Python/ django

🔍 OmniParser — это инструмент от Microsoft, предназначенный для разбора и анализа интерфейсов приложений на основе скриншотов 🌟 OmniParser позволяет распознавать и структурировать элементы интерфейса, обеспечивая, чтобы визуальные агенты на основе GPT могли ориентироваться и взаимодействовать с различными GUI-компонентами. OmniParser поддерживает модель для обнаружения интерактивных областей и описания иконок, делая возможным создание агентов, ориентированных на визуальное восприятие 🔐 Лицензия: CC-BY-4.0 🖥 Github @data_analysis_ml

⚡️ OpenChronicle - локальная память для AI-агентов Одна из главных проблем AI-агентов: они быстро теряют контекст. Сегодня вы обсуждали проект, архитектуру, людей, решения и инструменты. Завтра агент снова спрашивает: «А что мы делаем?» OpenChronicle пытается закрыть эту дыру. Он запускается на Mac, смотрит на рабочий контекст и превращает его в постоянную Markdown-память: * проекты * решения * инструменты * людей * последние действия * важные рабочие детали Память хранится локально, её можно открыть и прочитать руками. Под капотом - Markdown на диске и SQLite. https://github.com/Einsia/OpenChronicle

Агенты прокачивают друг друга UCSB-AI выложили GEA, фреймворк для open-ended self-improvement агентов через обмен опытом. Идея простая, но мощная: улучшать не одного агента в вакууме, а целую группу агентов как одну эволюционирующую систему. Один агент нашёл удачный паттерн, другой переиспользовал его, третий доработал, группа стала сильнее. Это похоже на переход от «один AI сам себя улучшает» к «популяция агентов накапливает коллективный опыт». В репозитории есть код для запуска GEA, интеграция с SWE-bench и Polyglot, Docker-окружение, промпты и инструменты для foundation-моделей. Проект распространяется под Apache-2.0. https://github.com/UCSB-AI/GEA

GPT-5.6 Terra выглядит слабым выбором по соотношению интеллект / цена. Судя по графику, Terra проигрывает почти на всей кривой эффективности. То есть его трудно оправдать и по стоимости, и по производительности. Luna и Sol стабильно выглядят сильнее: * за те же деньги дают больше intelligence * или дают похожий уровень intelligence дешевле * на разных reasoning-режимах обходят Terra Особенно выделяется Luna. Она даёт конкурентный уровень качества за заметно меньшую цену, поэтому выглядит лучшим вариантом для задач, где важна эффективность. Вывод простой: если нужен разумный default по цене и качеству, Luna сейчас выглядит сильнее Terra. https://x.com/ArtificialAnlys/status/2075739292052463646

Hy3 уже упаковали под Apple Silicon, но это не обычный GGUF. JANGQ-AI выложили Hy3-JANG_2K-MTP — квантованную версию Tencent Hy3 для MLX / JANG-рантаймов. Что внутри: • 295B параметров всего, около 21B активных на токен • MoE-архитектура с 192 routed experts и top-8 маршрутизацией • контекст до 262K токенов • размер бандла около 98 GiB • routed experts в среднем 2.33-bit • сохранён MTP-head для speculative decoding Главная фишка — это не просто «ужали модель». В бандле оставили native Multi-Token Prediction слой, чтобы совместимый рантайм мог использовать speculative decoding. Но есть важный нюанс: stock mlx-lm и обычный transformers это напрямую не поднимут. Нужен Hy3-aware MLX/JANG runtime, который понимает JANG mixed-affine layout, GQA KV cache, MoE-роутинг, <think> reasoning stream и Hunyuan-style tool calls. По ограничениям тоже честно: бенчмарков качества именно для этого пака пока нет, а ускорение от MTP не обещается как фиксированная цифра — оно зависит от acceptance rate и режима сэмплинга. Короче, это интересный пак для тех, кто хочет гонять большой MoE на Apple Silicon и экспериментировать с MTP, но пока скорее для энтузиастов рантаймов, а не «скачал и запустил в любом UI». HF: https://huggingface.co/JANGQ-AI/Hy3-JANG_2K-MTP

Ты не твой стек Зачем учиться новому, когда по самое колено в практике? Не страшно, что всё больше джунов работают наравне с сеньёрами? Уже нельзя уметь только фреймворк, надо понимать что стоит за этим и в твоём опыте огромное преимущество, не хватает лишь малого - знаний об том как утроен мир и формула принятия решений. Метафизика? Нет - математика. Языки и фреймворки устаревают за 5–10 лет, стеки обновляются радикально. А способ мышления, которым ты пользуешься, чтобы разложить сложную задачу на части, остаётся с тобой навсегда. Именно об этом курс: "Философия, математика и компьютерные науки" Не про конкретный стек, а про то, как в принципе думать о сложных системах с опорой на философию, математику и системную инженерию. Формат: 9 месяцев, 10 модулей, теория и практика, несколько очных сессий в Петербурге. Кураторы: - Андрей Родин — доктор философских наук, философ науки и математики - Илья Егорычев — доктор философских наук, математик и логик, Soulmaths - Вячеслав Шириков — системный архитектор, техдиректор ГК «Лартех» До 21 июля действует скидка за раннюю регистрацию. Программа и условия

Хорошая памятка по Python-скриптам, которые не стыдно запускать не только у себя на ноутбуке. Что советуют: * зависимости можно указывать прямо в файле через inline metadata и запускать через uv run * секреты не хардкодить, а брать из env, getpass или системного keyring * print() оставить для пользователя, logging — для отладки * env-переменные документировать в --help * результат отдавать в stdout, ошибки и логи — в stderr * поддерживать pipe через stdin * завершаться нормальными exit code * явно задавать приоритет конфигурации: CLI > env > config > default Маленький скрипт тоже может быть удобным, безопасным и предсказуемым. Особенно когда его через месяц запускает уже не автор, а кто-то другой. https://www.bitecode.dev/p/scripting-good-practices-in-python

🌟 General Intuition в коллабе с Epic Games сделали мультиплеерную модель мира Институт General Intuition вместе с французской лабораторией Kyutai и Epic Games представил MIRA, генеративный симулятор, воспроизводящий матчи Rocket League в формате 2 на 2 в реальном времени. На входе только история кадров и нажатия клавиш всех четырёх игроков: ни физического движка, ни рендер-движка, ни явных 3D-представлений в инференсе нет.

В отличие от Odyssey, где логика вычислений и рендеринг разведены, MIRA пошла по пути генеративной симуляции в латентном пространстве видео.

В основе - диффузионный трансформер на 5 млрд параметров и отдельный видеокодек-представление на 600 млн. Вместо автоэнкодера кодек строится поверх замороженного DINOv3-L, и латентное пространство выходит настолько стабильным, что специальные приёмы против дрейфа не понадобились, модель работает из коробки на обычном diffusion forcing. Экраны четырёх игроков MIRA сшивает в единую сетку латентов, чтобы механизмы пространственного внимания работали между ракурсами и держали машины, мяч и события согласованными на всех видах. Механизм action dropout достраивает поведение машин, для которых команды не пришли, компенсируя пропуски в потоках действий.

Всего на обучение MIRA ушло около 10 тыс часов геймплея, целиком сгенерированных ботами.

🟡 Тесты Латентный подход бьёт пиксельный на порядок: gFID 10.7 против 81–105 и ARR 0.91 против 0.49–0.61 (ARR измеряет, насколько отданные команды считываются обратно из генерации). Ключ к стабильности именно в DINOv3-L, без него картинка дрейфует в 1.3–1.7 раза сильнее, а с ним gFID держится ровным вплоть до 5 минут, и на практике роллаут идёт часами без коллапса.

ARR, кстати, совпадает с оценками живых людей (корреляция Пирсона 0.84).

🟡Недостатки

Контекст модели около четырёх секунд, поэтому повторы голов она попросту досочиняет - выглядит правдоподобно, но не совпадает с тем, что было на самом деле. Часы и счёт плывут на переходах, а за 40 минут игры набегает порядка 80 некомандных бустов и 30 прыжков.

Авторы опубликовали код обучения и инференса, а также сет Rocket Science из 1000 часов каток в 720p с потоками действий и физическими состояниями. На одной NVIDIA B200 модель выдаёт 20 FPS при 576p в реальном времени. Потыкать в играбельное демо можно тут. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Марафон для тех, кто готов разрабатывать искусственный интеллект Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ запускает онлайн-интенсив по подготовке к поступлению в онлайн-магистратуру «Искусственный интеллект». На программе обучают всем шагам из цикла разработки моделей и навыкам написания высоконагруженного кода для промышленной эксплуатации. Присоединяйтесь, если хотите: ⚪️ Укрепить знания по высшей математике, Python и анализу данных ⚪️ Получить практическое понимание структуры экзамена и требований программы для поступающих ⚪️Быстро и эффективно подготовиться к вступительным испытаниям в одну из популярных магистратур ФКН НИУ ВШЭ Интенсив проведут эксперты и преподаватели Высшей школы экономики. 📆 Когда: 28 июня — 20 июля, 18:30 (мск), но вы еще можете присоединиться 💻 Формат: онлайн и бесплатно, для участия и получения записей прошедших занятий нужно лишь зарегистрироваться до 20 июля 🐭 Зарегистрироваться

📌 Anthropic предлагает делать самоуправляемые циклы Команда Claude Code опубликовала в X руководство по loops. Это паттерны, в которых агент повторяет рабочий цикл, пока не сработает условие остановки.

