#видео
🤓 Что посмотреть: OpenAI представила GPT-5
Прошла трансляция с официальным анонсом новой модели — GPT-5.
GPT-5 уже здесь. Новая ИИ-система от OpenAI собрала в себе всё лучшее от моделей o1 и o3. Обновлённая архитектура стала адаптивной и объединила опыт прошлых версий в единую платформу.
Что показали:
— Улучшения в reasoning и пошаговой логике
— Новый уровень качества в генерации текста и кода
— Улучшенное управление памятью и контекстом
— Демки в реальном времени
— И немного о будущем ChatGPT и API
Смотреть запись презентации: https://clc.to/vNmVGg
👉 Новости 👉 База вопросов
Прошла трансляция с официальным анонсом новой модели — GPT-5.
GPT-5 уже здесь. Новая ИИ-система от OpenAI собрала в себе всё лучшее от моделей o1 и o3. Обновлённая архитектура стала адаптивной и объединила опыт прошлых версий в единую платформу.
Что показали:
— Улучшения в reasoning и пошаговой логике
— Новый уровень качества в генерации текста и кода
— Улучшенное управление памятью и контекстом
— Демки в реальном времени
— И немного о будущем ChatGPT и API
Смотреть запись презентации: https://clc.to/vNmVGg
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
#Собес #postgres
🤔 Какие существуют типы индексов в PostgreSQLu когда их использовать?
PostgreSQL поддерживает несколько типов индексов: B-Tree, Hash, GIN, GiST, BRIN, и SP-GiST. B-Tree подходит для поиска равенства и диапазона, Hash - только для равенства, GIN и GiST - для полнотекстового поиска, а BRIN оптимален для больших таблиц с последовательными данными.
👉 Новости 👉 Платформа
PostgreSQL поддерживает несколько типов индексов: B-Tree, Hash, GIN, GiST, BRIN, и SP-GiST. B-Tree подходит для поиска равенства и диапазона, Hash - только для равенства, GIN и GiST - для полнотекстового поиска, а BRIN оптимален для больших таблиц с последовательными данными.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
🛞 Microsoft обновила годный курс по генеративному ИИ
Бесплатный курс из 21 урока доступен на Github и обучит всему необходимому для начала разработки приложений с генеративным ИИ
https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
👉 Новости 👉 База вопросов
Бесплатный курс из 21 урока доступен на Github и обучит всему необходимому для начала разработки приложений с генеративным ИИ
https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
😊 Отслеживайте и оценивайте любое LLM-приложение всего одним декоратором
DeepEval позволяет трейсить и оценивать LLM-приложения на уровне отдельных компонентов.
Это помогает выявлять узкие места и эффективнее оптимизировать сложные пайплайны.
Полностью опенсорс: https://github.com/confident-ai/deepeval
👉 Новости 👉 База вопросов
DeepEval позволяет трейсить и оценивать LLM-приложения на уровне отдельных компонентов.
Это помогает выявлять узкие места и эффективнее оптимизировать сложные пайплайны.
Полностью опенсорс: https://github.com/confident-ai/deepeval
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
😇 Бесплатные Google Colab-ноутбуки для реализации каждого алгоритма машинного обучения с нуля
https://udlbook.github.io/udlbook/
👉 Новости 👉 База вопросов
https://udlbook.github.io/udlbook/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#Собес #postgres
🤔 Что такое таблица в PostgreSQL и как её создать?
Таблица в PostgreSQL — это структура, используемая для хранения данных в виде строк и столбцов. Для создания таблицы используется команда
👉 Новости 👉 Платформа
Таблица в PostgreSQL — это структура, используемая для хранения данных в виде строк и столбцов. Для создания таблицы используется команда
CREATE TABLE имя таблицы (список_ столбцов) ; .Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
😬 Каждый повторный вызов LLM — это просто сжигание денег
Обычный кэш тут не поможет, если только промпт не совпадает дословно.
Redis 8 меняет правила игры с семантическим кэшированием, которое понимает смысл, а не только ключ.
LangCache + Vector Sets + Redis Flex = быстрее, дешевле, умнее
Полный разбор:
https://newsletter.systemdesignclassroom.com/p/every-repeated-llm-call-is-money-on-fire
👉 Новости 👉 База вопросов
Обычный кэш тут не поможет, если только промпт не совпадает дословно.
Redis 8 меняет правила игры с семантическим кэшированием, которое понимает смысл, а не только ключ.
