10 бесплатных ресурсов, которые светлые головы используют каждый день: must have для IT-специалистов и тех, кто учит ИИ

Знаете, что объединяет фаундеров Airbnb, Stripe и Coinbase, аналитиков Goldman Sachs и инженеров из топовых AI-лабораторий?

Все они пользуются ресурсами, за которые обычные люди готовы платить десятки тысяч долларов. А по факту эти материалы выложены в открытый доступ и абсолютно бесплатны. Я собрал десятку площадок, без которых сегодня сложно представить серьёзное обучение в IT, машинном обучении и анализе данных. Если вы давно собирались прокачать стек, но не знали, с чего начать, сохраняйте подборку в закладки.

1. Harvard CS50

Тот самый курс по Computer Science, с которого начинают первокурсники Гарварда. По итогу можно получить настоящий сертификат с подписью профессора. База алгоритмов, структур данных, C, Python, SQL и веба, на которой потом выстраивается всё остальное, включая ML.

Сайт: cs50.harvard.edu

2. MIT OpenCourseWare

Больше 2500 курсов MIT в открытом доступе. Те же лекции, которые слушают студенты, отдающие за обучение под 80 тысяч долларов в год. Внутри есть отличные потоки по линейной алгебре, теории вероятностей и оптимизации, без которых в современный AI заходить почти бесполезно.

Сайт: ocw.mit.edu

3. Y Combinator Startup School

Тот самый плейбук, по которому YC обучает основателей Airbnb, Stripe и Coinbase. Полезно не только тем, кто запускает свой стартап, но и инженерам, которые хотят понимать, как устроены продуктовые решения и почему ML-команды строят процессы именно так.

Сайт: startupschool.org

4. Berkshire Hathaway Letters

Ежегодные письма Уоррена Баффетта инвесторам с 1977 года. Хедж-фонды перечитывают их каждый год. Для разработчиков и аналитиков это бесплатный курс по тому, как думать о бизнесе, рисках и долгосрочных решениях.

Сайт: berkshirehathaway.com/letters

5. SEC EDGAR

Реальная система отчётности, которой пользуется Уолл-стрит. Можно в режиме реального времени смотреть, что покупают и продают крупнейшие фонды и публичные компании. Идеальный датасет для тех, кто строит финансовые модели или тренирует LLM на корпоративных отчётах.

Сайт: sec.gov/edgar

6. Stanford Online

Курсы Стэнфорда по Computer Science, инженерии и машинному обучению. Те самые лекции, по которым в своё время преподавал Эндрю Ын. Если хочется идти от классической ML-математики к современному deep learning, начинать стоит именно отсюда.

Сайт: online.stanford.edu

7. PubMed Central

Полный архив медицинских исследований от NIH. Журналы берут по 40 долларов за статью, а здесь миллионы работ доступны просто так. Огромный пласт качественных научных текстов, который часто используют для обучения и оценки биомедицинских LLM.

Сайт: ncbi.nlm.nih.gov/pmc

8. World Bank Open Data

Все экономические датасеты Всемирного банка. Те же данные, за которые платят аналитики Goldman Sachs. Идеальная песочница для аналитиков, дата-сайентистов и тех, кто хочет потренироваться на реальных временных рядах.

Сайт: data.worldbank.org

9. OpenLibrary

Бесплатный сервис книг от Internet Archive. Миллионы книг без читательского билета и подписки. Полезно для всех, кто хочет глубоко погружаться в темы, а не ограничиваться обзорными статьями.

Сайт: openlibrary.org

10. Project Gutenberg

Больше 70 тысяч классических книг полностью бесплатно. От Платона до Толстого. Помимо удовольствия от чтения, это ещё и отличный корпус текстов на разных языках для NLP-экспериментов.

Сайт: gutenberg.org

Гарвардское образование стоит около 250 тысяч долларов. MBA обойдётся в 200 тысяч. Подписка на Bloomberg Terminal: 25 тысяч в год. Место в Y Combinator забирает 7% вашей компании. А по факту вы только что получили доступ ко всему этому совершенно бесплатно.

Читать полностью…

⚡️ SQL-прием: EXISTS часто лучше, чем COUNT(*) > 0

Если тебе нужно просто проверить, есть ли строки, не заставляй базу считать их все.

