🎙️ NVIDIA выпустила PersonaPlex-7B - open-source голосовая диалоговая модель, которая умеет то, что обычно недоступно классическим пайплайнам: **слушать и говорить одновременно**.

Модель:
- 🔓 бесплатная и полностью открытая (MIT)
- 🤗 веса доступны на Hugging Face
- 🧠 full-duplex conversational model (двусторонний “живой” диалог)

Обычно Voice AI устроен так:
ASR → LLM → TTS
Сначала распознаём речь, потом думаем, потом озвучиваем.
Работает эффективно, но диалог получается “роботным”:
говоришь по очереди, без перебиваний, без живой реакции.

PersonaPlex-7B меняет подход.
Она работает на непрерывных аудио-токенах и использует dual-stream transformer, который генерирует текст и аудио параллельно, а не переключает управление между модулями.

Это даёт:
- мгновенные “угу / да / понял” реакции (back-channel)
- естественные перебивания и уточнения
- нормальный ритм разговора, как у человека

Ещё один плюс: управление “персоной” работает zero-shot, без дополнительного дообучения.

Если ты делаешь голосового ассистента или саппорт-агента с низкой задержкой - это очень сильный шаг вперёд.

https://github.com/NVIDIA/personaplex

@pythonl

🧠 Продвинутые советы по работе с Regex в Python

Всегда компилируй регулярные выражения. Это ускоряет работу при многократном использовании, делает код чище и упрощает тестирование.

import re
RE_EMAIL = re.compile(r"\b[A-Z0-9._%+-]+@[A-Z0-9.-]+\.[A-Z]{2,}\b", re.I)
emails = RE_EMAIL.findall(text)

Используй raw-строки и re.VERBOSE, чтобы regex был читаемым, а не выглядел как случайный набор символов.

RE_DATE = re.compile(r"""
    \b
    (?P<year>\d{4})-(?P<month>0[1-9]|1[0-2])-(?P<day>0[1-9]|[12]\d|3[01])
    \b
""", re.VERBOSE)

Если группа не нужна в выводе - делай её non-capturing (?:...). Это уменьшает расходы памяти и путаницу с индексами групп.

re.findall(r"(?:https?://)?(?:www\.)?example\.com/\S+", text)

Используй правильные якоря. \A и \Z безопаснее для валидации, чем ^ и $, которые зависят от флага MULTILINE.

re.match(r"\A\d+\Z", "123\n")

Контролируй код и ставь ограничения.

Бесконтрольный .* — частая причина зависаний и ReDoS.

re.search(r"<[^>]{0,2000}>", html)

Lookahead и lookbehind позволяют искать текст без захвата. Это мощный инструмент для точных выборок.

m = re.search(r"(?<=token=)[^\s]+", s)

Различай search, match и fullmatch. Для валидации почти всегда нужен fullmatch.

re.fullmatch(r"[a-z0-9_-]{3,32}", username)

Если замена содержит логику - используй функцию.

RE_NUM = re.compile(r"\d+")

masked = RE_NUM.sub(lambda m: "*" * len(m.group(0)), s)

Тестируй regex на “враждебных” данных: длинные строки, повторения.

Это помогает избежать ошибок.

Если стандартного re не хватает, используй библиотеку regex - она поддерживает таймауты и более мощные конструкции.

pip install regex

Regex в продакшене - это не магия. Это контроль, ограничения,
читаемость и тестирование.

@pythonl

Как все представляют завтрак разработчика в 2026 году 🤩
На самом деле утро начинается с мысли: «Как кодить еще лучше?»

Если вы уже освоили базу по Python и ищете зону роста, пройдите бесплатный мини-курс в Академии Selectel.

В программе:

🔸 набор Python-инструментов и расширений, которые ускоряют кодинг;
🔸 гайд по работе с библиотекой Tkinter, чтобы создавать приложения с графическим интерфейсом;
🔸 инструкция по основам парсинга данных с веб-сайтов и многое другое.

Закрепить полученные знания вы сможете тут же — эксперты собрали базу задач с готовыми ответами.

Все материалы бесплатные. До роскошного IT-завтрака осталось пройти курс в удобное время: https://slc.tl/leedt?2W5zFGhkak8

🎨 Генерация изображений с GLM-Image

GLM-Image — это мощная модель генерации изображений, использующая гибридную архитектуру автогрессивного и диффузионного декодера. Она превосходно справляется с задачами текстового рендеринга и генерации сложной информации, обеспечивая высокое качество изображений и детальную проработку.

🚀 Основные моменты:
- Поддержка генерации изображений из текста и редактирования изображений.
- Высокая точность рендеринга текста и семантического понимания.
- Модуль обратной связи для улучшения эстетики и детализации.
- Подходит для задач с высокой информационной плотностью.

📌 GitHub: https://github.com/zai-org/GLM-Image

✔ NVIDIA показала новый разговорный ИИ - PersonaPlex

Суть фичи в том, что модель старается звучать максимально “живым” собеседником, а не просто отвечать по очереди.

Что умеет PersonaPlex:
· Переключать стиль общения (persona) - например строгий учитель, дружелюбный консультант, бармен и т.д.
· Говорить и слушать одновременно - меньше задержек и пауз в диалоге
· Поддакивать на фоне (“угу”, “ок”, “понятно”), пока человек говорит - чтобы разговор был ближе к реальному
· Проект открыт - исходники доступны, можно брать и пробовать самому

▪GitHub
▪Hugging Face

Теперь даже HRы на питоне пишут!

Знания кода недостаточно: как сохранить и поднять свою ценность в IT

О волне сокращений заговорили ещё в прошлом году: IBM, Microsoft, Amazon и другие гиганты стали постепенно заменять сотрудников нейросетями. Сейчас можем оценить первые результаты - по данным консалтинговой компании Challenger, Gray & Christmas, ИИ стал причиной почти 55 000 увольнений в США в 2025 году.

И это касается не только сотрудников поддержки: компании всё чаще делегируют нейросетям простой код. Сейчас до 30% внутренней разработки в Microsoft и Google лежит на ИИ, а та же Claude уже превосходит программистов в техсобесах.

Пока ИИ берёт на себя рутину, ценность человека смещается в сторону интерпретации, приоритизации и влияния на решения - того, что по-прежнему нельзя автоматизировать полностью. 

А это значит, что сейчас самое время дополнять стек не новыми языками программирования, а умением связывать технологии с потребностями бизнеса.

Если хотите выделиться на рынке и не пасть жертвой ИИ-сокращений, усильте свои компетенции на курсе "Аналитик данных" от Академии Eduson.

Что внутри:
- 419 коротких уроков по всему необходимому: от Excel, SQL, BI до презентации результатов.
- Модуль по профильным нейросетям для аналитики.
- 10+ практических кейсов для портфолио.
- Онлайн-формат без дедлайнов и бессрочный доступ к обновлениям.
- Личный куратор на 365 дней.
- Лекции от экспертов-практиков из "Яндекса", Datalatte, Softline, "Работа.ру".
- Диплом о профпереподготовке и гарантия содействия трудоустройству: если не найдёте работу - вернут деньги, это прописано в договоре.

Курс также подойдёт самоучкам, которые хотят систематизировать знания основ Python и войти в IT с востребованной специализацией.

Оставить заявку можно здесь. По промокоду PYTHON получите скидку 55% и второй курс на выбор в подарок: сможете прокачать ещё больше навыков или порадовать кого-то из близких.

Реклама. ООО "Эдюсон", ИНН 7729779476, 2W5zFFvJXcc

🔍 PaddleOCR-VL-1.5 внезапно ворвался в топ open-source OCR - и при этом модель всего на 0.9B параметров.

Фактически это сейчас один из самых сильных открытых инструментов для распознавания текста и понимания документов - при очень скромном размере по меркам современных AI-моделей.

Ирония в тайминге:

• Сначала вышел Kimi 2.5
• Потом DeepSeekOCR-2
• И буквально следом - PaddleOCR-VL-1.5

Неделя просто взрывная для направления AI, которое занимается документами: сканы, PDF, таблицы, формы, смешанный текст и структура.

Что особенно интересно - это не просто классический OCR "картинка → текст", а визуально-языковая модель. То есть она лучше понимает структуру документа: блоки, таблицы, взаимосвязи между элементами, а не только символы.

Для разработчиков это означает более точный парсинг документов, автоматизацию работы с формами, счетами, договорами, отчетами и любыми полу-структурированными файлами - и все это на базе полностью открытой модели.

Порог входа в продвинутую document AI снова стал ниже.

huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL-1.5

@pythonl