LangCache + Vector Sets + Redis Flex = быстрее, дешевле, умнее
Полный разбор:
https://newsletter.systemdesignclassroom.com/p/every-repeated-llm-call-is-money-on-fire
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
😎 Фреймворк для создания мультиагентных AI-систем в Telegram, готовый к запуску с минимальными настройками
evi-run подходит для создания AI-ассистентов, виртуальных персонажей, автоматизированной службы поддержки, аналитиков данных, торговых агентов на DEX и других кастомных мультиагентных систем
Архитектура построена на Python, OpenAI Agents SDK, Telegram Bot API, PostgreSQL и Redis. Deploy через Docker за 5 минут
GitHub репозиторий → https://github.com/pipedude/evi-run
👉 Новости 👉 База вопросов
evi-run подходит для создания AI-ассистентов, виртуальных персонажей, автоматизированной службы поддержки, аналитиков данных, торговых агентов на DEX и других кастомных мультиагентных систем
Архитектура построена на Python, OpenAI Agents SDK, Telegram Bot API, PostgreSQL и Redis. Deploy через Docker за 5 минут
GitHub репозиторий → https://github.com/pipedude/evi-run
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
🤓 Google выложили в опенсорс Python-библиотеку LangExtract!
Она использует LLM для извлечения сущностей, атрибутов и связей, с точной привязкой к источнику, из неструктурированных документов.
Поддержка любых LLM (Gemini, OpenAI, Ollama).
https://github.com/google/langextract
👉 Новости 👉 База вопросов
Она использует LLM для извлечения сущностей, атрибутов и связей, с точной привязкой к источнику, из неструктурированных документов.
Поддержка любых LLM (Gemini, OpenAI, Ollama).
https://github.com/google/langextract
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#Собес #postgres
🤔 Как создать новую базу данных в PostgreSQL?
B PostgreSQL новую базу данных можно создать с помощью команды SQL
👉 Новости 👉 Платформа
B PostgreSQL новую базу данных можно создать с помощью команды SQL
CREATE DATABASE имя_базы; или используя утилиту командной строки createdb имя_базы Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
🤣 В Claude Code добавили два новых режима работы
1⃣ Пояснительный, когда агент объясняет свои действия шаг за шагом. Поможет разобраться, что он делает и почему. Полезно, если не хотите, чтобы после вайб-кодинга ваш проект стал для вас темным лесом.
2⃣ Обучающий, когда модель пишет код с вами пошагово, а не генерирует готовый скрипт целиком сразу. Похоже на парное программирование с ментором.
Переключить режим можно в настройках или с помощью команды /output-style. Обучающий стиль также завезли в основной чат, там он доступен всем пользователям бесплатно.
Документация
👉 Новости 👉 База вопросов
Переключить режим можно в настройках или с помощью команды /output-style. Обучающий стиль также завезли в основной чат, там он доступен всем пользователям бесплатно.
Документация
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
📞 vLLM-CLI — удобный инструмент командной строки для управления vLLM-серверами
Инструмент объединяет удобный интерфейс, профили конфигурации и мониторинг, делая работу с LLM комфортной и быстрой.
Основные возможности:
🟠 Интерактивный режим — меню прямо в терминале, не нужно запоминать длинные аргументы.
🟠 Командный режим — можно автоматизировать запуск и мониторинг серверов.
🟠 Управление моделями:
• Автоматический поиск локальных моделей.
• Поддержка загрузки моделей из Hugging Face Hub.
🟠 Профили конфигурации: встроенные варианты (`standard`,
🟠 Мониторинг сервера: просмотр загрузки GPU, памяти и логов в реальном времени.
Гитхаб
👉 Новости 👉 База вопросов
Инструмент объединяет удобный интерфейс, профили конфигурации и мониторинг, делая работу с LLM комфортной и быстрой.
Основные возможности:
• Автоматический поиск локальных моделей.
• Поддержка загрузки моделей из Hugging Face Hub.
moe_optimized, `high_throughput`) для разных сценариев, включая работу с несколькими GPU. Гитхаб
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#Собес #postgres
🤔 Что такое PostgreSQL каковы его основные особенности?
PostgreSQL — это мощная обьектно-реляционная система управления базами данных с открытым исходным кодом. Она поддерживает расширяемость, соответствие стандарту SQL, работу с JSON, многоверсионное управление параллелизмом (MVCC) и транзакции с ACID-свойствами.
