Frontend Hash
Відкрити в Telegram
admin @haarrp @pythonl - 🐍 @machinee_learning - chat @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks-📚 @hr_itwork-работа
Показати більше3 152
Підписники
-424 години
-137 днів
-2130 днів
Архів дописів
3 152
Repost from Machinelearning
✔️ Переименование ИИ в США вызвало ажиотаж на словенские домены
Словенский регистратор Register.si после выступления Президента США на Генассамблее ООН регистрирует в среднем 3700 новых доменов зоны
.si в день, тогда как за весь август их было около 3500.
С трибуны ООН американский лидер объявил, что США будут называть искусственный интеллект "суперинтеллектом" (super intelligence, SI), потому что прежнее название, по его словам, звучит фальшиво.К 29 сентября в зоне .si было больше 220 тысяч доменов и на фоне повышенного спроса регистратор призвал владельцев товарных знаков, слоганов и названий компаний, у которых ещё нет адреса в зоне, зарегистрировать его как можно скорее. В тот же день, Дональд Трамп закрепил переименование указом Inaugurating the Era of Super Intelligence. Федеральные ведомства должны, насколько позволяет закон, писать Super Intelligence и SI вместо Artificial Intelligence и AI в официальной переписке, публичных заявлениях, на сайтах, в отчётах и других документах, кроме законодательных. Юридически новый термин охватывает те же технологии, что и определение ИИ в параграфе 9401 раздела 15 Свода законов США, так что в законах пока ничего не меняется. В течение 60 дней помощник президента по науке и технологиям должен предложить законопроект с федеральным определением суперинтеллекта, которое может расширить или заменить нынешнее. Сколько стоит регистрация домена
.si и кто покупает адреса после объявления Трампа, пока неизвестно.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml3 152
Signup Form 3D FLIP Animation
3D-анимация формы регистрации, реализованная с помощью CSS и JavaScript.
https://codepen.io/team/keyframers/pen/LYRXGxO
3 152
Apache Kafka 4.x - продвинутый бесплатный практический курс 2026 года
https://github.com/justxor/KAFKAFREECOURSR/tree/main
3 152
Repost from Machinelearning
⚡️ DeepSeek открыла веса DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
Спустя 10 дней после релиза, модель на 305 млрд параметров опубликована под лицензий MIT.
Чекпоинт экспериментальный, её собрали на архитектуре V4-Flash, добавили визуальные модули и дообучили на понимание изображений, что бы получился агент, который умеет разбирать скриншоты, читать графики и работать с инструментами.🟡Мультимодальные задачи На ApexBench модель берет 36,5 балла против 26,2 у предыдущей V4-Flash-0731.
Тут сравнение не совсем честное - старая модель не поддерживает изображения во входных данных.На Agents' Last Exam новинка дает 27,3 против 25,7 у Opus 4.8, на ZeroBench - 35,0 против 34,0. На ApexBench и Chartography от того же Opus пока отстает - 36,5 против 39,4 и 64,3 против 65,0. 🟡Текстовые задачи Toolathlon-Verified - 75,9 против 70,3 у предшественницы, NL2Repo - 57,7 против 54,2. Просела только Cybergym, 75,3 против 76,7. На DeepSWE модель обходит и Opus 4.8 - 59,3 против 58,0. На Terminal Bench 2.1 уступает - 83,9 против 85,0. В репозитории лежат токенизатор, минимальный инференс на PyTorch с визуальным энкодером, DFlash-вниманием, MoE, Hyper-Connections и прямым проходом DSpark. Картинки можно подавать и блоками в стиле OpenAI, и компактной записью через теги. Запускается через vLLM, SGLang, Transformers и Docker. Cообщество уже сделало квантованные версии для локального запуска. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
3 152
🔴 Тестовое собеседование на Frontend-разработчика со старшим разработчиком ex. Сбер
3 сентября(в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Frontend-разработчика.
Как это будет:
📂 Даниил Дмитриев, старший разработчик в R-Vision, ex. Сбер, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даниил будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять, чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Даниилу
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Frontend-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_front_bot
Реклама.
О рекламодателе.
3 152
«Ведьмак 3: Баллады прошлого» релиз в следующем году.
