🌳 Как сделать поведение AI предсказуемым: Bonsai строит логику через Behavior Trees

Bonsai — open-source реализация Behavior Trees на Rust для детерминированного AI, робототехники и игровых систем. Недавно у проекта появились и Python bindings.

Вместо огромного количества if/else поведение собирается из узлов: Sequence, Select, If, While, WhenAll, WhenAny, Race. Каждый узел возвращает Success, Failure или Running, а дерево само решает, что выполнять дальше.

Такой подход удобен там, где нужна не «магия» LLM, а жёстко контролируемая логика: NPC, автономные роботы, игровые агенты, навигация и сложные реактивные системы. Долгие задачи можно выносить в фоновые потоки, чтобы дерево не блокировалось.

Для Rust:

bonsai-bt = "*"

Для Python:

pip install bonsai-bt

GitHub: github.com/Sollimann/bonsai

## PowerPoint целиком запихнули в один HTML-файл

Bento — open-source альтернатива PowerPoint, где презентация, редактор и режим показа живут внутри одного файла .bento.html размером примерно 560 КБ. Его можно открыть обычным браузером, отредактировать и отправить другому человеку — устанавливать приложение или заводить аккаунт не нужно.

Внутри поддерживаются анимации между слайдами, графики, комментарии, режим докладчика, экспорт в PDF и совместное редактирование с E2EE. Есть полноценный offline-режим, при котором документ вообще не покидает компьютер.

Отдельно интересно для AI: содержимое презентации хранится как обычный JSON прямо внутри файла. Поэтому Claude Code, Cursor, Aider или локальная модель через Ollama могут редактировать презентацию напрямую, без отдельного API и плагинов.

Сейчас готов модуль Slides, дальше авторы планируют заметки, таблицы и vault. Проект распространяется под MIT.

https://github.com/nyblnet/bento

🔥 Anthropic бесплатно раздаёт Claude учёным

Компания открыла Claude Team plan for scientists для первых 10 000 исследователей из области математики, физики, химии и других областей.

Условия:

* стандартный доступ - бесплатно
* premium с лимитами в 5 раз выше - $15 в месяц
* скидка 80%
* программа действует год

Податься могут руководители исследовательских групп в университетах и некоммерческих организациях, а затем добавить участников своей команды.

Anthropic также обещает расширить программу за пределы первых 10 000 мест.

https://claude.com/programs/team-plan-for-scientists

Rust, который наконец становится понятным 🦀

Давно хочешь выучить Rust, но ownership, borrowing и lifetimes выглядят как отдельный вид боли?

Этот курс проведёт тебя с самого начала до уровня, где ты уже пишешь реальные системные и сетевые программы.

Ты разберёшь:
Ownership → Borrowing → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код

Никакого бесконечного чтения документации. После каждого урока ты сразу пишешь код, проходишь тесты и решаешь задачу с автопроверкой.

🔥 Rust с нуля
🔥 5–6 часов в неделю
🔥 Практика после каждого урока
🔥 Подойдёт после Python, JavaScript, Java и других языков
🔥 Можно начать сразу

В конце у тебя будет понимание Rust, с которым уже можно писать быстрые backend-сервисы, сетевые приложения и системные утилиты, а не смотреть на borrow checker как на врага.

Пора добавить Rust в свой стек. Начинай курс и пиши первый код уже сегодня: https://stepik.org/a/294885/

🦀 Кто-то скачал вообще все build.rs с crates.io и собрал инструмент для случайного просмотра скриптов.

Зачем: после свежей supply chain-атаки автор решил посмотреть, что build.rs реально делает в дикой природе.

Нашлось много интересного:

* прокидывание git commit hash в env
* cfg-алиасы
* linker directives
* codegen из protobuf/OpenAPI/Excel
* скачивание внешних артефактов, иногда без проверки хеша

Самая сильная часть - предложения для Cargo: стандартный VCS info, artifact-dependencies для фиксированных и проверяемых загрузок и отдельный режим для codegen-defined crates.

https://github.com/guineawheek/build-rs-gacha

#Cargo #SupplyChainSecurity #BuildSystems

Как выбрать 100 случайных из бесконечного потока и не хранить его целиком


Кандидаты идут потоком, конца не видно, а память ограничена. Reservoir sampling решает это за один проход: первые сто попадают в резервуар сразу, а каждый следующий i-й заходит с вероятностью 100/i и вытесняет случайного из выборки. В итоге держишь в памяти ровно сто элементов, но у каждого кандидата шанс попасть в выборку одинаковый.

