Big Data AI

🚀 Context7: Актуальная документация для LLM Context7 предоставляет свежую, версионную документацию и примеры кода прямо в вашем запросе, избавляя от устаревшей информации и "галлюцинаций" API. Поддерживает два режима работы: CLI + Skills и MCP. 🚀 Основные моменты: - Обновленная документация и примеры кода - Поддержка различных библиотек и версий - Удобное взаимодействие с LLM без переключения вкладок - Легкая настройка через CLI или MCP 📌 GitHub: https://github.com/upstash/context7 #javascript

🌍🤖 World2Agent: Протокол для восприятия мира AI-агентами World2Agent (W2A) — это открытый протокол, который стандартизирует, как AI-агенты воспринимают реальный мир. Устанавливайте сенсоры для получения структурированных данных в реальном времени и легко меняйте их, так как все они используют одну схему. 🚀Основные моменты: - Открытый протокол для AI-агентов - Легкая интеграция сенсоров - Поддержка сообщества для создания новых сенсоров - Структурированные данные в реальном времени 📌 GitHub: https://github.com/machinepulse-ai/world2agent #javascript

20 мая в Москве пройдет Inside AI Meetup от Wildberries & Russ — эксперты расскажут, что происходит, когда AI выходит за пределы прототипа и попадает в прод 📍Москва + онлайн 🕐 Старт в 15:00 Эксперты RWB, MWS, Avito, Сбера, Альфа-Банка, red_mad_robot представят кейсы из практики. В программе: — Высоконагруженная модерация с векторным поиском и AIOps-подходы к управлению ML-сервисами — Практика построения RAG-систем, тонкости реранкинга и реальные этапов запуска LLM-продуктов. Кому будет интересно: — Senior ML/AI инженерам — MLE — DS — Инженерам платформ — И всем, кто строит или масштабирует AI-системы в продакшене. 🔗Регистрация и подробности по ссылке

Клод Код против Кодекса прямо сейчас.

✔️ Anthropic арендовала Colossus 1 у SpaceX и подняла лимиты Claude Компания законтрактовала все вычислительные мощности Colossus 1: более 300 МВт и свыше 220 тысяч GPU NVIDIA. Сделка пополнила пакет соглашений с Amazon, Google/Broadcom, Microsoft/NVIDIA и Fluidstack, и совокупный прирост мощностей конвертирован в расширение лимитов Claude Code и Claude API. В Claude Code пятичасовые лимиты удвоены для тарифов Pro, Max, Team и Enterprise. Для Pro и Max дополнительно сняты ограничения в часы пиковой нагрузки. В Claude API повышены лимиты для Opus на всех уровнях. На Tier 4 теперь до 10M входных и 800K выходных токенов в минуту. Мощности Colossus 1 пойдут в первую очередь на подписчиков Claude Pro и Max. Стороны также заявили об интересе к развёртыванию гигаваттных ИИ-узлов на орбите, но это пока декларация, а не часть подписанного соглашения. anthropic.com ✔️ Gemma 4 получила MTP-драфтеры Команда Google опубликовала драфтеры с Multi-Token Prediction для семейства Gemma 4. Они работают через спекулятивное декодирование и решают проблему по пропускной способности памяти при авторегрессионной генерации. Лёгкий MTP-драфтер предсказывает несколько токенов вперёд, пока базовая модель простаивает. Затем основная сеть верифицирует кандидатов параллельно за один проход. По данным Google, такой режим ускоряет инференс до 3 раз. Целевые сценарии: локальные агенты, ассистенты для программирования, мобильные приложения. Веса драфтеров опубликованы под Apache 2.0 на Hugging Face и Kaggle. blog.google ✔️ Microsoft расширил Copilot Cowork Автономный агент, выполняющий многошаговые задачи в Microsoft 365, получил мобильные приложения для iOS и Android, Skills и платформу плагинов. Microsoft опубликовала встроенные скилы для создания документов, организации встреч и исследовательских задачи. Пользователи могут писать кастомные скилы под собственные процессы. Параллельно расширяются интеграции: добавляется нативная связь с Fabric IQ через Power BI и расширение Dynamics 365 на сценарии продаж и ERP. В ближайшие недели Microsoft обещает коннекторы к LSEG, Miro, Мonday и S&P Global Energy. Корпоративные клиенты могут писать собственные плагины для подключения внутренних систем. Все обновления доступны в рамках программы Frontier для корпоративных подписчиков Copilot. microsoft.com ✔️ Apple откроет Apple Intelligence для моделей Google и Anthropic Осенью, с выходом iOS 27, iPadOS 27 и macOS 27 пользователи смогут сами выбирать базовую LLM для системных задач от генерации текста до редактирования изображений. Переключение провайдера будет доступно в настройках системы. Механизм называется Extensions. Сторонним разработчикам нужно добавить совместимость в свои приложения из App Store, после чего модель станет доступна для встроенных функций. По данным источников, закрытое тестирование с Google и Anthropic уже идёт. Официальных комментариев яблочная компания не давала. bloomberg.com ✔️ Google DeepMind будет исследовать AGI в офлайн-версии EVE Online Студия Fenris Creations договорилась с DeepMind о совместном исследовании. Лаборатория Google будет использовать EVE как песочницу для тестирования ИИ в сложной среде с живыми игроками. Для DeepMind это продолжение линии работ типа AlphaGo и AlphaStar в среде, которая ведёт себя как живой мир. Эксперименты пойдут на изолированных офлайн-инстансах, не связанных с боевым сервером Tranquility. Подробности обещают раскрыть на Fanfest 2026 на следующей неделе. Анонс приурочен к выходу студии из-под контроля Pearl Abyss и ребрендингу в Fenris Creations. eveonline.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Claude можно превратить в личного сборщика презентаций Большинство людей просят AI: «сделай слайды» - и получают обычный текст, который потом приходится вручную переносить в PowerPoint. Но есть способ лучше: сделать для Claude отдельный Skill под презентации. Открываете Claude, заходите в Customize, выбираете Skills, создаете новый skill и вставляете туда свои правила: какие презентации вы делаете, для какой аудитории, в каком стиле, какая структура нужна и что должно быть на каждом слайде. После этого Claude перестает гадать. Он уже знает, как должен выглядеть ваш deck: где нужен сильный opening slide, где краткий executive summary, где схема, где таблица, где финальный CTA. Главная мысль простая: чем точнее instructions, тем меньше ручной переделки. Вместо хаотичного «сделай презентацию» вы получаете повторяемый workflow: один раз настраиваете skill, а дальше Claude собирает слайды по вашим правилам. Это не магия. Это нормальная упаковка контекста, стиля и структуры в reusable-инструмент. Именно так AI начинает работать не как чат-бот, а как часть вашего production-процесса.

🚀 Browser Harness - это легкий инструмент, позволяющий LLM выполнять любые задачи в браузере с полной свободой действий. Он самозаживляющийся и работает напрямую с Chrome через WebSocket, позволяя агенту добавлять недостающие функции по мере выполнения задач. Основные моменты: - Полная свобода действий для LLM в браузере. - Самообучение: агент создает недостающие функции. - Поддержка бесплатных удаленных браузеров. - Простой и понятный код (~592 строки Python). - Возможность добавления новых доменных навыков. 📌 GitHub: https://github.com/browser-use/browser-harness #python

Спалился

🚀 Запуск моделей на Mac без ограничений по RAM Этот репозиторий позволяет запускать большие модели ИИ на Mac, даже если они не помещаются в оперативную память. Используя технологию Flash Streaming, вы можете работать с моделями, которые требуют больше памяти, чем доступно, при этом обеспечивая высокое качество вывода. 🚀 Основные моменты: - Поддержка моделей до 35B с использованием Flash Streaming. - Работает на любом Mac с 16 GB RAM. - Высокая скорость обработки и качество вывода. - Удобные команды для взаимодействия с агентом. 📌 GitHub: https://github.com/walter-grace/mac-code #python

🌐 МHR-CFW: MasterHttpRelay + Cloudflare Worker MHR-CFW — это инструмент для создания анонимного прокси-сервера, использующего Google и Cloudflare для маскировки реального трафика. Он позволяет обойти сетевые фильтры, скрывая целевые сайты за обычным трафиком Google. 🚀 Основные моменты: - Прокси-сервер, использующий Google и Cloudflare для анонимности. - Подходит для образовательных и исследовательских целей. - Не требует установки дополнительных зависимостей, кроме Python. - Предоставляется без гарантии и ответственности. 📌 GitHub: https://github.com/denuitt1/mhr-cfw

🖥 На Stepik обновили курс «C# с нуля до профи» Представьте: через четыре месяца вы открываете чужой .NET-проект и читаете его как книгу. IServiceCollection не вызывает ступора. async Task<IActionResult> пишется на автомате. Вы точно знаете, почему EF Core сгенерировал именно такой SQL - и как переписать запрос, чтобы он летал. Это не фантазия. Это результат после 16 модулей, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой. ООП, SOLID, LINQ, async/await, DI, EF Core, ASP.NET Core, Docker, Kubernetes - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом. А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит и REST API до собственного SaaS с multi-tenancy, JWT и деплоем в Kubernetes под TLS. Скидка - 58% доступна 48 часов: https://stepik.org/a/282984/