Бесплатное DLC будет работать на ремастернутой версии «Ведьмака»
3 152
🖥 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/282984/3 152
Разрываем интернет на Rust: свой многопоточный веб-краулер за вечер
Краулер это один из тех проектов, где Rust показывает свою истинную мощь. Тысячи одновременных соединений, разбор HTML, работа с очередями и разделяемым состоянием, жесткие требования по памяти. На Python вы быстро упрётесь в GIL, на Go получите хорошую производительность, но на Rust с tokio вы выжимаете из одной машины всё возможное. Сегодня построим краулер, который обходит сайт в несколько потоков, уважает robots.txt, ограничивает глубину, дедуплицирует ссылки, извлекает текст и заголовки страниц и складывает всё в JSONL файл. Это не игрушка. С небольшими допиливаниями вы сможете пихать в него миллионы URL.
Что именно мы строим
Разберёмся, что именно нам нужно от краулера. На вход он получает стартовый URL, максимальную глубину обхода и число параллельных рабочих. Дальше он качает страницы, вытаскивает ссылки из тегов a, фильтрует их по домену, чтобы не убежать на весь интернет, добавляет новые URL в очередь и записывает результат в файл. Главная идея схемы: один поставщик задач, много рабочих, один писатель результатов, и всё это связано каналами mpsc из tokio. Блокирующих вызовов нет, разделяемых мьютексов минимум.
https://uproger.com/razryvaem-internet-na-rust-svoj-mnogopotochnyj-veb-krauler-za-vecher/
3 152
🎨✨ Инструмент для создания высококачественного HTML-дизайна
cc-design — это мощный инструмент, встроенный в Claude Code, который помогает создавать интерактивные прототипы, слайды, лендинги и визуальные макеты. Он предлагает структурированный подход к дизайну с акцентом на проверку фактов и планирование, что делает процесс более эффективным и предсказуемым.
🚀Основные моменты:
- Высокая точность в дизайне с проверкой фактов
- Структурированный рабочий процесс с четким планированием
- Поддержка множества форматов вывода: от прототипов до анимаций
- Применение 20 философий дизайна и 8-слойной структуры
- Интеграция с 68+ системами брендов для клонирования стилей
📌 GitHub: https://github.com/ZeroZ-lab/cc-design
#javascript
3 152
🎥 Редактируй видео с помощью Claude Code
video-use — это инструмент для редактирования видео, который использует ИИ для автоматизации процесса. Просто поместите сырые кадры в папку, общайтесь с Claude Code и получайте готовое видео без лишних настроек.
🚀 Основные моменты:
- Удаляет лишние слова и паузы
- Автоматическая цветокоррекция сегментов
- Добавляет субтитры и анимации
- Оценивает качество на каждом этапе
- Сохраняет память о сессиях
📌 GitHub: https://github.com/browser-use/video-use
3 152
🖥 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/282984/3 152
Repost from Анализ данных (Data analysis)
ИИ решил задачу Эрдёша за 80 минут. Люди тратили на неё годы
GPT-5.4 Pro закрыл проблему №1196 из списка Эрдёша. Это задачи про primitive sets - наборы чисел, где ни одно число не делит другое.
Пример простой:
• {2, 3, 5} работает
• {2, 4} ломается, потому что 2 делит 4
На этом простота заканчивается. Дальше начинается сложная теория чисел, связанная с простыми числами и факторизацией.
Конкретно эта задача про то, как такие наборы ведут себя в целом. Не один пример, а общая структура и ограничения.
Контекст важный. Один из главных экспертов по теме, Jared Lichtman, разбирал эту задачу около 7 лет вместе с топовыми математиками. Это не забытая проблема, её активно пытались решить.
ИИ справился примерно за 80 минут.
Все десятилетиями шли через один и тот же подход. Аналитика плюс вероятностные методы. Это стало негласным стандартом.
Модель просто отказалась от этого пути и осталась в чистом анализе, используя веса фон Мангольдта.
Фактически она пошла дорогой, которую люди игнорировали из-за математической интуиции и привычек.
В результате получилось не просто решение, а аккуратное доказательство, которое потенциально упрощает более широкий класс задач.
Если это подтвердится, это повлияет не на одну задачу, а на целый кусок теории чисел.
