Mini-SGLang — SGLang на минималках, но с полной мощностью
Ребята из LMSYS сделали крутую штуку: взяли свой топовый инференс-движок SGLang (300k строк кода) и ужали до 5k строк, сохранив всю производительность. Получился Mini-SGLang — идеальный инструмент для обучения и экспериментов.
Что внутри:
- Radix Cache — переиспользование KV-кэша для общих префиксов
- Chunked Prefill — не жрёт всю память на длинных контекстах
- Overlap Scheduling — CPU не тормозит GPU
- Tensor Parallelism — раскидывает нагрузку по GPU
- FlashAttention и FlashInfer из коробки
- OpenAI API совместимость
Работает с Llama-3 и Qwen-3, поддерживает онлайн и оффлайн инференс. Код чистый, с типами, легко читается и модифицируется. Если хотели понять, как устроены современные серверы инференса, или быстро прототипировать свою идею — это оно.
Подробности в блоге
https://github.com/sgl-project/mini-sglang
@ai_for_dev
Ребята из LMSYS сделали крутую штуку: взяли свой топовый инференс-движок SGLang (300k строк кода) и ужали до 5k строк, сохранив всю производительность. Получился Mini-SGLang — идеальный инструмент для обучения и экспериментов.
Что внутри:
- Radix Cache — переиспользование KV-кэша для общих префиксов
- Chunked Prefill — не жрёт всю память на длинных контекстах
- Overlap Scheduling — CPU не тормозит GPU
- Tensor Parallelism — раскидывает нагрузку по GPU
- FlashAttention и FlashInfer из коробки
- OpenAI API совместимость
Работает с Llama-3 и Qwen-3, поддерживает онлайн и оффлайн инференс. Код чистый, с типами, легко читается и модифицируется. Если хотели понять, как устроены современные серверы инференса, или быстро прототипировать свою идею — это оно.
Подробности в блоге
https://github.com/sgl-project/mini-sglang
@ai_for_dev
lmsys.org
Mini-SGLang: Efficient Inference Engine in a Nutshell | LMSYS Org
<p>We're excited to introduce <strong>Mini-SGLang</strong>, a lightweight yet high-performance inference framework for Large Language Models (LLMs). Derived ...
💔1
StackOverflow уходит в историю
Посмотрите на график: количество вопросов стремится к нулю. Декабрь — 3800 вопросов, начало января — всего 300.
Спад начался пару лет назад с приходом AI-помощников, но сейчас цифры рекордно низкие. Платформа, где мы все копипастили решения 15 лет, становится музейным экспонатом. 😭
Причина очевидна: зачем гуглить и листать треды, если Copilot / ChatGPT / Claude мгновенно дают рабочий код? Эпоха "нагуглил решение" закончилась.
🫡 Легенде, которая помогла миллионам разработчиков.
@ai_for_dev
Посмотрите на график: количество вопросов стремится к нулю. Декабрь — 3800 вопросов, начало января — всего 300.
Спад начался пару лет назад с приходом AI-помощников, но сейчас цифры рекордно низкие. Платформа, где мы все копипастили решения 15 лет, становится музейным экспонатом. 😭
Причина очевидна: зачем гуглить и листать треды, если Copilot / ChatGPT / Claude мгновенно дают рабочий код? Эпоха "нагуглил решение" закончилась.
🫡 Легенде, которая помогла миллионам разработчиков.
@ai_for_dev
❤2🤨1
AMD выпустила процессоры с AI-ускорителями для локального запуска моделей
На CES 2026 показали новое поколение чипов с выделенными блоками для AI. Фишка в том, что теперь можно гонять модели локально — без облака, без задержек, без постоянных запросов к API.
Что внутри: производительные CPU/GPU + AI-ускорители для инференса, апскейлинга и генерации кадров. Линейка покрывает всё — от обычных ноутбуков до игровых машин.
