🖥 Большинство парсеров умирают через 2 дня.

Ты научишься делать те, которые работают в продакшене.

Это не про BeautifulSoup ради галочки.
Это про системы сбора данных, которые:

• не падают из-за мелких изменений на сайте
• собирают данные в разы быстрее
• обновляют всё автоматически по расписанию
• обходят ограничения и блокировки
• выглядят как полноценный сервис, а не как хаос из файлов

Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключаться.

В итоге ты сможешь:

• забирать данные для своих проектов
• автоматизировать чужую рутину
• создавать инструменты для аналитики
• брать коммерческие заказы на сбор данных

Это навык, который напрямую превращается в деньги.
Не «знаю Python», а «умею профессионально добывать данные из интернета».

🎁 Скидка 50% на Stepik действует 48 часов: https://stepik.org/a/269942/

Отличный результат 😄

✔️ Claude-Mem - open-source инструмент, который даёт Claude постоянную память между сессиями.

Главная проблема Claude Code

По умолчанию у Claude нет долгосрочной памяти:
- каждый запуск - "с чистого листа"
- весь контекст нужно передавать заново
- растут токены
- быстро достигаются лимиты
- агент забывает структуру проекта, решения и предыдущие шаги

Это делает длительную работу с кодом дорогой и неэффективной.

Что делает Claude-Mem

Claude-Mem добавляет слой persistent memory:
- сохраняет важный контекст между сессиями
- восстанавливает знания при следующем запуске
- отправляет в модель только релевантную информацию

По сути, это внешний long-term memory для агента.

Результаты

По заявлению разраьотчиков:
- до 95% меньше токенов на повторных запусках
- до 20x больше tool calls до достижения лимитов
- быстрее старт новых сессий
- меньше повторных объяснений модели

https://github.com/thedotmack/claude-mem

Как DS/ML за 9 месяцев вырасти на 30% в зарплате и выйти на еще более интересные проекты?

Освойте Deep Learning. Голосовые помощники, распознавание лиц, рекомендации в приложениях, медицинская диагностика — нейросети используются уже во всех сферах бизнеса. Компании ищут DL-специалистов, чтобы точнее обучать и настраивать нейросети под свои запросы.

За 9 месяцев вы изучите все актуальные модели последних лет и получите крепкую базу в DL, углубившись в каждое направление.

Что вы освоите:

🟠Создание и обучение нейросетей с нуля
🟠Компьютерное зрение (Computer Vision)
🟠NLP (обработка текста)
🟠Генеративные модели
🟠MLOps и продакшн-подход

🕖 Старт обучения — 12 марта, количество мест на поток ограничено

Бронируйте место на курсе прямо сейчас и получите скидку 30%

😶ПОЛУЧИТЬ СКИДКУ НА КУРС

✔️ Рассуждающие агенты требуют не только ума, но и железа

Когда провайдеры запускают «агентов», пользователи видят красивый интерфейс.
Инженеры видят ад.

Потому что агентские сценарии — это не «запрос-ответ». Это:

- длинные диалоги с историей
- вызов внешних инструментов (поиск, интерпретация кода, внешние приложения)
- гигабайты промежуточных данных между шагами

Если просто «поднять контейнер на GPU» — TTFT (время до первого токена) поплывёт, TBT (время между токенами) просядет, и агент будет тормозить на ровном месте.

Что с этим делают

Yandex AI Studio, например, на днях запустила инференс DeepSeek V3.2 и при этом полностью пересобрала инфраструктуру.

Внедрили разделение prefill/decode:
- prefill-ноды — быстрый прогон длинных контекстов
- decode-ноды — стабильная генерация с низкой задержкой

Это потребовало научиться передавать KV-кэши между серверами в реальном времени. Помимо прочего сбалансировали запросы с учётом «сессионности» и выстроить иерархию KV-кэшей от HBM GPU до распределённой памяти и/или NVMe.

Безопасность и тарификация

- Управляемые правила модерации ответов модели
- Доступ к моделям через частные эндпоинты по выделенному сетевому каналу для работы без выхода в публичный интернет

Новая тарификация:
- токены инструментов и кэширования — в 4 раза дешевле обычных входящих
- чем длиннее сессия, тем выгоднее

Потому что платить стоит не за факт обращения к модели, а за новую вычисленную информацию.
Всё остальное можно и нужно кэшировать.