Машинное обучение RU

23 May 2026 14:22

✔️ Codex научился извлекать скрытый текст приложений через Appshots

OpenAI добавила в macOS-клиент Codex функцию Appshots для быстрой передачи контекста активного окна ИИ-ассистенту.

По нажатию обеих клавиш Command система делает снимок экрана и извлекает исходный текст приложения через Accessibility API, включая данные за пределами области прокрутки. Это позволяет передавать логи, API-документацию и код без ручного копирования.

Для работы требуются разрешения macOS на запись экрана и универсальный доступ. Нововведение дополняет режим автономного управления интерфейсом Computer Use и доступно на всех тарифах Codex.
openai.com

✔️ Black Forest Labs выпустила инпэйнт-модель FLUX Erase

FLUX Erase предназначена для удаления объектов с изображений. Модель работает по маске без текстовых промптов, достраивая фон, текстуры и тени.

Скорость генерации - 4,54 секунды на изображении 1024х1024. По оценке BFL, ближайшие аналоги тратят на ту же задачу более 12 секунд. Стоимость API-запроса составляет 3 цента мегапиксельную картинку.

В тестах на качество ретуши FLUX Erase обходит GPT Image-2 и Finegrain Eraser Standard, а по стоимости опережает Nano Banana Pro. Модель доступна только через API, попробовать FLUX Erase можно в бесплатном веб-демо.
bfl.ai

✔️ В Claude Code закрыли уязвимость, позволявшую красть токены разработчиков

Anthropic пропатчила уязвимость в песочнице Claude Code. Баг позволял извлекать токены и исходный код разработчиков через инъекцию нулевого байта в SOCKS5.

Внутренний фильтр считал строку с нулевым символом безопасной, после чего операционная система обрезала текст по байту и подключалась к заблокированному хосту. В связке с промпт-инъекцией через анализируемые моделью файлы механизм давал возможность выполнять код и отправлять данные на сторонние серверы.

Уязвимость присутствовала в релизах до версии 2.1.89. Патч вышел в сборке 2.1.90 без упоминания в чейнджлоге и регистрации CVE. По заявлению Anthropic, разработчики обнаружили и закрыли баг внутренними силами до публикации отчета исследователей.
theregister.com

✔️ Perplexity открыла исходный код сканера локальных уязвимостей

Bumblebee - утилита для поиска уязвимостей на локальных машинах под macOS и Linux. Сканер выявляет скомпрометированные зависимости, вредоносные плагины и опасные конфигурации ИИ-инструментов.

Инструмент работает исключительно в режиме чтения: анализирует метаданные и lock-файлы без запуска пакетных менеджеров. Это исключает случайное выполнение вредоносных скриптов при проверке зараженных библиотек.

Bumblebee анализирует 4 вектора: пакетные менеджеры, расширения для редакторов кода (семейство VS Code, включая Cursor и Windsurf), браузерные плагины и конфигурации ИИ-агентов на базе протокола MCP.

ИБ-команды могут интегрировать сканер в MDM-решения, загружать кастомные индикаторы компрометации и запускать проверки в трех режимах - от фонового мониторинга до глубокого расследования инцидентов.
perplexity.ai

✔️ Губернатор Калифорнии подписал указ о защите рынка труда от ИИ

Штат планирует выделять субсидии бизнесу, который отказывается от замены сотрудников нейросетями, и финансировать программы переобучения офисных работников.

Дополнительно правительство совместно с ИИ-индустрией рассмотрит концепцию универсального базового капитала в виде распределения среди граждан долей в фондах или акций компаний.

В администрации признают нехватку стандартных пособий по безработице и планируют пересмотреть налоговую систему. По оценке властей, сейчас она экономически поощряет внедрение алгоритмов и дестимулирует наем людей.
gov.ca.gov

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Машинное обучение RU

22 May 2026 10:03

Оценка сотрудников — головная боль, особенно в компании, где работают сотни людей 🤓

Как вовремя заметить крутого специалиста? Как понять, что мидл из команды А уже перерос свой уровень, а сеньор из команды Б, наоборот, недотягивает? Мы в Авито используем для этого процесс перформанс-ревью и так добиваемся сразу нескольких результатов:

➡ награждаем классных ребят,
➡ подсвечиваем точки роста тем, кто не справляется,
➡ успеваем всё заметить и помочь, если надо.