Зачем это девелоперам? Можно встраивать AI прямо в приложения без зависимости от OpenAI/Anthropic. Локальные модели работают быстрее, данные не уходят в облако, и никаких лимитов на количество запросов 🚀
@ai_for_dev
На CES 2026 показали новое поколение чипов с выделенными блоками для AI. Фишка в том, что теперь можно гонять модели локально — без облака, без задержек, без постоянных запросов к API.
Что внутри: производительные CPU/GPU + AI-ускорители для инференса, апскейлинга и генерации кадров. Линейка покрывает всё — от обычных ноутбуков до игровых машин.
Зачем это девелоперам? Можно встраивать AI прямо в приложения без зависимости от OpenAI/Anthropic. Локальные модели работают быстрее, данные не уходят в облако, и никаких лимитов на количество запросов 🚀
@ai_for_dev
😐1
Мега-подборка бесплатных курсов по AI для разработчиков
Наткнулся на отличный репозиторий с кураторской подборкой курсов по искусственному интеллекту. Там собрано всё от азов математики до продвинутых тем.
Что внутри:
— Линейная алгебра и основы ML
— Python с нуля (курс от Harvard)
— Глубокое обучение от MIT
— Computer Vision и NLP
— Generative AI от Microsoft
— Большие языковые модели
Удобно, что каждый курс промаркирован по уровню сложности 🟩🟩⬜ и формату (YouTube, GitHub, сайты). Можно сразу найти то, что нужно именно вам.
Вся теория подкреплена практикой — выучил и сразу применил. Идеально для тех, кто хочет войти в ML или прокачать скиллы.
@ai_for_dev
Наткнулся на отличный репозиторий с кураторской подборкой курсов по искусственному интеллекту. Там собрано всё от азов математики до продвинутых тем.
Что внутри:
— Линейная алгебра и основы ML
— Python с нуля (курс от Harvard)
— Глубокое обучение от MIT
— Computer Vision и NLP
— Generative AI от Microsoft
— Большие языковые модели
Удобно, что каждый курс промаркирован по уровню сложности 🟩🟩⬜ и формату (YouTube, GitHub, сайты). Можно сразу найти то, что нужно именно вам.
Вся теория подкреплена практикой — выучил и сразу применил. Идеально для тех, кто хочет войти в ML или прокачать скиллы.
@ai_for_dev
🍓1
Web-Check: разбери любой сайт до винтика 🔍
Нашёлся опенсорс инструмент, который выдаст тебе абсолютно всё о любом веб-ресурсе.
Что умеет:
• Пробивает реальный IP (даже за Cloudflare), показывает провайдера и где физически стоит сервер
• Проверяет безопасность: SSL-сертификаты, HSTS, CSP, настройки файрвола
• Вытаскивает DNS-записи, определяет технологический стек
• Анализирует производительность и оптимизацию
Всё просто: кидаешь ссылку — получаешь полное досье на сайт. Никакой регистрации, без ограничений, код открыт на GitHub.
Удобно для быстрого аудита перед интеграцией, проверки API партнёров или анализа чужой инфраструктуры.
@ai_for_dev
Нашёлся опенсорс инструмент, который выдаст тебе абсолютно всё о любом веб-ресурсе.
Что умеет:
• Пробивает реальный IP (даже за Cloudflare), показывает провайдера и где физически стоит сервер
• Проверяет безопасность: SSL-сертификаты, HSTS, CSP, настройки файрвола
• Вытаскивает DNS-записи, определяет технологический стек
• Анализирует производительность и оптимизацию
Всё просто: кидаешь ссылку — получаешь полное досье на сайт. Никакой регистрации, без ограничений, код открыт на GitHub.
Удобно для быстрого аудита перед интеграцией, проверки API партнёров или анализа чужой инфраструктуры.
@ai_for_dev
🍾1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ByteDance запустил TARS — AI-агент, который сам кликает мышкой за вас
Разработчики из ByteDance выложили в опенсорс TARS — систему, которая смотрит на ваш экран, понимает что происходит, и выполняет задачи как живой человек.
Работает просто: говорите
Что умеет:
• Распознаёт интерфейс через компьютерное зрение
• Управляет браузером и приложениями
• Работает локально (данные не уходят в облако)
• Поддерживает удалённый доступ
В репозитории два проекта: Agent TARS (CLI и веб-интерфейс с интеграцией MCP-инструментов) и UI-TARS Desktop (десктопное приложение с локальным оператором).
Бесплатно, кроссплатформенно, можно запускать на своём железе. Отличный инструмент для автоматизации тестов или рутинных задач.
@ai_for_dev
Разработчики из ByteDance выложили в опенсорс TARS — систему, которая смотрит на ваш экран, понимает что происходит, и выполняет задачи как живой человек.
Работает просто: говорите
забронируй билет на самолёт или заполни форму регистрации — агент сам двигает курсор, вводит текст, кликает кнопки. Никаких скриптов писать не нужно.Что умеет:
• Распознаёт интерфейс через компьютерное зрение
• Управляет браузером и приложениями
• Работает локально (данные не уходят в облако)
• Поддерживает удалённый доступ
В репозитории два проекта: Agent TARS (CLI и веб-интерфейс с интеграцией MCP-инструментов) и UI-TARS Desktop (десктопное приложение с локальным оператором).
Бесплатно, кроссплатформенно, можно запускать на своём железе. Отличный инструмент для автоматизации тестов или рутинных задач.
@ai_for_dev
💋1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Lightricks открыли LTX-2 — 4K видео с аудио на твоей видеокарте
Чуваки из Lightricks (те самые, что делали LTX-Studio) сделали крутой пивот — выложили в опенсорс свою видеомодель LTX-2. И это не просто очередная игрушка, а первая полностью открытая модель, которая умеет:
🎬 Генерить нативное 4K при 50 FPS
🔊 Создавать синхронизированное аудио (голоса, музыка, звуки)
⏱ До 20 секунд видео
💻 Работать на обычных GPU
В основе — трансформер на 19B параметров (14B видео + 5B аудио). Модель квантована в NVFP8 (на 30% легче, в 2 раза быстрее) и из коробки работает в ComfyUI.
Главное отличие от всех остальных — это действительно опенсорс: веса, код инференса, даже код тренировки. Хочешь дообучить под свои задачи? Пожалуйста.
По качеству не на первом месте (23-я позиция в LM видео арене), но для open-source решения с такими возможностями — очень достойно.
GitHub • Hugging Face • Попробовать онлайн
@ai_for_dev
Чуваки из Lightricks (те самые, что делали LTX-Studio) сделали крутой пивот — выложили в опенсорс свою видеомодель LTX-2. И это не просто очередная игрушка, а первая полностью открытая модель, которая умеет:
🎬 Генерить нативное 4K при 50 FPS
🔊 Создавать синхронизированное аудио (голоса, музыка, звуки)
⏱ До 20 секунд видео
💻 Работать на обычных GPU
В основе — трансформер на 19B параметров (14B видео + 5B аудио). Модель квантована в NVFP8 (на 30% легче, в 2 раза быстрее) и из коробки работает в ComfyUI.
Главное отличие от всех остальных — это действительно опенсорс: веса, код инференса, даже код тренировки. Хочешь дообучить под свои задачи? Пожалуйста.
По качеству не на первом месте (23-я позиция в LM видео арене), но для open-source решения с такими возможностями — очень достойно.
GitHub • Hugging Face • Попробовать онлайн
@ai_for_dev
🖕1
NVIDIA на CES: платформа Rubin и открытые модели
Дженсен Хуанг традиционно открыл CES 2026 большим анонсом 🚀
Rubin — новая флагманская платформа для AI. Главная фишка: генерация токенов стала в ~10 раз дешевле. Это уже не концепт — платформа в полном production.
Что ещё:
• Семейство открытых моделей под конкретные задачи: медицина, климат, робототехника, автопилоты, reasoning-агенты
• Alpamayo — новая модель для разработки автономного вождения
• Показали Mercedes-Benz CLA с AI-управлением от NVIDIA DRIVE
• Uber, Lucid и Nuro привезли первое серийное роботакси
Для разработчиков ML-инфраструктуры — время планировать апгрейды. Экономика AI вычислений меняется.
Детали презентации
@ai_for_dev
Дженсен Хуанг традиционно открыл CES 2026 большим анонсом 🚀
Rubin — новая флагманская платформа для AI. Главная фишка: генерация токенов стала в ~10 раз дешевле. Это уже не концепт — платформа в полном production.
Что ещё:
• Семейство открытых моделей под конкретные задачи: медицина, климат, робототехника, автопилоты, reasoning-агенты
• Alpamayo — новая модель для разработки автономного вождения
• Показали Mercedes-Benz CLA с AI-управлением от NVIDIA DRIVE
• Uber, Lucid и Nuro привезли первое серийное роботакси
Для разработчиков ML-инфраструктуры — время планировать апгрейды. Экономика AI вычислений меняется.
Детали презентации
@ai_for_dev
😈1
Прецедент юридической ответственности: Google и Character.AI урегулируют дела о смерти пользователей чат-ботов
Google и Character.AI ведут переговоры об урегулировании первых крупных исков, обвиняющих AI-компании в причинении вреда пользователям, приведшего к летальным исходам среди несовершеннолетних.
Технические и продуктовые последствия:
Модерация контента:
• Потребуются более строгие фильтры на этапе генерации ответов
• Обязательные проверки на потенциально опасный контент (суицидальные мысли, насилие)
• Логирование критических диалогов для аудита
Системы предупреждений:
• Disclaimer'ы о том, что AI не заменяет профессиональную помощь
• Триггеры для перенаправления к специалистам (кризисные линии)
• Возрастная верификация и родительский контроль
Прозрачность:
• Документирование логики принятия решений моделью
• Explainability механизмов для критических сценариев
• API для мониторинга поведения системы
Эти соглашения создадут baseline для compliance требований к conversational AI. Суммы выплат и условия будут использоваться регуляторами как reference point.
Источник: TechCrunch
@ai_for_dev
Google и Character.AI ведут переговоры об урегулировании первых крупных исков, обвиняющих AI-компании в причинении вреда пользователям, приведшего к летальным исходам среди несовершеннолетних.
Технические и продуктовые последствия:
Модерация контента:
• Потребуются более строгие фильтры на этапе генерации ответов
• Обязательные проверки на потенциально опасный контент (суицидальные мысли, насилие)
• Логирование критических диалогов для аудита
Системы предупреждений:
• Disclaimer'ы о том, что AI не заменяет профессиональную помощь
• Триггеры для перенаправления к специалистам (кризисные линии)
• Возрастная верификация и родительский контроль
Прозрачность:
• Документирование логики принятия решений моделью
• Explainability механизмов для критических сценариев
• API для мониторинга поведения системы
Эти соглашения создадут baseline для compliance требований к conversational AI. Суммы выплат и условия будут использоваться регуляторами как reference point.
Источник: TechCrunch
@ai_for_dev
😴1
DeepSeek V4: китайцы обещают побить Claude и GPT в кодинге
The Information слили интересные детали о новой модели DeepSeek.
Что известно:
🗓 Релиз запланирован на середину февраля (Лунный Новый год), но может сдвинуться
💻 Внутренние тесты показывают, что V4 обгоняет Claude и GPT в задачах на код
📏 Заявлен прорыв в работе со сверхдлинными запросами — похоже, речь о Dynamic Sparse Attention из V3.2
Вопрос доверия: пока это инсайдерские слухи, без публичных бенчмарков. Но учитывая, что DeepSeek уже удивила соотношением цена/качество в V3, игнорировать не стоит.
