Архитектура Docker, если убрать лишнее, выглядит очень просто:
Есть образ (image) - это слепок приложения с зависимостями.
Один раз собрал - запускаешь где угодно.
Есть контейнер (container) - это уже запущенный образ.
По сути изолированный процесс с файловой системой, сетью и настройками.
Docker Engine - сердце всей системы.
Он принимает команды через CLI/API и управляет контейнерами.
Docker Daemon - фоновый процесс, который:
• создаёт контейнеры
• запускает их
• следит за состоянием
Docker Client - то, через что ты работаешь (docker CLI).
Docker Hub / Registry - место, где хранятся образы.
Оттуда ты делаешь pull, туда - push.
Как это работает в реальности:
Ты пишешь Dockerfile →
docker build → получаешь image
docker push → отправляешь в registry
На сервере:
docker pull → скачал
docker run → запустил контейнер
Зачем это:
Одинаковая среда везде (dev = prod)
быстрый деплой без «у меня работает»
изоляция сервисов
масштабирование через контейнеры
Если упростить до одной мысли:
Docker - это не про контейнеры.
Это про предсказуемый запуск кода в любой среде.
Есть образ (image) - это слепок приложения с зависимостями.
Один раз собрал - запускаешь где угодно.
Есть контейнер (container) - это уже запущенный образ.
По сути изолированный процесс с файловой системой, сетью и настройками.
Docker Engine - сердце всей системы.
Он принимает команды через CLI/API и управляет контейнерами.
Docker Daemon - фоновый процесс, который:
• создаёт контейнеры
• запускает их
• следит за состоянием
Docker Client - то, через что ты работаешь (docker CLI).
Docker Hub / Registry - место, где хранятся образы.
Оттуда ты делаешь pull, туда - push.
Как это работает в реальности:
Ты пишешь Dockerfile →
docker build → получаешь image
docker push → отправляешь в registry
На сервере:
docker pull → скачал
docker run → запустил контейнер
Зачем это:
Одинаковая среда везде (dev = prod)
быстрый деплой без «у меня работает»
изоляция сервисов
масштабирование через контейнеры
Если упростить до одной мысли:
Docker - это не про контейнеры.
Это про предсказуемый запуск кода в любой среде.
Подразделение Research анонсировало TurboQuant, алгоритм векторного квантования, объединяющий 2 других метода - QJL и PolarQuant, который решает проблему увеличения KV-кэша при работе с длинным контекстом.
TurboQuant будет представлен на ICLR 2026, PolarQuant - на AISTATS 2026.
KV-кэш хранит промежуточные представления токенов, чтобы модель не пересчитывала их на каждом шаге генерации. С ростом контекста он превращается в узкое место по памяти.
Обычное векторное квантование сжимает эти данные, но вносит накладные расходы: для каждого блока нужно хранить константы квантования в полной точности, а это плюс 1–2 бита на элемент, что частично обесценивает само сжатие.
Сначала PolarQuant: случайный поворот выравнивает геометрию векторов, после чего они переводятся из декартовых координат в полярные (радиус и угол). Распределение углов оказывается предсказуемым и сконцентрированным, поэтому нормализация и хранение дополнительных констант становятся больше не нужны.
На втором этапе подключается QJL, метод на основе преобразования Джонсона-Линденштраусса, который кодирует остаточную ошибку первого этапа всего одним знаковым битом и через встроенную оценочную функцию сочетает высокоточный запрос с низкоточными сжатыми данными, корректно вычисляя attention score.
Ни один из методов не требует обучения или дообучения и работает в режиме "без предварительного анализа набора данных".
Алгоритмы тестили на бенчмарках для длинного контекста: LongBench, Needle In A Haystack, ZeroSCROLLS, RULER и L-Eval с моделями Gemma и Mistral.
При квантовании KV-кэша до 3 бит TurboQuant показал нулевую деградацию точности на всех задачах: поиск «иголки в стоге сена», QA, генерация кода, суммаризация.