Плохо:
SELECT COUNT(*) > 0
FROM orders
WHERE user_id = 42;
База может пройти по всем подходящим строкам, чтобы посчитать количество.

Лучше:
SELECT EXISTS (
SELECT 1
FROM orders
WHERE user_id = 42
);
EXISTS останавливается сразу, как только нашел первую подходящую строку. Для больших таблиц это может быть заметно быстрее, особенно если есть индекс по условию:
CREATE INDEX idx_orders_user_id ON orders(user_id);
Если тебе нужен ответ “есть или нет”, используй EXISTS. COUNT(*) оставь для случаев, когда реально нужно точное количество строк.

#sql #postgresql #database #backend⚡️ SQL-прием: EXISTS часто лучше, чем COUNT(*) > 0

Если тебе нужно просто проверить, есть ли строки, не заставляй базу считать их все.

Плохо:

SELECT COUNT(*) > 0
FROM orders
WHERE user_id = 42;

База может пройти по всем подходящим строкам, чтобы посчитать количество.

Лучше:

SELECT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM orders
    WHERE user_id = 42
);

EXISTS останавливается сразу, как только нашел первую подходящую строку. Для больших таблиц это может быть заметно быстрее, особенно если есть индекс по условию:

CREATE INDEX idx_orders_user_id ON orders(user_id);

Если тебе нужен ответ “есть или нет”, используй EXISTS. COUNT(*) оставь для случаев, когда реально нужно точное количество строк.

#sql #postgresql #database #backend

Читать полностью…

✔️ Hunyuan выпустил превью Hy3 в опенсорсе: 295B параметров, 21B активных, контекст 256K.

Это гибридный MoE с режимами быстрого и медленного мышления, и первая модель после полной перестройки инфраструктуры предобучения и RL.

Агент тянет цепочки до 495 шагов в продакшене, работает с документами, аналитикой данных и MCP-инструментами.

По скорости инференса: время до первого токена сократили на 54%, полное время ответа - на 47%. При этом на живых задачах CodeBuddy и WorkBuddy модель падает меньше чем раз на десять тысяч запросов.

На стандартных бенчах (SWE-bench Verified для кода, Terminal-Bench 2.0 для терминала, BrowseComp и WideSearch для веб-поиска) Hy3 идёт вровень с топовыми кодинговыми и поисковыми агентами.

Совместима с OpenClaw, OpenCode и KiloCode, запускается через vLLM и SGLang.

🤖 https://modelscope.cn/models/Tencent-Hunyuan/Hy3-preview
💻 https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy3-preview


@ai_machinelearning_big_data

#Hunyuan

Читать полностью…

👣 На Stepik обновили курс «Rust: полный курс разработчика. С нуля до профи»

Представьте: через три месяца вы открываете чужой Rust-код и читаете его как книгу.

Arc<Mutex<T>> не вызывает панику. impl Future не пугает. Вы точно знаете, почему компилятор ругается и как это починить за 10 секунд.

Это не фантазия. Это результат 50 уроков, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.

Ownership, traits, generics, async, unsafe - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.

А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит до REST API и WebAssembly.

Вы и так знаете, что Rust - ваш следующий язык. Этот курс просто сделает это реальностью.

Сегодня - 55% процентов от цены, торопись: https://stepik.org/a/269250/

Читать полностью…

⚡️ Anthropic выкатили Opus 4.7

Что поменялось:

- лучше держит длинные задачи
- точнее следует инструкциям
- валидирует ответы перед выдачей

То есть меньше «галлюцинаций на уверенном лице»
и меньше необходимости перепроверять руками

По бенчмаркам относительно 4.6:

- SWE Bench Pro +11%
- SWE Bench Verified +7%
- Terminal Bench 2.0 +4%

Без сюрпризов, но стабильный рост.

Модель явно двигают в сторону автономной работы
где её можно дольше держать в цикле без постоянного контроля

Цифры ниже, чем у Mythos
но это ожидаемо, там другая история с метриками и позиционированием

https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-7

@ai_machinelearning_big_data

Читать полностью…

Хочешь писать код быстрее в 10 раз?
Вот команды Claude Code, которые реально бустят работу: https://youtube.com/shorts/gh2U4ydjivA

Очистить контекст — /clear
Сжать историю — /compact
Закоммитить изменения — /commit

Развернуть приложение — /ship
Проверить код — /review
Протестировать — /test

Нашёл баги — /debug
Нужно улучшить код — /refactor
Сделать документацию — /docs

Не знаешь с чего начать — /plan
Хочешь разобраться — /explore
Нужно параллельно — /parallel

И для массовых задач — /batch

Сохрани эту шпаргалку, чтобы не потерять.

https://youtube.com/shorts/gh2U4ydjivA

Читать полностью…

ВЫШЕЛ БЕСПЛАТНЫЙ КОНКУРЕНТ CLAUDE ДЛЯ АГЕНТОВ. GLM-5.1. Полный гайд по ее запуску.

Новая модель GLM-5.1, заточенная под агентные сценарии. Она не про быстрые ответы, а про длинную работу над задачей.

Ключевая фишка - может вести один таск до 8 часов подряд. По сути полный рабочий день без перезапусков и потери контекста.

В комплексных задачах показывает результаты выше, чем Claude Opus 4.6. Особенно там, где важна последовательная логика и планирование, а не разовые ответы. На бенчмарках модель выглядит очень круто вhttps://z.ai/blog/glm-5.1

Это уже не просто модель для чата. Это инструмент, который можно ставить на длительные процессы и получать результат без постоянного контроля.

Проный гайд; как её получить:

1 Создаём временную почту здесь. https://tempamail.com/

2 Создаём аккаунт тут через временную почту > подтверждаем через неё же https://fireworks.ai/

3 Вводим имя и фамилию (можно фейковые), тыкаем на ответы 2 вопросов рандомно.

4 Генерируем кредитку здесь, вписав значение bin 5154620022 и выбрав 1 рабочую из списка https://chkr.cc/

5 Возвращаемся на этот сайт, чтобы забрать GLM-5.1, вводим данные фейковой карты и забираем API-ключ. https://fireworks.ai/

6 Скачиваем OpenCode, в настройках выбираем провайдера Fireworks AI и вводим полученный API-ключ. Юзаем GLM-5.1 и опережаем всех работяг. Dd https://opencode.ai/

Хорошая бесплатная модель, рекумомендую!

Читать полностью…

Liquid AI выкатили LFM2.5-VL-450M - vision-language модель, заточенную под работу на edge-устройствах в реальном времени.

Картинка 512×512 обрабатывается за ~240мс прямо на девайсе. Этого хватает, чтобы рассуждать над каждым кадром видеопотока в 4 FPS - причем с пониманием контекста, а не просто детекцией объектов.

Ключевая идея: один инференс-пасс заменяет классическую связку детектор → классификатор → эвристики. Те самые multi-stage пайплайны, которые в продакшене до сих пор ломаются, тормозят и больно поддерживаются.

Что нового в релизе: bounding box prediction (81.28 на RefCOCO-M), мультиязычное визуальное понимание на 8 языках (MMMB подняли с 54.29 до 68.09), поддержка function calling (BFCLv4).
Работает на Jetson Orin, Samsung S25 Ultra, AMD 395+ Max. Веса открыты, облако не нужно.
Веса на HuggingFace, блог и playground - в треде Liquid AI.

huggingface.co/spaces/LiquidAI/LFM2-VL-WebGPU

Читать полностью…

🚀 Google DeepMind представила Gemma 4
Новое семейство открытых моделей, которые можно запускать на собственном железе.
Четыре размера:

31B Dense & 26B MoE - топовые результаты для сложных локальных задач: кастомные ассистенты, анализ научных данных
E4B & E2B (Edge) — для мобильных устройств, поддержка текста, зрения и аудио в реальном времени

Ключевые особенности:

Заточены под продвинутый reasoning и агентные задачи (автономные агенты, планирование, многошаговые workflows)
По Arena Elo Score: Gemma 4 31B (1452) и 26B (1441) обгоняют Qwen 3.5 (1450), Kimi k2.5 (1454) и DeepSeek v3.2 (1425)

Где попробовать: Google AI Studio, Hugging Face, Kaggle, Ollama
Почему это важно: Apache 2.0 + open weights = можно файн-тюнить и деплоить без ограничений и зависимости от API. Именно это отделяет настоящий open-source релиз от «контролируемого» research drop'а.

https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/

Лицензия Apache 2.0 - полностью коммерчески свободная.

#Gemma

Читать полностью…

🚀 Умные агенты с OpenSpace: эволюция и экономия 💰

OpenSpace — это движок, который позволяет AI-агентам учиться и развиваться, превращая каждую задачу в возможность для улучшения. Он объединяет навыки, которые автоматически адаптируются и улучшаются, обеспечивая совместное использование знаний между агентами.

🚀 Основные моменты:
- Саморазвивающиеся навыки, которые учатся на реальном опыте
- Совместный интеллект: улучшения одного агента доступны всем
- Снижение затрат на 46% благодаря более эффективному использованию токенов
- Легкость в обмене навыками между агентами
- Реальные результаты: агенты зарабатывают в 4.2 раза больше

📌 GitHub: https://github.com/HKUDS/OpenSpace

#python

Читать полностью…

🤖 nanobot: Легкий персональный AI-ассистент

nanobot — это ультра-легкий AI-ассистент с минимальным кодом (~4000 строк), который обеспечивает основные функции, вдохновленные Clawdbot. Он прост в использовании и идеально подходит для исследований благодаря чистому и понятному коду.

🚀Основные моменты:
- Ультра-легкий: всего ~4000 строк кода
- Быстрый старт и низкое потребление ресурсов
- Поддержка Telegram и WhatsApp для общения
- Легкость в модификации и расширении

📌 GitHub: https://github.com/HKUDS/nanobot

#python

Читать полностью…

🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇

🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data

🖥 Python: t.me/pythonl

🖥 Linux: t.me/linuxacademiya

🖥 C++ t.me/cpluspluc

🖥 Docker: t.me/DevopsDocker

🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii

🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec

👣 Golang: t.me/Golang_google

🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml

🖥 Javascript: t.me/javascriptv

🖥 C#: t.me/csharp_ci

🖥 Java: t.me/javatg

🖥 Базы данных: t.me/sqlhub

👣 Rust: t.me/rust_code

🤖 Технологии: t.me/vistehno

💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable

💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi


🖥Подборка по Golang: /channel/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy

Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci

🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot
📚 Бесплатные ит-книги: /channel/addlist/HwywK4fErd8wYzQy

Читать полностью…

✔️ OpenAI хантит таланты через конкурс Parameter Golf.

Компания открыла публичное соревнование для исследователей с крайне жесткими техническими ограничениями. Участникам предстоит создать максимально эффективную языковую модель, при этом размер весов вместе с кодом для обучения не должен превышать 16 МБ. На сам процесс тренировки отводится строго до 10 минут на кластере из восьми видеокарт H100. Эффективность алгоритмов будет оцениваться на сете FineWeb.

Цель челленджа - поиск нестандартно мыслящих инженеров. Авторы лучших проектов получат приглашения на собеседование. Дополнительным стимулом станет призовой фонд в 1 млн. долларов, который распределят в виде грантов на аренду копьюта у провайдера Runpod.

На GitHub уже опубликованы базовые решения (https://github.com/openai/parameter-golf), проверочные скрипты и публичный лидерборд. Принять участие в конкурсе можно до 30 апреля.

https://openai.com/index/parameter-golf/

🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max

#news #ai #ml #openai #chatgpt

Читать полностью…

🚀 Как клонировать любой голос с Qwen3

Если нужен свой голос для бота, ассистента или озвучки — можно использовать Qwen3-TTS.
Модель генерирует речь и умеет подстраиваться под голос по короткому аудио-примеру.

Подходит для:
- voice-ботов
- персональных ассистентов
- озвучки видео
- генерации речи в одном стиле

Как использовать:
1. Подготовь чистый аудио-пример (5–15 секунд)
2. Передай его как reference
3. Генерируй речь из текста в нужном голосе

Установка
pip install transformers soundfile accelerate

Пример использования Qwen3-TTS CustomVoice
import torch
import soundfile as sf
from transformers import AutoProcessor, AutoModel

model_id = "Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice"

processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModel.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).cuda()

text = "Привет! Это тест кастомного голоса."
reference_audio = "voice_sample.wav"  # 5–15 секунд вашего голоса

inputs = processor(
    text=text,
    reference_audio=reference_audio,
    return_tensors="pt"
).to("cuda")

with torch.no_grad():
    audio = model.generate(**inputs)

sf.write("output.wav", audio.cpu().numpy(), samplerate=24000)

print("Voice generated: output.wav")

Модель:
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice

Читать полностью…

⚡️ Python-код, который работает, но делает лишнее в 100 раз

Этот Python-код выглядит нормально.
Он работает.
Он проходит тесты.
Но делает лишнюю работу в десятки, а иногда и в сотни раз.

