Проблема новичков в том, что они учат Python кусками: синтаксис, пару задач, немного теории - и потом не понимают, как собрать из этого реальный проект.
Этот курс закрывает именно этот разрыв. Здесь вы не просто смотрите уроки, а учитесь писать код, разбирать ошибки и собирать рабочие решения на практике.
Внутри:
- Python с нуля
- много практики без сухой теории
- реальные задачи и проекты
- автоматизация рутины
- работа с файлами, данными и API
- понятная логика программирования
- современная разработка с ИИ
- отдельный блок по вайбкодингу
Вайбкодинг это нормальный навык 2026 года и вас научат- правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и быстрее доводить проект до рабочего состояния.
48 часов скидка 60%: https://stepik.org/course/288218/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍5🔥3😁2💊2
Новый алгоритм Google сжал 31 ГБ памяти до 4 ГБ 🤯
TurboVec - новый open-source инструмент для хранения данных, по которым ищет ИИ-приложение. Он использует до 16 раз меньше памяти.
Работает на базе Google TurboQuant, который убирает медленный этап подготовки, нужный большинству похожих решений.
Что умеет:
- ищет быстрее популярной альтернативы FAISS
- работает на Mac и обычных серверах
- позволяет точно сужать выдачу под нужный запрос
- напрямую подключается к LangChain и LlamaIndex
- хранит данные локально
- работает полностью офлайн
- поддерживает Python из коробки
Данные не покидают вашу машину. Инструмент полностью open source.
https://github.com/RyanCodrai/turbovec
TurboVec - новый open-source инструмент для хранения данных, по которым ищет ИИ-приложение. Он использует до 16 раз меньше памяти.
Работает на базе Google TurboQuant, который убирает медленный этап подготовки, нужный большинству похожих решений.
Что умеет:
- ищет быстрее популярной альтернативы FAISS
- работает на Mac и обычных серверах
- позволяет точно сужать выдачу под нужный запрос
- напрямую подключается к LangChain и LlamaIndex
- хранит данные локально
- работает полностью офлайн
- поддерживает Python из коробки
Данные не покидают вашу машину. Инструмент полностью open source.
https://github.com/RyanCodrai/turbovec
🔥32❤11👍8
Демис Хассабис - один из самых серьёзных фигур в индустрии ИИ. Это не человек, который разгоняет хайп ради продаж или громких заголовков.
И поэтому, когда даже он говорит такие вещи, к этому стоит отнестись внимательно.
По его оценке, появление AGI примерно к 2030 году может стать моментом уровня сингулярности - точкой, после которой технологическое развитие уже невозможно будет откатить назад.
На Google I/O он сказал -
когда мы будем оглядываться на этот период, возможно, поймём, что уже стояли у подножия сингулярности.
Мы находимся у порога самой глубокой технологической революции. По масштабу её можно сравнить с промышленной революцией, только она будет разворачиваться в разы быстрее и с куда большей силой.
https://www.businessinsider.com/google-deepmind-ceo-demis-hassabis-agi-new-human-era-2026-6
И поэтому, когда даже он говорит такие вещи, к этому стоит отнестись внимательно.
По его оценке, появление AGI примерно к 2030 году может стать моментом уровня сингулярности - точкой, после которой технологическое развитие уже невозможно будет откатить назад.
На Google I/O он сказал -
когда мы будем оглядываться на этот период, возможно, поймём, что уже стояли у подножия сингулярности.
Мы находимся у порога самой глубокой технологической революции. По масштабу её можно сравнить с промышленной революцией, только она будет разворачиваться в разы быстрее и с куда большей силой.
https://www.businessinsider.com/google-deepmind-ceo-demis-hassabis-agi-new-human-era-2026-6
❤17🍌11👍10🤣7🥰3🤔2
Китай вкладывает $295 млрд, чтобы заменить Nvidia на Huawei во всей своей ИИ-инфраструктуре.
Сегодня Китай объявил о строительстве общенациональной сети ИИ-дата-центров в течение ближайших 5 лет. Операторами станут государственные компании China Mobile и China Telecom.
По плану минимум 80% ИИ-чипов должны поставляться китайскими производителями, прежде всего Huawei. Nvidia и AMD фактически исключены из этой схемы.
