🔖 Гайд по Codex 5.5, который поможет получать результаты лучше

Многие жалуются, что Codex стал работать хуже. Но проблема не всегда в модели.

Несколько советов:

— Декомпозируйте задачи через /goals;
— Используйте Krypton для расширения возможностей агента;
— Планируйте на XHigh, кодируйте на High;
— Не забывайте про Browser Use и Computer Use.

Дополнительно стоит подключить GitHub-репозиторий и использовать Pro-модель для ревью, тестирования и проектирования решений.

⛓️ Ссылка на дополнительный скилл

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Собираем собственную GPT-подобную модель на PyTorch

Нашли отличный репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные LLM под капотом.

Внутри — 10 Jupyter-ноутбуков с пошаговыми объяснениями и реализацией ключевых компонентов языковых моделей.

⛓️ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

📰 Baidu выложила в опенсорс Unlimited-OCR

Новая OCR-модель умеет обрабатывать сотни страниц за один запуск и при этом сохраняет контекст даже на очень больших PDF-документах.

При размере всего 3B параметров она показывает 93% на OmniDocBench, обгоняет DeepSeek-OCR и сохраняет стабильную производительность даже при обработке сотен страниц за один проход.

⛓️ Ссылка на GitHub

tags: #новости

➡ Data Scientist | Чат

🔖 AI, который читает Reddit и Hacker News за вас

Проект собирает контент из крупнейших технологических площадок, анализирует его через AI, убирает дубли и формирует компактную сводку с самым важным.

Один инфоповод — одна запись. Без повторов, шума и бесконечного скроллинга.

⛓️ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Ошибка при выборе AI-железа

Вопрос не в том, «потянет ли видеокарта модель», а в том, что станет узким местом после загрузки.

Рынок сейчас:

• NVIDIA — максимум bandwidth
• Apple — максимум памяти
• Strix Halo — интересный x86 с unified memory
• Tenstorrent — open-source стек

Но после загрузки модели начинают решать KV-cache, декодирование, батчинг и качество софта.

Локальный AI сегодня — это не про гигабайты памяти. Это про баланс памяти, скорости и программного стека.

⛓️ Ссылка на источник

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Вышла интерактивная карта всех работ с ICML 2026

Если не знаете, с чего начать изучение материалов одной из главных ML-конференций года — вот отличный вариант.

Можно исследовать статьи по тематикам, открывать краткие описания, переходить к полным версиям и сохранять интересные материалы в свою коллекцию.

⛓️ Смотрим здесь

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Выжимаем максимум из локальных LLM

Нашли один из самых подробных гайдов по оптимизации локального запуска нейросетей.

Автор собрал практически всё, что влияет на скорость инференса: выбор видеокарты, работу с VRAM, квантизацию, настройку llama.cpp, KV-кэш, MoE-модели и множество практических рекомендаций.

⛓️ Пользуемся здесь

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

📰 GPT-5.6 задерживается

По данным СМИ, OpenAI планировала полноценный релиз GPT-5.6, но администрация США попросила отложить широкую публикацию из-за опасений, связанных с безопасностью модели.

На первом этапе доступ получит лишь ограниченный круг проверенных организаций, а одобрение клиентов будет происходить индивидуально.

⛓️ Подробнее здесь

tags: #новости

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Не вся инфраструктура для локальных LLM одинаково быстрая

Ollama отлично подходит для быстрого старта, но если нужна максимальная производительность, многие переходят на vLLM.

Автор собрал практически всё, что влияет на скорость инференса: выбор видеокарты, работу с VRAM, квантизацию, настройку llama.cpp, KV-кэш, MoE-модели и множество практических рекомендаций.

⛓️ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Появилась одна из самых быстрых open-source TTS-моделей

Supertonic генерирует речь в 167 раз быстрее скорости её воспроизведения и при этом работает локально через ONNX.

Самое интересное — модель не требует GPU, поддерживает 31 язык, умеет передавать эмоции и запускается даже на Raspberry Pi. По скорости разработчики заявляют преимущество над ElevenLabs.

⛓️ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Prompt Engineering уходит? Встречайте Loop Engineering

На GitHub появился репозиторий, который предлагает новый подход к работе с AI-агентами.

Идея простая: вместо того чтобы постоянно писать промпты вручную, вы проектируете цикл, в котором агент сам:

— выполняет задачи;
— проверяет результат;
— исправляет ошибки;
— при необходимости эскалирует проблему.

⛓️ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Open-source AI Gateway для работы с LLM

Он умеет автоматически переключаться между моделями, делать повторные запросы при ошибках, балансировать нагрузку и поддерживает более 1600 моделей через разных провайдеров.

Хорошее решение, если строите сервисы поверх нескольких LLM.

⛓️ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Нашли OCR, заточенный под LLM

Сегодня почти все строят RAG поверх PDF-документов. Но если OCR плохо распознал текст — модель начинает галлюцинировать ещё до первого запроса.

olmOCR решает эту проблему: он превращает PDF, сканы и изображения в чистый Markdown, сохраняя структуру документа, таблицы, формулы и порядок чтения.

⛓️ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Библиотека для LLM-разработчиков

Если разрабатываете AI-приложения, этот репозиторий точно стоит сохранить.

Внутри собрано более 120 библиотек, разбитых по основным направлениям:

🫡 обучение и дообучение LLM;
🫡 RAG и интеграция моделей;
🫡 быстрый inference и деплой;
🫡 обработка данных и генерация синтетики;
🫡 AI-агенты;
🫡 prompt engineering и безопасность.

⛓️ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Библиотека, которую используют Uber и Microsoft

Нашли мощный open-source инструмент для каузального анализа — CausalML.

Он помогает оценивать эффект различных воздействий, строить модели с неоднородными эффектами и оптимизировать маркетинговые кампании.

Дополнительно доступны causal trees, meta-алгоритмы и поддержка SHAP для интерпретации результатов.

⛓️ Ссылка на либу

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 Cписок бесплатных API для LLM

Нашли GitHub-репозиторий, в котором собраны API для десятков популярных моделей.

Внутри Google AI Studio, Groq, OpenRouter, Cerebras, NVIDIA NIM, Mistral и другие сервисы с актуальными лимитами запросов.

⛓️ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат

🔖 AI-агенты получили собственную иерархию

Новый проект Alook предлагает необычный способ управления агентными системами — через модель настоящей компании.

Не нужно строить сложные workflow: назначаете роли, создаёте структуру команды, а агенты сами распределяют задачи и взаимодействуют друг с другом.

Возможности:

✍️ локальное выполнение вычислений;
✍️ поддержка Claude Code, OpenCode и Codex;
✍️ self-hosting;
✍️ работа с открытыми и закрытыми моделями.

⛓️ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Data Scientist | Чат