Если окажется правдой — это серьёзная заявка на лидерство в AI-инструментах для девелопмента 👀
@ai_for_dev
The Information слили интересные детали о новой модели DeepSeek.
Что известно:
🗓 Релиз запланирован на середину февраля (Лунный Новый год), но может сдвинуться
💻 Внутренние тесты показывают, что V4 обгоняет Claude и GPT в задачах на код
📏 Заявлен прорыв в работе со сверхдлинными запросами — похоже, речь о Dynamic Sparse Attention из V3.2
Вопрос доверия: пока это инсайдерские слухи, без публичных бенчмарков. Но учитывая, что DeepSeek уже удивила соотношением цена/качество в V3, игнорировать не стоит.
Если окажется правдой — это серьёзная заявка на лидерство в AI-инструментах для девелопмента 👀
@ai_for_dev
The Information
DeepSeek To Release Next Flagship AI Model With Strong Coding Ability
Chinese AI startup DeepSeek is expected to launch its next-generation AI model that features strong coding capabilities in the coming weeks, according to two people with direct knowledge of the plan. The new model, V4, is a successor to the V3 model DeepSeek…
😭1
Bolt Graphics показали GPU, который рвёт RTX 5090 в AI-задачах
На CES 2026 малоизвестный стартап из Калифорнии выкатил видяху ZEUS 1C с безумными характеристиками 🔥
Что впечатляет:
— В FP64-бенчмарках втрое быстрее RTX 5090
— В трассировке пути в 2,5 раза производительнее
— Память до 384 ГБ — хоть всю модель грузи
— Жрёт всего 225 Вт (один 8-pin!)
— Встроенная сетевуха до 800 Гбит/с
— BMC/IPMI из коробки — прямо в стойку
Под капотом: кастомная SIMD-архитектура с RISC-V процессором, который одновременно тянет CPU-задачи. Полная поддержка Vulkan, DirectX 12, Unreal Engine и Unity.
Когда можно будет купить — неизвестно. Но если заявленные цифры реальные, у Nvidia появился серьёзный конкурент в AI-сегменте.
@ai_for_dev
На CES 2026 малоизвестный стартап из Калифорнии выкатил видяху ZEUS 1C с безумными характеристиками 🔥
Что впечатляет:
— В FP64-бенчмарках втрое быстрее RTX 5090
— В трассировке пути в 2,5 раза производительнее
— Память до 384 ГБ — хоть всю модель грузи
— Жрёт всего 225 Вт (один 8-pin!)
— Встроенная сетевуха до 800 Гбит/с
— BMC/IPMI из коробки — прямо в стойку
Под капотом: кастомная SIMD-архитектура с RISC-V процессором, который одновременно тянет CPU-задачи. Полная поддержка Vulkan, DirectX 12, Unreal Engine и Unity.
Когда можно будет купить — неизвестно. Но если заявленные цифры реальные, у Nvidia появился серьёзный конкурент в AI-сегменте.
@ai_for_dev
🤓1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ElevenLabs добавили транскрибацию речи в свой API
Вышел Scribe 2 — преобразует любую речь в текст прямо на лету. Работает с песнями, лекциями, подкастами, даже если качество аудио так себе.
Что умеет:
• Автоматически распознаёт разных говорящих и размечает их реплики
• Понимает 90 языков (русский в том числе)
• Справляется с плохим качеством записи
• Доступен через API — можно встраивать в свои проекты
Полезно для всего, где нужна автоматическая расшифровка: от создания субтитров до обработки звонков.
@ai_for_dev
Вышел Scribe 2 — преобразует любую речь в текст прямо на лету. Работает с песнями, лекциями, подкастами, даже если качество аудио так себе.
Что умеет:
• Автоматически распознаёт разных говорящих и размечает их реплики
• Понимает 90 языков (русский в том числе)
• Справляется с плохим качеством записи
• Доступен через API — можно встраивать в свои проекты
Полезно для всего, где нужна автоматическая расшифровка: от создания субтитров до обработки звонков.
@ai_for_dev
🔥1👻1
42 готовых рецепта для n8n — собираем AI-агентов за минуты
Нашли крутой репозиторий с workflow-шаблонами для n8n. Каждый шаблон — это готовый AI-агент с видео-инструкцией, как его собрать.
Что внутри:
💡 Ежедневные дайджесты и автопостинг в LinkedIn
💡 Deep Research Agent — копает инфу через Google
💡 Автоматическая генерация блогов из исследований
💡 Лид-генерация через LinkedIn (с X-Ray поиском)
💡 Создание видео для YouTube/TikTok/Instagram
💡 Интеграция с Postiz для планирования постов
💡 Генерация AI-видео через Seedance, Veo 3.1, Sora 2, MiniMax
Используют GPT, ElevenLabs, Flux, ComfyUI, Fal.ai и кучу других сервисов. Плюс там есть собственные MCP-серверы для видео и сторителлинга.
В общем, если работаете с n8n — это золотая жила для экспериментов 🔥
@ai_for_dev
Нашли крутой репозиторий с workflow-шаблонами для n8n. Каждый шаблон — это готовый AI-агент с видео-инструкцией, как его собрать.
Что внутри:
💡 Ежедневные дайджесты и автопостинг в LinkedIn
💡 Deep Research Agent — копает инфу через Google
💡 Автоматическая генерация блогов из исследований
💡 Лид-генерация через LinkedIn (с X-Ray поиском)
💡 Создание видео для YouTube/TikTok/Instagram
💡 Интеграция с Postiz для планирования постов
💡 Генерация AI-видео через Seedance, Veo 3.1, Sora 2, MiniMax
Используют GPT, ElevenLabs, Flux, ComfyUI, Fal.ai и кучу других сервисов. Плюс там есть собственные MCP-серверы для видео и сторителлинга.
В общем, если работаете с n8n — это золотая жила для экспериментов 🔥
@ai_for_dev
👨💻1
Anthropic прикрыла лавочку с дешёвым Claude в IDE
Anthropic заблокировала использование подписки Claude Max в Cursor, OpenCode и других редакторах. За $200 в месяц можно было получить токенов на $1500-2500 — если считать по API-ценам. Слишком хорошо, чтобы быть правдой 💸
Как это работало? Сторонние IDE притворялись официальным Claude Code и получали те же щедрые лимиты. Разработчики кайфовали: мощь Claude Opus 4.5 в привычном редакторе с автодополнением и Git-интеграцией.
Что пошло не так? Появился "метод Ральфа Виггама" (отсылка к Симпсонам) — бесконечный цикл с Claude, который пытается решить задачу, пока тесты не пройдут. Агенты работали сутками и выжигали месячную квоту за ночь.
Создатель Ruby on Rails DHH назвал блокировку враждебной к клиентам. Инженер Datadog написал, что Anthropic спидранит путь от дружелюбного стартапа до ненавистной корпорации.
Что дальше? OpenCode уже анонсировал партнёрство с OpenAI. Эпоха открытых API заканчивается — либо платишь по рыночным ценам, либо ищешь тех, кто пока не закрутил гайки.
**Детали на MLTimes**
@ai_for_dev
Anthropic заблокировала использование подписки Claude Max в Cursor, OpenCode и других редакторах. За $200 в месяц можно было получить токенов на $1500-2500 — если считать по API-ценам. Слишком хорошо, чтобы быть правдой 💸
Как это работало? Сторонние IDE притворялись официальным Claude Code и получали те же щедрые лимиты. Разработчики кайфовали: мощь Claude Opus 4.5 в привычном редакторе с автодополнением и Git-интеграцией.
Что пошло не так? Появился "метод Ральфа Виггама" (отсылка к Симпсонам) — бесконечный цикл с Claude, который пытается решить задачу, пока тесты не пройдут. Агенты работали сутками и выжигали месячную квоту за ночь.
