вторник, 11:00 по Москве, продолжительность — 2 часа с Q&A.

Регистрируйтесь и приходите посмотреть PPEM в деле. Участие бесплатное.

Реклама ООО «ППГ» Инн: 7707083893 Erid: 2VtzqwfUQwK

Читать полностью…

Глобальный дефицит RAM может начать ослабевать к 2028 году.

Об этом заявил CEO Micron Санджай Мехротра на earnings call за Q3 2026.

Но важная деталь: речь не о том, что цены резко вернутся к прежним уровням.

Micron говорит осторожнее.

Поставки могут улучшиться в 2028 году, но спрос тоже продолжит расти. Особенно со стороны дата-центров, AI-инфраструктуры и серверного рынка.

То есть новая мощность может прийти, но её сразу начнут съедать hyperscalers, облака и AI-кластеры.

Для потребителей это означает простую вещь: облегчение возможно, но дешёвая память не гарантирована.

RAM становится не просто компонентом для ПК, а частью глобальной гонки за compute.

Читать полностью…

⚡️ SQL-трюк, который редко используют: `IS DISTINCT FROM`

Проблема обычного сравнения:

NULL <> 'new value'

не возвращает true. В SQL NULL ломает привычную логику сравнений.

Вместо этого можно писать так:

UPDATE users
SET email = :new_email
WHERE id = :id
  AND email IS DISTINCT FROM :new_email;

Зачем это нужно:

1. обновляешь строку только если значение реально изменилось
2. корректно работаешь с NULL
3. не плодишь лишние записи в WAL
4. не триггеришь лишние updated_at, triggers и replication events

Особенно полезно в API, где фронт постоянно присылает одни и те же данные.

Маленький оператор, который делает SQL сильно аккуратнее.

Читать полностью…

Мы вообще понимаем, насколько Месси статистически ненормален?

Я наткнулся на цифру: по голам + ассистам за 90 минут он почти на 6 стандартных отклонений выше среднего нападающего из топ-лиг.

Для контекста: это уже не «очень сильный игрок».

Это уровень, который статистика почти не ожидает увидеть при жизни одного поколения.

Вот почему спор про Месси часто ломается: его сравнивают как футболиста, а он по цифрам ближе к аномалии.

Мы реально застали сбой системы.

Или всё ещё есть сомневающиеся?

Читать полностью…

Вы можете выучить SQL по «Тетради смерти»

О времена, о нравы)

Читать полностью…

Разберем математику бесконечности Сатору Годжо, которая работает не как обычный щит.

Он не просто останавливает удар в последний момент. Идея в том, что пространство между атакой и Годжо как будто делится на всё более маленькие отрезки.

Сначала объект проходит половину расстояния. Потом половину оставшегося. Потом ещё половину. И так снова и снова.

Математически это похоже на бесконечную сумму: одна вторая, одна четвёртая, одна восьмая, одна шестнадцатая.

Объект всё ближе, но до контакта так и не доходит.

На практике атака как будто замедляется почти до нуля. Чем ближе она к Годжо, тем сильнее падает её эффективная скорость.

Поэтому Бесконечность — это не просто барьер. Это контроль пространства, где противник застревает в бесконечном приближении.

Читать полностью…

Google Research представила Gemini-SQL2 - новую систему text-to-SQL на базе Gemini 3.1 Pro.

Она превращает вопросы на обычном языке в исполняемые SQL-запросы, позволяя получать данные из баз без ручного написания кода.

На бенчмарке BIRD система показала state-of-the-art результат - 80,04% execution accuracy.

BIRD реально запускает запрос и проверяет, возвращает ли он правильный результат.

https://x.com/GoogleResearch/status/2065475343205740911

Читать полностью…