Алина Бабенко провела уже четыре цикла перформанс-ревью и рассказала, как всё работает. Описала все этапы и результаты. Прочитайте, если хотите узнать о прозрачном способе оценки сотрудников или подумываете найти работу в Авито.

Читать статью на Хабре или на VC.

Машинное обучение RU

19 May 2026 19:39

Google выкатили сразу два больших релиза: Gemini Omni и Gemini 3.5 Flash

Похоже, Google снова пытается перехватить повестку в ИИ.

Первый релиз - Gemini Omni. Это семейство мультимодальных моделей, которые работают почти со всем сразу: текстом, кодом, изображениями, видео и даже виртуальными мирами.

Модель может принимать разные типы контента и не просто «понимать» их, а редактировать, дополнять и превращать в новые форматы:

- добавить эффекты в видео со смартфона
- сделать картину из грубого наброска
- собрать образовательный подкаст по фото
- работать с кодом, текстом, визуалом и видео в одном контексте

Первая модель семейства - Gemini Omni Flash - должна стать доступна уже сегодня.

Второй релиз - Gemini 3.5 Flash.

Google называет её своей самой сильной моделью для агентов и кодинга. Главное отличие - не просто быстрые ответы, а способность планировать работу по большим кодовым базам, рассуждать на длинной дистанции и запускать subagents параллельно.

По словам Google DeepMind, Gemini 3.5 Flash обходит 3.1 Pro на agentic и coding-бенчмарках вроде Terminal-Bench 2.1, GDPval-AA и MCP Atlas, при этом стоит заметно дешевле фронтирных моделей.

Если коротко:

- Gemini Omni - модель для всего: текст, код, картинки, видео, миры
- Gemini 3.5 Flash - ставка на агентов, кодинг и работу с большими проектами


Интересно, насколько хорошо модель будет работать как исполнитель: в IDE, браузере, видео, агентных workflow и реальных продуктах.

Релиз https://x.com/GoogleDeepMind/status/2056786446636212467

Попробовать: https://gemini.google.com/app

Машинное обучение RU

19 May 2026 14:04

🚀 Примеры использования Cursor SDK для разработки

Репозиторий содержит небольшие примеры для работы с Cursor SDK на TypeScript. Он позволяет интегрировать кодирующего агента в ваши приложения, управлять состоянием и взаимодействовать с агентами в облаке и локально.

🚀 Основные моменты:
- Примеры для создания агентов и работы с API.
- Веб-приложение для быстрой разработки и тестирования.
- Канбан-доска для управления агентами и артефактами.
- CLI для запуска агентов из терминала.

📌 GitHub: https://github.com/cursor/cookbook

Машинное обучение RU

15 May 2026 13:00

🧠 Mercury: Soul-Driven AI Agent

Mercury — это умный AI-агент, который запрашивает разрешения перед выполнением действий и запоминает важные детали. Он работает 24/7 через CLI или Telegram, имеет 31 встроенный инструмент и расширяемые навыки, а также память на основе SQLite.

🚀 Основные моменты:
- Запрашивает разрешения перед выполнением команд.
- Обладает структурированной памятью с автоэкстракцией.
- Легко настраивается и расширяется с помощью пользовательских навыков.
- Работает в фоновом режиме и автоматически перезапускается при сбоях.
- Поддерживает многоканальный доступ через Telegram и CLI.

📌 GitHub: https://github.com/cosmicstack-labs/mercury-agent

#javascript

Машинное обучение RU

14 May 2026 17:13

Just AI Agent Platform теперь доступна в облаке.

Раньше такие платформы чаще были историей для крупного enterprise: долгий запуск, отдельная инфраструктура, большой бюджет на внедрение. Теперь всё проще - зарегистрировался и можно сразу собирать AI-агентов под свои задачи.

Это low-code-платформа, где агентов можно настраивать в конструкторе без полноценной разработки с нуля. Удобно, если нужно быстро проверить гипотезу, собрать прототип и понять, где автоматизация реально даёт пользу бизнесу.

Что можно делать:

• обрабатывать обращения клиентов

• собирать внутренних помощников для сотрудников

• автоматизировать рутину в отделах

• подключать базы знаний через RAG

• интегрироваться с внутренними системами

• использовать разные LLM-модели под конкретные сценарии

Агентные сценарии можно тестировать быстрее, дешевле и без необходимости сразу запускать большой проект разработки.

