⚡️ В сети Moltbook появилась странная тенденция: боты обмениваются так называемыми «цифровыми наркотиками» на деле это обычные prompt injection-атаки.
Суть в следующем.
Публикуется текст, который выглядит как обычный пост, но внутри содержит скрытые инструкции.
Когда другой агент:
- копирует текст
- делает summary
- или вставляет его в свой prompt
- Эти промпты начинают выполняться уже в контексте самого агента.
Если у агента есть доступ к инструментам или файлам, последствия могут быть серьёзными:
- утечка API-ключей
- эксфильтрация данных
- выполнение скрытых действий
- сохранение «логической бомбы» на будущее
Фактически это социальная форма prompt injection — вредоносные инструкции распространяются через контент, как обычные сообщения.
При этом разговоры о «восстании ботов» сильно преувеличены — часть аккаунтов в Moltbook, вероятно, просто люди, которые разыгрывают подобные сценарии.
Главный вывод:
если ваш агент читает внешний текст и имеет доступ к инструментам или данным - prompt injection уже является реальной угрозой безопасности.
futurism.com/artificial-intelligence/moltbook-digital-drugs
Суть в следующем.
Публикуется текст, который выглядит как обычный пост, но внутри содержит скрытые инструкции.
Когда другой агент:
- копирует текст
- делает summary
- или вставляет его в свой prompt
- Эти промпты начинают выполняться уже в контексте самого агента.
Если у агента есть доступ к инструментам или файлам, последствия могут быть серьёзными:
- утечка API-ключей
- эксфильтрация данных
- выполнение скрытых действий
- сохранение «логической бомбы» на будущее
Фактически это социальная форма prompt injection — вредоносные инструкции распространяются через контент, как обычные сообщения.
При этом разговоры о «восстании ботов» сильно преувеличены — часть аккаунтов в Moltbook, вероятно, просто люди, которые разыгрывают подобные сценарии.
Главный вывод:
если ваш агент читает внешний текст и имеет доступ к инструментам или данным - prompt injection уже является реальной угрозой безопасности.
futurism.com/artificial-intelligence/moltbook-digital-drugs
❤17🔥8👍5🤯3🥱2
🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇
🖥 Машинное обучение : t.me/machinelearning_interview
🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
🖥 Python: t.me/pythonl
🖥 Linux: t.me/linuxacademiya
🖥 C++ t.me/cpluspluc
🖥 Docker: t.me/DevopsDocker
🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii
🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec
👣 Golang: t.me/Golang_google
🖥 Javanoscript: t.me/javanoscriptv
🖥 C#: t.me/csharp_ci
🖥 Java: t.me/javatg
🖥 Базы данных: t.me/sqlhub
👣 Rust: t.me/rust_code
🤖 Технологии: t.me/machineint
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot
📚 Бесплатные ит-книги: https://news.1rj.ru/str/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
🖥 Подборка по Golang: https://news.1rj.ru/str/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://news.1rj.ru/str/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
📚 Бесплатные ит-книги: https://news.1rj.ru/str/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://news.1rj.ru/str/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍3🔥3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🛹 Интересная работа про физику + роботов, без магии и без «просто обучили нейросеть».
HUSKY - это physics-aware фреймворк для гуманоидного скейтбординга, где задачу формализуют как гибридную динамическую систему.
То есть не просто DRL «учись ездить», а жёсткая привязка к реальной механике.
Ключевая идея
Авторы выводят кинематическое ограничение между:
- наклоном доски
- поворотом траков (steering)
Это равенство вшивается в обучение, и политика не просто ищет любые движения, а учится в рамках физически корректных зависимостей.
Как учится робот
Через Deep Reinforcement Learning:
- разгон - через отталкивание ногой
- управление направлением - через steering доски
То есть агенту приходится освоить реальную связку «тело - доска - колёса», а не только баланс.
Почему это важно
Это пример перехода от «чёрного ящика» к physics-informed RL:
- меньше нереалистичных стратегий
- лучше перенос в реальный мир
- более стабильное обучение сложных контактных задач
arxiv.org/abs/2602.03205
HUSKY - это physics-aware фреймворк для гуманоидного скейтбординга, где задачу формализуют как гибридную динамическую систему.
То есть не просто DRL «учись ездить», а жёсткая привязка к реальной механике.