Объем KV-кэша при этом сократился в 6 раз. На H100 четырехбитный TurboQuant ускорил вычисление attention-логитов до 8 раз по сравнению с 32-битными ключами.
Область применения не ограничивается KV-кэшем. В экспериментах с высокоразмерным векторным поиском TurboQuant стабильно превзошел по recall методы PQ и RaBitQ несмотря на то, что те использовали крупные код-буки и подстройку под конкретный датасет.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Пропускную способность ТСПУ увеличат в 2,5 раза, до 954 Тбит/с к 2030 году. Такая мощность позволит анализировать весь трафик рунета с запасом под его естественный прирост. Всё ради обеспечения «сетевого суверенитета и информационной безопасности».
Так будет легче вводить всё новые блокировки и гасить всё новые и новые обходы. На апгрейд потратят 15 млрд рублей — общая стоимость проекта составит 84 млрд рублей.
Времени мало, готовимся
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Генератор видео добавили в CapCut, он постепенно появляется у пользователей в разделах AI Lab и AI Generator. В десктопном приложении — в AI Video. Нейронка также есть в сервисе Dreamina.
Уже можно потестить в Индонезии, Таиланде, Вьетнаме, Бразилии, Мексике и на Филиппинах.
• Попробовать
#neural #нейросети
@aiaiai
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3 млн подписчиков за 12 дней, и все на ИИ-слопе. В TikTok появился, вероятно, самый быстрорастущий аккаунт в истории.
На @ai.cinema021 в день выходят несколько роликов, каждый в среднем набирает ~15 млн просмотров. Сюжет повторяет сериал Love Island, только с фруктами вместо людей.
При такой стате аккаунт может приносить автору каждый день до $10 тыс. (~₽830 тыс.) только от просмотров.
@typespace
На @ai.cinema021 в день выходят несколько роликов, каждый в среднем набирает ~15 млн просмотров. Сюжет повторяет сериал Love Island, только с фруктами вместо людей.
При такой стате аккаунт может приносить автору каждый день до $10 тыс. (~₽830 тыс.) только от просмотров.
@typespace
Да, MonoDev Music подтянет вам на телефон всю лицензионную музыку в лучшем качестве бесплатно. И всё это с удобным интерфейсом.
• Никакой рекламы и подписок
• Слушать музыку можно даже без интернета
• Все любимые мировые звезды без цензуры
• Музыку можно слушать в формате FLAC — это максимальное качество звука
• Плейлисты, рекомендации и гибкий поиск
• Музыка стримится с огромной библиотеки Monocrome — полной копии стриминга Tidal
• Вес приложухи — всего 7 МБ! Она просто летает.
Ставится MonoDev просто — через обычный APK.
Версия на Android — на ГитХабе.
Веб-версия Monochrome — тут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как получилось OpenAI закрывает SORA
Вчера вечером OpenAI объявили, что прощаются с SORA. На самом деле, решение было не то чтобы ожидаемым, но лежало на поверхности. И вот почему:
1. Главное это юнитэкономика, вероятно, очень далека от того, чтобы сойтись. Публичные оценки доходят до $15 млн/день вычислительных затрат (≈ $5+ млрд/год в пересчете), при том что сама компания через руководителя Sora публично называла экономику «неустойчивой». Несложные расчеты, даже основанные только на прайсе в API, показывают, что маржа каждого ролика sora‑2, скорее всего, отрицательна.
2. При этом другие метрики далеки от привычных OpenAI. Если у ChatGPT WAU и ретеншен пользователя запредельные, то у SORA аналитики из a16z насчитали retention < 8% на 30‑й день. Хотя приложение и скачивали очень активно в самом начале, но охваты оно не держит.
2. В начале года OpenAI сами говорили, что компьют – их главный ресурс. Логично, что они стараются перераспределить его разумно, и сверхдорогой видеопродукт становится в этой картине самым стратегически уязвимым. Так что это в первую очередь решение высвободить мощности для других направлений.
