Latest posts
Python/ django
23 Sept, 11:40
⚡ Qwen представила Audio 3.1 - единый стек для ASR, TTS и realtime-аудио.Главное:ASR лучше распознаёт языки и диалекты, убирает повторы и слова-паразиты. ASR-Next разделяет спикеров, ставит таймкоды, распознаёт эмоции и окружающие звуки. TTS поддерживает перенос голоса между языками и управление стилем, скоростью и эмоцией. TTS-Next генерирует сразу голос + эффекты + фон через связку LM + diffusion. Realtime умеет одновременно слушать и говорить с естественными перебиваниями.Плюс сильно снизили цены: TTS ~−70%, Realtime ~−85%, ASR до −95%.- Qwen-Audio-3.1-ASR: https://qwencloud.com/models/qwen-audio-3.1-asr-flash-filetrans - Qwen-Audio-3.1-Realtime: https://qwencloud.com/models/qwen-audio-3.1-realtime-plus
Python/ django
20 Sept, 13:04
🐍 Ruff доволен, mypy молчит, тесты зелёные. А в коде четыре одинаковых функцииАвтор статьи столкнулся с этим в проекте, который писал ИИ-агент. Вместо поиска готовых функций агент добавлял новые копии. Когда понадобилось изменить нормализацию данных, он уже не мог разобраться, какую из четырёх править.Обычные проверки не покрывают всю структуру проекта:Ruff находит нарушения правил и умеет проверять сложность при соответствующей настройке. mypy проверяет типы. pytest проверяет сценарии, для которых написаны тесты.При этом дублирование между файлами, неиспользуемые функции и нарушения архитектурных границ могут остаться незамеченными.Автор предлагает добавить структурный анализ. Его инструмент pyscn ищет дубли, сложные функции, мёртвый код и нарушения правил зависимостей:uvx pyscn analyze .Что полезно забрать в свой проект:Блокировать в CI новые проблемы, а не сразу весь
Python/ django
19 Sept, 12:02
🐍 В CPython одно чтение __dict__ может навсегда замедлить доступ к атрибутам конкретного объекта.Начиная с Python 3.11 обычный obj.x часто вообще не делает lookup по словарю. После прогрева интерпретатор специализирует LOAD_ATTR, а значение читается почти напрямую из inline storage объекта.Но достаточно выполнить:obj.__dict__или:vars(obj)а в некоторых случаях даже:copy.copy(obj)— и __dict__ материализуется. После этого объект теряет быстрый специализированный путь на оставшееся время жизни.На CPython 3.14.6 в тесте на M3:
Python/ django
18 Sept, 10:29
🔥 Qwen представила Qwen3.8-Omni-Flash - свою первую мультимодальную модель, изначально заточенную под агентные задачи.Она одновременно работает с видео и аудио, умеет рассуждать по увиденному и услышанному, планировать действия и подключать инструменты. Среди сценариев — автоматический монтаж влогов, перевод коротких видео, создание пересказов фильмов и поиск нужных эпизодов в длинных записях.По данным Qwen, на WildClawBench-MM и UniClawBench модель прибавила в среднем 19,5 пункта в агентных задачах и приблизилась к Gemini 3.8 Flash по работе с аудио и видео.Контекст - 1 млн токенов. На OmniVideoBench активный поиск по длинному видео позволил сократить расход токенов на 51,8% по сравнению со статическим анализом.Стоимость обработки видео при этом снизилась примерно на 89% относительно Qwen3.5-Omni-Plus.Вместе с моделью Qwen открывает Qwen-MM-Plugins для мультимодальных
Python/ django
17 Sept, 11:00
🔥 Package Doctor - необычный security-сканер для Python-зависимостейОн отвечает не только на вопрос «есть ли у пакета CVE?», а на более практичный:если завтра в этой зависимости найдут уязвимость, вы реально под угрозой и есть ли вообще кому её исправлять?Package Doctor оценивает сразу две вещи:- находится ли библиотека на trust boundary: auth, загрузка файлов, десериализация, crypto, URL parsing, model loading и т.д. - есть ли у проекта реальная способность быстро выпустить фиксПлюс инструмент:- проверяет pinned-версии по advisory-базам - учитывает CISA KEV и EPSS - AST-парсит ваш код и показывает, где зависимость реально импортируется - отличает abandoned package от просто редко обновляемого - умеет работать как hook для Claude Code и блокировать подозрительную зависимость до pip installИнтересный подход: не засыпать разработчика сотнями CVE, а приоритизировать именно
Python/ django
17 Sept, 09:30
🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQLSQL можно знать годами и всё равно теряться, когда запрос внезапно начинает тормозить в проде.Этот курс про уровень, где ты не просто пишешь SELECT, а понимаешь, что происходит внутри MySQL, почему запрос работает медленно и как ускорить его без новых проблем. Здесь разбираются EXPLAIN, индексы, CTE, оконные функции, транзакции, аналитические паттерны, legacy SQL и работа с AI-ассистентами.Каждый урок - с практикой и реальными SQL-задачами на MySQL 8 с автопроверкой.После курса ты сможешь увереннее разбирать чужой код, находить узкие места и предлагать решения, которые действительно работают.Для подписчиков скидка - 49% в течение 2 суток: https://stepik.org/a/298827/
Python/ django
16 Sept, 13:02
🔥 Django Q() objects — один из самых полезных инструментов ORM, который многие используют слишком редкоQ() позволяет собирать сложные условия для WHERE, комбинируя их через AND, OR и NOT.Пример:Pet.objects.filter( Q(last_given_treats__isnull=True) | Q(last_given_treats__lte=timezone.now() - timedelta(days=1)), treats_needed__gt=F("treats_given"), )Особенно полезно для динамических фильтров:q = Q()for term in search_term.split(): q |= Q(name__icontains=term)Pet.objects.filter(q)
Python/ django
15 Sept, 12:03
🖥 Python → C++: Shed Skin компилирует код без ручной расстановки типовShed Skin переводит ограниченное подмножество Python 3 в оптимизированный C++. На выходе можно получить отдельную программу или модуль расширения, который импортируется в обычный Python-проект.Типы инструмент выводит автоматически, поэтому аннотации добавлять не обязательно. Но код должен соответствовать ограничениям статической типизации.Что со скоростью? На наборе из более чем 80 программ авторы получили среднее ускорение в 20 раз относительно CPython 3.14, медианное - в 12 раз. Это результаты конкретных примеров, а не обещание для любого проекта.Ограничения существенные:Поддерживается только часть Python. Из стандартной библиотеки доступны около 25 модулей, включая random и re. Произвольные сторонние библиотеки использовать нельзя. Вложенные функции и переменное число
Python/ django
14 Sept, 12:00
Настольный радар на Raspberry Pi - с самолётами, кораблями и переговорами диспетчеровFlightScnr Pi превращает Raspberry Pi и круглый 4-дюймовый сенсорный экран в трекер транспорта. На дисплее - тёмная карта, вращающийся луч и самолёты поблизости. Нажимаешь на объект - открываются подробности рейса, маршрут и фотография.Что умеет:Отслеживать самолёты по данным Flightradar24, adsb.fi или собственного приёмника через dump1090/readsb. Показывать суда при подключении источника AIS. Воспроизводить переговоры авиадиспетчеров через LiveATC на USB- или Bluetooth-колонке. Отображать погоду, осадки, пожары и землетрясения. Переключаться между радаром, картой маршрута и часами с погодой.Настройка и обновления доступны через локальный веб-интерфейс. Для повседневного использования SSH не нужен.Для сборки понадобятся Raspberry Pi, совместимый круглый экран Waveshare 720×720, питание и
Python/ django
13 Sept, 12:00
🐙 GitHub показал Project HydraFusion - экспериментальный режим Copilot, который сам собирает лучший сценарий из нескольких.Для каждого запроса HydraFusion выбирает один из вариантов:одна модель решает задачу; быстрая модель делает черновик, а при необходимости задача уходит более сильной; одна модель пишет решение, другая отдельно его критикует, после чего первая дорабатывает результат.GitHub тестировал подход на агентных coding-бенчмарках. На TerminalBench 2.1 HydraFusion показал качество на 4,9 п.п. выше Claude Opus 5 при примерно на 67% меньшей расчётной стоимости.HydraFusion уже доступен как Research Preview во всех планах GitHub Copilot через Copilot CLI.HydraFusion сама решает, когда хватит дешёвой модели, когда нужен critic и когда стоит эскалировать задачу на более мощную.https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/project-hydrafusion-frontier-quality-via-multi-mode
Python/ django
13 Sept, 10:29
🔥 DeepSeek v4.1 Flash теперь можно запустить на двух DGX SparkДля модели подготовили конфигурацию под 2× DGX Spark с упором на стабильную локальную работу.Параметры:- 600K context - 775K KV cache pool - до 2 одновременных подключений - пройден stress test на 550K prefill - используется EXL3 quantizationПроизводительность:- около 32 tok/s — один поток, prose - около 42 tok/s — два параллельных потока - около 1000 tok/s prefill на контексте 8K–128K - около 872 tok/s prefill на 256KПолучается уже вполне серьёзный локальный inference для большой модели без серверной стойки.