Ключевая идея
Авторы выводят кинематическое ограничение между:
- наклоном доски
- поворотом траков (steering)
Это равенство вшивается в обучение, и политика не просто ищет любые движения, а учится в рамках физически корректных зависимостей.
Как учится робот
Через Deep Reinforcement Learning:
- разгон - через отталкивание ногой
- управление направлением - через steering доски
То есть агенту приходится освоить реальную связку «тело - доска - колёса», а не только баланс.
Почему это важно
Это пример перехода от «чёрного ящика» к physics-informed RL:
- меньше нереалистичных стратегий
- лучше перенос в реальный мир
- более стабильное обучение сложных контактных задач
arxiv.org/abs/2602.03205
👍16❤5😍2🐳2❤🔥1
Рынок ИИ в России быстро растёт: по предварительным оценкам, в 2025 году его объём достиг $2,1 млрд, а спрос на ML-инженеров уже сейчас опережает предложение. Бизнесу нужны специалисты для реальных задач — от рекомендательных систем и аналитики до автоматизации сложных процессов.
На курсе "Инженер машинного обучения с нуля" в Нетологии делают упор на практических навыках. Вы научитесь работать со всем циклом ML-разработки:
• формулировать и проверять гипотезы с помощью статистики;
• создавать и дообучать нейросети, использовать transfer learning;
• собирать ETL-пайплайны и готовить данные;
• контейнеризировать проекты и настраивать CI/CD для ML-систем.
В программе больше 10 проектов для портфолио, задачи от реальных компаний и шанс на стажировку в Globus IT. А эксперты из Яндекса, Сбера и Amazon помогут на протяжении всего обучения.
Начните свой путь в профессию, которая уже меняет рынок. Получите скидку 45% по промокоду ML2026 с возможностью оформить рассрочку.
Реклама. ООО “Нетология” ОГРН 1207700135884 Erid:2VSb5wj2R5s
На курсе "Инженер машинного обучения с нуля" в Нетологии делают упор на практических навыках. Вы научитесь работать со всем циклом ML-разработки:
• формулировать и проверять гипотезы с помощью статистики;
• создавать и дообучать нейросети, использовать transfer learning;
• собирать ETL-пайплайны и готовить данные;
• контейнеризировать проекты и настраивать CI/CD для ML-систем.
В программе больше 10 проектов для портфолио, задачи от реальных компаний и шанс на стажировку в Globus IT. А эксперты из Яндекса, Сбера и Amazon помогут на протяжении всего обучения.
Начните свой путь в профессию, которая уже меняет рынок. Получите скидку 45% по промокоду ML2026 с возможностью оформить рассрочку.
Реклама. ООО “Нетология” ОГРН 1207700135884 Erid:2VSb5wj2R5s
❤4😁4🤨3👍1🔥1🍌1
🚀 Умный агент данных Dash
Dash - это самообучающийся агент, который предоставляет ответы, основываясь на шести уровнях контекста. Он улучшает свои результаты с каждым запросом, обеспечивая более глубокое понимание вопросов и предоставляя полезные инсайты.
🚀 Основные моменты:
- Шесть уровней контекста для точных ответов.
- Самообучение без повторного обучения.
- Генерация SQL-запросов на основе успешных паттернов.
- Интуитивное понимание вопросов для более информативных ответов.
📌 GitHub: https://github.com/agno-agi/dash
#python
Dash - это самообучающийся агент, который предоставляет ответы, основываясь на шести уровнях контекста. Он улучшает свои результаты с каждым запросом, обеспечивая более глубокое понимание вопросов и предоставляя полезные инсайты.
🚀 Основные моменты:
- Шесть уровней контекста для точных ответов.
- Самообучение без повторного обучения.
- Генерация SQL-запросов на основе успешных паттернов.
- Интуитивное понимание вопросов для более информативных ответов.
📌 GitHub: https://github.com/agno-agi/dash
#python
❤11🔥7👍3❤🔥1
Сервис Managed PostgreSQL от MWS Cloud вышел в общий доступ
MWS Cloud, которая входит в МТС Web Services, объявила о запуске в промышленную эксплуатацию Managed PostgreSQL. Это полностью управляемый сервис баз данных на облачной платформе MWS Cloud Platform. Он нужен бизнесу, чтобы быстро и без лишних затрат разворачивать и масштабировать популярную систему управления баз данных — PostgreSQL.
