Dich

Dagster или Airflow: что выбрать для оркестрации в DWH-проектах? / Хабр https://share.google/1PbZ2bGldKVHVddsF

🔎 Genspark стабильно раз в две недели выпускает годноту — теперь стартап дропнул самого мощного ИИ-агента для создания, ведения и автоматизации таблиц. • Ваш личный аналитик данных берёт на себя всю работу от А до Я — генерирует колонки, находит нужные ячейки, пишет формулы и всё, что угодно. • ИИ автоматически собирает данные со всего интернета — находит компании, людей, продукты и агрегирует все результаты в таблицы. • ИИ превращает файлы в кристально понятные диаграммы по любым запросам. AI ...

Маленький и крышесносный пример Feedback Loop в AI Системах Про важность качественного цикла обратной связи (Feedback Loop) для работы с LLM я, по-моему, говорю беспрестанно. Обвязывайте проекты тестами и evals. Приоритизируйте проекты, которые можно тестировать. SGR позволяет лучше тестировать сложные LLM пайплайны. Ибо, если не делать нормальные тесты, то остается только сложить лапки и жаловаться на жизнь, что LLM - это бесполезный стохастический попугай и генератор глюков, с которым невозмож...

🍯 Нашёл самую большую базу документации для 9000+ различных API — её можно автоматически подключить к любым нейросетям, чтобы они знали только актуальные данные. Больше никакого устаревшего кода, глюков и галлюцинаций! Поддерживаются Cursor, Windsurf, VS Code, Docker, Claude и другие популярные LLM. Документации обновляются каждый день. База — тут, гайд по установке — тут. Кладём в закладки! @notboring_tech

Знали ли вы, что у SQLite есть векторное расширение? 🧮 SQLite — самая используемая база данных в мире, работает практически на любом устройстве. Теперь можно легко строить AI-приложения с помощью SQLite-vec и новой Embedding Gemma прямо на устройстве, без интернета. На скрине — простой пример с Python + SQLite и Ollama. SQLite-vec совместим с WASM и запускается где угодно. Пример можно адаптировать почти под любой язык: Swift, Kotlin, Java, JavaScript… 🟢Script: https://github.com/philschmid/ge...

​​Нлпшники делятся на два основных класса: тех, кто понимает, о чем пишет Love.Death.Transformers. и все еще смеется (или плачет) над очередной вариацией пасты мой батя ебашит вообще и тех, кто пилит RAG. Я пилю раг. И сейчас стоит титаническая задача, как из всех чат-ботов, которых я наклепал за последний год, сделать что-то хорошее, т.е, перейти от наивного и полунаивного рага к более современным архитектурам. Собираю сейчас разные материалы по этой теме. Из того, что накопилось, могу отметить...

⚡️ Вышла новая модель Minimax M2.7 и релиз получился очень мощным. Что интересного: • 🧠 Self-evolving модель M2.7 — одна из первых моделей, которая помогала улучшать саму себя. Во время RL-обучения она запускала 100+ автономных циклов оптимизации, что дало около 30% внутреннего улучшения. • 💻 Крутые результаты в кодинге — 56.2% на SWE-Pro (почти уровень Claude Opus 4.6) — 55.6% на VIBE-Pro — может находить и исправлять production-баги менее чем за 3 минуты • 🔬 Агент для ML-исследований — 66.6...

🚀 Релиз LongCat-Flash-Prover - это одна из самых сильных open-source моделей для формальной математики. Модель строит и проверяет доказательства как в реальной математике. Внутри • 🧠 Не один агент, а гибрид экспертов - модель генерирует и отбирает лучшие цепочки рассуждений • ⚙️ Алгоритм HisPO - держит длинную логику без развала • 🔍 Жесткая проверка: - Lean4 (формальная математика) - AST-анализ - проверка корректности → галлюцинации почти убраны 📊 Результаты: • 97.1% на MiniF2F (всего 72 поп...

🏆 Красота: все современные архитектуры LLM в одном месте. Внутри лежат 40 моделей, выпущенных с 2024 по 2026 год — от DeepSeek V3.2 до Grok 2.5. У каждой LLM есть наглядная диаграмма своей архитектуры, ключевая информация, размер модели, тип декодера, технические отчёты и многое другое. Сокровище для изучения — тут. @notboring_tech

📘 На Stepik вышел курс — «AI Agents PRO: LangGraph, AutoGen и LLMOps в продакшне» Хотите собирать AI-агентов и RAG-сервисы так, чтобы это стабильно работало в эксплуатации: с метриками, оценкой качества, контролем стоимости и нормальным деплоем? Этот курс — полный путь от прототипа к прод-сервису. Агенты: LangGraph/AutoGen, роли/состояния, FSM/DAG, параллелизм RAG: hybrid retrieval + rerank (Qdrant/FAISS/Weaviate) Надёжность: таймауты, ретраи, идемпотентность, DLQ Eval/качество: golden-сеты, LL...