🚀 GPU-библиотека для классического машинного обучения

FlashLib предлагает высокопроизводительные реализации операторов машинного обучения, таких как kmeans, PCA и DBSCAN, с использованием Triton и CuteDSL. Библиотека позволяет эффективно обрабатывать данные на GPU, обеспечивая простоту использования и высокую скорость выполнения.

🚀Основные моменты:
- Поддержка 15 высокоуровневых примитивов для машинного обучения.
- Информативный API для оценки производительности операций.
- Оптимизированные реализации для кластеризации, регрессии и декомпозиции.
- Легкая интеграция с PyTorch и sklearn.

📌 GitHub: https://github.com/FlashML-org/flashlib

#python

Nex-N2 - новое любопытное семейство агентных моделей.

Что внутри:

- Adaptive Thinking - модель сама подбирает глубину рассуждения на каждом шаге
- экономия около 20% токенов без потери качества
- Coherent Thinking - единый формат мышления для поиска, кодинга и tool use
- меньше хрупких переключений между разными режимами работы

По заявлению команды, Nex-N2 показывает уровень Tier-1 open-source моделей на SWE-bench, Terminal-Bench, GDPval и других бенчмарках, приближаясь к GPT-5.5 и Opus 4.7.

Звучит мощно, но такие цифры стоит проверять независимыми прогонами.

- Kimi-K2.6: 86% - 13 из 14
- MiniMax: 100% - 8 из 8
- GLM-5.1: 100% - 13 из 13
- DeepSeek-V4-Pro: 92% - 11 из 12
- Opus 4.7: 45% - 5 из 11
- GPT-5.5: 30% - 3 из 10

🔗 https://nex-agi.com
📦 https://huggingface.co/nex-agi/Nex-N2-Pro
https://modelscope.cn/models/nex-agi/Nex-N2-Pro
https://github.com/nex-agi/Nex-N2

TerminalTextEffects - это Python-библиотека без внешних зависимостей для добавления анимированного текста прямо в терминал.

Что умеет:

- работает прямо в текущем терминале и не ломает привычный workflow
- поддерживает Xterm 256 и RGB HEX-цвета
- умеет сложное движение символов через кривые Безье и плавное ускорение
- эффекты можно настраивать через типизированный config dataclass
- CLI-аргументы генерируются автоматически из конфигурации
https://github.com/ChrisBuilds/terminaltexteffects