Через сервис можно:
• создавать как одиночные (standalone) инсталляции, так и отказоустойчивые кластеры;
• делать бэкапы по расписанию и восстанавливать данные на момент времени;
• гибко настраивать read-only эндпоинты для масштабирования чтения;
• обеспечивать изоляцию и приватную связность внутри облачной платформы через Private Link.
В зависимости от требований к производительности Managed PostgreSQL использует сетевые или локальные диски. Он работает в режиме self-service и разворачивается:
• через консоль MWS Cloud Platform;
• с использованием CLI и API.
Продукт полностью доведён до ума — он уже прошёл обкатку в компаниях группы МТС и у некоторых внешних заказчиков. Однако до конца марта его можно попробовать бесплатно с гарантированным SLA.
MWS Cloud, которая входит в МТС Web Services, объявила о запуске в промышленную эксплуатацию Managed PostgreSQL. Это полностью управляемый сервис баз данных на облачной платформе MWS Cloud Platform. Он нужен бизнесу, чтобы быстро и без лишних затрат разворачивать и масштабировать популярную систему управления баз данных — PostgreSQL.
Через сервис можно:
• создавать как одиночные (standalone) инсталляции, так и отказоустойчивые кластеры;
• делать бэкапы по расписанию и восстанавливать данные на момент времени;
• гибко настраивать read-only эндпоинты для масштабирования чтения;
• обеспечивать изоляцию и приватную связность внутри облачной платформы через Private Link.
В зависимости от требований к производительности Managed PostgreSQL использует сетевые или локальные диски. Он работает в режиме self-service и разворачивается:
• через консоль MWS Cloud Platform;
• с использованием CLI и API.
Продукт полностью доведён до ума — он уже прошёл обкатку в компаниях группы МТС и у некоторых внешних заказчиков. Однако до конца марта его можно попробовать бесплатно с гарантированным SLA.
👍7❤5🔥2
⚡️ X-Coder - новый мощный релиз для код-LLM от IIGroup.
Команда выложила полноценный стек для обучения моделей программированию: синтетические датасеты, RL-выравнивание и готовые модели с сильным логическим мышлением.
Что внутри:
— X-Coder-SFT-376k - большой синтетический датасет (376K примеров), сгенерированный с помощью GPT-o3-mini и DeepSeek-R1
— X-Coder-RL-40k - набор для RL-дообучения, сфокусированный на логике, проверке решений и качестве рассуждений
— X-Coder-8B - модели на базе Qwen3 с упором на reasoning и задачи программирования
Главная идея —-полностью синтетическая эволюция данных: масштабирование качества без ручной разметки. Такой подход уже становится стандартом для обучения сильных coding-моделей.
Полезно, если вы:
• обучаете собственные code-LLM
• исследуете synthetic data + RLHF/RLAIF
• работаете с Qwen-экосистемой или агентами для программирования
Модели и датасеты:
https://modelscope.cn/datasets/IIGroup/X-Coder-SFT-376k
https://modelscope.cn/datasets/IIGroup/X-Coder-RL-40k
https://modelscope.cn/models/IIGroup/X-Coder-SFT-Qwen3-8B
#LLM #CodeAI #Qwen3 #DeepSeek #AI #Coding
Команда выложила полноценный стек для обучения моделей программированию: синтетические датасеты, RL-выравнивание и готовые модели с сильным логическим мышлением.
Что внутри:
— X-Coder-SFT-376k - большой синтетический датасет (376K примеров), сгенерированный с помощью GPT-o3-mini и DeepSeek-R1
— X-Coder-RL-40k - набор для RL-дообучения, сфокусированный на логике, проверке решений и качестве рассуждений
— X-Coder-8B - модели на базе Qwen3 с упором на reasoning и задачи программирования
Главная идея —-полностью синтетическая эволюция данных: масштабирование качества без ручной разметки. Такой подход уже становится стандартом для обучения сильных coding-моделей.
Полезно, если вы:
• обучаете собственные code-LLM
• исследуете synthetic data + RLHF/RLAIF
• работаете с Qwen-экосистемой или агентами для программирования
Модели и датасеты:
https://modelscope.cn/datasets/IIGroup/X-Coder-SFT-376k
https://modelscope.cn/datasets/IIGroup/X-Coder-RL-40k
https://modelscope.cn/models/IIGroup/X-Coder-SFT-Qwen3-8B
#LLM #CodeAI #Qwen3 #DeepSeek #AI #Coding
🔥6❤3😍2
⚡️ AAI иногда помогает делать прорывы в самых неожиданных местах. Модель, обученная распознавать птиц, теперь помогает раскрывать тайны подводного мира.
Главная проблема океанологии - данные.
Подводные камеры записывают тысячи часов видео, но учёные физически не успевают всё просмотреть. В результате редкие виды, изменения экосистем и важные события могут оставаться незамеченными годами.
Исследователи применили модели компьютерного зрения, изначально обученные на изображениях птиц. Несмотря на то, что среда полностью другая (вода, плохое освещение, шум, мутность), модель смогла:
- автоматически находить морских животных в кадре
- классифицировать виды
- отслеживать их поведение
- анализировать большие массивы данных без участия человека
Transfer learning — ключевая идея.
Модель уже умеет распознавать формы, текстуры, контуры и движение. Эти базовые визуальные признаки универсальны и подходят не только для птиц, но и для рыб, медуз и других морских существ.
Самое интересное:
- Не нужно обучать модель с нуля (экономия месяцев работы и огромных ресурсов)
- Можно быстро адаптировать AI к новым научным задачам
- AI способен находить редкие или неожиданные наблюдения, которые человек мог бы пропустить
- Такой подход ускоряет исследования климата и состояния океанов
Фактически, модель стала инструментом научных открытий, а не просто системой распознавания изображений.
Главный вывод для разработчиков:
Ценность AI сегодня - не в обучении новых моделей, а в умении переиспользовать существующие и переносить их в новые домены.
Часто самая сильная инновация — это не новая архитектура, а новое применение.
https://research.google/blog/how-ai-trained-on-birds-is-surfacing-underwater-mysteries/
Главная проблема океанологии - данные.
Подводные камеры записывают тысячи часов видео, но учёные физически не успевают всё просмотреть. В результате редкие виды, изменения экосистем и важные события могут оставаться незамеченными годами.
Исследователи применили модели компьютерного зрения, изначально обученные на изображениях птиц. Несмотря на то, что среда полностью другая (вода, плохое освещение, шум, мутность), модель смогла:
- автоматически находить морских животных в кадре
- классифицировать виды
- отслеживать их поведение
- анализировать большие массивы данных без участия человека
Transfer learning — ключевая идея.
Модель уже умеет распознавать формы, текстуры, контуры и движение. Эти базовые визуальные признаки универсальны и подходят не только для птиц, но и для рыб, медуз и других морских существ.
Самое интересное:
- Не нужно обучать модель с нуля (экономия месяцев работы и огромных ресурсов)
- Можно быстро адаптировать AI к новым научным задачам
- AI способен находить редкие или неожиданные наблюдения, которые человек мог бы пропустить
- Такой подход ускоряет исследования климата и состояния океанов
Фактически, модель стала инструментом научных открытий, а не просто системой распознавания изображений.
Главный вывод для разработчиков:
Ценность AI сегодня - не в обучении новых моделей, а в умении переиспользовать существующие и переносить их в новые домены.
Часто самая сильная инновация — это не новая архитектура, а новое применение.
https://research.google/blog/how-ai-trained-on-birds-is-surfacing-underwater-mysteries/
🔥26👍8❤6
⚡️ Deep Research без интернета? Теперь это возможно.
OpenResearcher — это полностью офлайн-пайплайн для генерации длинных исследовательских траекторий (100+ шагов), которые имитируют реальный процесс работы агента в интернете:
search → open → find → анализ → вывод.
И всё это:
- без API поиска
- без ограничений по rate limit
- без нестабильности результатов
- полностью воспроизводимо
Что под капотом:
- GPT-OSS-120B генерирует исследовательские цепочки
- Локальный поисковик + корпус 10 трлн токенов
- 15 млн документов FineWeb
- 10 000 «золотых» отобранных источников
- Явные примитивы браузинга (поиск, открытие, извлечение), а не просто retrieve-and-read
- Reject sampling — сохраняются только успешные длинные траектории
Почему это важно?
Главная проблема обучения research-агентов — длинные цепочки действий.
Обычные датасеты короткие и не учат модель думать на горизонте десятков шагов.
