Python RU

10 агентов Claude теоретически обошли алгоритм Дейкстры В Vals AI запустили 10 агентов Claude Opus 5.5, которые за 15 часов и 733 сообщения разработали алгоритм C-HD для поиска кратчайших путей в ориентированных графах. Для графов с определённой плотностью сложность снизилась с O(n log n) у Дейкстры до O(n log¹¹⁄¹² n). Корректность и оценка времени работы формально подтверждены доказательством в Lean. Но это пока теоретический результат. Алгоритм не тестировали на крупных реальных графах, константы велики, а улучшение действует только в ограниченном диапазоне входных данных. Главное здесь другое: группа ИИ-агентов смогла самостоятельно разработать алгоритм и подготовить его формальное доказательство всего за 15 часов. https://www.vals.ai/blogs/faster-shortest-path-algorithm

🌟 Prism ML собрала тернарную версию Qwen3.8-27B Bonsai 2 27B - сжатая Qwen3.8-27B, которая занимает 5,9 ГБ против примерно 54 ГБ у исходной модели в FP16 и сохраняет 98,2% её среднего результата на бенчмарках.

Prism ML - американский стартап из команды Калтеха, вышедший из стелс-ркжима весной 2026 года с анонсом первой версии моделей Bonsai. Основатель и руководитель - профессор Калтеха Бабак Хассиби, специалист по теории сжатия. Среди инвесторов стартапа Cerberus, Google и Samsung.

Модель рассчитана на локальный запуск на потребительском оборудовании, имеет контекст в 262 тысячи токенов и может обрабатывать изображения и вызывать инструменты. Целевые сценарии - агенты в редакторе кода, работа с компьютером, разбор документов без отправки их в облако.

Вес в тернарном квантовании хранится не числом, а одним из трёх знаков: минус, ноль или плюс. Сами величины задаются отдельно - веса разбиты на группы по 128, и у каждой группы один общий множитель в FP16. В пересчёте на один вес это 1,72 бита против 16 у исходной модели. Перед сжатием веса каждой матрицы разворачивают фиксированным преобразованием Адамара, сам разворот вписан в веса, но при работе его нужно повторить на входных данных, иначе модель выдаёт бессмыслицу.

Распознавание картинок сжатие не проходило, лежит отдельным файлом на 0,6 ГБ и подгружается только тогда, когда на вход пришло изображение, так что текстовые задачи его не задействуют. 🟡В релизе три варианта 🟢GGUF в двух упаковках: PTQ1_0 (1,75 бита, 5,95 ГБ, быстрее на картах Ada и L4) и PQ2_0 (2,13 бита, 7,21 ГБ, быстрее на H100 и Blackwell); 🟢сборка под MLX на 8,60 ГБ вместе со зрением; 🟠тестовая упаковка Q2_0 для доработки ядер. Для GGUF нужен специальный форк llama.cpp от Prism ML, для MLX - загрузчик из самого пакета. 🟡Бенчмарки Замеры Prism ML считали через EvalScope и vLLM на H100, в режиме рассуждения, всего провели 14 тестов. Сравнивали со сборки той же Qwen3.8-27B в квантованиях UD-Q4_K_XL и IQ2_XXS. Среднее по всем тестам: 84,78 против 86,32 у FP16 и 72,59 у IQ2_XXS. До четырёхбитной сборки не хватило 0,4 пункта при втрое меньшем размере. AIME26: 95,83 против 94,58 у FP16 и 57,50 у IQ2_XXS. LiveCodeBench: 90,07 против 90,05 и 56,40 соответственно. BFCL v3 (вызов инструментов): 74,92 против 76,74 у FP16. MMMU-Pro: 75,49 против 81,73.

Скорость генерации на RTX 5090 примерно 129 токенов в секунду, на ноутбучном M5 Pro - 28 токенов в секунду.

📌Лицензирование: Apache 2.0 🟡Блогпост 🟡Веса 🟡Техотчет 🟡Демо на WebGPU 🟡Сообщество в Discord 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Bonsai #PrizmML

Kubernetes NodeLocal DNSCache: ускоряем DNS-запросы 🚀 Без NodeLocal DNSCache DNS-запрос от Pod проходит через: Service IP → kube-proxy → DNAT → conntrack → CoreDNS В нагруженных кластерах это увеличивает задержки и создаёт дополнительную нагрузку на таблицу conntrack. NodeLocal DNSCache запускает локальный DNS-кеш на каждой ноде как DaemonSet: Pod → локальный DNS-кеш → CoreDNS Если запись уже есть в кеше, Pod получает ответ прямо с текущей ноды. При промахе запрос передаётся в CoreDNS. Преимущества - быстрее обрабатываются повторные DNS-запросы; - снижается нагрузка на CoreDNS; - уменьшается межнодовый DNS-трафик; - обходятся kube-proxy и DNAT; - сокращается количество UDP-записей в conntrack; - доступны DNS-метрики отдельно для каждой ноды. NodeLocal DNSCache стабилен с Kubernetes 1.18, но обычно его нужно включать отдельно и развернуть node-local-dns как DaemonSet. 🔗 Официальная документация Kubernetes: https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/nodelocaldns/

🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQL SQL можно знать годами и всё равно теряться, когда запрос внезапно начинает тормозить в проде. Этот курс про уровень, где ты не просто пишешь SELECT, а понимаешь, что происходит внутри MySQL, почему запрос работает медленно и как ускорить его без новых проблем. Здесь разбираются EXPLAIN, индексы, CTE, оконные функции, транзакции, аналитические паттерны, legacy SQL и работа с AI-ассистентами. Каждый урок - с практикой и реальными SQL-задачами на MySQL 8 с автопроверкой. После курса ты сможешь увереннее разбирать чужой код, находить узкие места и предлагать решения, которые действительно работают. Для подписчиков скидка - 49% в течение 2 суток: https://stepik.org/a/298827/

⚡️ DeepSeek открыла веса V4.1-Flash DeepSeek выложила свежайшую DeepSeek-V4.1-Flash, мультимодальную MoE-модель на 552 млрд параметров, с контекстом до миллиона токенов и методом Causal Encoder-Decoder под капотом, который вдвое удешевляет разбор входа.

Задача, под которую её делали, скучная, но дорогая. Долго работающий агент постоянно перечитывает свой контекст, и всё прочитанное приходится держать в KV-кэше. На длинных дистанциях он раздувается, забивает видеопамять и упирается в пропускную способность шин.

В V4.1-Flash кэш сжат до 890 байт на токен, это вчетверо меньше, чем у V4-Flash, и в 437 раз, чем у первой версии DeepSeek. Каждому слою внимания заранее назначен один из трёх режимов: 🟢в полном слой считает свои ключи и значения сам; 🟢в режиме переиндексации берёт их у предыдущего слоя, но заново выбирает, на что смотреть; 🟢в режиме повторного использования не считает ничего - берёт и чужой кэш, и чужой выбор. Так хранить приходится в разы меньше. Сверху главный кэш держится в четырёхбитном формате FP4, и устойчивость к такой точности натренирована, а не добавлена после обучения. 🟡Causal Encoder-Decoder Метод вдохновлен майкрософтовской работой You Only Cache Once про переиспользование KV-кэша слоями. DeepSeek внесла в него структурные улучшения, чтобы поднять ёмкость кэша и глубину вычислений при его порождении. 40 слоёв разделены пополам: 20 на энкодер, 20 - декодер. К и V для декодера не считаются в каждом его слое, а проецируются из последнего скрытого состояния энкодера. Поэтому при разборе входа работает только первая половина сети - 8 млрд активных параметров на токен против 16 при генерации ответа.

Для агентов, у которых вход в разы длиннее вывода, это именно то, что нужно.

🟡Бенчмарки

На DeepSWE v1.1 модель берёт 74,2% против 74,0 у Claude Opus 5 и 73,0 у GPT-5.6 Sol. На Terminal-Bench 2.1 - 90,6% (выше всех). На AutomationBench - 54,8% против 50,3 у Opus 5. А вот в Terminal-Bench 4.0, где нужны экспертные знания в науке, модель даёт 31,2% против 51,8 у Opus 5, то есть разрыв с топами на самых сложных задачах никуда не делся.

Модель поддерживает настраиваемый уровень рассуждений от 1 до 100, в API это три пресета: low, high, max - они соответствуют значениям 50, 75 и 100. Шаблона чата в Jinja нет - вместо него советуют реализацию промптов на Python и отдельный набор Rust-библиотек. Сообщество на Hugging Face уже сделало квантованные версии практически под всё. 📌Лицензирование: MIT License 🟡Блогпост 🟡Веса 🟡Техотчет @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #MMLM #MoE #Deepseek

Команды ждут тебя на треке программирование роботов на МТС True Tech Champ 2026  — всероссийском чемпионате по программированию с двумя треками и призовым фондом 10 250 000 рублей. Успей зарегистрироваться до 13 сентября. В треке программирования роботов тебе предстоит запрограммировать робособаку для доставки груза через полосу препятствий сначала в онлайн-симуляторе, а затем на офлайн-полигоне в финале 22 октября. Рекомендуемые стеки: Go, Java, Python, C#, C++, JS. Участие в командах 2-5 человек. Если у тебя нет своей команды, кураторы помогут объединиться с другими участниками на платформе. Масштабный финал объединит борьбу за призовой фонд 10 250 000 рублей, выступления хедлайнеров, доклады спикеров и активности для всех гостей мероприятия. Успей зарегистрироваться и пройти квалификацию до 13 сентября. erid:2VSb5xVWJTL

⚡️ DeepSeek выпустила V4.1 Flash Ноую модель уже раскатывают в веб-чате и мобильных приложениях. Прежние режимы - быстрый, экспертный и распознавание изображений свели в один: выбирать вручную больше ничего не нужно. Теперь одна модель ведёт и обычный диалог, и разбор картинок, и сложные вопросы. Сложность запроса она определяет сама, а зрение включает, когда на вход приходит изображение. По словам DeepSeek, V4.1 Flash обходит V4 Pro по качеству, стоимости и скорости. До выхода V4.1 Pro она возьмёт на себя все запросы, которые раньше уходили на V4 Pro. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Как обучить свою нейросеть на Python в 2026 году: пошаговый гайд для начинающих https://uproger.com/obuchit-nejroset-na-python/

False Sharing: два ядра, никаких lock, а всё тормозит. Почему? Два потока пишут в разные переменные a и b, блокировок нет, а код всё равно упирается в потолок. Виноват false sharing: a и b лежат в одной cache line на 64 байта, и каждая запись одного ядра сбрасывает копию линии у второго. CPU гоняет кэш туда-сюда вместо полезной работы. Лечится разнесением горячи https://youtube.com/shorts/piUddxoKcoY?feature=share

⚡️ Google открыла TimesFM 3 для прогнозирования временных рядов. Модель уже доступна на GitHub и Hugging Face и рассчитана на задачи forecasting без необходимости обучать отдельную модель с нуля под каждый датасет. Подходит для: - прогнозирования продаж - нагрузки и трафика - финансовых и бизнес-метрик - спроса - сенсорных и временных данных TimesFM 3 можно запускать локально и использовать как готовую базовую модель для time-series задач. GitHub: https://github.com/google-research/timesfm Hugging Face: https://huggingface.co/google/timesfm-3.0-pytorch

🔥 Вышли официальные GGUF-квантизации GLM-5.3 Flash Uncensored Модель: 320B параметров, 18B активных. Доступные варианты: - Q6_K — 263 ГБ / 94,3% Top-1 - Q4_K_M — 193 ГБ / 89,8% Top-1 — рекомендуемый - Q3_K_M — 153 ГБ / 85,6% Top-1 - Q2_K — 117 ГБ / 75,5% Top-1 Подходит для запуска на CPU + GPU, включая Apple Silicon. Это не jailbreak: удаление отказов зашито прямо в веса модели. API со стандартными весами: https://orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5.3-flash Uncensored GGUF: https://huggingface.co/orcarouter/GLM-5.3-Flash-Uncensored-GGUF

NVIDIA заявила о 30-кратном росте эффективности Vera Rubin NVL72 для AI-агентов По новым замерам NVIDIA, система Vera Rubin NVL72 показывает до 30x больше throughput на мегаватт и до 35x меньшую стоимость токенов по сравнению с GB300 NVL72 на агентных нагрузках. Тестировали не обычный чат, а реальные coding-сессии из SemiAnalysis AgentX: длинный растущий контекст, вызовы инструментов, запуск субагентов и многошаговое рассуждение. По данным OpenRouter, такие сценарии могут потреблять примерно в 15 раз больше токенов, чем обычный запрос в чат. В Vera Rubin NVIDIA отдельно оптимизировала работу с длинным контекстом: distributed KV-cache, KV-aware routing, разделение prefill и decode, expert parallelism и новые CUDA-кернелы. На DeepSeek V4 Pro Vera Rubin NVL72, по данным NVIDIA, даёт до 30x больше throughput на мегаватт относительно GB300 NVL72. Эти результаты пока ожидают проверки SemiAnalysis. https://blogs.nvidia.com/blog/vera-rubin-nvl72-efficiency-ai-agents/

Проект Python опубликовал документацию на русском языке Объявлено о переводе на русский язык официальной документации по языку программирования Python. На русском языке доступны руководство по Python, а также первые три главы справочника по языку Python. Подробнее: https://opennet.ru/66116/ https://opennet.me/66116/

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку Окружение решает больше, чем кажется. Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре. AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/javatg JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: t.me/fizmat Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max python: https://max.ru/pythonl ТЕХНО: https://max.ru/vistehno Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Devops: https://max.ru/DevOPSitsec C#: https://max.ru/csharp_ci C++: https://max.ru/cpluspluc SQL: https://max.ru/sqlhub Java: https://max.ru/javatg Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

⚡️ Anthropic запустила бесплатную Claude Academy Теперь у Claude появилась полноценная обучающая платформа с бесплатными курсами и гайдами для всех желающих. Внутри есть разные уровни: от базового понимания, как работает AI, до более продвинутого использования Claude в повседневной работе. Некоторые курсы дают сертификаты, так что скоро их наверняка станет заметно больше и в LinkedIn. Все материалы бесплатные и открыты без ограничений. https://academy.claude.com @ai_machinelearning_big_data #Anthropic #claude

⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском Как заставить AI-агента писать код надёжно. Не «какую модель выбрать», а как спроектировать вокруг неё рабочую систему: инструкции, инструменты, среду, состояние и верификацию. Курс - от нуля до продвинутых тем: теоретическая база из 11 блоков, 14 модулей, 8 практических проектов, 14 лабораторных работ, диагностический протокол «как починить агента», библиотека готовых шаблонов, карта инструментов, 40 приёмов и каталог антипаттернов. Главный тезис курса: способность модели и надёжность исполнения - это две разные вещи. Одна и та же модель в «голой» среде и в среде с продуманным harness даёт качественно разные результаты. Апгрейд модели - это самый дорогой и обычно не самый эффективный способ починить агента. https://github.com/justxor/Harness_ru

🔥 9B-модель на 7 ГБ, которая по тестам автора лезет на территорию 27B На Hugging Face вышла Qwen3.5-9B The Defiant Fable от DavidAU. Это многоэтапный fine-tune Qwen3.5-9B с упором на reasoning, instruction following, код и creative-задачи. Модель распространяется под Apache 2.0, а автор также позиционирует её как uncensored/heretic-версию с минимальными отказами. Самое интересное в результатах. По собственному набору из семи бенчмарков автор заявляет, что 9B-версия обходит базовые Qwen3.5-9B, Qwen3.5-27B и Qwen3.6-35B-A3B, а местами приближается к Qwen3.6-27B. Причём сильные результаты сохраняются даже после 4-bit квантования. Это пока именно авторские тесты, а не независимый leaderboard. Для локального запуска уже готовы обычные и MTP GGUF с NEO IMATRIX. Q4_K_M занимает примерно 6,8-7 ГБ, IQ3_M около 5,6 ГБ, а экстремальный IQ2_M всего 4,94 ГБ. Контекст у базовой архитектуры до 262K токенов. Запускать можно через llama.cpp, Ollama, LM Studio, vLLM и другие локальные рантаймы, а через llama.cpp сразу поднимается OpenAI-compatible API. Если независимые тесты подтвердят цифры, это хороший пример того, насколько далеко сейчас можно вытянуть маленькую 9B-модель правильным fine-tuning, merge и квантованием. #AI #Qwen #LLM #LocalAI #GGUF

🔥 Stepik Курс: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач» ровно про второе. 63 урока, 382 шага, ноль вдохновляющих рассуждений. В каждом уроке разбор темы с рабочим кодом, короткие вопросы и задача с автопроверкой, которая решается на чистом Python без ключей и без интернета. Внутри то, о чём молчат туториалы: структурированный вывод по схеме, RAG, который не выдумывает, агенты с tool calling, evals и ловля регрессий, кэш, лимиты и очереди, инъекции промптов, локальный запуск через Ollama и vLLM, text-to-SQL с правами только на чтение, pgvector с HNSW, MCP и песочница для кода агента. Плюс то, что окупается в первый же день: разбор входящей почты, отчёты без выдуманных чисел, вебхуки, боты, сценарии в браузере. Для тех, кто уже пишет на Python и устал от демок. 72 часа скидка 55% процентов, начать учиться - https://stepik.org/a/295921