Python RU
Открыть в Telegram
Все для python разработчиков админ - @haarrp @python_job_interview - Python собеседования @ai_machinelearning_big_data - машинное обучение @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @programming_books_it - it книги @pythonl РКН: clck.ru/3Fmy2j
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Python RU
Канал Python RU (@pro_python_code) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 12 330 подписчиков, занимая 10 182 место в категории Технологии и приложения и 52 333 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 12 330 подписчиков.
Согласно последним данным от 26 октября, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -33, а за последние 24 часа — -2, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.50%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 3.15% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 925 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 388 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 4.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как api, docker, github, sql, linux.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Все для python разработчиков
админ - @haarrp
@python_job_interview - Python собеседования
@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@programming_books_it - it книги
@pythonl
РКН: clck.ru/3Fmy2j”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 27 октября, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
12 330
Подписчики
-224 часа
-17 дней
-3330 дней
Архив постов
12 330
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
12 330
Repost from Machinelearning
🌟 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
12 330
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/12 330
🔥 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/
12 330
Repost from Machinelearning
⚡️ 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
12 330
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
12 330
Repost from Machinelearning
⚡️ 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
12 330
Как обучить свою нейросеть на Python в 2026 году: пошаговый гайд для начинающих
https://uproger.com/obuchit-nejroset-na-python/
12 330
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
12 330
⚡️ 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
12 330
🔥 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
12 330
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/
12 330
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/
12 330
🔥 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.
12 330
Repost from Machinelearning
⚡️ 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
12 330
⚡️ 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
12 330
🔥 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 #GGUF12 330
🔥 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