Здесь результат впечатляет:
SFT на этих траекториях повышает точность модели Nemotron-3-Nano-30B-A3B
с 20.8% → 54.8% на BrowseComp-Plus
(+34% абсолютного прироста)
Что это значит для индустрии:
- Deep-research агентов можно обучать без дорогих онлайн-запросов
- Появляется воспроизводимое обучение tool-use
- Можно масштабировать генерацию «мышления через действия»
- Это шаг к стабильным автономным исследовательским AI
Открытое релизнули всё:
- Код, поисковик и рецепт корпуса
- ~96K длинных исследовательских траекторий
- Логи оценки
- Обученные модели
- Онлайн-демо
GitHub: https://github.com/TIGER-AI-Lab/OpenResearcher
Models & Data: https://huggingface.co/collections/TIGER-Lab/openresearcher
Demo: https://huggingface.co/spaces/OpenResearcher/OpenResearcher
Eval logs: https://huggingface.co/datasets/OpenResearcher/OpenResearcher-Eval-Logs
OpenResearcher — это полностью офлайн-пайплайн для генерации длинных исследовательских траекторий (100+ шагов), которые имитируют реальный процесс работы агента в интернете:
search → open → find → анализ → вывод.
И всё это:
- без API поиска
- без ограничений по rate limit
- без нестабильности результатов
- полностью воспроизводимо
Что под капотом:
- GPT-OSS-120B генерирует исследовательские цепочки
- Локальный поисковик + корпус 10 трлн токенов
- 15 млн документов FineWeb
- 10 000 «золотых» отобранных источников
- Явные примитивы браузинга (поиск, открытие, извлечение), а не просто retrieve-and-read
- Reject sampling — сохраняются только успешные длинные траектории
Почему это важно?
Главная проблема обучения research-агентов — длинные цепочки действий.
Обычные датасеты короткие и не учат модель думать на горизонте десятков шагов.
Здесь результат впечатляет:
SFT на этих траекториях повышает точность модели Nemotron-3-Nano-30B-A3B
с 20.8% → 54.8% на BrowseComp-Plus
(+34% абсолютного прироста)
Что это значит для индустрии:
- Deep-research агентов можно обучать без дорогих онлайн-запросов
- Появляется воспроизводимое обучение tool-use
- Можно масштабировать генерацию «мышления через действия»
- Это шаг к стабильным автономным исследовательским AI
Открытое релизнули всё:
- Код, поисковик и рецепт корпуса
- ~96K длинных исследовательских траекторий
- Логи оценки
- Обученные модели
- Онлайн-демо
GitHub: https://github.com/TIGER-AI-Lab/OpenResearcher
Models & Data: https://huggingface.co/collections/TIGER-Lab/openresearcher
Demo: https://huggingface.co/spaces/OpenResearcher/OpenResearcher
Eval logs: https://huggingface.co/datasets/OpenResearcher/OpenResearcher-Eval-Logs
1❤11👍8🔥3🤣2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Эти анимации были созданы на 100% с помощью искусственного интеллекта, используя Seedance 2.0.
Всё было сгенерировано на основе одного запроса, без ручной анимации.
Вы смотрите воссозданные бои, такие как Годзё Сатору против Рёмена Сукуны, сражения с участием Махораги и таких персонажей, как Саске Учиха, Тодзи Фусигуро и Юта Оккоцу.
Плавность, точность и эффектность дают понять: искусственный интеллект для 2D-анимации вышел на новый уровень.
Это не проверка. Это реальные перемены, происходящие прямо сейчас.
Всё было сгенерировано на основе одного запроса, без ручной анимации.
Вы смотрите воссозданные бои, такие как Годзё Сатору против Рёмена Сукуны, сражения с участием Махораги и таких персонажей, как Саске Учиха, Тодзи Фусигуро и Юта Оккоцу.
Плавность, точность и эффектность дают понять: искусственный интеллект для 2D-анимации вышел на новый уровень.
Это не проверка. Это реальные перемены, происходящие прямо сейчас.
👍15❤6🔥4🥴4🤨3👏1🕊1
Google представили новый подход к разработке AI-систем, вместо привычного формата «один пользователь - один ассистент» они моделируют групповые диалоги, где одновременно взаимодействуют несколько людей и ИИ.
Идея проста: в реальной жизни ИИ всё чаще работает не в одиночку, а как участник команды.
Что предлагают
Система позволяет:
- Симулировать групповые обсуждения (несколько людей + AI)
- Тестировать, как ИИ ведёт себя в динамике разговора
- Оценивать:
- когда ИИ должен вмешиваться
- когда лучше молчать
- как не перебивать людей
- как учитывать контекст всей группы
Почему это важно
Обычные тесты проверяют:
- точность ответа
- знание фактов
Но в командной работе важнее:
- тайминг ответа
- уместность
- социальное поведение
- понимание ролей участников
ИИ должен стать коллегой, а не просто чат-ботом.
Где это применимо
- Совместное написание документов
- Брейнштормы
- Планирование проектов
- Онлайн-встречи
- Образование и командная работа
Главная идея
Будущее AI - это не «личный помощник»,
а участник командных процессов.
Такие симуляции позволяют заранее тестировать поведение модели в сложных социальных сценариях и делать её более естественной и полезной в реальной работе.
✔️ Источник: https://research.google/blog/beyond-one-on-one-authoring-simulating-and-testing-dynamic-human-ai-group-conversations/
Идея проста: в реальной жизни ИИ всё чаще работает не в одиночку, а как участник команды.
Что предлагают
Система позволяет:
- Симулировать групповые обсуждения (несколько людей + AI)
- Тестировать, как ИИ ведёт себя в динамике разговора
- Оценивать:
- когда ИИ должен вмешиваться
- когда лучше молчать
- как не перебивать людей
- как учитывать контекст всей группы
Почему это важно
Обычные тесты проверяют:
- точность ответа
- знание фактов
Но в командной работе важнее:
- тайминг ответа
- уместность
- социальное поведение
- понимание ролей участников
ИИ должен стать коллегой, а не просто чат-ботом.
Где это применимо
- Совместное написание документов
- Брейнштормы
- Планирование проектов
- Онлайн-встречи
- Образование и командная работа
Главная идея
Будущее AI - это не «личный помощник»,
а участник командных процессов.
Такие симуляции позволяют заранее тестировать поведение модели в сложных социальных сценариях и делать её более естественной и полезной в реальной работе.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤17🔥8🥰4🤯4🥴1
DeepWiki - это инструмент, который превращает любой GitHub-проект в интерактивную документацию с AI.
Просто замените в ссылке:
github.com → deepwiki.com
И вы получите:
- автоматически сгенерированную wiki по проекту
- объяснение архитектуры
- разбор ключевых файлов
- ответы на вопросы прямо по коду
Пример:
https://deepwiki.com/karpathy/nanochat
Почему это удобно
Обычная документация часто:
- устаревшая
- неполная
- не объясняет, как всё реально работает
DeepWiki анализирует сам код — источник истины — и строит объяснения на его основе.
Можно быстро узнать:
- как устроена архитектура
- где реализована нужная функция
- как работает конкретный модуль
- какие зависимости используются
Практическая польза
- Быстрое изучение чужих репозиториев
- Онбординг в новый проект
- Поиск логики без ручного чтения сотен файлов
- Подготовка к собеседованиям
- Работа AI-агентов с кодом через MCP
Главная идея
Теперь код можно не читать построчно.
Можно задавать вопросы репозиторию и получать готовые объяснения.
Это новый способ изучения и использования open-source.
@data_analysis_ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍20❤11🔥8🤔2
🔥 Курс AI Agents PRO обновлён под LangChain 1.0+ и LangGraph 1.0
Весь код переписан под актуальные stable-версии февраля 2026:
✅ LangChain 1.0+ — новая create_agent архитектура
✅ LangGraph 1.0+ — production-ready платформа
✅ Актуальные паттерны 2026
✅ Работающий код из коробки
Что внутри:
- Агенты на LangGraph/AutoGen — от простых до multi-agent систем
- Production RAG — hybrid search, reranking, vector DBs
- Мониторинг — метрики, трейсинг, алерты
- Деплой — от прототипа до прод-сервиса
🚀 48 часов скидка 25%
Весь код переписан под актуальные stable-версии февраля 2026:
✅ LangChain 1.0+ — новая create_agent архитектура
✅ LangGraph 1.0+ — production-ready платформа
✅ Актуальные паттерны 2026
✅ Работающий код из коробки
Что внутри:
- Агенты на LangGraph/AutoGen — от простых до multi-agent систем
- Production RAG — hybrid search, reranking, vector DBs
- Мониторинг — метрики, трейсинг, алерты
- Деплой — от прототипа до прод-сервиса
🚀 48 часов скидка 25%
🥴11❤9👍2🤣2😁1
Одна из главных проблем в обучении LLM - загрязнение бенчмарков.