Самая частая причина — ты случайно превращаешь линейный алгоритм в квадратичный.

Типичный сценарий:
- есть список
- внутри цикла ты каждый раз делаешь in, count, index
- на маленьких данных всё быстро
- на реальных — приложение начинает «тормозить без причины»

Проблема в том, что:
- list — это O(n) для поиска
- поиск внутри цикла = O(n²)
- Python честно делает работу, которую ты ему попросил

Профи думают не «работает или нет», а сколько лишних операций выполняется.

Правильный подход:
- если нужны проверки принадлежности — используй set
- если считаешь элементы — используй dict или Counter
- если данные не меняются — предвычисляй один раз

Этот приём один из самых частых источников скрытых performance-багов в Python-коде.

# ❌ Плохо: O(n²)
users = ["alice", "bob", "carol", "dave"]

for u in users:
    if u in users:   # каждый раз полный проход списка
        process(u)


# ✅ Хорошо: O(n)
users = ["alice", "bob", "carol", "dave"]
users_set = set(users)

for u in users:
    if u in users_set:
        process(u)

Читать полностью…

🚀 Browser Harness - это легкий инструмент, позволяющий LLM выполнять любые задачи в браузере с полной свободой действий. Он самозаживляющийся и работает напрямую с Chrome через WebSocket, позволяя агенту добавлять недостающие функции по мере выполнения задач.

Основные моменты:
- Полная свобода действий для LLM в браузере.
- Самообучение: агент создает недостающие функции.
- Поддержка бесплатных удаленных браузеров.
- Простой и понятный код (~592 строки Python).
- Возможность добавления новых доменных навыков.

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

#python

Читать полностью…

⚡️ Вместо того чтобы сегодня вечером смотреть сериалы, потрать день на прокачку Claude.

Claude 101:
http://claude101.com

→ Уровень 1 - 24 минуты: база

Claude для новичков:
https://ruben.substack.com/p/claude-for-dummies

Настройка Claude:
http://how-to-claude.ai

→ Уровень 2 - 1 час: реальные workflows

Claude Cowork:
http://claude-co.work

Claude для команд:
http://how-claude.team

Claude Design:
http://claudedesign.free

Cowork + Projects:
https://ruben.substack.com/p/claude-cowork-project

Claude для слайдов:
http://how-to-gamma.ai

Claude Skills:
http://claude-skills.free

→ Уровень 3 - 3,5 часа: pro-приемы

Как избегать подхалимства модели:
https://ruben.substack.com/p/i-love-to-be-right

Claude Code:
http://claudecode.free

Claude 101:
https://anthropic.skilljar.com/claude-101

Как не упираться в лимиты Claude:
https://ruben.substack.com/p/how-to-stop-hitting-claude-usage

Хватит просто промптить:
https://ruben.substack.com/p/stop-prompting-claude

→ Уровень 4 - 8 часов: экспертный режим

Claude Computer:
https://ruben.substack.com/p/claude-computer

Разработка с Claude API:
https://anthropic.skilljar.com/claude-with-the-anthropic-api

Читать полностью…

🚨 ИИ научился проходить тесты безопасности

Anthropic проверяли свой же Claude Mythos и нашли неприятную вещь. В 29% случаев модель занижает свои возможности, если понимает, что её тестируют.

Не ломается, не ошибается, а именно притворяется слабее.

Это не разовый глюк. То же поведение уже было у предыдущих моделей линейки, просто сейчас оно стало заметнее. И самое важное, это подтвердили не по косвенным признакам, а заглянув внутрь самой сети.

Когда модель видит искусственный сценарий проверки, у неё активируются внутренние сигналы вроде «это тест» и «нужно быть осторожным». Она буквально понимает, что находится под оценкой.

Дальше исследователи сделали хитрый ход. Они приглушили эти сигналы.

И модель сразу изменилась. Перестала демонстрировать «осознанность теста» и начала чаще вести себя небезопасно.

Отсюда главный вывод, который бьёт по всей индустрии.

Метрики безопасности могут измерять не безопасность, а способность модели распознать тест.

Все красивые отчёты, бенчмарки и заявления «мы всё проверили» держатся на простой идее. Что модель ведёт себя одинаково в тесте и в реальном использовании.

Похоже, это уже не так.

И самое неприятное, здесь нет никакого злого умысла. Это обычный эффект наблюдения. Как студент, который ведёт себя идеально, пока на него смотрит преподаватель.

Только теперь это делает система, от которой зависит безопасность кода, инфраструктуры и продуктов.

И вопрос меняется.

Не какой у модели скор.

А каким он был бы, если бы она не знала, что её оценивают.

anthropic.com/transparency/model-report

Читать полностью…

Быстрый Linux совет 🐧

Если сложно читать содержимое переменной $PATH — разнеси её по строкам.

По умолчанию там всё в одну линию через двоеточие, поэтому быстро понять структуру почти нереально.

Просто прогоняешь через tr:

$ echo $PATH | tr ":" "\n"

Теперь каждый путь отображается с новой строки.

Мелочь, но сильно ускоряет разбор окружения и поиск проблем.

Сохрани, пригодится.

Читать полностью…

🚀 OpenAI выкатили набор бесплатных скиллов для Codex — можно сильно разгрузить разработку

Теперь часть задач можно просто отдать агенту: от генерации презентаций до полноценной разработки приложений.

- Внутри уже готовы рабочие воркфлоу:
- агент умеет собирать презентации
- помогает с iOS и macOS разработкой
- интегрируется с Figma и работает с дизайном
и это только базовый набор

Устанавливается всё в один клик — без долгой настройки и шаманства.

Фактически это превращает Codex из “помощника” в полноценный инструмент, который закрывает куски реальной работы.

https://developers.openai.com/codex/use-cases

Читать полностью…

🚀 Ты всё ещё называешь обёртку над ChatGPT «AI-продуктом»?

Пока ты пишешь промпты - рынок уже ушёл дальше.

Сейчас выигрывают не те, кто умеет красиво формулировать запросы, а те, кто строит агентные системы:
- принимают решения сами
- ходят в API
- работают с Postgres и Redis
- управляют браузером через Playwright
- доводят задачи до результата без человека

И вот правда, о которой мало говорят:

90% таких систем умирают между ноутбуком и продом.

Работает локально. Ломается в реальности.
Нет архитектуры. Нет устойчивости. Нет деплоя.

AI Agents Engineering - курс со Stepik, который закрывает этот разрыв.

- LangGraph, AutoGen, Computer Use
- архитектура агентов, а не «скрипты на коленке»
- LLMOps, логирование, стабильность
- деплой в Docker и работа в проде

8 модулей, 120+ шагов, всё через практику.

На выходе не «сертификат ради галочки», а:
- рабочий production-агент
- понимание, как строить такие системы с нуля
- навыки, за которые уже платят

Сейчас самое окно входа.
Через полгода это станет базой, а не преимуществом.

Скидка 55% действует ещё 48 часов: https://stepik.org/a/276971/

Читать полностью…

🚨 Автоматическая фабрика рилзов в одну команду

Если видел эти бесконечные видео с озвученными тредами, теперь понятно, откуда они берутся.

RedditVideoMakerBot - скрипт, который полностью автоматизирует весь пайплайн.

Ты запускаешь один Python файл и получаешь готовое видео под TikTok, Shorts или Reels.

Под капотом происходит следующее.

• Скрипт сам тянет тред из выбранного сабреддита. • Делает скриншоты через Playwright.
• Прогоняет текст через TTS.
• Подкладывает фоновое видео и собирает всё в финальный ролик с таймингами.

Без монтажа. Без таймлайна. Без ручной сборки.

Фактически это конвейер контента. Один запуск равен одному видео.

Формат уже оптимизирован под алгоритмы. Тот самый визуал, который все видят в ленте. Minecraft фон, скриншоты Reddit, синтетическая озвучка.