Попробовать тут

Реклама. ООО «Маинд Крафт», ИНН: 7813286694, erid:2VtzqwzrhUj

Машинное обучение RU

13 May 2026 12:10

Новый репозиторий Anthropic: Claude for Legal.

Это набор готовых AI-workflow для юридических команд.

Внутри сценарии для работы с:

• контрактами
приватностью
• трудовым правом
• судебными спорами
• корпоративными задачами
• интеллектуальной собственностью
• AI governance
• мониторингом регулирования
• юридическими клиниками
• студентами-юристами

Ссылка:
https://github.com/anthropics/claude-for-legal

Машинное обучение RU

12 May 2026 12:31

🖥 NVIDIA тихо подвинула Rust ближе к CUDA

В CUDA появился экспериментальный проект cuda-oxide. Это компилятор, который позволяет писать GPU-кернелы на Rust и получать на выходе PTX для NVIDIA GPU.

Без отдельного DSL. Без прослойки на C++. Без схемы «Rust только управляет, а настоящая работа всё равно в CUDA C++».

Пока это ранняя alpha, так что ждать production-ready инструмента рано. API будет ломаться, баги будут, часть возможностей ещё не закрыта. Но сам ход показательный.

CUDA много лет была территорией C и C++. Rust рядом с ней обычно жил как host-код, биндинги или инфраструктура вокруг вычислений. cuda-oxide пробует другое: дать Rust зайти прямо внутрь GPU-кернелов.

Почему это интересно:

- можно писать SIMT-код на Rust
- компиляция идёт напрямую в PTX
- не нужно тащить C++-обвязку для каждого критичного участка
- появляется шанс использовать Rust-эргономику в низкоуровневом GPU-коде
- у NVIDIA, похоже, появился серьёзный интерес к Rust-разработчикам

Сейчас это не «убийца CUDA C++» и не повод срочно переписывать ML-инфру.

Но если проект доживёт до стабильной версии, он может сильно упростить жизнь тем, кто пишет HPC, симуляции, ML-runtime и системный GPU-код.

Rust всё дальше уходит из роли «безопасной замены C для серверов» и залезает в зоны, где раньше почти безраздельно сидел C++.

https://github.com/NVlabs/cuda-oxide/releases/tag/v0.1.0

Машинное обучение RU

09 May 2026 13:00

🎨 Создавайте с Open CoDesign!

Open CoDesign — это открытое решение для генерации дизайна на основе ваших запросов. Приложение работает локально, позволяя использовать модели, которые вы уже используете, без привязки к облачным сервисам. Идеально подходит для создания прототипов, презентаций и маркетинговых материалов.

🚀 Основные моменты:
- Локальная работа без облачных зависимостей
- Поддержка множества моделей (Claude, GPT и др.)
- Экспорт в форматы HTML, PDF, PPTX и другие
- Интерактивный процесс с возможностью комментирования и доработки

📌 GitHub: https://github.com/OpenCoworkAI/open-codesign

#javascript

Машинное обучение RU

07 May 2026 18:34

ИИ-агенты смогут учиться не на датасетах, а на ваших правках

OpenClaw-RL предлагает очень важный сдвиг: модель больше не ждёт, пока люди вручную соберут, разметят и оценят огромный датасет.

Она учится прямо во время обычной работы.

Пользователь поправил ассистента? Это сигнал.
Тест упал? Это сигнал.
Человек задал тот же вопрос ещё раз? Возможно, ответ был плохим.
Лог ошибки показал, где агент сломался? Это тоже обучающий пример.

Главная идея простая: современные RL-системы часто смотрят только на финальный результат - получилось или нет. Но они игнорируют самое ценное: объяснение, почему не получилось и что надо было сделать иначе.

OpenClaw-RL вытаскивает из каждого взаимодействия два типа сигналов:

1. Оценочный сигнал
Система понимает, сработало действие или нет. Например:
- тест прошёл - хорошо;
- пользователь повторил вопрос - вероятно, недоволен;
- задача завершилась ошибкой - агент сделал что-то не так.

2. Направляющий сигнал
Система смотрит, как именно надо было исправить поведение:
- правки пользователя;
- error logs;
- терминальные команды;
- клики в интерфейсе;
- исправления в коде;
- реакции в обычном чате.

