Data Science | Machinelearning [ru]

🤯 Таинственной моделью, которая обходит Fable 5, оказалась китайская GLM-5.3 Flash от Z.ai Компания подтвердила Bloomberg, что скрывавшаяся под Ox Alpha модель — новая версия семейства GLM. Причем Z.ai обещает официально выпустить её веса уже сегодня. Для понимания того, что нас ждет — модель сравнили с Fable 5 на реальном баге из Cline: обе справились, но при этом Ox Alpha потратила примерно в 3 раза меньше выходных токенов. ✖️ xCode Journal

Вайбкодим «Полный путь разработки AI-агентов: от MCP до Agentic RAG» Образовательная программа на Stepik по разработке современных AI-агентов. Начинаем с Model Context Protocol: создаём MCP-серверы, подключаем инструменты и внешние API, а затем переходим к разработке Agentic RAG-систем с памятью, рассуждением, поиском знаний и оценкой качества. Что внутри: • Model Context Protocol и MCP-серверы • LangChain, LangGraph, LlamaIndex • API, инструменты, ресурсы и промпты • Классический RAG → Agentic RAG • ReAct, память и планирование • Графы знаний и свои инструменты • Трассировка и подготовка к production Скидка 20%, действует 48 часов ↗️ Начать обучение на Stepik

Руки от релиза убрал 💥 xCode Journal

Осваиваете компьютерное зрение (CV), но чувствуете, что топчетесь на месте? Без четкой структуры сложно расти, но вы можете выйти на новый уровень. 🦾 Обучение «Компьютерное зрение. Экспертный уровень» создано для тех, кто уже знаком с CV и хочет освоить сложные задачи — от визуальных трансформеров (ViT) до генеративного ИИ (GenAI). Вы научитесь строить модели, которые применяются в реальной среде, и получите сильный проект в портфолио. ➡️ Оставьте заявку прямо сейчас и получите скидку на обучение по промокоду august_cv — после теста: https://vk.cc/d0Vukg Промокод действует при полной оплате курса до 31.08.2026 Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

💻 Айтишника развели на 200 тысяч под предлогом оффера Мошенники действовали по простой и давно обкатанной схеме. Соискателям просто кидают тестовое, в котором надо найти баги, а доверчивые и отчаявшиеся от рынка труда работяги без страха скачивают репозиторий, запускают код, а с ним вместе и вирус, который уводит данные счетов и криптокошельков. ✖️ xCode Journal

❌ Разработчику отказали в собеседовании из-за нейминга файла с резюме Дело в том, что он назвал файл «resume_final_FINAL_final2.pdf» «К сожалению, мы решили продолжить сотрудничество с тем, кто разбирается в системе контроля версий.», - ответили бедняге. ✖️ xCode Journal

«Один нип осторожно замифрил», или как лингвисты разбирают язык внутри LLM Неважно, что делает LLM. Задача всё равно приходит словами, и одно пропущенное не может испортить уже вполне материальное действие. Смотрю на LLM глазами лингвиста и разбираюсь, как языковед проверяет LLM от токенизации до прагматики и что разработчик может превратить из этого филологического занудства в код, метрики и тесты. Читать далее: habr.com 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

Baidu Unlimited-OCR: страница — это просто картинка Думал, OCR так и работает? Сканируй, ищи куски с буквами, распознавай, выдавай текст. Tesseract всю жизнь так и корячится. А вот свежий baidu/Unlimited-OCR решил выпендриться: буквы он не ищет вообще. Вместо этого берет страницу целиком, ужимает в пачку визуальных токенов и скормит это языковой модели, а та уже разворачивает их в нормальный структурированный текст. Со стороны звучит как извращение, но работает ведь, гад. По сути это прямой потомок идеи DeepSeek-OCR. В посте быстро разберем, что это за зверь, как устроен, на что способен и как поднять у себя. Зайдет всем, кому надо распознавать многостраничники за один прогон или встраивать такую штуку в код. Читать далее 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

Python — это уже де-факто стандарт для машинного обучения, анализа данных и прочей научной возни. Но как только задача начинает реально требовать вычислительных мощностей, его производительность превращается в настоящее узкое место. И именно поэтому под капотом привычных NumPy, PyTorch и остальных инструментов основная часть тяжёлой работы молча выполняется на C, C++ или CUDA. Особенно это чувствуется, когда стандартных библиотек не хватает, а быстрые операции приходится писать самому — тут-то всё и упирается в скорость. Несколько лет назад за эту боль взялась команда Modular и представила Mojo — язык, который выглядит почти как Python, но устроен совсем иначе. Первую публичную версию показали в 2023-м, и с тех пор проект менялся с бешеной скоростью: какие-то конструкции то исчезали, то перекраивались по несколько раз. Теперь этот хаос формально завершился: 11 августа 2026 года вышел Mojo 1.0 — первый стабильный релиз. Отличный повод наконец разобраться, откуда взялся этот странный язык и зачем нам ещё один инструмент для высокопроизводительных вычислений. Читать далее: Habr 👉 Data Science | Machinelearning [ru]

Половину работы, ради которой я стала программистом, теперь делает агент. Что дальше? Профессия меняется на глазах: часть работы, ради которой мы когда-то пришли в код и которая была удовольствием, переезжает под ответственность LLM. Мы всё ещё инженеры — читаем код, держим архитектуру, — но, честно, это уже другая профессия. Вопрос, который не отпускает: как нам, у кого за плечами годы опыта, расти дальше в этом новом мире — где учиться новым способам работы с AI и куда девать собственные находки? Автор пришла спорить и собирать ваши мнения. Читать далее 👉 Data Science | Machinelearning [ru]