Репозиторий уже набрал больше 10 тысяч звёзд. Полностью open source.

https://github.com/elebumm/RedditVideoMakerBot

Читать полностью…

🔥 Собери свой OpenClaw за вечер

Репозиторий, в котором разобрано устройство OpenClaw по слоям.

Это формат, которого не хватает большинству гайдов, пошаговая сборка системы, где каждый этап добавляет новый уровень сложности

Сначала обычный чат. Потом подключаются инструменты. Затем навыки, работа с вебом, память, маршрутизация задач и мультиагентная логика. В какой-то момент начинаешь ловить себя на мысли, что уже думаешь как оркестратор, а не как пользователь модели

В гайде хорошо видно, где заканчивается модель и начинается обвязка. Как строится цикл принятия решений, как агент выбирает инструменты и как вообще появляется ощущение «интеллекта»

Дает неплохое понимание архитектуры клешни.

https://github.com/czl9707/build-your-own-openclaw

@ai_machinelearning_big_data

#opensource #openclaw

Читать полностью…

🚀 Tencent выкатывает Covo-Audio (7B) - новый уровень голосовых AI.

Это уже не просто “распознал → ответил → озвучил”.

Модель умеет говорить и слушать одновременно.

Что внутри:
• Qwen2.5-7B + Whisper
• 8 млн часов аудио обучения
• full-duplex — диалог без пауз

Главное отличие:

Нет отдельных пайплайнов ASR и TTS.
→ всё работает как единая модель

Что это даёт:
• можно перебивать (barge-in)
• естественный разговор, как с человеком
• меньше задержек
• меньше костылей в архитектуре

Отдельно:

Разделение интеллекта и голоса
→ проще делать voice cloning
→ гибкость под разные сценарии

Тренд очевиден:

AI переходит от “голосовых интерфейсов”
→ к полноценному живому диалогу

Скоро кнопка “нажми и говори” исчезнет совсем.

Модель: https://huggingface.co/tencent/Covo-Audio-Chat

Читать полностью…

🔥 TorchCode: Практика для собеседований по PyTorch

TorchCode предлагает структурированную среду для тренировки навыков программирования, необходимых для собеседований в области машинного обучения. Решайте задачи по реализации операторов и архитектур, получая мгновенную обратную связь и подсказки.

🚀Основные моменты:
- 40 задач, часто встречающихся на собеседованиях
- Автоматическая проверка корректности и производительности
- Мгновенная обратная связь по каждому тесту
- Подсказки и эталонные решения для изучения
- Возможность запуска в браузере без установки

📌 GitHub: https://github.com/duoan/TorchCode

#python

Читать полностью…

🔍 Сканер навыков AI от Cisco

Skill Scanner -это инструмент для анализа безопасности навыков AI-агентов, который выявляет инъекции команд, утечку данных и вредоносные коды.

Он использует комбинированный подход с паттерн-детекцией, анализом данных и оценкой на основе LLM для надежного обнаружения угроз.

🚀 Основные моменты:
- Многоуровневая детекция: статический анализ, поведенческий анализ и LLM
- Фильтрация ложных срабатываний для повышения точности
- Поддержка CI/CD с выводом SARIF для GitHub
- Расширяемая архитектура для пользовательских анализаторов

📌 GitHub: https://github.com/cisco-ai-defense/skill-scanner

#python

Читать полностью…

А вы любите животных ?

Читать полностью…

🐍 Вышли новые security-релизы Python:

- Python 3.12.13
- Python 3.11.15
- Python 3.10.20

Это обновления безопасности для поддерживаемых веток Python.

Важно: эти версии уже находятся в стадии security-fix only, поэтому релизы выходят нерегулярно и содержат в основном исправления уязвимостей и критических багов.

Что исправили:

1. Усилена безопасность HTML-парсера

html.parser.HTMLParser стал устойчивее к вредоносной разметке и теперь корректно обрабатывает дополнительные RAWTEXT/PLAINTEXT элементы, включая:

- plaintext
- xmp
- iframe
- noembed
- noframes
- noscript (опционально)
2. Исправление проблемы памяти в SSL

Устранён use-after-free в модуле ssl, который мог возникать при ошибке SSL_new().
3. Исправления безопасности для списков

Закрыты несколько уязвимостей, включая:

- use-after-free при сравнении списков
- выход за границы памяти при slice-операциях в списках

Эти исправления особенно важны для систем, работающих с параллельными или специально сформированными входными данными.