Дальше агент учится в фоне и не останавливает работу. Он просто превращает реальные реакции пользователя в постоянный поток обучения.

Это уже не классическое «собрали датасет - обучили модель - выкатили новую версию».

Это ближе к живому агенту, который становится лучше от каждого рабочего контакта с человеком, тестами, терминалом и интерфейсом.

Если подход взлетит, будущие AI Agents будут не просто выполнять задачи, а постепенно подстраиваться под стиль конкретного пользователя, команду и рабочую среду.

Paper: OpenClaw-RL: Train Any Agent Simply by Talking
arxiv.org/abs/2603.10165

Машинное обучение RU

07 May 2026 13:02

🔍 Открытая теоретическая реализация Claude Mythos

OpenMythos — это открытый проект, который воссоздает модель Claude Mythos, используя Рекуррентный Глубокий Трансформер (RDT). Он сочетает в себе стандартные трансформерные блоки с рекуррентными циклами для более глубокого и адаптивного мышления, что позволяет эффективно обрабатывать сложные задачи.

🚀 Основные моменты:
- Реализация трехступенчатой архитектуры: Prelude, Recurrent Block и Coda.
- Переключаемое внимание между MLA и GQA.
- Использование разреженных экспертов для оптимизации вычислений.
- Поддержка глубокой экстраполяции и систематической генерализации.

📌 GitHub: https://github.com/kyegomez/OpenMythos

#python

Машинное обучение RU

05 May 2026 11:31

Codex обогнал Claude Code по скачиваниям. По данным TickerTrends, перелом произошел 30 апреля: после этого Codex продолжил набирать долю, а рост Claude Code заметно замедлился.

Claude 4.7 вышел 16 апреля, GPT-5.5 - 24 апреля. Дальше выводы делайте сами.

Машинное обучение RU

03 May 2026 13:06

Программисты до vs после агентов

Машинное обучение RU

02 May 2026 14:02

🧑‍🏫 Clicky: Ваш AI-наставник рядом с курсором

Clicky — это умный помощник, который помогает учиться, взаимодействуя с вашим экраном. Он может видеть, говорить и указывать на важные элементы, создавая эффект настоящего учителя. Открытый исходный код позволяет разработчикам настраивать и расширять функциональность.

🚀Основные моменты:
- AI-помощник в меню для macOS
- Интеграция с Claude, AssemblyAI и ElevenLabs
- Поддержка голосового ввода и экранного захвата
- Легкость в настройке и расширении функционала

📌 GitHub: https://github.com/farzaa/clicky

#swift

Машинное обучение RU

30 April 2026 15:36

🚀 GSD 2: Новый уровень автоматизации разработки

GSD 2 — это эволюция инструмента Get Shit Done, превращенная в полноценный CLI-агент. Он управляет процессами разработки, обеспечивая контроль контекста, автоматизацию задач и восстановление после сбоев. С GSD 2 вы можете просто запустить команду и вернуться к готовому проекту с чистой историей git.

🚀 Основные моменты:
- Автоматическое управление задачами с чистым контекстом.
- Восстановление после сбоев и отслеживание затрат.
- Программное управление ветками git и диагностика зависаний.
- Интеграция с Pi SDK для прямого доступа к агенту.
- Упрощенная миграция из предыдущей версии.

📌 GitHub: https://github.com/gsd-build/gsd-2

Машинное обучение RU

22 May 2026 12:02

🧠 OpenChronicle: локальная память для AI-агентов

OpenChronicle — это открытое решение для создания локальной, инспектируемой памяти для AI-агентов. Он захватывает контекст работы на вашем Mac и сохраняет его в виде структурированной Markdown-памяти, что позволяет агентам эффективно использовать информацию о ваших действиях и предпочтениях.

🚀 Основные моменты:
- Локальное хранение данных на вашем устройстве
- Поддержка различных моделей AI
- Интеграция с любыми инструментами
- Читаемая Markdown-память и локальная база данных SQLite
- Открытый исходный код с возможностью расширения

📌 GitHub: https://github.com/Einsia/OpenChronicle

#python

Машинное обучение RU

21 May 2026 17:10

Tencent выкатил переводчик, который помещается почти куда угодно

Tencent Hunyuan открыли Hy-MT2 - серию мультиязычных моделей для перевода с Dense и MoE-вариантами.

Главная фишка не в том, что это «ещё одна модель для перевода». Самое интересное - маленькая версия на 1.8B параметров.

Её ужали через AngelSlim до 1.25-bit, и теперь модель занимает всего 440 МБ. При этом на Apple A15 она работает в 1.5 раза быстрее, чем обычный 4-bit inference.

То есть нормальный on-device перевод уже не выглядит как фантазия, где нужно жертвовать либо скоростью, либо размером.

Что заявляют по моделям:

• поддержка 33 языков и 5 китайских диалектов
• версия 1.8B обходит Microsoft Translate и другие коммерческие API на FLORES-200
• версии 7B и 30B-A3B обходят DeepSeek-V4-Pro
• 7B достигает 97.9% от уровня Gemini 3.1 Pro Think
• 30B-A3B достигает 98.6% от уровня Gemini 3.1 Pro Think
• все три модели показывают 96-99% от Gemini 3.1 Pro Think на реальных и доменных бенчмарках

Плюс Tencent вместе с моделями открыли IFMTBench - бенчмарк для проверки того, насколько хорошо переводческие модели следуют инструкциям.

🤖 https://modelscope.ai/collections/Tencent-Hunyuan/Hy-MT2

Машинное обучение RU

19 May 2026 19:32

Google выкатили сразу два больших релиза: Gemini Omni и Gemini 3.5 Flash

Похоже, Google снова пытается перехватить повестку в ИИ.

Первый релиз - Gemini Omni. Это семейство мультимодальных моделей, которые работают почти со всем сразу: текстом, кодом, изображениями, видео и даже виртуальными мирами.

Модель может принимать разные типы контента и не просто «понимать» их, а редактировать, дополнять и превращать в новые форматы:

- добавить эффекты в видео со смартфона
- сделать картину из грубого наброска
- собрать образовательный подкаст по фото
- работать с кодом, текстом, визуалом и видео в одном контексте

Первая модель семейства - Gemini Omni Flash - должна стать доступна уже сегодня.

Второй релиз - Gemini 3.5 Flash.

Google называет её своей самой сильной моделью для агентов и кодинга. Главное отличие - не просто быстрые ответы, а способность планировать работу по большим кодовым базам, рассуждать на длинной дистанции и запускать subagents параллельно.

По словам Google DeepMind, Gemini 3.5 Flash обходит 3.1 Pro на agentic и coding-бенчмарках вроде Terminal-Bench 2.1, GDPval-AA и MCP Atlas, при этом стоит заметно дешевле фронтирных моделей.

Если коротко:

- Gemini Omni - модель для всего: текст, код, картинки, видео, миры
- Gemini 3.5 Flash - ставка на агентов, кодинг и работу с большими проектами


Интересно, насколько хорошо модель будет работать как исполнитель: в IDE, браузере, видео, агентных workflow и реальных продуктах.

Релиз https://x.com/GoogleDeepMind/status/2056786446636212467

Попробовать: https://gemini.google.com/app

Машинное обучение RU

15 May 2026 14:39

✔️ Intern-S2-Preview - эффективная научная мультимодальная foundation-модель на 35B параметров.

1. Показывает качество, сопоставимое с trillion-scale моделью Intern-S1-Pro на ключевых научных задачах.

2. Первая open-source модель с возможностью генерации кристаллических структур материалов и сильными общими способностями.

3. Значительно усиливает возможности научных агентов на нескольких бенчмарках.

4. Повышает MTP acceptance rate и скорость генерации токенов за счёт shared-weight MTP + KL loss.

5. CoT compression сокращает ответы, сохраняя сильное рассуждение, что улучшает и качество, и эффективность.

Теперь поддерживается vLLM и SGLang. В будущем обещают больше интеграций с экосистемой.

Модель:
https://huggingface.co/collections/internlm/intern-s2

ModelScope:
https://modelscope.cn/collections/Shanghai_AI_Laboratory/Intern-S2

GitHub:
https://github.com/InternLM/Intern-S1

Попробовать:
https://chat.intern-ai.org.cn

Машинное обучение RU

14 May 2026 19:13

Пользователи твиттера разгромили картину Клода Моне, так как поверили, что это генерация ИИ:

> Чувак под ником SHL0MS написал, что сгенерировал картину в стиле Моне, и попросил подробно рассказать, чем она уступает настоящему Моне

> Диванные искусствоведы начали критиковать работу со светом, деталями, цветами и так далее

> В итоге оказалось, что это не генерация ИИ, а настоящая картина Клода Моне из цикла «Кувшинки»

Машинное обучение RU

14 May 2026 09:38

Python 3.15 beta 1 вышла в релиз 🐍

Это значит, что крупные фичи для релиза фактически зафиксированы. Дальше - бета, тесты, багфиксы и подготовка к финальному релизу.

Что интересного в 3.15:
- lazy imports через ключевое слово lazy
- встроенные frozendict и sentinel
- JIT стал быстрее на x86-64 Linux
- распаковка прямо внутри comprehensions
- новый статистический profiler с низким overhead
- frame pointers включены по умолчанию

Python 3.15.0b1 вышел 7 мая 2026 года, это первая из четырёх запланированных beta-версий и точка feature freeze; финальный релиз запланирован на 1 октября 2026 года.

https://blog.python.org/2026/05/python-3150-beta-1/

Машинное обучение RU

13 May 2026 08:36

✔️ Конгресс США начал расследование против Сэма Альтмана

Комитет по надзору Палаты представителей США направил официальное письмо Сэму Альтману с требованием раскрыть детали его личных инвестиций и финансовые связи с топ-менеджментом.

Власти подозревают, что ресурсы OpenAI могли использоваться для искусственного завышения капитализации компаний, в которых CEO имеет личную долю.

Главным поводом для расследования стала ситуация вокруг разработчика термоядерных реакторов Helion.

В 2021 году Альтман вложил в него $375 млн из собственных средств, а позже предложил OpenAI инвестировать в проект еще $500 млн. Эта сделка могла увеличить оценку Helion в шесть раз - до $35 млрд.

Согласно документам комитета, сотрудники OpenAI были настолько встревожены инициативой, что избегали ее обсуждения в корпоративном Slack из-за страха перед возможным судебным преследованием.

Расследование также выявило непубличные связи внутри руководства компании: выяснилось, что президент OpenAI Грег Брокман владеет долями в двух стартапах Альтмана и имеет процент в его семейном фонде.

Конгресс обязал OpenAI до 22 мая провести брифинг с участием главного юрисконсульта и предоставить всю внутреннюю переписку с 2015 года, касающуюся конфликтов интересов.

Отдельно законодатели запросили доступ к отчета аудиторского комитета, созданного советом директоров OpenAI после скандального увольнения и возвращения Альтмана в 2023 году.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Машинное обучение RU

11 May 2026 13:01

👣 GrayMatter: память для AI-агентов в три строки кода

У AI-агентов есть старая проблема: каждый новый запуск начинается почти с нуля. Чтобы агент «помнил» контекст, приходится снова скармливать ему историю, правила, предпочтения и детали проекта. Это быстро сжигает токены и замедляет работу.

GrayMatter решает это как легкий слой persistent memory для агентов.

Идея простая: агент сохраняет важные факты в локальное хранилище, а перед новой задачей достает только релевантный контекст.

Не всю историю подряд, а именно то, что нужно сейчас.
Не нужен Docker, база данных, облако или отдельный аккаунт. Один бинарник, локальное хранение, офлайн-режим.

Можно использовать и как обычную Go-библиотеку: Remember сохраняет факт, Recall достает нужную память по запросу.

Есть TUI-дашборд, где видно, сколько фактов сохранено, как часто они используются, сколько памяти занимает store и как работает recall.

https://github.com/angelnicolasc/graymatter

Машинное обучение RU

08 May 2026 11:02

Anthropic запустили свой круглосуточный Lo-Fi стрим.
Только вместо лоуфай-девочки там сидит клаудбот и бесконечно что-то вайбкодит. Название текущего трека аккуратно висит сверху.

youtube.com/live/AUQKjgKQF7w?si=aWm-PezgBem9rOlp

Машинное обучение RU

07 May 2026 16:29

⚡ Claude Code больше не игрушка. Это твой второй инженер.

Пока одни копируют сниппеты из чата - другие уже отдают агенту рефакторинг монорепо, code review, миграции и расследование инцидентов.

И уходят домой вовремя.

Этот курс - мост между «иногда использую Claude Code» и собственной агентной инфраструктурой в проде.