Похоже, что модели начали находить не только ответы, но и неожиданные идеи, которые люди системно пропускали.
https://x.com/jdlichtman/status/2044298382852927894
3 152
⚡️ 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
3 152
Repost from Machinelearning
👀 Релиз SAM 3.1 - одной из самых сильных open-source моделей для компьютерного зрения.
Модель понимает, что происходит на изображении или видео, и умеет находить объекты по текстовому описанию. Можно буквально написать «человек в красной футболке» и она найдёт нужных людей.
Работает не только с картинками, но и с видео. Объект можно задать один раз, и дальше модель будет отслеживать его между кадрами.
Ключевая идея - open-vocabulary. Модель не ограничена фиксированными классами, как старые системы. Она оперирует огромным количеством понятий и может находить практически любые объекты.
Ещё важный момент можно комбинировать способы управления: текст, клики, рамки, маски. Это даёт гораздо больше контроля и точности.
Под капотом новая архитектура, где отдельно решаются задачи поиска объектов и их отслеживания. За счёт этого модель лучше различает похожие вещи и стабильнее работает на видео.
В репозитории уже есть всё для старта: готовые веса, код, примеры и ноутбуки.
По факту это уже не просто инструмент для разметки, а полноценный vision-движок, который можно встраивать в реальные продукты от аналитики видео до автоматизации разметки данных.
Теперь модель может отслеживать до 16 объектов за один проход.
С multiplexing все объекты обрабатываются одновременно:
• меньше лишних вычислений
• нет узких мест по памяти
Результат: скорость обработки видео увеличивается примерно в 2 раза
с 16 до 32 FPS на одном NVIDIA H100!
На новом бенчмарке SA-CO, который включает 270 тысяч уникальных концептов, SAM 3 достигает 75–80% от уровня человека.
https://github.com/facebookresearch/sam3
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #llm #cv #python
3 152
Как frontend-разработчику получить оффер в Big Tech?
Платят как джуну, а спрашивают как с лида 🙄 Зарплата не растёт, задачи скучные.
Пробуешь откликаться, но на резюме клюют только ноунейм компании, а на собесах валят на алгоритмах? При этом вокруг кто-то постоянно получает офферы в Яндекс или VK...
Стабильность с маленькой зп, или дестрой рынка и выход на максимальную? Синяя или красная таблетка, Нео?! 👾
Меня зовут Тихон, привет! Я — действующий Frontend-разработчик и ментор. Помогаю устроиться на хорошие позиции в Big Tech и сопровождаю на испытательном сроке.В своем канале: 👉Разбираю самые популярные и каверзные вопросы на собесах 👉Рассказываю как пройти фильтр HR 👉Борюсь с убеждениями, которые мешают развиваться 👉Делюсь лайфхаками, например как аккуратно “пинговать” рекрутеров Регулярно публикую полезные материалы: ▪️60 вопросов, которые точно помогут тебе на собеседовании ▪️Подборка из 100+ каналов с вакансиями для разработчиков ▪️10 задротских вопросов про JavaScript, после которых ты усомнишься, что вообще знаешь JS. Часть 1 ▪️Чек лист проверки своего резюме Подписывайся, нас уже 4500 🤓: ссылка Реклама, erid: 2W5zFJUGMaH ИП Галактионов Тихон Витальевич, ИНН 771618975809
3 152
Как Claude превратил $300 в $2 382 780 за 4 месяца: разбор арбитражного бота на Polymarket
В декабре 2025 года на Polymarket появился кошелёк с балансом $313. Никто не обратил внимания. Но за следующие четыре месяца бот, работающий на базе Claude AI от Anthropic, совершил 26 738 сделок с win rate 98% и превратил стартовый депозит в $2 382 780. Каждая транзакция верифицируется on-chain - данные публичны и неизменны.
https://uproger.com/soobshhenie-otpravlennoe-polzovatelem/
3 152
Как установить OpenClaw с нуля – пошагово
OpenClaw - это персональный AI-ассистент, который ты запускаешь на своих устройствах. Он работает через Gateway, умеет подключаться к разным каналам вроде Telegram, WhatsApp, Discord и другим, а основной рекомендованный путь установки сейчас – через CLI с последующим запуском onboarding.
https://uproger.com/kak-ustanovit-openclaw-s-nulya-poshagovo/
3 152
Repost from Machinelearning
✔️ Американские сенаторы потребовали от ByteDance закрыть видеогенератор Seedance.
Сенаторы Конгресса США направили письмо CEO ByteDance с требованием немедленно остановить работу Seedance 2.0. По их словам, это наиболее очевидный случай нарушения авторских прав среди продуктов ByteDance: приложение генерирует видео с реальными людьми и персонажами без разрешения правообладателей.
В письме сенаторы привели примеры: ролики с Томом Крузом, Брэдом Питтом и персонажами сериала «Очень странные дела». ByteDance ответил стандартно: компания уважает интеллектуальную собственность и уже принимает меры для усиления защиты.
Ситуация отражает нарастающее давление Конгресса на ИИ-компании, особенно китайские. При этом законодательного регулирования отрасли в США до сих пор нет.
cnbc.com
✔️ Mistral AI запускает корпоративную платформу обучения ИИ-моделей полного цикла.
Новое решение, Forge, позволяет компаниям разрабатывать и улучшать модели на собственных закрытых данных. Платформа поддерживает весь ML-пайплайн от претрейна до SFT, DPO и тонкой настройки через RL. Инструментарий работает как с классическими плотными моделями, так и с архитектурой MoE, включая мультимодальный ввод.
Развернуть тренировочные сессии можно на мощностях Mistral или на локальных GPU-кластерах. В последнем случае компания платит только за лицензию на софт, а Mistral не имеет никакого доступа к обучающей выборке. В Forge также встроены конвейеры для сбора и генерации синтетических данных.
Платформа спроектирована по принципу «agent-first». Forge предоставляет программные интерфейсы, с помощью которых автономные ИИ-агенты (встроенный Mistral Vibe) могут самостоятельно планировать задачи, запускать обучающие эксперименты и подбирать оптимальные гиперпараметры без прямого участия инженеров.
mistral.ai
✔️ Google AI Studio обновил тарифы Gemini API и добавил лимиты расходов.
В Google AI Studio появились Project Spend Caps. Теперь можно задать жесткий месячный бюджет на Gemini API для каждого конкретного проекта. Поставили лимит - он работает, пока сами его не поменяете.
Систему тарифов тоже поменяли. Апгрейд до следующего уровня теперь происходит автоматом. Больше пользуетесь API, платите без задержек - получаете больше квот. Заодно Google снизил минимальные требования расходов для перехода на высокие уровни.
Из других обновлений: настройка биллинга теперь доступна прямо в Google AI Studio без переключения между вкладками, появились дашборды для мониторинга rate limits (RPM, TPM, RPD), суточной разбивки расходов по проектам и моделям, а также детальной статистики по токенам и ошибкам.
Google AI Studio в сети Х
✔️ Manus сделал десктопное приложение My Computer.
Вслед за Perlpexity, Manus анонсировал ИИ-агента, который работает напрямую с файлами и приложениями на ПК. Агент выполняет команды в терминале: сортирует файлы, переименовывает документы, запускает приложения, пишет код и умеет использовать локальный GPU для обучения моделей или инференса.
Manus интегрирован с Gmail и Google Calendar — это позволяет строить сценарии, где агент берёт файл с локального диска и сразу отправляет его по почте. Каждая команда требует подтверждения пользователя: можно разрешить выполнение один раз или добавить задачу в список доверенных. Приложение доступно для macOS и Windows.
manus.im
✔️ Rakuten релизнула японскую модель и сразу попала в скандал.
Компания опубликовала Rakuten AI 3.0 - языковую модель для японского языка. В пресс-релизе заявлено, что модель превосходит GPT-4 в ряде бенчмарков: знание японской культуры, истории и следование инструкциям. В основе - открытые модели сообщества и собственные данные Rakuten. Однако, пользователи в X нашли в конфигурационном файле на Hugging Face строку, явно указывающую на Deepseek. Помимо этого, в ответах на чувствительные вопросы модель демонстрирует скорее прокитайскую, чем прояпонскую позицию.
Это вызвало волну критики: действительно ли модель является японской разработкой, если в ее основе лежит DeepSeek. Rakuten пока не дала официальных пояснений.
rakuten.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