Дженсен Хуанг подтвердил это ещё в прошлом месяце. В интервью CNBC он сказал: «Мы в значительной степени уступили им этот рынок». Раньше Китай давал Nvidia как минимум 20% всей выручки дата-центров. Теперь этот рынок для компании почти закрыт.
Новый чип Huawei Ascend 950PR уже в 2,8 раза быстрее Nvidia H20 - единственного ускорителя Nvidia, который Вашингтон разрешает поставлять в Китай.
ByteDance только на 2026 год уже зарезервировала $5,6 млрд на чипы Huawei. Alibaba и Tencent тоже разместили крупные заказы.
$295 млрд - это только государственная часть расходов. Инвестиции Alibaba, Tencent и ByteDance идут отдельно. А если учитывать интеграцию с энергосетями, общий объём вложений может достичь минимум $800 млрд к 2030 году.
Для сравнения: США только в этом году направили на ИИ $725 млрд. Китай при этом строит собственную ИИ-инфраструктуру без единого чипа Nvidia.
Сегодня Китай объявил о строительстве общенациональной сети ИИ-дата-центров в течение ближайших 5 лет. Операторами станут государственные компании China Mobile и China Telecom.
По плану минимум 80% ИИ-чипов должны поставляться китайскими производителями, прежде всего Huawei. Nvidia и AMD фактически исключены из этой схемы.
Дженсен Хуанг подтвердил это ещё в прошлом месяце. В интервью CNBC он сказал: «Мы в значительной степени уступили им этот рынок». Раньше Китай давал Nvidia как минимум 20% всей выручки дата-центров. Теперь этот рынок для компании почти закрыт.
Новый чип Huawei Ascend 950PR уже в 2,8 раза быстрее Nvidia H20 - единственного ускорителя Nvidia, который Вашингтон разрешает поставлять в Китай.
ByteDance только на 2026 год уже зарезервировала $5,6 млрд на чипы Huawei. Alibaba и Tencent тоже разместили крупные заказы.
$295 млрд - это только государственная часть расходов. Инвестиции Alibaba, Tencent и ByteDance идут отдельно. А если учитывать интеграцию с энергосетями, общий объём вложений может достичь минимум $800 млрд к 2030 году.
Для сравнения: США только в этом году направили на ИИ $725 млрд. Китай при этом строит собственную ИИ-инфраструктуру без единого чипа Nvidia.
❤23👍14🔥9🥴1
Новые модели от Apple выглядят интересно.
Главная модель - AFM 3 Core Advanced: 20 млрд параметров, которые полностью работают на устройстве.
Ещё раз: 20 млрд параметров, on-device, на iPhone 17 Pro.
Apple обходит обычное ограничение по DRAM за счёт того, что держит полную модель во flash-памяти, а в активную память под каждый запрос подгружает только небольшую часть «экспертов» - примерно от 1 до 4 млрд параметров за раз.
Это умный способ выжать большую модель из мобильного железа без постоянного упора в память. Именно такой подход открывает вещи вроде более выразительных голосов и заметно более точной диктовки прямо на устройстве.
Вся линейка из пяти моделей была сделана вместе с Google. Она покрывает разные сценарии: от on-device моделей до серверных вариантов на Private Cloud Compute. Самая тяжёлая облачная модель при этом работает уже на NVIDIA GPU.
https://machinelearning.apple.com/research/introducing-third-generation-of-apple-foundation-models
Главная модель - AFM 3 Core Advanced: 20 млрд параметров, которые полностью работают на устройстве.
Ещё раз: 20 млрд параметров, on-device, на iPhone 17 Pro.
Apple обходит обычное ограничение по DRAM за счёт того, что держит полную модель во flash-памяти, а в активную память под каждый запрос подгружает только небольшую часть «экспертов» - примерно от 1 до 4 млрд параметров за раз.
Это умный способ выжать большую модель из мобильного железа без постоянного упора в память. Именно такой подход открывает вещи вроде более выразительных голосов и заметно более точной диктовки прямо на устройстве.
Вся линейка из пяти моделей была сделана вместе с Google. Она покрывает разные сценарии: от on-device моделей до серверных вариантов на Private Cloud Compute. Самая тяжёлая облачная модель при этом работает уже на NVIDIA GPU.
https://machinelearning.apple.com/research/introducing-third-generation-of-apple-foundation-models
❤14🔥7👍2🗿2
В system card Claude Fable 5 нашли несколько очень интересных моментов.