Кстати, важная деталь: исходная формулировка «We’re saying goodbye to Sora» была уточнена до «We’re saying goodbye to the Sora app», так что тут трактовка уже несколько другая. Возможно, ричерч подразделение видеомоделей все-таки продолжит работать.
Вчера вечером OpenAI объявили, что прощаются с SORA. На самом деле, решение было не то чтобы ожидаемым, но лежало на поверхности. И вот почему:
1. Главное это юнитэкономика, вероятно, очень далека от того, чтобы сойтись. Публичные оценки доходят до $15 млн/день вычислительных затрат (≈ $5+ млрд/год в пересчете), при том что сама компания через руководителя Sora публично называла экономику «неустойчивой». Несложные расчеты, даже основанные только на прайсе в API, показывают, что маржа каждого ролика sora‑2, скорее всего, отрицательна.
2. При этом другие метрики далеки от привычных OpenAI. Если у ChatGPT WAU и ретеншен пользователя запредельные, то у SORA аналитики из a16z насчитали retention < 8% на 30‑й день. Хотя приложение и скачивали очень активно в самом начале, но охваты оно не держит.
2. В начале года OpenAI сами говорили, что компьют – их главный ресурс. Логично, что они стараются перераспределить его разумно, и сверхдорогой видеопродукт становится в этой картине самым стратегически уязвимым. Так что это в первую очередь решение высвободить мощности для других направлений.
Кстати, важная деталь: исходная формулировка «We’re saying goodbye to Sora» была уточнена до «We’re saying goodbye to the Sora app», так что тут трактовка уже несколько другая. Возможно, ричерч подразделение видеомоделей все-таки продолжит работать.
🚨 В Реале начали принимать решения по ChatGPT
Бывший нутрициолог рассказал, что игрокам подбирали добавки просто по ответам из чата
И это не единственный случай
Самое дикое врачи клуба лечили Мбаппе не то колено.
После этого уволили весь медштаб
И, по словам инсайдов, решение об уволнении тоже принимали с участием чат-бота.
Если слепо доверять ИИ топ клуб может скатиться в дивизион пониже.
https://dailysports.net/news/former-real-madrid-nutritionist-suggests-current-medical-staff-use-chatgpt/
Бывший нутрициолог рассказал, что игрокам подбирали добавки просто по ответам из чата
И это не единственный случай
Самое дикое врачи клуба лечили Мбаппе не то колено.
После этого уволили весь медштаб
И, по словам инсайдов, решение об уволнении тоже принимали с участием чат-бота.
Если слепо доверять ИИ топ клуб может скатиться в дивизион пониже.
https://dailysports.net/news/former-real-madrid-nutritionist-suggests-current-medical-staff-use-chatgpt/
Держитесь за стулья:
• Проблема наблюдается и на мобильном, и на домашнем интернете — отключают ВСЁ!
• Телеграм провайдеры оценивают как «подозрительную активность» и блочат соединение.
• Пока проблему зафиксировали только в Краснодарском крае, но она может стать МАССОВОЙ!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Подбора для тех, кто хочет стать сертифицированным архитектором Claude
Полезные ресурсы для подготовки в одном месте 👇
• Запись на сертификацию: https://anthropic.skilljar.com/claude-certified-architect-foundations-access-request
• Обучение (13 бесплатных курсов):
https://anthropic.skilljar.com
• Cookbook (примеры и практики):
https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook
• Гайд к экзамену:
https://share.google/0eqIbebzRMUt8KTc8
• Практические вопросы:
http://claudecertifications.com
• Документация MCP:
http://modelcontextprotocol.io
API документация:
http://docs.anthropic.com
Полезный playbook:
https://drive.google.com/file/d/1luC0rnrET4tDYtS7xe5jUxMDZA-4qNf-/view
🐍 полезные ресурсы 🚀Max
@machinelearning_interview
Полезные ресурсы для подготовки в одном месте 👇
• Запись на сертификацию: https://anthropic.skilljar.com/claude-certified-architect-foundations-access-request
• Обучение (13 бесплатных курсов):
https://anthropic.skilljar.com
• Cookbook (примеры и практики):
https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook
• Гайд к экзамену:
https://share.google/0eqIbebzRMUt8KTc8
• Практические вопросы:
http://claudecertifications.com
• Документация MCP:
http://modelcontextprotocol.io
API документация:
http://docs.anthropic.com
Полезный playbook:
https://drive.google.com/file/d/1luC0rnrET4tDYtS7xe5jUxMDZA-4qNf-/view
🐍 полезные ресурсы 🚀Max
@machinelearning_interview
Стив Возняк говорит, что ИИ его разочаровывает и поэтому он почти им не пользуется.