🧠 LLM Wiki: Автоматизированная база знаний LLM Wiki — это кроссплатформенное приложение, которое превращает ваши документы в организованную, взаимосвязанную базу знаний. Оно анализирует источники, создает и поддерживает актуальность вики, сохраняя информацию для будущих запросов. 🚀 Основные моменты: - Двухступенчатый анализ и генерация страниц - Автоматическое обнаружение кластеров знаний - Векторный семантический поиск - Интеграция с Obsidian для удобства работы - Поддержка импорта папок и веб-контента 📌 GitHub: https://github.com/nashsu/llm_wiki #python

⚡️ Claude - это инструмент, который может писать тексты, разбирать документы, работать с файлами, суммировать большие PDF, помогать с кодом и автоматизировать рутину. Но главная ошибка новичков - использовать Claude как обычный поиск: задали короткий вопрос, получили средний ответ и закрыли вкладку. Нужно иначе. Дайте ему контекст. Покажите примеры. Объясните, какой результат нужен. Загрузите файл, папку или длинный документ. Попросите не просто ответить, а подумать, сравнить варианты и выдать готовое решение. Claude особенно хорош там, где нужно много читать, аккуратно писать и не терять логику на длинной дистанции. Начните с трёх задач: перескажите большой PDF, перепишите текст в вашем стиле и попросите разобрать папку с файлами. И продвинутый совет: заведите отдельный файл ABOUT_ME.md, где будут ваша роль, аудитория, стиль, запреты и примеры хороших ответов. Загружайте его в начале работы - и Claude будет отвечать не «вообще нормально», а ближе к вашему реальному стилю. После этого Claude перестаёт быть игрушкой и становится рабочим напарником.

✔️ 10 книг, чтобы наконец понять, как реально работают LLM (2026) Большинство просто дергают API Мало кто понимает, что происходит внутри Если хочешь перейти из «пользователя» в «инженера» — вот база 1. Deep Learning https://deeplearningbook.org Библия нейросетей - backprop, архитектуры, вся база 2. Artificial Intelligence: A Modern Approach https://aima.cs.berkeley.edu Фундаментальный взгляд на AI как систему 3. Speech and Language Processing https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ NLP, трансформеры и язык - максимально глубоко 4. Machine Learning: A Probabilistic Perspective https://probml.github.io/pml-book/ Вероятности, статистика и основа ML 5. Understanding Deep Learning https://udlbook.github.io/udlbook/ Современное объяснение DL с хорошей интуицией 6. Designing Machine Learning Systems https://oreilly.com/library/view/designing-machine-learning/9781098107956/ Как довести модели до продакшена 7. Generative Deep Learning https://github.com/3p5ilon/ML-books/blob/main/generative-deep-learning-teaching-machines-to-paint-write-compose-and-play.pdf Практика генеративных моделей и трансформеров 8. Natural Language Processing with Transformers https://dokumen.pub/natural-language-processing-with-transformers-revised-edition-1098136799-9781098136796-9781098103248.html Как строить NLP-системы на трансформерах 9. Machine Learning Engineering https://mlebook.com Инженерия ML и продакшен 10. The Hundred-Page Machine Learning Book https://themlbook.com Суперконцентрированная база без лишнего

Промпт из 35 слов рвёт длинные простыни: метод, который разработчики и инженеры приняли с первого запуска Большие промпты на пятьсот и тысячу слов перестали работать ещё в прошлом сезоне моделей, но в чатах и в LinkedIn до сих пор гуляют простыни на полстраницы с инструкциями в духе «не используй жаргон», «не звучи как ИИ», «не пиши пассивом». Автор оригинального треда Ruben Hassid показал короткий и контринтуитивный приём, который на практике даёт результат стабильнее, чем любые многословные памятки. Идея простая. Если вы хотите, чтобы модель не писала как ИИ, перестаньте перечислять запреты внутри запроса. Вместо этого подложите модели отдельный файл со всеми типичными паттернами «ИИ-стиля» и попросите проверять текст по этому файлу. Сам промпт у автора звучит примерно так: «Я хочу ЗАДАЧА с критерием успеха КРИТЕРИЙ. Сначала прочитай мой файл anti-AI writing style. В нём собраны все известные паттерны ИИ-письма, которых я хочу избежать. Применяй их как правила ко всему, что пишешь для меня». Тридцать пять слов, никакой воды. Что важно для разработчиков и инженеров: выносите стилевые и доменные правила в отдельные .md, которые модель подтягивает в начале сессии. Контекст-инжиниринг побеждает многословный промпт-инжиниринг. Источники: Пост в X Статья Гайд

