Код в мешке

[Перевод] Мы — последнее поколение умных? И может ли ИИ заменить целые профессии? #habr https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/971890/ Tags: ии, нейросети, машинное+обучение, ai, память Author: cognitronn (BotHub)

Анализ вариантов оптимизации ресурсоёмкого SQL-запроса: Вариант-3 «Частичная агрегация» #habr https://habr.com/ru/articles/971882/ Tags: postgresql, postgresql performance, join, array, нагрузочное тестирование, iostat, vmstat, статистический анализ Author: pg_expecto

Проактивный риск-ориентированный подход в управлении технологическими процессами #habr https://habr.com/ru/articles/971880/ Tags: сппр, предиктивная аналитика, диагностика оборудования, проактивный подход, риск-ориентированная модель, промышленная автоматизация, промышленные системы управления, sdisol Author: jazz_bass

Народный гнев против Долиной, а также взлет акций Google #habr https://habr.com/ru/articles/971764/ Tags: новости, новости недели, новости финансов, новости технологий, дайджест Author: RationalAnswer

Выпуск 4MLinux 50.0 #habr https://habr.com/ru/news/971664/ Tags: 4MLinux 50.0, 4MLinux

Принципы ответственной ИИ-ассистированной разработки ПО #habr https://habr.com/ru/articles/971868/ Tags: ии, ии помощник, программирование, программирование для начинающих, ии-ассистент Author: vi_is_raven

Сравнительный анализ 18 LLM моделей: конец монополии? #habr https://habr.com/ru/articles/971864/ Tags: llm, языковые модели, nlp, сравнение llm, data science, ai, python, open-source, computer vision, обзор Author: kitbit

После GPT-4o OpenAI не выпустила ни одной по-настоящему новой модели ИИ — SemiAnalysis #habr https://habr.com/ru/news/971846/ Tags: gpt-4, gpt-4o, ChatGPT, GPT-5, GPT-5.1

Применение локальных LLM для OCR #habr https://habr.com/ru/articles/971842/ Tags: qwen2.5, qwen3, dotnet, .net, c#, llm, gemma-3 Author: BlackEric001

Chrome, Xfce и очень страшное кино #habr https://habr.com/ru/articles/971828/ Tags: chrome, linux, systemd, inhibit, xfce, xfce4, c language Author: alex0x08

Бэкап PostgreSQL на независимый сервер по расписанию #habr https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/971338/ Tags: бэкапы по расписанию, бэкапы в облаке, бэкап PostgreSQL, postgres backup, postgresql backup, postgresql cron, бэкапы на независимый сервер, как сделать бэкап, как сделать дамп, сделать бэкап postgresql Author: MarkovM (Amvera)

Разработчики открыли «суперсилы» ИИ-агентов: на GitHub вышла библиотека готовых воркфлоу для продвинутого вайбкодинга. Одной короткой командой бота можно попросить построить сложный план проекта, структурировать разработку, написать тесты для каждой фичи и провести код-ревью. Работает с Claude Code, Codex и OpenCode. Превращаем агентов в суперпрограммистов здесь.

Забираем ТОПОВУЮ нейросеть для генерации речи — она создаёт реалистичную озвучку за минуту. • Внутри больше 600 (!) голосов, как женских, так и мужских. • Текст конвертируется в разные аудиоформаты, в т. ч. MP3, WAV и Ogg Opus. • Работа из БРАУЗЕРА — ничего скачивать и устанавливать не нужно. • Главное — абсолютно БЕСПЛАТНО, без лимитов и регистрации. • Русский язык тоже есть. Юзаем тут.

Дуров запустил Сосун — децентрализованную сеть для ИИ-вычислений Cocoon. Судя по оставленной пасхалке в виде реакций, выбор одного из стульев с той самой загадки сделан. 🍆🍆🍆

💬 Павел Дуров сообщил о запуске своей децентрализованной конфиденциальной вычислительной сети Cocoon. Сервис уже принимает первые AI-запросы пользователей, обеспечивая полную приватность. Владельцы GPU начали получать вознаграждение в TON. 💎 place

🐣 Сегодня мы запустили децентрализованную сеть для ИИ-вычислений Cocoon («Кокон») — https://cocoon.org. Она обеспечивает пользователям 100% конфиденциальность при взаимодействии с ИИ. Часть запросов Telegram, связанных с автоматическим переводом сообщений, уже проходит через эту сеть. 🚀 Разработчики получают доступ к вычислительным ресурсам по более низким расценкам, чем у централизованных провайдеров вроде Microsoft или Amazon. А владельцы видеокарт могут зарабатывать криптовалюту TON в реальном времени, подключая свое оборудование к сети Cocoon. В качестве логотипа сети Сосун Кокон мы выбрали ИИчко: 🤖

Планируем ЛЮБОЙ проект за 6️⃣ промптов — нейронка поможет разложить все ваши дела по полочкам: от похода в магазин до рабочих задач и посиделок с друзьями. 1️⃣ Делаем обзор проекта, получаем общее представление:

Создай чёткий план этого проекта. Проект: [вставьте название проекта] Включи в план 1. Основную цель 2. Конечный результат, которого я хочу достичь 3. Как будет выглядеть успех 4. Чего мне следует избегать Пиши кратко, чтобы я мог прочитать это менее чем за тридцать секунд.

2️⃣ Разбиваем даже огромную задачу на мелкие понятные шаги:

Разбей этот проект на простые задачи. Проект: [вставь название проекта] Для каждой задачи укажи: 1. Простое описание 2. Что нужно, чтобы начать 3. Какие блоки могут возникнуть 4. Мини-план следующих действий

3️⃣ Задаем временную шкалу и ставим реалистичные дедлайны:

Составь простой график выполнения проекта. Проект: [вставь название проекта] Разбей на недельные этапы. Для каждой недели опиши: 1. Что должно быть сделано 2. Как должен выглядеть прогресс

4️⃣ Готовимся к рискам и страхуемся заранее:

Посмотри на этот проект и перечисли возможные риски. Проект: [вставь название проекта] Для каждого риска укажи: 1. Почему он может возникнуть 2. Как его предотвратить 3. Что делать, если он всё-таки случится

5️⃣ Выделяем ресурсы на проект:

Перечисли ресурсы, необходимые для проекта. Проект: [вставь название проекта] Укажи: инструменты, информацию, людей, ссылки и всё важное. Отметь каждый пункт как обязательный или необязательный.

6️⃣ Проводим еженедельный обзор проекта:

Составь простой еженедельный план. Проект: [вставь название проекта] Включи: 1. Что уже сделано 2. Что не сделано и почему 3. На чём сосредоточиться в следующий раз 4. Одно маленькое улучшение, которое облегчит жизнь на следующей неделе

Забираем себе. ChatGPT

DeepScholar свежий ИИ агент помощник ученого-исследователя. В авторах команда из Стенфорда которые делали Lotus, фреймворк по работе с датасетами с помощью LLM (собственно читая про Lotus я про DeepScholar и узнал). Это не единственный подобный инструмент и их становится все больше. #ai #research #tools #datatools

Датасет Цифрового архива: расходы рабочих и служащих РСФСР на промышленные товары По данным статистического ежегодника «Народное хозяйство в СССР» пятидесятые годы XX века были отмечены ростом потребления наиболее дорогих видов тканей, шерстяных и шелковых, верхнего и бельевого трикотажа, чулочно-носочных изделий, кожаной обуви. Так, в 1958 году наибольшие траты на непродовольственные товары среди всех категорий покупателей пришлись именно на готовую одежду. При этом больше всех на такие товары тратили инженерно-технические работники промышленности, а меньше всего — учителя начальных школ. Публикуем датасет «Денежные расходы рабочих и служащих на приобретение непродовольственных промышленных товаров на одну семью за год», составленный на основе соответствующей таблицы из справочника «Бюджеты рабочих, служащих и колхозников РСФСР. Статистический сборник». #датасет #статситика #ЦАГГ #история #РСФСР