Машинное обучение RU

Rust теперь можно компилировать в JVM bytecode. rustc_codegen_jvm - экспериментальный backend для компилятора Rust, который берёт Rust MIR и превращает его в .class файлы, а затем собирает runnable .jar под JVM 8+. Что уже заявлено: - генерация исполняемого .jar - поддержка базового core - if/else, match, for, while, loop - structs, tuples, arrays, slices, enums - traits, closures, dynamic dispatch - function pointers, recursion, generics - часть unsafe, включая unions - оптимизации вроде constant folding, propagation и dead code elimination Пайплайн выглядит так: Rust frontend → MIR → OOMIR → JVM classfile → R8 → .jar https://github.com/IntegralPilot/rustc_codegen_jvm

Liquid AI выпустили две компактные модели под японский язык: речевую LFM2.5-Audio-1.5B-JP и языковую LFM2.5-1.2B-JP-202606. Самое интересное здесь - речевая модель. LFM2.5-Audio-1.5B-JP умеет принимать японскую речь и отвечать японской речью напрямую. Это не связка из ASR + LLM + TTS, а единая end-to-end модель для полного речевого цикла. Что заявляют по LFM2.5-Audio-1.5B-JP: - 1.5B параметров - первая японская speech-to-speech модель Liquid AI - превосходит J-Moshi примерно на 77B параметров - показывает уровень, близкий к Qwen2.5-Omni-3B - подходит как базовая модель для дальнейшего дообучения Вторая модель - LFM2.5-1.2B-JP-202606, обновлённая японская LLM на 1.2B параметров. Предыдущая версия уже обходила Qwen3-1.7B и Llama 3.2 1B на JMMLU, M-IFEval и GSM8K. В новой версии улучшили смесь японских данных, промежуточное обучение и пост-тренинг. https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-Audio-1.5B-JP https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-1.2B-JP-202606

🚀 GPU-библиотека для классического машинного обучения FlashLib предлагает высокопроизводительные реализации операторов машинного обучения, таких как kmeans, PCA и DBSCAN, с использованием Triton и CuteDSL. Библиотека позволяет эффективно обрабатывать данные на GPU, обеспечивая простоту использования и высокую скорость выполнения. 🚀Основные моменты: - Поддержка 15 высокоуровневых примитивов для машинного обучения. - Информативный API для оценки производительности операций. - Оптимизированные реализации для кластеризации, регрессии и декомпозиции. - Легкая интеграция с PyTorch и sklearn. 📌 GitHub: https://github.com/FlashML-org/flashlib #python

🚀 Упрощение разработки с GSD Redux GSD Redux — это легковесная система для метапромптинга и управления контекстом, помогающая разработчикам эффективно работать с AI. Она решает проблему деградации качества контекста, позволяя создавать четкие спецификации и контролировать процесс разработки. 🚀 Основные моменты: - Легкая интеграция с различными AI-платформами. - Поддержка автоматизации разработки и управления проектами. - Обеспечивает безопасность и прозрачность через аудит. - Подходит для индивидуальных разработчиков и небольших команд. 📌 GitHub: https://github.com/open-gsd/get-shit-done-redux #javascript

⚡️ Сэм Альтман подтвердил возвращение OpenAI к разработке воплощенного ИИ Проект вырос из исследований по симуляции физического мира, к которым присоединилась команда видеогенератора Sora. На начальном этапе компания сосредоточится на разработке специализированных машин для помощи в строительстве инфраструктуры.   Конечная цель проекта - обеспечить каждого человека персональным роботом, способным выполнять любые бытовые и рабочие поручения. В 2020 году компания закрыла предыдущие проекты в робототехнике из-за дефицита обучающих данных. Для перезапуска направления OpenAI открыла наем инженеров по аппаратному обеспечению, системной интеграции и ML. Возвращение связано с развитием воплощенного ИИ: взаимодействие алгоритмов с физической средой позволит собрать массивы данных, необходимых для обучения AGI. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

VINS-120K - полезный датасет для следующего этапа image editing моделей: редактирование изображений в 4K+ без развала мелких деталей. Сейчас многие модели неплохо правят обычные картинки, но на сверхвысоком разрешении быстро всплывают проблемы: текстуры мажутся, локальные правки портят соседние области, а результат выглядит хорошо только после уменьшения. Для реального продакшена этого мало. VINS-120K закрывает именно этот разрыв. В датасете 120 тысяч троек: инструкция, исходное изображение и отредактированная версия. Все изображения выше 4K, данные собраны из реальных видео высокого разрешения и качественных открытых источников, затем отфильтрованы по визуальному качеству, соответствию инструкции и эстетике. Покрытие тоже широкое: 13 типов редактирования в 4 категориях - локальные правки, глобальные изменения, движение камеры и персонализированная генерация. Paper: https://modelscope.ai/papers/2605.23518 Dataset: https://modelscope.cn/datasets/vivo/VINS-120K