Учебный проект на Rust дорос до Apache Top-Level Project 🦀

Apache Iggy 19 августа официально вышел из Apache Incubator и получил статус Top-Level Project.

История началась в марте 2023 года. Пётр Ганкевич хотел разобраться, как устроен message streaming изнутри, и заодно нормально выучить Rust.

Первоначальный план - сделать простой append-only log server примерно за три недели.

В итоге получилась полноценная streaming-платформа:

- Rust
- thread-per-core архитектура
- io_uring для дискового и сетевого I/O
- Viewstamped Replication для consensus
- P99 latency в единицах миллисекунд

За время в Apache Incubator проект вырос до:

- 4500+ GitHub stars
- 120+ contributors
- около 3000 pull requests
- 500K+ загрузок

Отдельно интересна история с open source. Команда передала исходный код Apache Software Foundation, чтобы будущее проекта не зависело от одного человека или одной компании.

Дальше в планах - clustering через VSR и Kafka protocol gateway, чтобы существующие приложения могли переходить на Iggy без большого переписывания.

Название Iggy, кстати, происходит от Italian Greyhound - маленькой, но очень быстрой породы собак.

https://iggy.apache.org/blogs/2026/08/24/apache-iggy-top-level-project-tlp-graduation

#RustLang #OpenSource #DataEngineering #Streaming

@rust_code

Павел Дуров рассказал, как школьник заработал $20 000 благодаря подарку в Telegram.

Джонатан Хэ, золотой медалист IOI и №7 в мировом рейтинге, продал свой Algorithm Cup - NFT-награду, которую Telegram вручил лучшим молодым программистам в этом месяце - за 15 000 Telegram Stars.

Дуров отметил, что особенно рад за него, потому что $20 000 могут сильно изменить жизнь человека, который ещё только учится.

Он также вспомнил, что 20 лет назад примерно такой суммы ему хватило, чтобы запустить первую компанию. Через несколько месяцев у проекта уже был 1 млн пользователей, а инвестиции составили $12 млн при оценке $60 млн.

Дуров надеется, что победители этого года смогут использовать свои награды так же удачно.

🔥 Приглашаем на бесплатный открытый вебинар курса «ИИ-агенты: продвинутое внедрение и использование»: «Построение программ без кода: создание умного помощника и автоматизаций в n8n»
🗓 Когда: 31 августа, 20:00 (мск)
Low-code-платформы открывают новые возможности для бизнеса: теперь автоматизировать рутину и создавать полезных ИИ-помощников можно без сложного программирования. На вебинаре разберём, как с помощью n8n собирать рабочие процессы под любые задачи — от простых уведомлений до полноценных интеллектуальных агентов.

Что будет на вебинаре:
• Как устроена low-code-платформа n8n и по какой логике в ней создаются рабочие процессы;
• Как собирать автоматизации из триггеров, условий и действий;
• Как проектировать workflow для решения повседневных рабочих задач;
• Как создать персонального умного помощника и подключить его к внешним сервисам и данным;

👉 Зарегистрируйтесь https://otus.pw/NZPi/?erid=2W5zFJBtt89


Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

GLM-5.3-Flash-Uncensored теперь доступна в MLX для Apple Silicon.

Модель квантизировали через OrcaSAQ:

- 320B параметров, 18B активных
- нативный MLX
- 94,7% Top-1 при 6-bit
- 92,3% Top-1 при 4-bit
- около 200 ГБ для 4-bit версии
- локальный запуск на Mac с Apple Silicon

То есть 320-миллиардную MoE-модель теперь можно гонять прямо на Mac без отдельного GPU-сервера.

https://huggingface.co/orcarouter/GLM-5.3-Flash-Uncensored-MLX