✔️ CLAUDE.md - это не README для людей. Это инструкция для AI-агента, который будет работать с вашим кодом. Если файл написан плохо, Claude начинает гадать: какой стек, какие команды запускать, где лежат компоненты, какой стиль кода использовать и что вообще можно менять. Нормальный CLAUDE.md держится на трёх уровнях. Глобальный - ваши правила для всех проектов: стиль, предпочтения, запреты. Проектный - правила конкретного репозитория: стек, команды сборки, тесты, архитектура, соглашения команды. Папочный - локальный контекст для отдельных модулей: API, компоненты, utils, backend, frontend. Главный принцип простой: чем ближе CLAUDE.md к файлу, тем важнее его правила. Если есть конфликт, побеждает последний уровень. Хороший CLAUDE.md отвечает на три вопроса. Что это за проект: название, цель, стек, структура, зависимости. Зачем всё устроено именно так: архитектурные решения, стиль кода, naming, анти-паттерны. Как с этим работать: команды build, test, lint, формат коммитов, деплой, CI/CD. И самое важное - не пиши абстракции типа «пиши чистый код». Это бесполезно. Пиши конкретно: «используй camelCase для переменных, PascalCase для компонентов, перед коммитом запускай npm test, не трогай server components без причины». CLAUDE.md должен быть коротким, живым и практичным. Не больше 500 строк, обновлять раз в месяц, ссылки на package.json и tsconfig вместо копипаста. Потому что AI-агенту не нужен красивый документ. Ему нужен рабочий контекст, который не даёт ломать проект.

⚡️ 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. https://www.youtube.com/shorts/ZH2PMM5SoZU

✔️ xAI релизнула флагманскую голосовую модель xAI открыла API-доступ к голосовому агенту grok-voice-think-fast-1.0, который позиционируется для клиентского сервиса и телемаркетинга. В бенчмарке τ-Voice Bench на дуплексный режим с шумом, акцентами и перебиваниями, модель набрала 67,3%, оставив позади gpt-realtime-1.5 (35,3%), gemini-3.1-flash-live-preview-thinking-high(43,8%). Архитектура поддерживает фоновый инференс без задержки ответа на 25+ языках, включая русский. Модель разработана совместно со Starlink, провайдер уже использует её в клиентской поддержке. Протестировать новую модель можно в xAI Playground. x.ai ✔️ OpenAI выпустила ChatGPT для врачей ChatGPT for Clinicians - версия ассистента на базе GPT-5.4, адаптированная под клинические задачи. Сервис бесплатно доступен верифицированным медработникам в США. На внутренних тестах от практикующих врачей клиническая модель обошла по точности базовый GPT-5.4, сторонние решения и самих врачей. Модель должна снять с врачей административную рутину: разбор профильной литературы, направления, инструкции пациентам, отчёты со ссылками на рецензируемые источники. Чаты не используются для обучения следующих моделей, поддержка HIPAA доступна опционально. Вместе с релизом OpenAI открыла набор данных HealthBench Professional для оценки ИИ в здравоохранении. openai.com ✔️ Microsoft 365 Copilot превратился из чат-бота в полноценного ИИ-агента Microsoft открыла общий доступ к агентным функциям Copilot в Word, Excel и PowerPoint. Раньше ассистент жил в боковой панели и отвечал на вопросы - теперь он действует в приложениях и сам меняет содержимое файлов. Обновленный Copilot может переформатировать и переписать текст, собрать сводную таблицу или применить формулу в Excel, сверстать презентацию по корпоративному шаблону. Все правки агента можно просмотреть, скорректировать или откатить до применения. Функция уже работает по умолчанию на подписках Microsoft 365 Copilot, Premium, Personal и Family. microsoft.com ✔️ ByteDance обновил Seed3D до версии 2.0 Обновление принесло крупные изменения - модель больше не собирает объект за один проход: сначала формирует общую структуру, затем на её основе прорабатывает грани, стенки и сложную топологию. За текстурирование отвечает PBR-модель с архитектурой MoE. VLM анализирует физические свойства поверхностей на исходном изображении, поэтому материалы адекватно реагируют на смену освещения в сцене. В системе появилась декомпозиция: Seed3D 2.0 разделяет объект на функциональные и подвижные элементы и выгружает их с кинематическими связями в формате URDF. Ассеты экспортируются напрямую в игровые движки и физические симуляторы. Доступ открыт на платформе ByteDance. bytedance.com ✔️ Джерри Творек запустил лабораторию Core Automation Бывший сотрудник OpenAI, проработавший у Сэма Альтмана 7 лет, открыл исследовательскую лабораторию Core Automation. Заявленная цель - автоматизировать процесс разработки ИИ. Команда будет работать над новыми алгоритмами обучения за пределами RL и над архитектурами, которые масштабируются лучше трансформеров. Планируется, что небольшая группа инженеров плюс автономные ИИ-агенты закроют объём, который сегодня тянут крупные корпорации. Core Automation встаёт в один ряд с Safe Superintelligence Ильи Суцкевера и Thinking Machines Lab Миры Мурати, стартапами выходцев из OpenAI, которые ищут архитектурную альтернативу подходу "больше параметров, больше железа". Jerry Tworek в сети Х @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml