Python Software Foundation (PSF) совместно с JetBrains опубликовала результаты восьмого, самого крупного в истории опроса разработчиков - в нём приняли участие более 30 000 человек.
Данные, собранные в конце 2024 года, показывают, что 72% респондентов используют Python в рабочих целях и это подтверждает доминирующую роль языка в индустрии. И популярность Python продолжает расти: согласно другому исследованию, от Stack Overflow, использование языка увеличилось на 7%.
Половина опрошенных имеют менее 2 лет профессионального опыта в программировании, а 39% начали использовать Python в течение последних 2 лет. Это говорит о том, что язык активно привлекает новичков и остается ключевой точкой входа в разработку.
Только 15% разработчиков используют последнюю на момент опроса версию, 3.13. В PSF утверждают, что массовый переход на нее мог бы сэкономить миллионы долларов на облачных вычислениях за счет повышения эффективности.
Однако сами разработчики не торопятся: 53% заявляют, что текущая версия полностью удовлетворяет их потребности, 27% ссылаются на проблемы с совместимостью, а 25% - на нехватку времени.
При этом нельзя сказать, что сообщество инертно. Самая популярная версия - 3.12 (35%), выпущенная в конце 2023 года, за ней следует 3.11 (21%), что говорит о довольно быстрой адаптации к не самым последним, но свежим релизам.
Анализ данных (48%) и веб-разработка (46%) идут практически вровень. Но если к анализу прибавить ML (41%) и инжиниринг данных (31%), то доминирование Data Science становится очевидным.
В мире веб-фреймворков происходит смена караула: FastAPI (38%) резко вырвался вперед, обогнав ветеранов: Django (35%) и Flask (34%). Год назад у FastAPI было всего 29%.
Ещё один стремительный взлёт — у написанного на Rust менеджера пакетов uv, который позиционируется как замена pip. Заявляя о кратном превосходстве в скорости, он уже отхватил 11% пользователей.
А вот в лагере IDE плохие новости для спонсора опроса, JetBrains: Visual Studio Code укрепил свое лидерство, набрав 48% (против 41% в прошлом году), а доля PyCharm снизилась до 25% (с 31%).
Ранее в этом месяце PSF объявила о приостановке своей грантовой программы из-за нехватки средств.
Годовой отчет за 2024 год показал чистый убыток в размере 1 462 000 долларов, что значительно больше, чем в 2023 году, там убыток был 225 000 долларов.
Фонд, который поддерживает репозиторий PyPI, дистрибуцию самого Python и нанимает разработчиков для CPython, оказался в сложной ситуации и явно нуждается в большей поддержке и ресурсах от корпораций, которые строят свой бизнес и получают доход на Python.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤47👍28🔥8😢8👌3❤🔥2
Получи грант до 1,65 млн. ₽ на магистратуру «ИИ и компьютерное зрение» и получи 2 диплома: НИУ ВШЭ + НЕЙМАРК!
Стань AI-инженером мирового уровня и зарабатывай до 1 млн. ₽
Уже сейчас работодатели активно ищут таких специалистов, и спрос на них будет только расти!
Магистратура в ИТ-университете НЕЙМАРК — это:
1) онлайн обучение на английском языке
2) реальные задачи от Intel, Huawei, SBERLAB и других
3) возможность запустить стартап при поддержке наставников во время обучения
4) отсрочка от армии
Узнай, как получить грант и учиться бесплатно — переходи в бот и забирай инструкцию!
Реклама. НЕЙМАРК, УНИВЕРСИТЕТ НЕЙМАРК. ИНН 5256209106.
Стань AI-инженером мирового уровня и зарабатывай до 1 млн. ₽
Уже сейчас работодатели активно ищут таких специалистов, и спрос на них будет только расти!
Магистратура в ИТ-университете НЕЙМАРК — это:
1) онлайн обучение на английском языке
2) реальные задачи от Intel, Huawei, SBERLAB и других
3) возможность запустить стартап при поддержке наставников во время обучения
4) отсрочка от армии
Узнай, как получить грант и учиться бесплатно — переходи в бот и забирай инструкцию!
Реклама. НЕЙМАРК, УНИВЕРСИТЕТ НЕЙМАРК. ИНН 5256209106.
😁35❤10👍6🗿6🔥2🍾2🤷♀1
Автономные агенты, способные управлять рабочим столом - это Грааль современного HCI. Но их обучение сопряжено с трудностями: GUI созданы для людей, а не для машин, а масштабирование RL упирается в неэффективность и нестабильность сред.
В Z.ai сделали фреймворк COMPUTERRL, который лег в основу агента AutoGLM-OS. Результат - state-of-the-art на бенчмарке OSWorld: 48.1% успешных выполнений и это лучше, чем у OpenAI CUA 03 (42.9%), UI-TARS-1.5 (42.5%) и Claude 4.0 Sonnet (30.7%).
OSWorld — это крупный бенчмарк из 369 заданий для проверки многомодальных ИИ-агентов в реальных условиях. Он работает в Ubuntu, Windows и macOS.
В нем ИИ выполняет открытые задачи: работает с веб- и десктопными приложениями, управляет файлами, запускает процессы. Каждое задание имеет четкие начальные условия и скрипты для оценки, чтобы результаты можно было воспроизвести.
Такие высокие показатели - результат комбинации 3-х инноваций.
Фреймворк объединяет GUI-взаимодействия с быстрыми и точными API-вызовами образуя систему, которая через LLM автоматически анализирует примеры задач, генерирует необходимый API-код для стандартных приложений Ubuntu и даже создает для него базовые тесты.
Таким образом, агент использует быстрые API там, где это возможно, и переключается на GUI для общих задач, что повышает и скорость, и надежность. Абляция показала, что переход от GUI-only к API-GUI поднимает средний показатель успеха с 11.2% до 26.2%.
OSWorld крайне ресурсоемок, и запуск множества его экземпляров на одном узле это тот еще квест. Z.ai полностью переработали эту среду, используя qemu-in-docker для легковесного развертывания VM, gRPC для связи между узлами и полностью асинхронный фреймворк AgentRL. Это позволило создать кластер из тысяч параллельных виртуальных сред, к котором онлайн-обучение RL-агентов стало максимально эффективным.
Entropulse решает проблему коллапса энтропии, чередуя фазы RL с периодическими сессиями SFT. Во время RL-фазы собираются все успешные траектории, и на их основе формируется новый SFT-датасет. Затем модель дообучается на этом датасете, что позволяет восстановить её исследовательскую способность без потери производительности. После этого запускается вторая, более эффективная фаза RL.
Эта стратегия позволила AutoGLM-OS, построенному на базе 9B GLM-4, достичь финального результата в 48.1%, в то время как после первой RL-фазы показатель был 42.0%.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Agents #AutoGLM #Zai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍64❤19🔥7💅3💘2
📌Облачные технологии — базовый минимум современного IT-специалиста.
Речь не только про возможность войти в перспективные профессии: DevOps-инженер, аналитик, backend-разработчик, ML-инженер, но и про базовую грамотность в IT, которая сегодня нужна всем. Ведь сейчас почти любой цифровой сервис — от приложений до нейросетей — работает в облаке.
Если хочется наконец понять, какая сфера тебе ближе и куда развиваться дальше в комфортном для себя режиме, сейчас открыта регистрация на бесплатный курс «Основы работы с Yandex Cloud» от архитекторов и менеджеров платформы. Материал курса рассчитан на 30 часов и разделён на 7 тем с теорией и практикой.
🤖Чем это полезно? Даже понимание основ даёт сильное преимущество в резюме, поэтому при поиске работы можно отмечать навык как практику на реальных инструментах.
🔥Внутри курса:
— облачные технологии и основные термины: IaaS, PaaS, SaaS;
— элементы облачной инфраструктуры: регионы, зоны доступности, центры обработки данных;
— виртуальные машины и управление ими в Yandex Cloud;
— безопасность и отказоустойчивость в облаке;
— использование облачных баз данных и других инструментов для работы с данными;
— сервисы Yandex Cloud и их применение для бизнеса и личных проектов.
Регистрируйтесь сегодня, пополняйте резюме новой ачивкой — стоящим сертификатом — и переходите на уровень знаний в IT.
@ai_machinelearning_big_data
Речь не только про возможность войти в перспективные профессии: DevOps-инженер, аналитик, backend-разработчик, ML-инженер, но и про базовую грамотность в IT, которая сегодня нужна всем. Ведь сейчас почти любой цифровой сервис — от приложений до нейросетей — работает в облаке.
Если хочется наконец понять, какая сфера тебе ближе и куда развиваться дальше в комфортном для себя режиме, сейчас открыта регистрация на бесплатный курс «Основы работы с Yandex Cloud» от архитекторов и менеджеров платформы. Материал курса рассчитан на 30 часов и разделён на 7 тем с теорией и практикой.
🤖Чем это полезно? Даже понимание основ даёт сильное преимущество в резюме, поэтому при поиске работы можно отмечать навык как практику на реальных инструментах.
🔥Внутри курса:
— облачные технологии и основные термины: IaaS, PaaS, SaaS;
— элементы облачной инфраструктуры: регионы, зоны доступности, центры обработки данных;
— виртуальные машины и управление ими в Yandex Cloud;
— безопасность и отказоустойчивость в облаке;
— использование облачных баз данных и других инструментов для работы с данными;
— сервисы Yandex Cloud и их применение для бизнеса и личных проектов.
Регистрируйтесь сегодня, пополняйте резюме новой ачивкой — стоящим сертификатом — и переходите на уровень знаний в IT.
@ai_machinelearning_big_data
❤23🤣9👍7🔥6👏4
Forwarded from Machine learning Interview
⚡ PyTorch представил **ZenFlow** — новый движок для обучения больших языковых моделей без «простоев» GPU.
В чём проблема?
Когда при обучении LLM данные и градиенты выгружаются на CPU (offloading), GPU часто простаивает: шина PCIe медленная, а вычисления на CPU ещё медленнее. В итоге шаг обучения может замедлиться в 10–15 раз.
Как решает ZenFlow:
- 🔄 Делит градиенты по важности: ключевые обновляются сразу на GPU, остальные — асинхронно на CPU.
- ⏱️ Все операции перекрываются: пока CPU считает и гоняет данные по PCIe, GPU продолжает работать.
- 🚀 Это снижает простои GPU на 85% и ускоряет обучение в среднем в 5 раз (по сравнению с DeepSpeed ZeRO-Offload).
- 📉 PCIe загружается в 2 раза меньше, а качество обучения моделей не падает.
Итог:
ZenFlow делает обучение LLM быстрее и эффективнее — теперь GPU работают почти без перерывов, а модели масштабируются без потери качества.
🟢 Подробности: https://pytorch.org/blog/zenflow-stall-free-offloading-engine-for-llm-training/
@machinelearning_interview
В чём проблема?
Когда при обучении LLM данные и градиенты выгружаются на CPU (offloading), GPU часто простаивает: шина PCIe медленная, а вычисления на CPU ещё медленнее. В итоге шаг обучения может замедлиться в 10–15 раз.
Как решает ZenFlow:
- 🔄 Делит градиенты по важности: ключевые обновляются сразу на GPU, остальные — асинхронно на CPU.
- ⏱️ Все операции перекрываются: пока CPU считает и гоняет данные по PCIe, GPU продолжает работать.
- 🚀 Это снижает простои GPU на 85% и ускоряет обучение в среднем в 5 раз (по сравнению с DeepSpeed ZeRO-Offload).
- 📉 PCIe загружается в 2 раза меньше, а качество обучения моделей не падает.
Итог:
ZenFlow делает обучение LLM быстрее и эффективнее — теперь GPU работают почти без перерывов, а модели масштабируются без потери качества.
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍104❤33🔥24👏3❤🔥2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Google начала масштабное развертывание диалогового поискового режима AI Mode для 180 стран. Ранее функция работала только в США, Великобритании и Индии. Пока доступен только английский язык, а страны Евросоюза в список не вошли из-за строгих правил в области данных и ИИ.
Вместе с географическим расширением Google представила первую агентную возможность в AI Mode. Теперь пользователи в США могут находить и бронировать столики в ресторанах через платформы OpenTable и Resy, прямо из поисковой выдачи. В будущем планируется добавить бронирование билетов и запись на услуги. Эта функция пока доступна только подписчикам платного тарифа Google AI Ultra.
9to5google.com
Компания анонсировала бета-версию платформы Game Worlds, на которой пользователи в реальном времени могут создавать и исследовать полностью сгенерированных персонажей, сюжеты и окружения.
Одновременно с этим Runway добавила в свой продукт Act-Two новую функцию «Voices». Она дает возможность подбирать и настраивать голоса для ИИ-персонажей.
Эти нововведения - часть стратегии компании по демократизации создания иммерсивного контента, делая его доступным для авторов без специальных навыков в программировании или анимации.
RunwayML в сети X
В сети появились фото тестовых образцов следующего поколения ИИ-архитектуры Jaguar Shores. Размер корпуса 92,5 мм на 92,5 мм, он включает 4 отдельных кристалла и 8 площадок памяти HBM, что явно указывает на платформу для высокопроизводительных вычислений.
Jaguar Shores станет первым стоечным решением Intel, планируется использование памяти HBM4 от SK Hynix и совместная работа с будущими процессорами Xeon Diamond Rapids.
wccftech.com
NVIDIA выпустила Streaming Sortformer - модель для диаризации речи, которая мгновенно определяет и маркирует участников разговора в реальном времени с низкой задержкой.
Модель оптимизирована для английского и китайского языков, способна отслеживать до 4 говорящих одновременно и предназначена для работы на GPU. По результатам тестов, Streaming Sortformer показывает более низкий уровень ошибок (DER) по сравнению с конкурирующими решениями.
Streaming Sortformer подойдет для применения в колл-центрах, при создании протоколов встреч и в интерактивных голосовых приложениях, где важно точно знать, кто, что и когда сказал. Модель доступна на Hugging Face.
developer.nvidia.com
AMD выпустила новейшую технологию масштабирования изображения FidelityFX Super Resolution 4 (FSR 4). Это часть обновления FidelityFX SDK 2.0, где AMD впервые внедряет алгоритм апскейлинга на основе машинного обучения для улучшения качества графики и производительности в играх.
По сравнению с предыдущей версией 3.1, FSR 4 показывает улучшения в детализации изображения и временной стабильности, а также снижает артефакты гостинга движущихся объектов. FSR 4 поддерживается только видеокартами AMD Radeon RX 9000 серии и выше на архитектуре RDNA 4 и требует DirectX 12. AMD также предоставила плагины FSR 4 для Unreal Engine версий 5.1–5.6.
gpuopen.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤39👍18🔥10❤🔥2🤔1👌1
🧠 Управление командой и проектами с помощью AI: от OKR до Performance Review.
Технические скиллы — это наш фундамент, но для роста до тимлида или руководителя нужно понимать язык бизнеса. Канал Саши (маркетинг дир в Yandex, Playrix, eBay) «Мальцев: Карьера. Маркетинг. Al» — это плейбук для IT-специалистов, которые хотят эффективно управлять командой, расти в карьере и получать признание за свою работу.
✔️ Какие управленческие фреймворки разбираются на практике:
• Постановка целей по OKR: Как самостоятельно сформулировать цели, которые будут высоко оценены вашим бизнесом и повысят шансы на премию. Подход, который помог Google стать Google.
• Подготовка к Performance Review: 4 неочевидные ошибки в Self-Review, которые мешают получить высокую оценку. Саша делится опытом участия в калибровках 137 сотрудников и объясняет, как связывать свой вклад с метриками бизнеса (выручка, LTV, EBITDA).
• Запуск крупных продуктов: Готовый шаблон для обоснования продуктовых запусков перед топ-менеджментом. Включает оценку ROI, расчет ресурсов и описание рисков.
• Работа с нечеткими задачами: Промпт для GPT, который на основе 4-х вводных помогает системно продумать подход к решению задачи от руководителя, выявить скрытые цели и определить метрики успеха.
Канал помогает IT-специалистам развить навыки, необходимые для карьерного роста в крупных технологических компаниях.
➡️ Подписаться: Мальцев: Карьера. Маркетинг. AI.
Технические скиллы — это наш фундамент, но для роста до тимлида или руководителя нужно понимать язык бизнеса. Канал Саши (маркетинг дир в Yandex, Playrix, eBay) «Мальцев: Карьера. Маркетинг. Al» — это плейбук для IT-специалистов, которые хотят эффективно управлять командой, расти в карьере и получать признание за свою работу.
✔️ Какие управленческие фреймворки разбираются на практике:
• Постановка целей по OKR: Как самостоятельно сформулировать цели, которые будут высоко оценены вашим бизнесом и повысят шансы на премию. Подход, который помог Google стать Google.
• Подготовка к Performance Review: 4 неочевидные ошибки в Self-Review, которые мешают получить высокую оценку. Саша делится опытом участия в калибровках 137 сотрудников и объясняет, как связывать свой вклад с метриками бизнеса (выручка, LTV, EBITDA).
• Запуск крупных продуктов: Готовый шаблон для обоснования продуктовых запусков перед топ-менеджментом. Включает оценку ROI, расчет ресурсов и описание рисков.
• Работа с нечеткими задачами: Промпт для GPT, который на основе 4-х вводных помогает системно продумать подход к решению задачи от руководителя, выявить скрытые цели и определить метрики успеха.
Канал помогает IT-специалистам развить навыки, необходимые для карьерного роста в крупных технологических компаниях.
➡️ Подписаться: Мальцев: Карьера. Маркетинг. AI.
❤20👍11🤣5🔥4😁4
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🦾 Boston Dynamics показали впечатляющее видео своего робота.
Atlas получает изображение с камеры, данные о положении тела и текстовую команду. На основе этого модель генерирует плавные движения всего корпуса 30 раз в секунду.
Это не набор хрупких скриптов, а система, которая сама «думает», как выйти из ситуации.
Робот показывает, что может работать в реальном бардаке, где всё падает, двигается и мешает работе.
@ai_machinelearning_big_data
#ai #robots #BostonDynamics #atlas
Atlas получает изображение с камеры, данные о положении тела и текстовую команду. На основе этого модель генерирует плавные движения всего корпуса 30 раз в секунду.
Это не набор хрупких скриптов, а система, которая сама «думает», как выйти из ситуации.
Вместо того чтобы «прыгать» от точки к точке, система сразу строит короткую последовательность действий — примерно на полторы секунды вперёд.
Часть из них выполняется, а потом план обновляется, чтобы движения оставались точными и естественными.
Робот показывает, что может работать в реальном бардаке, где всё падает, двигается и мешает работе.
@ai_machinelearning_big_data
#ai #robots #BostonDynamics #atlas
🔥117❤40👍33😨7🦄3
Большие данные - это топливо для ИИ. Но как их использовать, чтобы не нарушить приватность, например датасета, где есть персональные данные?
Один из вариантов - метод дифференциально-приватного отбора. Он выбирает из огромного набора уникальные элементы так, чтобы нельзя было соотнести их с конкретным человеком. А если данных - больше миллиарда? Для этого нужен более надежный подход.
Таким алгоритмом стал Max Adaptive Degree (MAD), представленный Google на ICML 2025. Он не только эффективнее других параллельных методов, но и работает с наборами данных на десятки и сотни миллиардов записей.
Но тут появляется новая проблема - популярные элементы получают избыточный вес, который можно было бы использовать для менее частых, но ценных данных.
MAD решает ее с помощью адаптивного взвешивания, перераспределяя вес: забирает часть у популярных элементов и отдает тем, чьи значения уже находятся у порога. Это позволяет отобрать больше полезных данных без потери приватности.
Простой пример: представьте 100 пользователей, у каждого по 3 элемента. Один элемент (A) есть у всех, а остальные элементы уникальны. В базовом алгоритме элемент A получит слишком много веса (намного больше необходимого), а уникальные элементы - слишком мало. MAD "забирает" часть веса у A и распределяет его между уникальными элементами, давая им шанс пройти порог.
Метод можно использовать в несколько итераций, публикуя промежуточные результаты с шумом. Так можно еще точнее распределять вес между раундами.
В первом раунде запускается MAD как обычно, а во втором удаляются уже найденные элементы и те, которые явно не пройдут порог. Для остальных элементов применяется "смещение" веса на основе данных первого раунда.
На практике MAD показал отличные результаты. Всего за 2 этапа он отобрал больше полезных элементов, чем другие методы. Например, в Common Crawl (800 млрд. записей) он выбрал набор слов, который покрыл 99.9% всех записей и 97% уникальных слов с полным соблюдением приватности.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Selection #MAD #Google
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤55👍24🔥12🗿5