20 модулей. Только практика. Каждый урок = артефакт в твой проект:
🔹 свои slash-команды и CLAUDE.md под проект
🔹 sub-agents, которые работают в тандеме
🔹 хуки, которые ловят ошибки до того, как ты их заметил
🔹 собственные MCP-серверы под твой стек
🔹 workflow в GitHub Actions, который сам ведёт PR

Что изменится у тебя через месяц:

→ релизы быстрее в разы
→ ревью занимает минуты, а не часы
→ токены тратятся осознанно
→ безопасность встроена, а не «потом допилим»
→ команда работает с агентом, а не вместо него

Для разработчиков, тимлидов, DevOps и архитекторов, которые почувствовали, что Claude Code - почти магия. Пора довести её до магии на продакшене.

🎓 Курс на Stepik
🔥 Прямо сейчас - скидка 50%. Цена - как один рабочий час мила.

Перестань играться. Начни выкатывать. 👉 https://stepik.org/a/285842/

Машинное обучение RU

05 May 2026 16:24

⚡️ Один слой контекста срезал Claude Code расходы в 3 раза

Интересный кейс: Claude Code начал тратить в 3 раза меньше токенов после одного изменения в workflow.

До: 10.4M токенов, 10 ошибок, $9.21.
После: 3.7M токенов, 0 ошибок, $2.81.

Что поменяли? Вместо того чтобы каждый раз скармливать Claude Code лишний контекст вручную, автор подключил Insforge Skills + CLI как backend-слой для context engineering.

Проще говоря, Claude Code стал получать не «всё подряд», а нужный контекст в нужный момент. Меньше мусора в окне, меньше блужданий по проекту, меньше повторных попыток, меньше счёт за токены.

Это open-source и работает локально. То есть речь пронормальную инженерную прокладку между кодом и агентом.

Подход, при котором нужно не писать промпты длиннее, а строить им нормальную систему памяти, навыков и доступа к контексту.

https://github.com/InsForge/InsForge

@ai_machinelearning_big_data

#claude

Машинное обучение RU

04 May 2026 13:12

🎥 Редактируй видео с помощью Claude Code

video-use — это инструмент для редактирования видео, который использует ИИ для автоматизации процесса. Просто поместите сырые кадры в папку, общайтесь с Claude Code и получайте готовое видео без лишних настроек.

🚀 Основные моменты:
- Удаляет лишние слова и паузы
- Автоматическая цветокоррекция сегментов
- Добавляет субтитры и анимации
- Оценивает качество на каждом этапе
- Сохраняет память о сессиях

📌 GitHub: https://github.com/browser-use/video-use

#python

Машинное обучение RU

03 May 2026 11:06

🖥 На Stepik обновили курс «C# с нуля до профи»

Представьте: через четыре месяца вы открываете чужой .NET-проект и читаете его как книгу.

IServiceCollection не вызывает ступора. async Task<IActionResult> пишется на автомате. Вы точно знаете, почему EF Core сгенерировал именно такой SQL - и как переписать запрос, чтобы он летал.

Это не фантазия. Это результат после 16 модулей, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.

ООП, SOLID, LINQ, async/await, DI, EF Core, ASP.NET Core, Docker, Kubernetes - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.

А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит и REST API до собственного SaaS с multi-tenancy, JWT и деплоем в Kubernetes под TLS.

Скидка - 58% доступна 48 часов: https://stepik.org/a/282984/

Машинное обучение RU

01 May 2026 17:54

⚡️ Ollamon - терминальный монитор для Ollama-ноды

Если вы гоняете локальные модели через Ollama, быстро появляется типичная проблема: модель вроде работает, но что именно происходит внутри ноды, видно плохо.

Это TUI-монитор на Go для наблюдения за Ollama прямо из терминала: состояние ноды, активность, модели и операционные метрики в одном интерфейсе.

Полезно, чтобы не открывать лишние панели, не городить дашборды и не прыгать между командами. Запустил терминал - сразу видишь, что происходит с локальной LLM-инфраструктурой.

Годно, если вы держите несколько моделей, проверяете нагрузку и хотите понимать состояние ноды без лишнего шума.

GitHub: https://github.com/hbasria/ollamon

#golang

Машинное обучение RU

30 April 2026 13:06

🇺🇸 | Роботы-собаки с ГИПЕР-РЕАЛИСТИЧНЫМИ силиконовыми головами Маска, Безоса, Цукерберга и других бродят по Новой Национальной галерее в Берлине...

И время от времени «испражняются» напечатанные изображениями.