Но дело не только в этом.
Он указывает на более глубокую проблему:
ценность человека - не в точности.
Люди приносят то, чего ИИ пока не хватает:
контекст, интонацию, чувство важного, понимание ситуации.
И когда ответы ИИ кажутся «слишком идеальными» и «слишком сухими» -
это не просто вопрос стиля.
Это разрыв между генерацией текста
и реальным пониманием.
techspot.com/news/111806-steve-wozniak-disappointed-lot-ai-rarely-uses.html
Но дело не только в этом.
Он указывает на более глубокую проблему:
ценность человека - не в точности.
Люди приносят то, чего ИИ пока не хватает:
контекст, интонацию, чувство важного, понимание ситуации.
И когда ответы ИИ кажутся «слишком идеальными» и «слишком сухими» -
это не просто вопрос стиля.
Это разрыв между генерацией текста
и реальным пониманием.
techspot.com/news/111806-steve-wozniak-disappointed-lot-ai-rarely-uses.html
Вот это предприниматель! 20-летний IT-темщик получает по 2️⃣ 7️⃣ 0️⃣ тысяч рублей в месяц — у чела нет опыта работы, и он вообще ничего не делает целыми днями. Приготовьтесь к офигенной истории из айтишки 2026 года.
Парень натуральной понял главное правило современных разрабов: «Не надо уметь кодить, главное — уметь проходить собеседования». Сверхразум просто зазубрил ответы на топ-200 вопросов для собесов и вообще без опыта устроился на первую работу. Для второй ментор подкинул ему записи с реальных собесов, и всё снова выгорело.
Теперь чел работает в банке и получает 270 тысяч, но и это ещё не всё. Первое время он вообще просто скидывал все задачи нейронкам и тупо копипастил ответы сеньорам — в день уходило по 3 часа. Со временем ему надоело делать даже это, темщик нанял другого гения за 170 тысяч и с концами перестал работать. Дальнейший план — стать ментром.
А вы всё ещё не можете найти работу
👍 Бэкдор
Парень натуральной понял главное правило современных разрабов: «Не надо уметь кодить, главное — уметь проходить собеседования». Сверхразум просто зазубрил ответы на топ-200 вопросов для собесов и вообще без опыта устроился на первую работу. Для второй ментор подкинул ему записи с реальных собесов, и всё снова выгорело.
Теперь чел работает в банке и получает 270 тысяч, но и это ещё не всё. Первое время он вообще просто скидывал все задачи нейронкам и тупо копипастил ответы сеньорам — в день уходило по 3 часа. Со временем ему надоело делать даже это, темщик нанял другого гения за 170 тысяч и с концами перестал работать. Дальнейший план — стать ментром.
А вы всё ещё не можете найти работу
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
компания может привлечь более $75 млрд уже в ближайшее время.
По данным источников, SpaceX может подать документы регуляторам уже на этой неделе,
официально запустив процесс выхода на биржу в июне.
Это размещение может стать крупнейшим IPO в истории США.