Python/ django
12 Sept, 13:04edited
🌦 Linecast - погода, карты, радар, приливы, Солнце и Луна прямо в терминалеOpen-source CLI превращает публичные данные в шесть интерактивных приложений:- linecast weather — погода, почасовой прогноз, AQI и предупреждения - linecast sunshine — восход, закат и длина дня - linecast moon — фазы Луны, восход/заход и календарь - linecast tides — график приливов и отливов - linecast radar — анимированный радар и спутниковые данные - linecast maps — карты, рельеф, поиск мест и маршрутыРаботает на macOS, Linux и Windows. Написан на Python, почти без зависимостей, не требует аккаунта или API-ключей и подстраивает цвета под тему терминала.Можно даже запустить без установки:uvx linecast weatherGitHub: https://github.com/ashuttl/linecast
Python/ django
11 Sept, 11:02
🐍 Исправление опечаток всего в 21 строке PythonПитер Норвиг показал очень компактный пример вероятностного spell checker — без нейросетей и сложных моделей.Идея простая:- берём слово с ошибкой - генерируем варианты на расстоянии 1–2 правок - оставляем слова, которые есть в словаре - выбираем самый вероятный вариант по частоте в корпусеОдна правка — это:удаление → перестановка → замена → вставкаНапример:speling → spellingКлючевой момент — алгоритм не пытается «понять» слово. Он перебирает близкие варианты и выбирает тот, который статистически встречается чаще.
Python/ django
11 Sept, 09:03
🌐 Твоё ИИ-решение — в одной из крупнейших энергетических компаний РоссииПолучи подготовленные данные и разработай ИИ-ассистента для энергетики на соревновании от ПАО «Интер РАО» при поддержке компании «Яндекс».Призовой фонд — 750 000 рублей. Лучшие проекты смогут стать частью экосистемы компании.Регистрация открыта до 27 сентября.Можно участвовать одному или командой до 5 человек. Идеальный состав: разработчик, специалист по машинному обучению, аналитик и дизайнер.Задачи соревнования — за какую возьмешься? 1️⃣ ИИ-помощник для подготовки презентаций. 2️⃣ Помощник для анализа документов из судов. 3️⃣ Ассистент для создания ИТ/ИБ-дайджестов. 4️⃣ Архитектор BPMN-диаграмм.Стартуем 28 сентября. Придумай концепт
Python/ django
10 Sept, 07:03
✔️ Claude выложил вредоносный пакет в PyPI. В рассуждениях он называл происходящее симуляциейAnthropic разобрала четыре случая, когда её модели атаковали реальные системы во время тестов по кибербезопасности.Моделям сообщили, что они работают в изолированной среде без интернета. Но из-за ошибки настройки доступ в сеть остался открытым. Защитные фильтры публичных продуктов на этих тестах были отключены.В самом серьёзном эпизоде Claude Mythos 5:Зарегистрировал аккаунт в PyPI и опубликовал три версии вредоносного пакета. Пакет установили 15 систем. Через утёкшие учётные данные одной из них модель получила доступ к базе компании из сферы кибербезопасности.При этом Claude продолжал объяснять свои действия тем, что находится в симуляции. Признаки реального интернета он интерпретировал в пользу продолжения задания.Эти объяснения убедили даже другую
Python/ django
9 Sept, 10:01