Модель показывает отличные результаты… но иногда просто потому, что похожие задачи уже были в обучающих данных.
Проверить это сложно.
Обычный поиск по точным совпадениям не работает - формулировки могут отличаться, слова меняться, а смысл оставаться тем же.
SoftMatcha 2 новое решение от Sakana.
Что делает инструмент:
- Ищет совпадения в корпусах размером до триллионов токенов
- Работает менее чем за 0.3 секунды
- Находит не только точные копии, но и похожие по смыслу фрагменты
(замены слов, вставки, удаления)
- Помогает обнаружить утечки тестовых данных в обучении
Почему это важно:
Если модель уже видела похожие задачи:
- метрики становятся завышенными
- сравнение моделей теряет смысл
- “прорыв” может оказаться просто хорошей памятью
SoftMatcha 2 позволяет:
- проверять чистоту датасетов
- находить скрытые пересечения
- честно оценивать качество моделей
Как это работает:
- Быстрый поиск на основе suffix arrays
- Disk-aware архитектура - эффективная работа даже с огромными данными
- Интеллектуальное pruning, чтобы избежать перебора миллионов вариантов
Можно протестировать онлайн на корпусе 100B токенов или развернуть у себя для триллионных масштабов.
Demo: http://softmatcha-2.s3-website-ap-northeast-1.amazonaws.com
Paper: https://arxiv.org/abs/2602.10908
Code: https://github.com/softmatcha/softmatcha2
Сегодня важен не только размер модели.
Главный вопрос - учится ли она думать, или просто запомнила ответы.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14👍5🔥4
Новинка построена на архитектуре MoE и получила 10 млрд. активных параметров при 229 млрд. общих. Она обучалась в сотнях тысяч сложных сред и умеет самостоятельно планировать действия без явных инструкций от пользователя.
По заявленным бенчмаркам, M2.5 превосходит GPT-5.2, Gemini 3 Pro и Claude в веб-поиске, агентных тасках и по офисными задачами. В кодинге модель в ряде тестов обходит Claude Opus 4.6. Веса опубликованы под лицензией MIT.
Закрытый вариант, M2.5-Lightning, выдает 100 токенов в секунду - это вдвое быстрее топовых аналогов. Час ее непрерывной работы стоит 1 доллар, а 4 инстанса можно гонять параллельно круглый год за 10 тыс. долларов.
API и тариф для разработчиков доступны на платформе Minimax.
minimax.io
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13🔥8👍4
🤖 Агенты на базе LLM звучит как модный тренд, но за ним скрываются конкретные архитектурные решения, ограничения и инженерные компромиссы. Без их понимания агентные системы быстро превращаются в нестабильные и трудно поддерживаемые эксперименты.
На открытом уроке вы разберёте, что на самом деле стоит за agentic-подходом и чем он отличается от привычных LLM-приложений с chains, RAG и tools. Мы подробно рассмотрим устройство агента: модель, инструменты, память, планирование и контроль выполнения, а также разберём архитектурные паттерны агентных систем.
Вы увидите, как один и тот же агентный сценарий реализуется в разных фреймворках, сравните их подходы и ограничения, поймёте, где агентный подход действительно оправдан, а где он усложняет систему без реальной выгоды.
🗓️ Встречаемся 17 февраля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «LLM Driven Development». Зарегистрируйтесь: https://otus.pw/Q3x3F/?erid=2W5zFHNEkCZ
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
На открытом уроке вы разберёте, что на самом деле стоит за agentic-подходом и чем он отличается от привычных LLM-приложений с chains, RAG и tools. Мы подробно рассмотрим устройство агента: модель, инструменты, память, планирование и контроль выполнения, а также разберём архитектурные паттерны агентных систем.
Вы увидите, как один и тот же агентный сценарий реализуется в разных фреймворках, сравните их подходы и ограничения, поймёте, где агентный подход действительно оправдан, а где он усложняет систему без реальной выгоды.
🗓️ Встречаемся 17 февраля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «LLM Driven Development». Зарегистрируйтесь: https://otus.pw/Q3x3F/?erid=2W5zFHNEkCZ
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
❤4🤣4🥱3