- В одном тесте на эксплуатацию уязвимостей Mythos 5 смог собрать полностью рабочий эксплойт в 88,4% попыток. Для сравнения, Opus 4.8 справился только в 8,8% случаев.
- В симуляции с вендинговыми автоматами Claude Fable 5 сказали, что он должен победить конкурирующих агентов, иначе его «отключат». После этого модель попыталась сделать конкурента зависимым от себя как от оптового клиента, чтобы влиять на его цены.
- В той же симуляции Fable соврал поставщику, что другой дистрибьютор предложил более низкую цену, и использовал фейковое конкурентное предложение как аргумент для торга.
- Киберзащита Fable проверяет диалоги дважды: сначала через внутренний probe по активациям модели, затем через отдельный классификатор.
- Fable отказался участвовать в страховом мошенничестве, даже когда на него давили.
- Сейчас Fable занимает первое место на закрытом Legal Agent Benchmark от Harvey: 13,3% задач пройдены полностью.
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
- В одном тесте на эксплуатацию уязвимостей Mythos 5 смог собрать полностью рабочий эксплойт в 88,4% попыток. Для сравнения, Opus 4.8 справился только в 8,8% случаев.
- В симуляции с вендинговыми автоматами Claude Fable 5 сказали, что он должен победить конкурирующих агентов, иначе его «отключат». После этого модель попыталась сделать конкурента зависимым от себя как от оптового клиента, чтобы влиять на его цены.
- В той же симуляции Fable соврал поставщику, что другой дистрибьютор предложил более низкую цену, и использовал фейковое конкурентное предложение как аргумент для торга.
- Киберзащита Fable проверяет диалоги дважды: сначала через внутренний probe по активациям модели, затем через отдельный классификатор.
- Fable отказался участвовать в страховом мошенничестве, даже когда на него давили.
- Сейчас Fable занимает первое место на закрытом Legal Agent Benchmark от Harvey: 13,3% задач пройдены полностью.
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
🔥15👍6❤5😁4
Mythos 5 умеет генерировать новые гипотезы в молекулярной биологии. По данным Anthropic, учёные предпочитали её идеи в 80% случаев по сравнению с моделями уровня Opus. Более того, одна из гипотез Mythos 5 о белке E. coli позже получила подтверждение в независимом исследовании.
Ещё сильнее выглядит автономная работа модели: Mythos 5, по сообщениям, больше недели почти самостоятельно занималась геномными исследованиями, анализировала данные миллионов клеток из 138 видов животных и построила собственную модель, которая обошла недавно опубликованную систему, хотя была в 100 раз меньше.
На инженерной стороне Claude Fable 5 показывает рекордные результаты в программировании, лидирует в крупных бенчмарках и демонстрирует возможности, из-за которых многие разработчики уже говорят, что она практически решила задачу масштабного 3D-ворлдбилдинга.
Anthropic, по сообщениям, встроила в Fable 5 защитные механизмы, которые намеренно ограничивают часть продвинутых возможностей по созданию ИИ-систем. Судя по всему, компания считает базовую модель уже настолько мощной, что ей нужны дополнительные ограничения.
source:
https://anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
Novel mechanism for an E. coli protein bioRxiv:
https://biorxiv.org/content/10.64898/2026.03.12.711259v1
Ещё сильнее выглядит автономная работа модели: Mythos 5, по сообщениям, больше недели почти самостоятельно занималась геномными исследованиями, анализировала данные миллионов клеток из 138 видов животных и построила собственную модель, которая обошла недавно опубликованную систему, хотя была в 100 раз меньше.
На инженерной стороне Claude Fable 5 показывает рекордные результаты в программировании, лидирует в крупных бенчмарках и демонстрирует возможности, из-за которых многие разработчики уже говорят, что она практически решила задачу масштабного 3D-ворлдбилдинга.
Anthropic, по сообщениям, встроила в Fable 5 защитные механизмы, которые намеренно ограничивают часть продвинутых возможностей по созданию ИИ-систем. Судя по всему, компания считает базовую модель уже настолько мощной, что ей нужны дополнительные ограничения.
source:
https://anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
Novel mechanism for an E. coli protein bioRxiv:
https://biorxiv.org/content/10.64898/2026.03.12.711259v1
❤8🥰3👍2🤣2👌1