Советники сделки ожидают, что компания привлечёт свыше $75 млрд
(ранее прогнозировали около $50 млрд),
но финальный объём и оценка будут определены ближе к размещению.
https://www.theinformation.com/articles/spacex-aims-file-ipo-soon-week
@ai_machinelearning_big_data
#spacex
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
The AI Scientist официально вышел в Nature - и это уже не просто эксперимент.
Речь про систему, которая способна автоматизировать весь цикл научного исследования:
- генерировать идеи
- писать код
- запускать эксперименты
- оформлять научную статью
Обновлённая версия AI Scientist-v2 уже сгенерировала первую полностью AI-сгенерированную научную работу,
которая прошла полноценное рецензирование людьми.
Теперь вышла публикация в Nature,
где подробно разобрана архитектура системы и показано, как всё это работает на практике.
В ИИ-систему добавили Automated Reviewer - AI-рецензента, который оценивает статьи
на уровне человека и даже стабильнее, чем сами люди.
Исследователями обнаружен прямой закон масштабирования науки -
чем сильнее базовая модель,
тем выше качество научных работ, которые она генерирует.
Это означает простую вещь:
По мере роста моделей и удешевления вычислений
качество AI-науки будет расти автоматически.
Фактически мы подошли к точке,
где исследования можно масштабировать так же, как сегодня масштабируют код или контент.
• Nature: https://nature.com/articles/s41586-026-10265-5
• Blog: https://sakana.ai/ai-scientist-nature
Речь про систему, которая способна автоматизировать весь цикл научного исследования:
- генерировать идеи
- писать код
- запускать эксперименты
- оформлять научную статью
Обновлённая версия AI Scientist-v2 уже сгенерировала первую полностью AI-сгенерированную научную работу,
которая прошла полноценное рецензирование людьми.
Теперь вышла публикация в Nature,
где подробно разобрана архитектура системы и показано, как всё это работает на практике.
В ИИ-систему добавили Automated Reviewer - AI-рецензента, который оценивает статьи
на уровне человека и даже стабильнее, чем сами люди.
Исследователями обнаружен прямой закон масштабирования науки -
чем сильнее базовая модель,
тем выше качество научных работ, которые она генерирует.
Это означает простую вещь:
По мере роста моделей и удешевления вычислений
качество AI-науки будет расти автоматически.
Фактически мы подошли к точке,
где исследования можно масштабировать так же, как сегодня масштабируют код или контент.
• Nature: https://nature.com/articles/s41586-026-10265-5
• Blog: https://sakana.ai/ai-scientist-nature
Я все еще в чем-то лучше ИИ — вышел обновленный бенчмарк ARC-AGI-3, который показал одну из главных проблем моделей.
Логично, что ИИ легко решает то, что видели и что попало в их обучающую выборку. ARC-AGI же проверяет умение моделей учиться и адаптироваться сходу.
По итогам теста из 135+ мини-игр результаты неутешительные: люди решают почти 100% задач, а вот модели меньше 1%.
Порешать и самоутвердиться перед железяками можно тут.🍺
Логично, что ИИ легко решает то, что видели и что попало в их обучающую выборку. ARC-AGI же проверяет умение моделей учиться и адаптироваться сходу.
По итогам теста из 135+ мини-игр результаты неутешительные: люди решают почти 100% задач, а вот модели меньше 1%.
Порешать и самоутвердиться перед железяками можно тут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Отказываемся от думскроллинга: вышел скилл last30days для ИИ-агентов. Анализирует нужные темы по разным сайтам и соцсетям за пользователя.
В поиск попадают новости за последние 30 дней, посты на Reddit, X, видео на YouTube. Агент изучает их и выдает короткий обзор по теме — после этого ему можно задавать любые уточняющие вопросы.
Можно установить в Codex, Claude или Cursor. Забираем бесплатно здесь.
В поиск попадают новости за последние 30 дней, посты на Reddit, X, видео на YouTube. Агент изучает их и выдает короткий обзор по теме — после этого ему можно задавать любые уточняющие вопросы.
Можно установить в Codex, Claude или Cursor. Забираем бесплатно здесь.