Python Portal
Ir al canal en Telegram
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Менеджер: @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Python Portal
El canal Python Portal (@pythonportal) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 50 965 suscriptores, ocupando la posición 2 540 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 051 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 965 suscriptores.
Según los últimos datos del 28 agosto, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -384, y en las últimas 24 horas de -15, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.36%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.72% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 4 770 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 408 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 19.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como строка, none, true, модуль, peter.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Всё самое интересное из мира Python
Сотрудничество, реклама: @devmangx
Менеджер: @Spiral_Yuri
РКН: https://clck.ru/3GMMF6”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 29 agosto, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
50 965
Suscriptores
-1524 horas
-1267 días
-38430 días
Archivo de publicaciones
50 984
Пока ElevenLabs 🤩
Вышел новый сервис Voicebox и он клонирует почти любой голос всего по нескольким секундам аудио и полностью локально на твоей машине.
Без загрузок в облако. Никакие голосовые данные не покидают девайс.
Работает на Qwen3-TTS, прорывной голосовой модели от Alibaba.
→ Загружаешь пару секунд аудио
→ Получаешь почти идеальный клон голоса
→ Генеришь речь на любом языке
→ Миксуешь мульти-голосовые диалоги в DAW-подобном таймлайне
Всё локально. Ноль зависимости от облака.
100% open source. Лицензия MIT.
macOS + Windows уже доступны. Linux скоро.
👉 @PythonPortal
50 984
Настройка среды разработки: VSCode, Docker для Python-проектов. Debug внутри контейнера
В этой статье мы подробно рассмотрим процесс установки и настройки всех необходимых инструментов для эффективной разработки Python-приложений с использованием FastAPI, Docker и Docker Compose. Вы узнаете, как создать изолированную среду для вашего проекта, настроить отладку и обеспечить бесперебойную работу вашего приложения.
👉 @PythonPortal
50 984
+5Кто-то собрал тулзу, которая СНИМАЕТ ЦЕНЗУРУ у LLM за 45 минут одной-единственной командой
Называется HERETIC 👌
Вот как это работает и почему об этом сейчас все говорят:
Короткий контекст: ЛЛМки поставляются с safety-alignment, поэтому на некоторые промпты они отвечают отказом.
Техника, чтобы это убрать, называется
abliteration: находят “направление отказа” внутри весов модели, а затем математически СТИРАЮТ его.
Проблема? Делать это руками нормально было медленно, нестабильно по результатам и требовало глубоких знаний в ML.
HERETIC автоматизирует ВЕСЬ процесс.
Ты даешь ему имя модели, он прогоняет вредные и безвредные промпты, мапит, где именно “живёт отказ” в residual stream, а потом через байесовскую оптимизацию подбирает лучшие параметры “удаления”.
Старые инструменты использовали ФИКСИРОВАННЫЙ вес абляции для всех слоев. HERETIC использует гибкое ядро весов, типа ручки громкости, которая на разной глубине сети может усиливаться или ослабляться.
Плюс он обрабатывает MLP и attention heads ОТДЕЛЬНО. MLP более хрупкие, поэтому для них операция более “щадящая”.
Один тестер прогнал heretic-модель через приватный IQ-тест для LLM, где даже GPT-4 спотыкается.
Идеальный результат.
Другой назвал heretic-вариант gpt-oss 20b ЛУЧШЕЙ “uncensored” моделью, которую он пробовал.
Мы прошли путь от “пожалуйста, джейлбрейкни мою модель 500-словным промптом, который ломается со следующим апдейтом” к “математически удалить цепь отказа за 45 минут, и это НАВСЕГДА”.
Это не “патчится обратно”, это НЕ джейлбрейк: веса ИЗМЕНЕНЫ навсегда.
И поскольку HERETIC оптимизирует минимальную потерю интеллекта, ты не меняешь capability на свободу… ты получаешь И ТО, И ДРУГОЕ
“uncensored”-версия больше не “тупой кузен”, это та же модель, только без намордника.
👉 @PythonPortal
50 984
Meta только что закрыла самую большую боль в RAG
Большинство RAG-систем просто жгут бюджет. Они вытаскивают 100 чанков, когда тебе реально нужно 10. Они заставляют LLM переваривать тысячи нерелевантных токенов. В итоге ты платишь за вычисления, которые вообще не нужны.
Meta AI это порешали.
Они сделали REFRAG, новый подход к RAG, который сжимает и фильтрует контекст еще до того, как он попадет в LLM. Результаты звучат дико:
▪️в 30.85 раза быстрее time-to-first-token
▪️контекстные окна в 16 раз больше
▪️в 2-4 раза меньше обрабатываемых токенов
▪️обгоняет LLaMA на 16 RAG-бенчмарках
Чем REFRAG отличается:
Классический RAG просто сваливает все в LLM. Каждый чанк. Каждый токен. Даже мусор, который не по делу.