Устал инициализировать претрейны весами Qwen? Приходи к нам — мы честно учим с нуля! 😉 Ищем Senior/Senior+ AI Engineer и продактов в RnD-команду: как отдельных специалистов, так и целые команды, — которые готовы разрабатывать прорывные AI-решения. Познакомиться ближе с нашими направлениями и оставить отклик можно на сайте. А если хотите следить за тем, как команда RnD ML Сбера исследует и разрабатывает AI-технологии, — подписывайтесь на Telegram-канал команды. Там делятся исследованиями, экспериментами и инсайтами из мира AI, а также свежими вакансиями 🚀

PaddleOCR-VL 1.6 официально вышел PaddlePaddle выпустили PaddleOCR-VL 1.6 - новую версию модели для распознавания документов. Результат: 96.33% на OmniDocBench. Это новый SOTA, причём модель обошла как open-source, так и закрытые решения в распознавании текста, формул и таблиц. Что улучшили: - первое место на OmniDocBench v1.5 и Real5-OmniDocBench - заметно лучше распознаёт таблицы, обычный текст и редкие символы - улучшено распознавание печатей, отдельных фрагментов и графиков - полная совместимость с архитектурой v1.5 - миграция не нужна - можно подключать как plug-and-play Где это полезно: - финансовые контракты - юридические документы - исследовательские отчёты - исторические архивы - RAG-пайплайны - подготовка качественных данных для LLM https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR #PaddlePaddle #PaddleOCR #AI #ComputerVision

🖥 Python в 2026 - уже не просто «первый язык программирования». Это инструмент, с которым можно автоматизировать задачи, писать скрипты, собирать проекты, работать с данными, делать ботов и использовать ИИ как ускоритель разработки. Но есть проблема: большинство новичков учат Python кусками. Немного синтаксиса, пару задачек, немного теории - и потом ступор: «а что с этим делать дальше?» Этот курс сделан иначе. Здесь упор на реальную практику: вы не просто смотрите уроки, а постепенно учитесь писать код, разбирать ошибки, собирать рабочие решения и понимать, как Python применяется в нормальных задачах. Что внутри: - Python с нуля понятным языком - практика вместо бесконечной сухой теории - реальные задачи и проекты - автоматизация рутины - работа с файлами, данными и API - понятная логика программирования - современный подход к разработке с ИИ - отдельный акцент на вайбкодинг Вайбкодинг -это умение правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и ускорять работу без слепого копирования. В 2026 году это уже не бонус, а нормальный навык разработчика. Сегодня скидка 60 процентов: https://stepik.org/course/288218/info

🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам» На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior. Маршрут собран под современный Python: - Python 3.13+ - free-threaded mode без GIL - JIT - uv вместо боли с pip/venv/poetry - ruff, pyright, pytest, hypothesis - async-first подход - типизация - CPython внутри - web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура. Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс. Для новичков - понятный путь без хаоса. Для джунов - способ закрыть дыры. Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь. Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python. https://github.com/justxor/pythonroamap2026

Я Наша подписка на Claude истекла. Начальник: Давай создадим нашего собственного Claude, чтобы снизить затраты для нашего стартапа?

✔️ MiniMax показали тизер Sparse Attention для M3. На 1M токенов - 9.7x ускорение префилла и 15.6x на декоде против M2. В марте их лид по претрейну писал, почему для M2 откатились на full attention: эффективные варианты не были готовы к проду. Спустя полгода готовы. Схема двухстадийная. Сначала лёгкая index-ветка выбирает релевантные блоки KV. Дальше sparse attention считается только по ним, а не по всему контексту. Дешёвый 1M-контекст в опенсорсе - это другой режим работы с длинным контекстом и другая экономика инференса для агентов. Ждём техрепорт и замеры качества. Ну и приятно, что всё это в опенсорсе. https://x.com/MiniMax_AI/status/2059286515155599595 #MSA #OpenSource #M3

10 GitHub-репозиториев, чтобы собрать AI-агентов, которые будут отправлять pull request, пока вы спите. Сохраняйте список, пока менеджер не узнал. 1. OpenHands 74K stars. Раньше проект назывался OpenDevin. Автономный coding agent, который читает GitHub issues, пишет фикс, открывает PR и ждёт ревью. Заявляют 77% на SWE-bench Verified. Repo: https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands 2. SWE-agent Проект от Princeton и Stanford для автономного решения реальных GitHub issues. Подключаете к репозиторию - просыпаетесь с исправленными багами. Repo: https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent 3. Aider Git-aware CLI-агент, который работает прямо с вашим репозиторием: делает чистые коммиты, стейджит diff, пишет commit messages и помогает мержить изменения. Repo: https://github.com/paul-gauthier/aider 4. Cline VS Code-агент для автономной разработки фич. Читает кодовую базу, редактирует файлы, запускает тесты и может работать через ваш API key. Repo: https://github.com/cline/cline 5. claude-task-master Оркестрация задач для multi-agent workflow. Один промпт превращается в набор задач для нескольких специализированных агентов, которые вместе тащат фичу. Repo: https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master 6. LangGraph Оркестрационный слой для production AI-систем: состояние, устойчивое выполнение, наблюдаемость и контроль сложных agentic workflows. Repo: https://github.com/langchain-ai/langgraph 7. CrewAI Фреймворк для multi-agent workflows, где агенты делят роли, задачи и вместе выполняют работу по пайплайну. Repo: https://github.com/crewAIInc/crewAI 8. awesome-mcp-servers Каталог MCP-серверов, через которые агент может подключаться к инструментам: GitHub, Slack, Linear, Stripe, Postgres, Notion и другим сервисам. Repo: https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers 9. Browser Use 92K stars. Браузерная автоматизация через vision + DOM. Агент может ходить по сайтам, заполнять формы, собирать данные и возвращать результат. Repo: https://github.com/browser-use/browser-use 10. n8n Слой триггеров и автоматизации. Можно связать агента с GitHub webhooks, Slack-сообщениями, календарём, cron-задачами и внешними API. Можно self-host на дешёвом сервере. Repo: https://github.com/n8n-io/n8n Все эти инструменты бесплатные и open source. Они не спят, не выгорают и не ждут, пока кто-то вручную разложит задачу по полочкам.

Студкемп по компьютерному зрению от Яндекс Образования и Томского политеха — две недели практики, науки и AI С 10 по 23 августа на базе университета пройдёт интенсив «Компьютерное зрение и наука». Только реальные задачи и системный взгляд на то, как собирают CV-проекты в продакшене. За две неделе успеете: — Послушаете лекции инженеров Яндекса и исследователей ТПУ — Решить задачи в сфере робототехники, медицины, контроля качества — Подробнее узнаете о современном стеке технологий: от DL-архитектур до VLM и мультиагентных систем — Поработаете с исследовательскими данными и защитите собственный проект — Познакомитесь со студентами и ML-инженерами со всей страны Студкемп бесплатный, есть отбор. Прошедшим Яндекс Образование оплатит проезд и проживание. Для тестового потребуются знания линейной алгебры, теории вероятностей, матстата, Python, базовых ML/CV-библиотек. Дедлайн регистрации — 14 июня. Подать заявку можно по этой ссылке

30 мая — день открытых дверей Школы естественных наук ЦУ Новая программа ШЕН «ИИ в биотехе» реализуется совместно с инженерной школой и факультетом биоинженерии и биоинформатики МГУ, а также индустриальными партнерами: Genotek и BIOCAD. Она идеально подойдет для тех, кто хочет применять математику, код и машинное обучение в биологии и медицине. Что будет на мероприятии: — Покажем, как ИИ применяется в биотехе: от анализа геномов до дизайна лекарств; — Расскажем о продуктовом подходе в высшем образовании, новом наборе и грантовом конкурсе 2026; — Подробно расскажем про магистратуру: курсы, преподаватели, формат обучения. Получи грант в день мероприятия! В день открытых дверей будет действовать «One-day-offer» — 30 мая можно будет пройти собеседование и получить решение о гранте. Расписание дня открытых дверей: 15:30–17:00 — основная программа 17:00–19:00 — собеседования и one-day-offer Место проведения: кампус Центрального университета Хочешь узнать все о Школе естественных наук и поступить в магистратуру с грантом в тот же день? Приходи! Регистрация на день открытых дверей по ссылке

2026 год

✔️ 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

🧠 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

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.