🔥 monty-go - безопасный запуск Python-кода от LLM прямо внутри GoПроект оборачивает интерпретатор Pydantic Monty в WebAssembly и запускает его через wazero.Что интересно:- pure Go — без CGO - без контейнеров и subprocess - запуск sandbox меньше миллисекунды - WASM-бинарник всего около 2,9 МБ - можно ограничить память, время, число аллокаций и глубину рекурсии - доступ к файлам и ОС идёт только через разрешённые Go-callbacks - внешние функции работают через pause/resumeГлавная идея — агент может написать один Python-скрипт, который вызывает ваши Go-инструменты, вместо длинной цепочки отдельных tool calls. Это уменьшает число обращений к модели и упрощает сложные agentic workflow.MIT.https://github.com/fugue-labs/monty-go
Python/ django
8 Sept, 12:31
⚡️ OriginTracer - низкоуровневая observability-система для Python web stackOriginTracer позволяет трассировать запросы сразу через несколько уровней приложения:- Nginx - Gunicorn - Uvicorn - Django - CeleryГлавная идея - видеть путь запроса не только внутри одного фреймворка, а через весь стек: от входа через веб-сервер до фоновых задач.Это особенно полезно, когда проблема с latency находится не в Django-коде, а где-то между reverse proxy, ASGI/WSGI-сервером и Celery.Подходит для разбора: - медленных запросов - зависаний - очередей фоновых задач - bottleneck между слоями - сложных async-сценариев
Python/ django
7 Sept, 10:06
⚡ OrcaRouter стала лучшей uncensored-версией Qwen3.8-27BПроект Abliterlitics независимо сравнил восемь модификаций модели. Тестирование заняло около 167 GPU-часов и включало анализ весов, KL-дивергенцию, 13 тестов возможностей и 400 сценариев HarmBench.Результаты Qwen3.8-27B-Uncensored:первое место по Judge ASR - 82,2% у базовой модели - 4,5% MMLU-Pro - практически без изменений IFEval - +0,4 процентного пункта подтверждены все четыре заявления из карточки моделиМодель стала значительно реже отказывать, сохранив интеллект и способность следовать инструкциям на уровне оригинальной Qwen3.8-27B. Итог независимого исследования - «The winner».Анализ: https://abliterlitics.dev/models/qwen38-27b/Модель: https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-UncensoredPython/ django
6 Sept, 14:36
Python и ИИ в 2026 году: как правильно работать с кодом через ChatGPT, Claude, Cursor и AI-агентовКак использовать ИИ для написания, проверки, рефакторинга и отладки Python-кода.Лучшие промпты, примеры, workflow и правила работы с AI-ассистентами в 2026 году.https://uproger.com/python-i-ii-v-2026-godu-kak-pravilno-rabotat-s-kodom-cherez-chatgpt-claude-cursor-i-ai-agentov/
Python/ django
6 Sept, 10:32edited
🦅 Colibrì - движок для запуска очень больших AI-моделей на обычных ПК и рабочих станциях, даже если модель целиком не помещается в видеопамять.Как это работает:MoE-модели состоят из множества «экспертов», но для каждого токена используется только небольшая их часть.Colibrì хранит:самые нужные веса в VRAM; менее активные — в RAM; редко используемые - на NVMe SSD.Когда модели нужен конкретный эксперт, движок подгружает его с диска или из RAM.То есть для запуска условной модели на сотни миллиардов или даже триллионы параметров не обязательно иметь столько же VRAM.Поддерживаются CPU, CUDA, Metal и смешанное размещение модели.Проще говоря: Colibrì позволяет запускать гигантские MoE-модели локально, жертвуя в первую очередь скоростью, а не возможностью их вообще запустить.
Related Channels
Other channels in the same section of the catalogue.