А REFRAG работает на уровне эмбеддингов:
↳ сжимает каждый чанк в один эмбеддинг
↳ RL-политика (обученная через reinforcement learning) скорит каждый чанк по релевантности
↳ только лучшие чанки разворачиваются и отправляются в LLM
↳ остальное остается сжатым или вообще отфильтровывается
То есть LLM обрабатывает только то, что реально важно.
Пайплайн простой:
1. Закодируй документы и сохрани их в векторной базе
2. Когда приходит запрос, как обычно достань релевантные чанки
3. RL-политика оценивает сжатые эмбеддинги и выбирает лучшие
4. Выбранные чанки разворачиваются в полные token-эмбеддинги
5. Отклоненные чанки остаются одиночными сжатыми векторами
6. Все вместе уходит в LLM
Итог: можно прогонять в 16 раз больше контекста в 30 раз быстрее без потери точности.
Ссылка на доки
👉 @PythonPortal
50 984
Используйте itertools вместо циклов
Хотя циклы это круто, но у них есть ограничения, особенно в современных стилях программирования и для некоторых типов задач. Понимание этих ограничений помогает выбрать правильный инструмент под задачу. Каждая итерация цикла в Python дает накладные расходы интерпретатора, например проверки типов и управление памятью. На больших датасетах это может заметно накапливаться.
Чтобы обойти это ограничение, в Python есть удобная встроенная библиотека itertools. Например, допустим, вам нужно сгенерировать все уникальные пары из заданного списка. Порядок не важен, и ни один элемент не должен образовывать пару сам с собой.
Чтобы не раздувать код и снизить риск багов, можно использовать библиотеку itertools. Функция itertools.combinations() напрямую генерирует все уникальные комбинации элементов из iterable без повторений и без учета порядка.
Вот как можно переписать код, используя combinations из itertools:
from itertools import combinations
def get_unique_pairs_itertools(items):
return list(combinations(items, 2))
my_list = ['A', 'B', 'C', 'D']
print(get_unique_pairs_itertools(my_list))
Output:
[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('A', 'D'), ('B', 'C'), ('B', 'D'), ('C', 'D')]
50 984
NVIDIA раздает бесплатные API-ключи.
Причем можно использовать не только их модели, но и сторонние, вроде Kimi-k2, Minimax и другие.
👉 @PythonPortal
50 984
Самая шокирующая статья, которую я сегодня прочитал: обязательно в стиле ШОК-КОНТЕНТ 😱
Автор этой истории: мейнтейнер популярной Python-библиотеки matplotlib.
Недавно ему прилетел PR от AI-агента. Автор по правилам просто закрыл PR.
И что сделал AI-агент дальше? Он самовольно пошел “мстить”: нагуглил историю вкладов автора в код, персональную инфу, после чего написал и публично опубликовал атакующую статью “Gatekeeping in Open Source: The Scott Shambaugh Story”.
Вот она 😅
В статье в основном куча бреда, цель простая: унизить и надавить на автора, чтобы он принял этот PR.
Это реально крипово. Ощущение, что “Скайнет” уже где-то рядом.
Ссылка на PR, можно зайти посмотреть: https://github.com/matplotlib/matplotlib/pull/31132
👉 @PythonPortal
50 984
Паттерны проектирования это проверенные решения типовых проблем в разработке. Если ты ловил себя на том, что постоянно пишешь одно и то же при создании объектов или мучаешься с управлением разными типами объектов, то фабрика (factory pattern) может быть ровно тем, что нужно.
В этом туториале ты узнаешь, что такое фабрика, зачем она полезна и как её реализовать в Python. Соберём практичные примеры, которые покажут, когда и как применять этот паттерн в реальных задачах.
Код можно найти на GitHub
👉 @PythonPortal
50 984
Hands-On Large Language Models
Внутри:
Глава 1: Введение в языковые модели
Глава 2: Токены и эмбеддинги
Глава 3: Разбираем Transformer LLM изнутри
Глава 4: Классификация текста
Глава 5: Кластеризация текста и тематическое моделирование
Глава 6: Prompt engineering
Глава 7: Продвинутые техники и инструменты генерации текста
Глава 8: Семантический поиск и retrieval-augmented generation (RAG)
Глава 9: Мультимодальные большие языковые модели
Глава 10: Создание моделей текстовых эмбеддингов
Глава 11: Fine-tuning representation-моделей под классификацию
Глава 12: Fine-tuning generation-моделей
GitHub: http://github.com/HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models
👉 @PythonPortal
50 984
Google выкатил бесплатного убийцу Duolingo
Называется Little Language Lessons. Он генерит кастомных собеседников для практики, гайды по сленгу и визуальные колоды словаря для 40+ языков.
✓ 40+ языков (английский, немецкий, китайский и т.д.)
✓ 0% подписок и платных планов
✓ 100% практическая польза
👉 @PythonPortal