👉 Новости 👉 Платформа
PostgreSQL — это мощная обьектно-реляционная система управления базами данных с открытым исходным кодом. Она поддерживает расширяемость, соответствие стандарту SQL, работу с JSON, многоверсионное управление параллелизмом (MVCC) и транзакции с ACID-свойствами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
👋 Создай свою собственную модель ИИ
Этот репозиторий содержит код для разработки, предобучения и fine-tuning’а LLM наподобие GPT с нуля: https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch
Недавно там появился новый раздел: Gemma 3 с нуля
Является официальным репозиторием к книге Build a Large Language Model (From Scratch).
👉 Новости 👉 База вопросов
Этот репозиторий содержит код для разработки, предобучения и fine-tuning’а LLM наподобие GPT с нуля: https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch
Недавно там появился новый раздел: Gemma 3 с нуля
Является официальным репозиторием к книге Build a Large Language Model (From Scratch).
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
🤯 Рецептивное поле в CNN, или как нейросети «видят»
В сверточных нейронных сетях (Convolutional Neural Networks, CNN) рецептивное поле — это область входного изображения, с которой работает конкретный нейрон. Оно соответствует максимальной области, которую сеть способна обработать.
Иными словами, рецептивное поле определяет ту часть изображения, которую нейрон «видит» при выполнении вычислений. По мере того как в CNN наслаиваются новые уровни, рецептивное поле увеличивается, и более глубокие слои могут захватывать более сложные паттерны на больших фрагментах изображения.
👉 Новости 👉 База вопросов
В сверточных нейронных сетях (Convolutional Neural Networks, CNN) рецептивное поле — это область входного изображения, с которой работает конкретный нейрон. Оно соответствует максимальной области, которую сеть способна обработать.
Иными словами, рецептивное поле определяет ту часть изображения, которую нейрон «видит» при выполнении вычислений. По мере того как в CNN наслаиваются новые уровни, рецептивное поле увеличивается, и более глубокие слои могут захватывать более сложные паттерны на больших фрагментах изображения.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
😱 Все недооценивают эту новую OCR-модель
dots-ocr — это новая vision-language модель с 1.7B параметров, которая показывает SOTA-результаты в мультиязычном парсинге документов
🔵 Поддержка 100+ языков
🔵 Работает как с изображениями, так и с PDF
🔵 Без проблем обрабатывает текст, таблицы и формулы
Полностью опенсорс:
https://github.com/rednote-hilab/dots.ocr
👉 Новости 👉 База вопросов
dots-ocr — это новая vision-language модель с 1.7B параметров, которая показывает SOTA-результаты в мультиязычном парсинге документов
Полностью опенсорс:
https://github.com/rednote-hilab/dots.ocr
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#Собес #pandas
🤔 Как выполнить итерацию по DataFrame в Pandas?
💬 Кратко:
B Pandas можно перебирать строки с помощью iterrows (), itertuples() И apply() , а столбцы - с поМоЩЬЮ items () . Однако итерация по DataFrame неэффективна, и рекомендуется использовать встроенные векторизованные функции.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
💬 Кратко:
B Pandas можно перебирать строки с помощью iterrows (), itertuples() И apply() , а столбцы - с поМоЩЬЮ items () . Однако итерация по DataFrame неэффективна, и рекомендуется использовать встроенные векторизованные функции.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#полезное
🏕 Создавайте схемы архитектур нейросетей на основе параметров
Знакомьтесь: NN-SVG — бесплатный опенсорс инструмент, который делает создание диаграмм архитектур нейросетей быстрым и удобным.
Что он предлагает:
- Генерация диаграмм архитектур нейросетей по параметрам
- Экспорт в SVG для простой интеграции в статьи и презентации
- Настройка внешнего вида: цвета, размеры и схемы расположения
Поддерживаются три типа диаграмм:
🔵 Полносвязные сети (FCNN)
🔵 Сверточные сети (по примеру LeNet)
🔵 Глубокие нейросети (по примеру AlexNet)
Ссылка на репо: https://github.com/alexlenail/NN-SVG
👉 Новости 👉 База вопросов
Знакомьтесь: NN-SVG — бесплатный опенсорс инструмент, который делает создание диаграмм архитектур нейросетей быстрым и удобным.
Что он предлагает:
- Генерация диаграмм архитектур нейросетей по параметрам
- Экспорт в SVG для простой интеграции в статьи и презентации
- Настройка внешнего вида: цвета, размеры и схемы расположения
Поддерживаются три типа диаграмм:
Ссылка на репо: https://github.com/alexlenail/NN-SVG
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM