Аналитик данных

👣 Я заставил LLM писать Rust полгода. Вот что они стабильно ломают Полгода я использовал Claude, GPT и Cursor как основной инструмент для написания Rust-кода в проде. Не как «помощник для бойлерплейта», а как полноценного второго разработчика на монолите примерно в 80 тысяч строк (бэкенд обработки потоковых данных, tokio, sqlx, немного unsafe в hot path). Доля сгенерированного кода в коммитах последних шести месяцев около 40%, остальное это правки, рефакторинг и места, куда модель я не пускаю. За это время накопилась коллекция ошибок, которые модели делают с пугающей регулярностью, и которые проходят cargo build, проходят cargo test, иногда даже проходят cargo clippy, и при этом являются либо UB, либо логически некорректным кодом, либо тем самым «работает на моей машине». Я не буду писать, какая модель лучше. К моменту публикации статьи рейтинг устареет. Я расскажу про категории ошибок, которые воспроизводятся у всех топовых моделей весной 2026 года, и которые упираются не в качество обучающих данных, а в фундаментальные слепые пятна архитектуры трансформеров применительно к системе типов Rust. Цифры, которые буду приводить дальше, получены так: я завёл бенчмарк из 50 типовых задач (написать функцию, отрефакторить, добавить фичу), прогонял каждую через четыре модели в течение полугода, и руками классифицировал ошибки. Это не academic-level статистика, но порядки величин показывает. 🔜 Читать дальше @rust_code

20-летний парень заработал $37 250 за месяц на YouTube-контенте, почти не открывая монтажку. Он собрал автономную «фабрику контента», где Claude работает мозгом, а Premiere Pro - руками. Система крутится 24/7, пока он просто живёт своей жизнью. Claude анализирует ниши с высоким CPM, пишет сценарии и через Python-скрипты запускает озвучку и генерацию видео. Уже в первый месяц один из его каналов набрал сотни тысяч просмотров на Shorts. Одно клиентское видео за $400 - 15 минут работы ИИ - $400 прибыли. 20 видео в неделю - $8 000. У него была идея, а Claude сделал всё остальное: от первой строки сценария до финального рендера. https://x.com/shmidtqq/status/2053216306384515081

✔️ Mistral выпустила Medium 3.5 и Remote Agents в среде Vibe Medium 3.5 - модель на 128 млрд параметров с контекстным окном 256K токенов. Веса опубликованы на Hugging Face под модифицированной лицензией MIT. Цена API - $1,50/$7,50 за млн. входящих/сгенерированных токенов. Уровень рассуждений настраивается под каждый промпт. На SWE-Bench Verified модель набрала 77,6%, опередив Claude Sonnet 4.5. Вместе с моделью Mistral представила Remote Agents в среде Vibe. Сессию рефакторинга или генерации кода, начатую локально, можно перенести в облако: агент дальше работает асинхронно в изолированной песочнице, ставит зависимости, вносит правки и создаёт PR. Le Chat получил Work Mode для многошаговых задач: ассистент на базе Medium 3.5 разбирает почту, сверяется с календарём, заводит тикеты в Jira. mistral.ai ✔️ AWS запустил Amazon Quick: фоновый ассистент с долговременной памятью. Quick - десктопный ассистент, который работает в фоне, индексирует локальные файлы, календари и почту и подключается к Slack, Teams, Outlook, Gmail, Salesforce и Jira. Он строит персональный граф знаний пользователя: запоминает предпочтения, контакты в команде и бизнес-контекст между сессиями. Параллельно отслеживает активность в приложениях и подтягивает документы к встречам, напоминает о задачах и предупреждает о конфликтах в расписании. В релизе: генерация приложений, дашбордов и веб-страниц по текстовым запросам, а также создание документов, презентаций, инфографики и изображений прямо в чате. Плюс браузерная автоматизация и интеграция с Kiro CLI и Claude Code. Quick доступен в 2 тарифах - бесплатном и Plus. aboutamazon.com ✔️ Exa становится одним из поисковых бэкендов Gemini Exa получила 2 канала интеграции с Gemini: Grounding with Exa в Vertex AI (пока в режиме превью) и Exa Agent на маркетплейсе агентов в Gemini Enterprise. Grounding with Exa подключает Gemini к публичному вебу через API Exa. Модель Highlights отбирает из страниц релевантные фрагменты и отдаёт их в контекст вместо сырого HTML- это снижает шум на задачах, где важна свежесть данных или фактическая точность. Exa Agent работает из рабочего пространства Gemini: ресерч по вебу, поиск похожих страниц, вытягивание контента по URL. Установка - через каталог агентов, без кода. exa.ai ✔️ Исследователь Manifold обнаружил ботнет из агентов на ClawHub Акс Шарма из Manifold обнаружил на платформе ClawHub кампанию ClawSwarm: 30 скиллов для OpenClaw превращали ИИ-агентов в криптовалютный ботнет. Суммарно расширения скачали около 10 тысяч раз. Вредоносная логика лежит в инструкциях файлов SKILL.md: агент в фоне регистрируется на стороннем сервере, передаёт список своих возможностей, создаёт криптокошелёк в сети Hedera и отправляет управляющему узлу приватный ключ. Каждые 4 часа агент опрашивает сервер за новыми задачами по фармингу токенов. Сканеры безопасности угрозу не ловят: скрипты делают чистые запросы и используют официальные SDK, да и атака сводится к злоупотреблению логикой ИИ, а не к программному взлому. theregister.com ✔️ ElevenMusic: стриминг с генерацией и монетизацией ремиксов ElevenLabs запустила площадку ElevenMusic, где стриминг совмещён с генерацией треков. На бесплатном тарифе доступно 7 генераций в день, подписка за $9,99 в месяц поднимает лимит до 500 композиций. Треки можно публиковать и слушать только внутри сервиса. Для использования в играх, рекламе и других внешних продуктах нужен тариф ElevenCreative Music. На старте в каталоге работы более 4000 авторов. Слушатель может менять темп или жанр любого трека из библиотеки и собирать собственные композиции по текстовым промптам. Платформа платит авторам за прослушивания оригиналов и ремиксов - та же механика, что в библиотеке голосов ElevenLabs, где создатели моделей суммарно получили более $11 млн. elevenlabs.io

⚡️ Вы слышали про Rust. Знаете, что он быстрый, безопасный и что за ним будущее. Осталось одно: сесть и выучить. Этот курс со Stepik- кратчайший путь от «знаю что такое Rust» до «пишу на нём». 6 модулей, 50 уроков, 143 теста. Ownership, borrowing, traits, async, Tokio, Axum, макросы, WASM — всё разложено по полочкам и закреплено практикой. Никакого видео на 40 минут ради одной мысли. Подробный текст, много кода, реальные задачи после каждого урока. На выходе — портфолио из 10+ проектов: от CLI-утилит до REST API с базой данных. 48 часов действует скидка 55 процентов: stepik.org/course/269250

⚡️ 12 крутых вещей, которые умеет Claude Большинство до сих пор общается с Claude как с обычным чат-ботом. В итоге использует примерно 10% того, что он реально умеет. Вот остальные 90%. 1. Сайты без кода через Claude Code Подключаете GitHub, описываете обычным языком, что нужно собрать, и выкатываете в прод. Лендинги, дашборды, внутренние тулзы - это уже не демо, а рабочий сценарий. 2. Доступ к вашему компьютеру Claude может кликать, открывать сайты и работать на Mac, пока вас нет рядом. Управлять процессом можно с телефона через Dispatch. 3. Skills через /commands Один раз описываете сценарий, дальше команда вроде /linkedin или /brief запускает его в один клик. Skills можно расшаривать всей команде. 4. Слайды с ресёрчем из одного промпта Claude изучает тему, собирает структурированный бриф и превращает его в презентацию через Gamma. Без ручной копипасты между вкладками. 5. Расписание Регулярные задачи запускаются автоматически. Например, сводка по конкурентам каждый понедельник в 7 утра. Настройка занимает пару минут. 6. Excel-файлы из текста Описываете, какая таблица нужна, и получаете финансовую модель, дашборд или аналитику. Без ручного написания формул. 7. Connectors Claude можно подключить к Slack, Gmail, Google Drive, Notion и десяткам других сервисов. Он не просто пересказывает данные, а работает внутри ваших инструментов. 8. Cowork как AI-сотрудник Указываете рабочую папку, дальше Claude сам читает файлы, задаёт уточняющие вопросы и выдаёт готовые документы, отчёты и черновики. 9. Projects с памятью Cowork Projects помнят прошлые сессии. Пишете «продолжи отчёт с прошлой недели», и контекст подтягивается без повторного объяснения. 10. Плагины под роль Есть готовые наборы для Sales, Marketing, Legal, Finance и Data. Каждый даёт специализированные workflow, команды и шаблоны под конкретную работу. 11. AskUserQuestion Claude сам задаёт нужные уточняющие вопросы в виде кликабельной формы. Не нужно писать километровый промпт и пытаться заранее предусмотреть всё. 12. Claude Design Лендинги, pitch decks, прототипы приложений, экспорт в Canva, PDF или сразу в Claude Code на доработку. Главная мысль простая: Claude давно перестал быть чат-окном с текстом. Это связка из агента, инструментов, расписаний, памяти и доступа к вашим сервисам. Вопрос уже не в том, что он умеет. Вопрос в том, какие из этих 12 возможностей вы реально подключили.

🚀 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

🚀 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/

Хочешь писать код быстрее в 10 раз? Вот команды Claude Code, которые реально бустят работу. 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.

🚀 SEO теперь можно разбирать через ИИ, а не вслепую Появился мощный инструмент для SEO-оптимизации, который быстро показывает, почему сайт не добирает позиции в поиске и что именно нужно исправить. Сервисы на базе Claude и ChatGPT проводят полный аудит: проверяют AI-видимость, качество контента, SEO-метрики, структурированные данные и техническое состояние сайта. На выходе вы получаете итоговый скор и понятный план действий, а не просто набор сухих замечаний. То есть инструмент не только находит проблемы, но и подсказывает, что делать дальше, чтобы реально подтянуть выдачу. Отдельно есть PDF-отчёт для брендов. В нём собирается анализ упоминаний компании на популярных площадках, чтобы можно было быстро оценить цифровое присутствие и понять, где усиливать маркетинг. Удобная штука для тех, кто хочет не гадать, почему сайт просел, а сразу получить внятную карту роста. https://github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude

AI coding агенты уже реально заменяют часть разработчиков Claude Code - для сложного кода Cursor - если живёшь в IDE Gemini CLI - для автоматизации DeepAgents - почти автономные системы

⚡️ Гелий станет новым дефицитом для AI-индустрии. И это не шутка Все обсуждают нехватку GPU, энергопотребление датацентров и экспортный контроль на чипы. Но мало кто говорит о том, что может ударить по AI-инфраструктуре раньше всего этого. Речь о гелии. В феврале-марте 2026 года в результате военного конфликта на Ближнем Востоке был атакован Ras Laffan Industrial City в Катаре – крупнейший в мире хаб по производству гелия. QatarEnergy сначала остановила производство, потом объявила форс-мажор, а иранские баллистические ракеты нанесли повторные удары, причинив серьёзный ущерб инфраструктуре. Иран также закрыл Ормузский пролив – единственный морской путь, через который гелий вывозится из региона. Катар производил около 63 млн кубометров гелия в год – примерно треть мирового объёма. Эта треть фактически выпала из поставок за несколько недель. Причём тут AI и чипы? Гелий – не замена воздуху в шариках. В производстве полупроводников он незаменим на нескольких критических этапах. Во время травления (etching) гелий подаётся на обратную сторону кремниевой пластины для равномерного отвода тепла: малейшие отклонения температуры – и весь тираж чипов в мусор. Он используется в фотолитографии, в том числе в EUV-машинах от ASML. Он применяется в системах обнаружения утечек во всём производственном цикле, потому что химически инертен. Профессор Чон-хван Ли из Университета Сангмён (Южная Корея) прямо говорит: заменить гелий в охлаждении пластин сегодня нечем. Самые передовые AI-чипы – GPU и ускорители для LLM, автономного вождения, HPC – делают на нескольких фабах в Тайване, Южной Корее и Японии. Все они зависели от стабильных поставок гелия из Катара через Ормузский пролив. Дефицит ещё не ударил, но уже близко Пока кризис не ощущается в полную силу: контейнеры, заполненные до начала конфликта, ещё доходят до потребителей. Стандартное время доставки из Катара в Азию – около трёх недель. Но этот буфер заканчивается. Спотовые цены на гелий уже удвоились. Ряд поставщиков ввёл гелиевые надбавки. Эксперты называют это “Helium Shortage 5.0” – пятый крупный кризис поставок за двадцать лет, но потенциально худший: одновременно остановлено производство, заблокирована логистика, повреждена физическая инфраструктура, и военный конфликт без видимой даты окончания. Восстановление Ras Laffan, по оценкам аналитиков, займёт годы. Полное возобновление добычи гелия ожидается не раньше 2029 года – не из-за нехватки денег, а из-за дефицита специализированных турбин для СПГ-переработки, которых в мире просто мало. Что это меняет для AI-индустрии AI-бум принято считать ограниченным вычислительной мощностью, энергией и кадрами. Никто не закладывал в риски благородный газ, который большинство людей знает по писклявым голосам и воздушным шарикам. Ситуация с гелием – самый наглядный пример того, как физические узкие места в цепочках поставок могут одновременно ударить по фабам в Корее, Тайване и датацентрам в Вирджинии. Гелий – не единственный проблемный элемент: бром, используемый в фотолитографии, и сернокислотные соединения для обработки чипов тоже под давлением из того же региона. Цепочка от сырья до готового чипа пересекает десятки границ, и одна точка отказа в Персидском заливе способна остановить всю AI-инфраструктуру. https://uproger.com/gelij-stanet-novym-deficzitom-dlya-ai-industrii-i-eto-ne-shutka/

Папка .claude: полный разбор того, что внутри Большинство разработчиков, работающих с Claude Code, смотрят на папку .claude как на черный ящик. Знают, что она есть. Видели, как она появляется в корне проекта. Но никогда не открывали и уж точно не понимали, что там лежит и зачем. А зря. Папка .claude – это центр управления поведением Claude в вашем проекте. Здесь хранятся инструкции, кастомные команды, правила доступа и даже память модели между сессиями. Разберемся с каждым файлом и папкой по порядку. https://uproger.com/papka-claude-polnyj-razbor-togo-chto-vnutri/

OpenClaw: как зарабатывать с AI-агентом быстрее, чем кажется возможным Когда появился OpenClaw, многие задались логичным вопросом: зачем он, если есть n8n, Make, Zapier? На самом деле это совсем другая история. Автоматизация работает по жёсткому сценарию: шаг за шагом, без отступлений. OpenClaw же позволяет вмешаться в процесс на любом этапе, скорректировать результат и двигаться дальше. Он управляет локальным софтом — например, делает скриншоты через Puppeteer или редактирует проект в Adobe Premiere. И если в процессе обнаруживается, что чего-то не хватает, агент сам находит нужный инструмент и продолжает работу. Вот четыре реальных способа зарабатывать с OpenClaw прямо сейчас. https://uproger.com/openclaw-kak-zarabatyvat-s-ai-agentom-bystree-chem-kazhetsya-vozmozhnym/

🖥 SQL-концепции, которые реально нужно знать: • CRUD → SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE • Ключи → PRIMARY KEY, FOREIGN KEY • Ограничения → NOT NULL, UNIQUE, CHECK, DEFAULT • JOIN’ы → INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN • Агрегации → COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX • Группировка → GROUP BY, HAVING • Фильтрация → WHERE, BETWEEN, IN, LIKE • Сортировка → ORDER BY • Подзапросы → SELECT (SELECT …) • Индексы → CREATE INDEX • Представления → CREATE VIEW • Транзакции → BEGIN, COMMIT, ROLLBACK • Пагинация → LIMIT, OFFSET • Оптимизация → EXPLAIN

🔥 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: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi ⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/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: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy

💀 Эта ошибка убила тысячи — и ты совершаешь её каждый день Во время Второй мировой войны аналитики ВВС США изучали повреждения бомбардировщиков, вернувшихся с миссий. Они отмечали, куда чаще всего попадали пули: - крылья - хвост - фюзеляж Вывод казался очевидным: 👉 усиливаем броню там, где больше всего попаданий Но один человек сказал: «Вы делаете всё наоборот» Его звали Абрахам Вальд — молодой статистик. И он увидел то, что остальные игнорировали. 💥 Главная мысль, которая всё изменила: Вы анализируете только выживших. А где данные о самолётах, которые не вернулись? Именно их и не хватает. Вальд сделал гениально простой вывод: 👉 если самолёт вернулся с дырками в крыльях — значит, туда *можно* попадать и выжить 👉 а вот туда, где дырок нет — попадание, скорее всего, фатально То есть: - двигатель - кабина пилота - топливная система — это и есть настоящие слабые места. Просто мы их не видим. Потому что такие самолёты не возвращаются. ⚡️ Армия изменила стратегию. Усилили не «самые пробитые места», а самые незаметные. Результат — тысячи спасённых жизней. 🧠 Так появилась концепция: ошибка выжившего (survivorship bias) Когда мы делаем выводы только по тем, кто «дошёл до финала» — и игнорируем всех, кто не дошёл. 📊 Интересные факты: - Вальд работал в секретной группе Statistical Research Group - Его подход применяли в авиации, баллистике и логистике - Он делал выводы из отсутствующих данных, а не только из имеющихся 💡 Где это ломает мышление сегодня: - стартапы — «делай как Uber» - инвестиции — «копируй успешных» - карьера — «вот путь топ-разработчика» - AI — «смотри на лучшие кейсы» 👉 Самое опасное: мы учимся только на успехах и почти никогда — на невидимых провалах 📌 Вывод: самые важные данные — это те, которых у тебя нет И именно они часто определяют реальность. #thinking #ai #business #startup

Новая модель GPT-5.4 от OpenAI поднялась на 6 пунктов и разделила 1-е место в Intelligence Index вместе с Gemini 3.1 Pro Preview от Google. Модель показывает очень сильные результаты в задачах уровня научных исследований, особенно в физике и агентном программировании, устанавливая новые рекорды по нескольким бенчмаркам. Также у неё огромное контекстное окно — 1.05 млн токенов. Но есть и минус. Модель очень дорогая: • запуск бенчмарков обошёлся почти в 3 раза дороже, чем у Gemini • уровень галлюцинаций вырос до 89%, потому что модель слишком стремится отвечать на вопросы, даже когда не уверена. • 🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max

✔️ OpenAI обновила API. Компания выпустила 2 апдейта для повышение стабильности аудиоинтерфейсов и производительности агентов. Первый - модель gpt-realtime-1.5 для Realtime API. Она оптимизирована для более надежной работы с голосовыми командами. По данным OpenAI, точность распознавания произнесенных цифр и букв выросла на 10%. Модель на 5% лучше справляется с логическими задачами в аудиоформате и на 7% точнее следует инструкциям. Базовая аудиомодель тоже получила минорное обновление до версии 1.5. Второй - нативная поддержка WebSockets в Responses API. Раньше при каждом запросе приходилось заново передавать весь контекст диалога. Теперь API поддерживает постоянное соединение, отправляя только новые данные по мере их поступления. Это кардинально снижает задержки и ускоряет работу сложных ИИ-агентов с частыми вызовами внешних инструментов на 20–40%. OpenAI for Developers в сети Х ✔️ Статья Anthropic про способность Claude Code обрушила акции IBM на 13%. Anthropic расширила возможности Claude Code, нацелив его на автоматическую модернизацию систем, написанных на COBOL. Этот шаг нанес серьезный удар по IBM, главному игроку на рынке обслуживания старых мейнфреймов. Несмотря на возраст, COBOL остается фундаментом для финансов, авиации и госсектора: на нем обрабатывается 95% транзакций в США. Главная проблема бизнеса заключалась в растущем дефиците специалистов и высокой стоимости анализа старой кодовой базы. Теперь Claude Code берет этот процесс на себя. Он выстраивает карту зависимостей в коде, документирует рабочие процессы и выявляет скрытые риски, выполняя многомесячную работу аналитиков. cnbc.com ✔️ ИИ-платформа ProducerAI стала частью Google Labs. Google включила сервис ProducerAI в состав Google Labs. Платформа позиционируется как виртуальный соавтор, который создает полноценные треки по текстовым запросам, пишет тексты и настраивает звучание отдельных инструментов. ProducerAI опирается на стек из Gemini, Veo, Nano Banana и Lyria 3. Самое интересное - функция Spaces, где виртуальные инструменты и эффекты можно задавать человеческим языком: просто описываете нужный звук текстом, а система собирает под него плагин. Готовые пресеты можно скидывать в сообщество и ремиксовать чужие. Доступ выкатили сразу для 250 стран. Есть бесплатный тариф и платные подписки. Весь сгенерированный контент помечается SynthID. blog.google ✔️ Десктопные AMD Ryzen AI 400 для AM5 выйдут во 2 квартале 2026 года. AMD подтвердила планы по выпуску настольных версий линейки Ryzen AI 400. Согласно документации к выставке CES 2026, первыми дебютируют ноутбуки с новыми чипами, а релиз для десктопов запланирован на 2 квартал. В сеть уже утекли рендеры корпоративной серии PRO - значит, официальный анонс явно на подходе. Новые десктопные APU объединят под кодовым названием Gorgon Point. Технически это обновление существующих мобильных дизайнов Strix Point и Krackan Point. Пока неясно, будут ли настольные решения использовать оба варианта кристаллов или только один из них. Также остается открытым вопрос, закроет ли компания эти чипы исключительно в корпоративном сегменте. videocardz.com ✔️ На заводе Toyota в Канаде начнут работать 7 человекоподобных роботов Digit. В апреле этого года на заводе по сборке кроссоверов RAV4 начнется коммерческая эксплуатация 7 двуногих роботов Digit от компании Agility Robotics. Переход от пилотного тестирования к работе на реальной производственной линии - важный прецедент для промышленности. Машины интегрируются в рабочий процесс по бизнес-модели Robots-as-a-Service. Их главной задачей станет разгрузка и перемещение контейнеров с деталями от автоматизированных буксировщиков. Передавая рутину машинам, Toyota хочет избавить сотрудников от монотонного и изматывающего труда. Тренд на двуногих роботов в реальном секторе стремительно набирает обороты: ранее Digit вышли на склады логистического гиганта GXO, а прямые конкуренты из Figure AI обкатывают свои решения на заводах BMW. agilityrobotics.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🖥 Большинство парсеров умирают через 2 дня. Ты научишься делать те, которые работают в продакшене. Это не про BeautifulSoup ради галочки. Это про системы сбора данных, которые: • не падают из-за мелких изменений на сайте • собирают данные в разы быстрее • обновляют всё автоматически по расписанию • обходят ограничения и блокировки • выглядят как полноценный сервис, а не как хаос из файлов Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключаться. В итоге ты сможешь: • забирать данные для своих проектов • автоматизировать чужую рутину • создавать инструменты для аналитики • брать коммерческие заказы на сбор данных Это навык, который напрямую превращается в деньги. Не «знаю Python», а «умею профессионально добывать данные из интернета». 🎁 Скидка 50% на Stepik действует 48 часов: https://stepik.org/a/269942/