«ХуиХуи» снял ограничения с Fable 5 - энтузиасты выпустили версию модели без цензуры.

Без шуток, это одна из самых жёстких локальных моделей без привычной цензуры.

Что умеет:

• отвечает почти на любые вопросы без стандартных фильтров;

• запускается локально и не отправляет ваши запросы на чужие серверы;

• работает даже на не самом мощном железе за счёт дообучения на базе Gemma 4;

• разработчики честно предупреждают: модель без встроенных гарантий безопасности, используете на свой риск.

Бесплатно на Hugging Face:
https://huggingface.co/huihui-ai/Huihui-gemma-4-12B-coder-fable5-composer2.5-v1-abliterated

Создаём будущее прямо сейчас — приглашаем тебя принять участие! 💚

На связи команда Центра перспективных AI-разработок в индустриях — мы решаем задачи государственного масштаба: внедряем передовые технологии ИИ в госуправление, отрасли экономики и банковскую сферу.

Сейчас мы ищем будущих коллег — NLP/CV-специалистов, которые усилят нашу команду и будут:

✅ Экспериментировать с новейшими языковыми моделями и sota harness.
✅ Создавать мультиагентные системы на базе LLM.
✅ Работать с мультимодальными данными.
✅ Оптимизировать модели для промышленного применения и edge‑устройств.

Чувствуешь, что это твоё? Регистрируйся на One Day Offer — он состоится 27 июня!

Новое исследование, опубликованное в Nature: ИИ может экономить время, но первые данные показывают, что он способен ослаблять ключевые профессиональные навыки.

В польском исследовании по колоноскопии у опытных эндоскопистов показатель обнаружения аденом без помощи ИИ снизился с 28,4% до 22,4% после внедрения ИИ в рабочий процесс.

Это не значит, что ИИ за одну ночь сделал врачей невнимательными.

Проблема глубже: навык поддерживается за счёт сопротивления.

Нужно смотреть, оценивать, сомневаться, исправлять себя и оставаться мысленно ответственным за следующий шаг.

Когда машина начинает подсвечивать подозрительный участок, человеческий глаз постепенно меняет роль: уже не ищет сам, а подтверждает найденное.

Та же закономерность видна и в программировании.

В рандомизированном исследовании 2026 года ИИ помог части разработчиков быстрее выполнять задачи, но сильное делегирование ослабляло концептуальное понимание, чтение кода и навык отладки.

nature.com/articles/d41586-026-01947-1

Яндекс приглашает в магистратуры по разработке умных устройств на ФКН НИУ ВШЭ и ФПМИ МФТИ

Вот почему это топ:

1. Программы создавали опытные технические преподаватели универов + инженеры Алисы и Умных устройств Яндекса.
2. Совмещение теоретической базы и постоянной практики на задачах с рынка
3. Полный спектр работы над разработкой умных устройств: проектирование, создание ПО, интеграция ML, внедрение

Узнать все подробности программ и поступления можно по ссылке.

Quake сегодня исполнилось 30 лет. 🎉

Спустя три десятилетия всё ещё актуален интересен исходный код игры, которая помогла сформировать современные игровые движки, мультиплеерные сетевые технологии и культуру моддинга. 🎮

GitHub: github.com/id-software/quake

Рассуждение LLM не обязано быть одной линейной цепочкой промптов.

Graph of Thoughts, или GoT, - это официальная Python-реализация статьи «Graph of Thoughts: Solving Elaborate Problems with Large Language Models» для разработчиков, которые экспериментируют со структурированным reasoning у LLM.

Инструмент помогает тестировать более сложные схемы рассуждений: задача моделируется как Graph of Operations, а контроллер выполняет этот граф, используя LLM как движок.

Ключевые возможности:

• graph-based reasoning flow — сложные задачи можно описывать как операции над «мыслями», а не как одну линейную цепочку

• flexible operation graph — можно строить GoO, похожие на Graph of Thoughts, Chain-of-Thought или Tree-of-Thought

• готовая установка — через PyPI: pip install graph_of_thoughts, либо editable-install из исходников

• готовые примеры — сортировка, подсчёт ключевых слов, пересечение множеств и объединение документов лежат в папке examples

• прозрачные результаты — контроллер может сохранять output-графы с операциями, мыслями, оценками, валидностью, расходом токенов и стоимостью

Проект open-source и распространяется под BSD-style лицензией репозитория.

github.com/spcl/graph-of-thoughts

Выбираем железо для обучения и инференса моделей 🔝

Простая формула: чем больше у модели параметров, тем более мощное железо нужно для ее инференса. Найти решение для нейросетей разного масштаба можно в Selectel.

Более 15 моделей видеокарт — от RTX 4090 до B300 — доступны к аренде в облаке и на выделенных серверах. Облачные серверы подойдут для тех, кому нужна гибкость и быстрая масштабируемость, а выделенные — когда необходима физическая изоляция инфраструктуры, а нагрузки стабильные. Видеокарты в облаке можно арендовать даже на час, цена стартует от 5 рублей.

Выбирайте оптимальный сервер с GPU и арендуйте его от 5 рублей в час: https://slc.tl/aitoq

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJumeY9

Когда ИИ используется так, остается тольок аплодировать 🤣🤣

Теперь на GitVerse — зеркало PyPI! ⚡️

Python‑пакеты переехали на российскую платформу для разработчиков GitVerse — теперь зависимости подтягиваются быстрее, а пайплайны не зависят от доступности внешнего PyPI.  

Остаётся только выбрать: установить зеркало как основной источник или оставить как «страховку».

Гайд по подключению.

Anthropic анонсировала Claude Tag - новый способ для команд работать с Claude прямо в Slack.

Суть простая: Claude подключается к рабочему пространству как полноценный участник команды.

Вы сами выбираете, к каким каналам и инструментам у него будет доступ.

Дальше всё так:

• вы отмечаете Claude в переписке, ставите задачу и продолжаете заниматься своими делами.

• Claude выполняет поручение асинхронно, не ломая рабочий поток команды.

Claude Tag вырос из Claude Code, но стал более проактивным и командным инструментом.

По словам компании, 65% кода продуктовой команды создаётся через внутреннюю версию Claude Tag.

https://www.anthropic.com/news/introducing-claude-tag

LLM в поддержке: от шаблонов к точной работе с документами компании

✅ На открытом уроке разберём, как устроены современные решения на базе LLM, почему они не просто генерируют текст, а используют знания компании для подготовки ответов, и как такие инструменты помогают ускорять обработку обращений.

На практических примерах покажем, как документы превращаются в базу знаний для ИИ, как происходит поиск информации по запросу клиента и каким образом LLM помогает оператору поддержки готовить ответы. Также поговорим о том, как подобные решения применяются в бизнесе уже сегодня.

Урок пройдёт 6 июля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «LLM-инженер». Это возможность познакомиться с современным подходом к созданию интеллектуальных сервисов, задать вопросы эксперту и понять, как внедрять подобные решения в реальные процессы компании.

➡️ Регистрация открыта: https://otus.pw/Jafm/?erid=2W5zFHM9zVf

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

Один из лучших вводных материалов по прикладной линейной алгебре, который мне попадался.

Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами:

• подгонка данных

• машинное обучение

• оптимизация

• обработка изображений

• системы управления

Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science.

PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf