GigaChat сдал экзамен на образовательную программу «Музыковедение» в Российскую академию музыки имени Гнесиных #habr
https://habr.com/ru/news/913498/
Tags: GigaChat, Музыковедение

Telegram-бот своими руками: от токена до прода #habr
https://habr.com/ru/articles/913316/
Tags: telegrambot, телеграм-бот, python, с нуля
Author: kasyanenko

Исследователи Яндекса выложили Yambda — один из крупнейших в мире датасетов для развития рекомендательных систем #habr
https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/913294/
Tags: рекомендательные системы, датасеты, large scale machine learning, open-source, Яндекс, Yambda
Author: ploshkin (Яндекс)

CasaOS: персональное облако на домашнем сервере #habr
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/913392/
Tags: ruvds_статьи, CasaOS, персональное облако, личное облако, ZimaBoard, ZimaOS, личный сервер, одноплатники, умный дом, mini NAS, ZimaBlade, персональный NAS, ZimaCube, самохостинг, домашний сервер
Author: ru_vds (RUVDS.com)

Топ-100 нейросетей для генерации текста, кода, изображений, видео и аудио #habr
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/913494/
Tags: timeweb_статьи, нейросети, подборка, chatgpt, midjourney, контент, сервисы, языковые модели, llm, gpt
Author: Timeweb_Cloud (Timeweb Cloud)

[Перевод] Ошибки ИИ радикально отличаются от человеческих #habr
https://habr.com/ru/articles/913522/
Tags: искусственный интеллект
Author: MIRKB

На START, внимание, марш: как победить галлюцинации и научить LLM точным вычислениям #habr
https://habr.com/ru/companies/postgrespro/articles/913490/
Tags: START, qwq, ризонинг, TIR, o3, hint-rft, генерация кода, генерация python, Rejection Sampling Fine-Tuning, fine tuning
Author: Safreliy (Postgres Professional)

xk6-browser как секретное оружие для умного исследования производительности #habr
https://habr.com/ru/companies/yoomoney/articles/913530/
Tags: xk6, k6, исследование производительности, нагрузочное тестирование, web vitals
Author: TonyStar_02 (ЮMoney)

Open Source Telegram-бот для бизнеса: сбор контактов, рассылка и трекинг источников #habr
https://habr.com/ru/articles/913538/
Tags: open source, telegrambot
Author: Sincous

Разработка NFT-приложений с помощью Magic Eden API: от идеи до реализации #habr
https://habr.com/ru/articles/913414/
Tags: NFT, Solana, MagicEden, blockchain, development, API, python, trading
Author: kbones

Как консолидировать данные из разрозненных хранилищ с помощью Tarantool CDC
https://habr.com/ru/companies/vk/articles/913352/
Author:
KAPANDR (VK Tech, VK)

Статья и видео про Tarantool CDC

В статье на Хабре Евгений Афанасьев, архитектор VK Tech в команде Tarantool, рассказал о том, с какими вызовами сталкиваются современные компании при работе с данными и как на них помогает отвечать Tarantool CDC.

Вы узнаете:

🔹 Как связать разрозненные хранилища данных, не перегружая ИТ-систему.

🔹 Почему стандартные CDC-инструменты не всегда отвечают требованиям бизнеса.

🔹 И ещё много полезного про real-time-репликацию без нагрузки на БД-источник, поддержку PostgreSQL и Oracle, отказоустойчивость, порог входа в работу и многое другое с описанием конкретных решений.

Читать статью

➜ Больше про Tarantool CDC смотрите в записи вебинара «Как консолидировать данные из разрозненных хранилищ с помощью Tarantool CDC»

чат сообщества Tarantool и канал в Telegram

Разбираем, чем заменить Redis

Redis — одна из самых популярных in-memory СУБД, которая часто используется в проектах для реализации быстрой загрузки из кэша и оптимизации нагрузки на основную базу данных. В новом материале решили провести сравнение с Tarantool DB и внимательно изучить метрики.

Что внутри

🔹 Почему компании ищут Redis альтернативы, и какие варианты есть.
🔹 Tarantool DB vs Redis: что получаем и теряем при переходе на новый инструмент.
🔹 Анализ прикладного уровня: как замена Redis на Tarantool DB повлияет на ключевые метрики.

➜ Читайте подробнее на сайте

Руководство по построению коннекторов к СУБД на примере Tarantool

Иван Банников, ведущий разработчик команды Data Integration Team из экосистемы Tarantool, написал новую статью на Хабр. В ней он рассказывает о разработке драйверов на примере создания коннектора к Tarantool.

Читайте статью

В профиле Ивана на Хабре вы найдете ссылки на другие его статьи:

🔹 Tarantool: как избавиться от «зоопарка технологий» с помощью потоков событий,
🔹 Как объединить устройства с разными протоколами передачи данных на одной IoT-платформе,
🔹 Чем Tarantool круче Redis'а для IoT-сервисов.

Дайджест полезных статей

Собрали для вас классные материалы по дате. Приятного чтения!

🔹 Почему Apache Spark становится ядром аналитических платформ в России: тренды, особенности и прогнозы для бизнеса

🔹 To Docker or not to Docker? Вот в чём JupyterLab

🔹 Picodata: вторая жизнь in-memory баз данных

🔹 Как заставить вашу базу данных летать, а не ползать. Часть 1 масштабирование и репликация

🔹 Внедрение ML кластера для масштабирования AI сервисов

Меняем полезные и интересные подборки на ваши 🔥 в реакциях!

MCP-сервер для VK Cloud на GitHub

Александр Волынский — технический менеджер Data сервисов VK Cloud — сделал MCP-сервер для работы с облачной платформой VK Cloud и выложил его на GitHub. Это его экспериментальный пет-проект, который не является официальным релизом VK Cloud.

Читайте инструкцию по установке на GitHub

Сервер Model Context Protocol (MCP) для VK Cloud — это решение, которое позволяет ИИ-ассистентам и другим инструментам взаимодействовать с ресурсами VK Cloud. Пользователи получают возможность управлять облачной инфраструктурой с помощью LLM через стандартизированный интерфейс.

Что умеет данный MCP-сервер?

С помощью этого сервера можно попросить LLM-ассистента:
— показать список ваших виртуальных машин в VK Cloud;
— запустить или остановить сервер;
— создать новую ВМ с нужными параметрами;
— запросить информацию по сетям, флейворам и не только.

Дополнительные материалы про MCP:
🔹 Описание MCP
🔹 Документация
🔹 Обзор технологии
🔹 Быстрый старт
🔹 Статья «MCP для разработчиков»
🔹 Python SDK for Model Context Protocol servers and clients

→ MCP-сервер для VK Cloud на GitHub

Если у вас есть вопросы или предложения по проекту, пишите Александру через Telegram: @volinski.

Дайджест полезных статей

Собрали для вас самые классные материалы по дате. Приятного чтения на выходных и праздниках!

🔹 Может ли ИИ заменить врача-терапевта? Исследование ученых из Google DeepMind
🔹 Как мы запускали мониторинг-пилот для Новатэка: испытание холодом, логистикой и бюрократией
🔹 Зловредное выравнивание: как небольшая тонкая настройка приводит к огромным отклонениям поведения языковой модели
🔹 Ложь искусственного интеллекта
🔹 Как я обошел современные GPT модели с помощью GPT2-small на задачах рассуждения
🔹 Как сделать AI бота для Битрикс24 с подключением к Tg, VK, Avito
🔹 Как я в одиночку создал инструмент на основе ИИ, который меняет подход к он-бордингу клиентов
🔹 Gemini 2.5 Pro Preview: even better coding performance

Меняем полезные и интересные подборки на ваши 🔥 в реакциях!

Дайджест полезных статей

Сегодня пятница, а значит — пришло время дайджеста. Собрали для вас самые классные материалы по дате. Особенно обращаем ваше внимание на текст Arenadata про Spark и Hadoop. Материал будет полезен всем, кто работает с большими данными и рекомендательными системами. Приятного чтения!

Русскоязычные источники

🔹 Секреты Spark в Arenadata Hadoop: как мы ускорили построение витрин для задач ML
🔹 ИИ в тестировании ПО: возможности, ограничения, эксперименты и практический опыт
🔹 Безопасность ИИ на практике: разбор заданий AI CTF на Positive Hack Days Fest 2
🔹 Когда ИИ сбоит: кто виноват и как минимизировать риски

Англоязычные источники

🔹 How to Benchmark DeepSeek-R1 Distilled Models on GPQA Using Ollama and OpenAI’s simple-evals
🔹 Why Most Cyber Risk Models Fail Before They Begin
🔹 Enterprise AI: From Build-or-Buy to Partner-and-Grow
🔹 MapReduce: How It Powers Scalable Data Processing
🔹 AI Agents Processing Time Series and Large Dataframes
🔹 Building a Personal API for Your Data Projects with FastAPI
🔹 Load-Testing LLMs Using LLMPerf

Меняем полезные и интересные подборки на ваши 🔥 в реакциях!