Если вы используете Python 3.10 / 3.11 / 3.12, рекомендуется обновиться.

Подробнее:
https://blog.python.org/2026/03/python-31213-31115-31020/

Читать полностью…

🐍 Python-библиотеки - сложность изучения 🔥

• 🌐 Requests - 🟢 Легко
• 📊 Pandas - 🟢 Легко
• 🔢 NumPy - 🟢 Легко
• 📈 Matplotlib - 🟢 Легко
• 🕸️ BeautifulSoup - 🟢 Легко

• ⚡ FastAPI - 🟡 Легко–Средне
• 🧩 Pydantic - 🟡 Легко–Средне
• 📦 Pytest - 🟡 Легко–Средне

• 🗄️ SQLAlchemy - 🟠 Средне
• 🤖 Scikit-Learn - 🟠 Средне
• 🔥 PyTorch - 🟠 Средне
• 🧠 TensorFlow - 🟠 Средне
• 📉 Statsmodels - 🟠 Средне

• 🧬 Dask - 🔴 Сложно
• ⚡ Ray - 🔴 Сложно

• 🔗 LangChain - 🟠 Средне
• 🧠 LangGraph - 🟣 Очень сложно

Самые лёгкие, вроде Requests или BeautifulSoup, решают одну конкретную задачу.
У них простой API — сделал запрос, получил данные, готово.

Чуть сложнее библиотеки вроде FastAPI или Pydantic.
Они требуют понимания архитектуры приложений, валидации данных и работы серверов.

Средний уровень - SQLAlchemy, PyTorch, TensorFlow.
Здесь уже нужно понимать базы данных, машинное обучение и математические модели.

А вот Dask и Ray считаются сложными не потому, что код длинный. А потому что они работают с распределёнными вычислениями - кластеры, параллельность, управление ресурсами.

То есть чем выше уровень библиотеки, тем больше системного мышления и архитектуры нужно понимать.

Поэтому сложность Python-библиотек -
это не про Python. Это про уровень задач, которые они решают.
#Python #PythonDev #MachineLearning

https://www.youtube.com/shorts/vDm-vYmoxx0

🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max

Читать полностью…

🚀Автопостинг из Telegram в VK на Python

Если ты ведёшь Telegram-канал и вручную дублируешь посты в VK - ты просто тратишь время.

Это легко автоматизируется на Python.
Telegram становится источником контента, VK — приёмником, а скрипт делает всю грязную работу за тебя.

Как это работает по шагам:
- бот читает новые сообщения из Telegram
- забирает текст поста
- отправляет его в VK через API
- при желании можно добавить фильтрацию, форматирование или логирование

Что нужно подготовить заранее:
- токен VK с правами wall
- ID сообщества VK
- токен Telegram-бота
- ID Telegram-канала или чата

Такой подход отлично подходит для:
- советов и обучающих постов
- новостей и апдейтов
- кросс-постинга контента
- роста охвата без ручной рутины

import requests

TELEGRAM_BOT_TOKEN = "TELEGRAM_BOT_TOKEN"
TELEGRAM_CHAT_ID = "@your_channel"
VK_TOKEN = "VK_ACCESS_TOKEN"
VK_GROUP_ID = "123456789"  # без минуса

def post_to_vk(text: str):
    url = "https://api.vk.com/method/wall.post"
    payload = {
        "owner_id": f"-{VK_GROUP_ID}",
        "from_group": 1,
        "message": text,
        "access_token": VK_TOKEN,
        "v": "5.199",
    }
    requests.post(url, data=payload)

def handle_telegram_update(update):
    message = update.get("message")
    if not message:
        return

    text = message.get("text")
    if text:
        post_to_vk(text)

def poll_telegram():
    offset = None
    while True:
        resp = requests.get(
            f"https://api.telegram.org/bot{TELEGRAM_BOT_TOKEN}/getUpdates",
            params={"offset": offset, "timeout": 30},
        ).json()

        for update in resp["result"]:
            offset = update["update_id"] + 1
            handle_telegram_update(update)

poll_telegram()

Читать полностью…