Создатель Ruby on Rails DHH назвал блокировку враждебной к клиентам. Инженер Datadog написал, что Anthropic спидранит путь от дружелюбного стартапа до ненавистной корпорации.
Что дальше? OpenCode уже анонсировал партнёрство с OpenAI. Эпоха открытых API заканчивается — либо платишь по рыночным ценам, либо ищешь тех, кто пока не закрутил гайки.
**Детали на MLTimes**
@ai_for_dev
👀1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
FalkorDB — графовая БД в 496 раз быстрее Neo4j
Классические графовые базы данных используют pointer chasing для обхода графа: переход от узла к узлу через указатели. Это последовательный процесс, который не масштабируется.
FalkorDB использует принципиально другой подход: представляет весь граф как разреженную матрицу смежности. Узлы — строки и столбцы, рёбра — единицы в ячейках.
Преимущества:
• Traversal превращается в матричное умножение: запрос "друзья друзей" = F × F
• Сложные паттерны "A follows B, B likes C" = Follows × Likes
• Операции выполняются параллельно на CPU/GPU
• Использует GraphBLAS для sparse matrix вычислений
Реализация:
• Нативный модуль Redis (in-memory)
• Поддержка OpenCypher с автоматической трансляцией в матричную алгебру
• Оптимизация на уровне C
Особенно актуально для AI-приложений: knowledge graphs для LLM, agent memory, fraud detection.
Benchmark показывает экспоненциальное преимущество FalkorDB при росте сложности запросов.
@ai_for_dev
Классические графовые базы данных используют pointer chasing для обхода графа: переход от узла к узлу через указатели. Это последовательный процесс, который не масштабируется.
FalkorDB использует принципиально другой подход: представляет весь граф как разреженную матрицу смежности. Узлы — строки и столбцы, рёбра — единицы в ячейках.
Преимущества:
• Traversal превращается в матричное умножение: запрос "друзья друзей" = F × F
• Сложные паттерны "A follows B, B likes C" = Follows × Likes
• Операции выполняются параллельно на CPU/GPU
• Использует GraphBLAS для sparse matrix вычислений
Реализация:
• Нативный модуль Redis (in-memory)
• Поддержка OpenCypher с автоматической трансляцией в матричную алгебру
• Оптимизация на уровне C
Особенно актуально для AI-приложений: knowledge graphs для LLM, agent memory, fraud detection.
Benchmark показывает экспоненциальное преимущество FalkorDB при росте сложности запросов.
@ai_for_dev
🎃1
Что я понял за 14 лет в Google: 21 урок для разработчиков
Addy Osmani поделился тем, что реально важно в карьере инженера — и это не про выбор правильного фреймворка 🙂
Главное:
— Лучшие инженеры одержимы проблемами пользователей, а не технологиями
— Быть правым — дёшево. Настоящий скилл — прийти к решению вместе с командой
— Действуй быстрее, чем думаешь. Корявый прототип учит больше, чем месяц споров об архитектуре
— Ясность кода важнее умных трюков. Сложность — это технический долг
— Рост = обучение + обратная связь + передача знаний
Не мотивашка, а честный взгляд на то, как работает карьера внутри большой техкомпании. Читается за 15 минут, запоминается надолго.
@ai_for_dev
Addy Osmani поделился тем, что реально важно в карьере инженера — и это не про выбор правильного фреймворка 🙂
Главное:
— Лучшие инженеры одержимы проблемами пользователей, а не технологиями
— Быть правым — дёшево. Настоящий скилл — прийти к решению вместе с командой
— Действуй быстрее, чем думаешь. Корявый прототип учит больше, чем месяц споров об архитектуре
— Ясность кода важнее умных трюков. Сложность — это технический долг
— Рост = обучение + обратная связь + передача знаний
Не мотивашка, а честный взгляд на то, как работает карьера внутри большой техкомпании. Читается за 15 минут, запоминается надолго.
@ai_for_dev
🙈1