Главная мысль: уходить от ручного режима, где разработчик задаёт направление на каждом шаге, и передавать агенту контроль по нарастающей.

Всего выделяют 4 типа циклов, различая их по способу запуска, условию остановки и степени автономии. Логически получается некая лестница делегирования, где на каждой ступени вы отдаёте агенту очередное полномочие. 🟡Агентный цикл запускается промптом и завершается, когда Claude считает задачу выполненной. Здесь вы отдаёте агенту проверку. Ручные шаги верификации заполняются вSKILL.md и чем более количественные критерии, тем точнее агент оценивает собственную работу. 🟡 Целевой цикл /goal забирает у вас условие прерывания Вы описываете, что значит готово, а дальше при каждой попытке Claude завершить работу отдельная модель-оценщик сверяет результат с вашим критерием (скажем, долей пройденных тестов) и возвращает агента к работе, пока цель не достигнута или не исчерпан заданный лимит попыток. 🟡Временной цикл /loop или /schedule берёт на себя триггер запуска. Это удобно для повторяющейся рутины и при работе с внешними системами (например, дайджест по таскам, реакция на новое ревью или упавший CI). 🟡Проактивный цикл убирает человека из контура. Рутина срабатывает по событию или расписанию и живёт, пока вы её не выключите. В связке с динамическими воркфлоу агенту передаётся уже сам промпт. Вот этот сценарий уже ближе всего к полной автоматизации. 🟡Дополнительные советы

Не каждая задача требует сложного цикла, начинать стоит с простейшего решения. Кодовую базу следует держать чистой, а для ревью подключать второй агент. Для этого есть встроенный /code-review. Контролировать расход токенов чёткими границами: точные условия остановки, подбор модели под задачу (рутину - на модели поменьше и побыстрее, решения с ризонингом - на самой мощной). Динамические воркфлоу способны породить сотни агентов, так что масштаб лучше проверять на небольшой выборке.

@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито сегодня Уже сегодня вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

✔️ DeepSeek-V4 теперь можно запускать локально через GGUF от Unsloth. DeepSeek-V4-Flash в lossless-версии запускается на 168 ГБ RAM. 3-битная версия работает на Mac и сетапах с RAM/VRAM примерно от 110 ГБ. Unsloth также улучшили chat template, чтобы модель корректнее работала в диалоговом формате. Запускать можно через Unsloth Studio или llama.cpp. Гайд: unsloth.ai/docs/models/deepseek-v4 GGUF: huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4-Flash-GGUF

Вы никогда не увидете меня в бою вот так 👆 Ведь я стал профи с курсами Академии Selectel Эксперты собрали более 30 бесплатных курсов для тех, кто только начинает или уже уверенно пишет код на языке программирования Python. На одном из них вы освоите: 🔸 набор инструментов и расширений, которые ускоряют создание кода; 🔸 работу с библиотеками, чтобы создавать приложения с графическим интерфейсом; 🔸 основы сбора аналитики с веб-страниц. Эксперты регулярно делятся полезными материалами, новостями и задачами в канале Академии Selectel. Подпишитесь: https://t.me/+m_KTaiXIfwU1MDYy Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFFz5S7s

✔️ 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

🔥 Интенсив Путь в ИБ: деньги, карьера, реальность стартует УЖЕ СЕГОДНЯ! 📗Сохраняйте расписание: 🗓 7 ИЮЛЯ | День 1 🎙 Спикер: Лев — Инфраструктурный пентест. Эксперт по пентесту, Active Directory и безопасности Windows-сред. Работает с атаками на корпоративные сети и покажет, как новичку зайти в специализацию, где ценится понимание инфраструктуры. 🟢Тема: AD И ПЕНТЕСТ: СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ, ЗА КОТОРУЮ ПЛАТЯТ

🟦Практическая сторона безопасности: как проверяют корпоративные сети, находят слабые места и превращают этот навык в высокооплачиваемую профессию. 🟦Что такое AD и почему без него не понять корпоративную безопасность 🟦Как атакующий двигается по сети и ищет слабые места 🟦Что нужно новичку на старте: сети, Windows и базовый код 🟦Почему компании платят за умение решать реальные задачи

🗓 8 ИЮЛЯ | День 2 🎙 Спикер: Гамид — Навигатор по кибербезу. DevSecOps-специалист, работает на стыке разработки, инфраструктуры и безопасности: знает, как устроены реальные ИБ-процессы в компаниях, какие специалисты нужны рынку и как не запутаться на старте обучения. 🟪Тема: КАРТА КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ: КУДА ИДТИ, ГДЕ ДЕНЬГИ И КАК НАЧАТЬ

🟦Раскладываем сферу ИБ по полочкам: какие направления есть, чем они отличаются, сколько можно зарабатывать и какой первый шаг выбрать. 🟦Как устроена кибербезопасность изнутри и зачем она бизнесу 🟦Пентест, SOC, работа этичных хакеров и защита инфраструктуры 🟦AppSec и DevSecOps: почему это отдельное направление с высоким спросом 🟦Как выбрать свой путь в ИБ и сделать первый шаг

🗓 9 ИЮЛЯ | День 3 🎙 Спикер: Евгений Ивченков — Эксперт по киберразведке, анонимности и безопасности с AI-инструментами. Сейчас cyber security researcher. В прошлом соавтор курса «Анонимность и безопасность 1.0» в CyberYozh. 🟡Тема: AI-АГЕНТ В ВАШЕЙ СИСТЕМЕ: КТО РЕАЛЬНО КОМАНДУЕТ

🟦Разбираем, почему ChatGPT, AI-агенты и другие ИИ-инструменты могут быть не только помощниками, но и источником риска. 🟦Как ИИ уже используют в кибербезопасности 🟦Чем AI-агенты отличаются от обычного чата с нейросетью 🟦Что такое обман ИИ простыми словами и зачем это знать новичку 🟦Как правильно применять нейросети для обучения и работы

⏰ Старт первого эфира уже сегодня. Все закрытые разборы, материалы и бонусы получат только зарегистрированные участники. ▶️ УЗНАТЬ БОЛЬШЕ 🦔 CyberYozh

Забавная игрушка на ночь: GitHub-профиль теперь можно превратить в карточку в стиле FIFA. GitFut прогоняет аккаунт по метрикам вроде коммитов, звёзд, репозиториев, подписчиков и активности, а потом собирает карточку с рейтингом от 0 до 99. Идеально, чтобы внезапно узнать, ты GitHub-легенда или бронзовый запасной с одним pet-проектом. https://gitfut.com/

The Easiest Way to Scrape the Web Инструмент, который Имитирует браузеры для скрейпинга и парсит HTML в Markdown. Незаметный web-scraping и удобный HTML-парсинг в Python. https://github.com/jpjacobpadilla/Stealth-Requests

✔️ DeepSeek OCR локально на RTX 3090 Проект даёт полноценный OCR и умную обработку документов прямо у себя на машине через DeepSeek-OCR. Что внутри: загрузка изображений и многостраничных PDF точное распознавание текста + структурирование экспорт в Markdown / HTML / DOCX / JSON извлечение изображений и сохранение формул удобный интерфейс (React) + API (FastAPI) готов к запуску в Docker Подходит, когда нужно превратить сканы в редактируемые и поисковые документы без облака. GitHub: http://github.com/rdumasia303/deepseek_ocr_app

Wagtail как Django admin на стероидах Хороший разбор для Django-разработчиков: Wagtail можно использовать не только как CMS, но и как более удобную админку для обычных Django-моделей. Смысл простой: Django admin быстро даёт UI вокруг моделей, но кастомизация часто превращается в боль. Wagtail даёт более современный интерфейс, нормальную работу с полями, группировку через panels, роли, permissions, rich text, media library, versioning и редакторские workflow. При этом не нужно переписывать проект под CMS-логику. Wagtail ставится как обычный Django-пакет, добавляется в INSTALLED_APPS, подключается в urls.py, а бизнес-логика, views, forms и templates остаются обычными Django. Самый практичный случай использования : взять существующий admin.py, перенести модели в Wagtail snippets и постепенно заменить старую админку там, где нужен интерфейс, который не стыдно показать клиенту. Для внутренних тулзов, CRM, backoffice и контентных разделов это может быть намного приятнее, чем бесконечно допиливать стандартный Django admin. https://timonweb.com/wagtail/wagtail-as-django-admin-on-steroids/

🖥 «Git Pro: от первого коммита до уровня senior» — на Stepik Пятница, 17:58. Вы пишете git push --force. И понимаете, что были не в той ветке. Дальше два сценария. Первый: холодный пот, звонок тимлиду, испорченные выходные. Второй: git reflog, две команды, всё на месте, идёте домой. Разница между этими сценариями - этот курс. Git изнутри. Rebase без страха. Конфликты по алгоритму. Pull Request, code review, защита веток, CI/CD. Три модели ветвления - выберете свою. Скидка 58%, 48 часов: https://stepik.org/course/284799/