🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/java_library
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/java_library
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
❤2👍2🔥2
🤖 Маск: госдолг США спасут роботы и ИИ. Сэкономить не получилось
В интервью Уолтеру Айзексону Илон Маск признал, что работа DOGE не решила проблему бюджетного дефицита. По его словам, у президента, Конгресса и других ветвей власти нет достаточной готовности сокращать расходы.
Теперь предприниматель называет ИИ и роботизацию единственным выходом из долговой проблемы.
Масштаб задачи: в августе совокупный госдолг США впервые превысил $40 трлн. По прогнозу бюджетного управления Конгресса, долг в руках инвесторов, без внутригосударственных обязательств, достигнет 108% ВВП к 2030 году. Это разные показатели, которые важно не смешивать.
Ставка Маска понятна: автоматизация должна резко увеличить производство и доходы экономики. Но что этот рост окажется достаточным для решения долговой проблемы, ещё предстоит доказать.
https://www.axios.com/2026/10/17/elon-musk-doge-walter-isaacson-podcast
В интервью Уолтеру Айзексону Илон Маск признал, что работа DOGE не решила проблему бюджетного дефицита. По его словам, у президента, Конгресса и других ветвей власти нет достаточной готовности сокращать расходы.
Теперь предприниматель называет ИИ и роботизацию единственным выходом из долговой проблемы.
Масштаб задачи: в августе совокупный госдолг США впервые превысил $40 трлн. По прогнозу бюджетного управления Конгресса, долг в руках инвесторов, без внутригосударственных обязательств, достигнет 108% ВВП к 2030 году. Это разные показатели, которые важно не смешивать.
Ставка Маска понятна: автоматизация должна резко увеличить производство и доходы экономики. Но что этот рост окажется достаточным для решения долговой проблемы, ещё предстоит доказать.
https://www.axios.com/2026/10/17/elon-musk-doge-walter-isaacson-podcast
😁16❤4👍4🥰2
🛠 Claude Code забывает контекст и расходует токены? 5 репозиториев в закладки.
1. claude-mem
Сохраняет историю работы между сессиями, сжимает её и возвращает релевантные детали. Помогает продолжать работу без повторного объяснения проекта.
https://github.com/thedotmack/claude-mem
2. Context Mode
Обрабатывает большие ответы инструментов вне контекстного окна. Вместо целых логов и JSON модель получает отобранный результат.
https://github.com/mksglu/context-mode
3. XERJ
Индексирует код, документацию, логи и PDF. Агент может находить нужные фрагменты через поиск, сокращая чтение файлов целиком.
https://github.com/xerj-org/xerj
4. gstack
Набор инструментов от Гарри Тана для планирования, дизайна, ревью, тестирования и выпуска изменений. Помогает выстроить процесс разработки с Claude Code.
https://github.com/garrytan/gstack
5. Orca
Среда для управления несколькими coding-агентами с доступом с компьютера и телефона. Поддерживает работу через собственные подписки.
https://github.com/stablyai/orca
Для памяти, контекста и поиска присмотритесь к первым трём. gstack и Orca пригодятся для организации работы, но сами по себе экономию токенов не гарантируют.
1. claude-mem
Сохраняет историю работы между сессиями, сжимает её и возвращает релевантные детали. Помогает продолжать работу без повторного объяснения проекта.
https://github.com/thedotmack/claude-mem
2. Context Mode
Обрабатывает большие ответы инструментов вне контекстного окна. Вместо целых логов и JSON модель получает отобранный результат.
https://github.com/mksglu/context-mode
3. XERJ
Индексирует код, документацию, логи и PDF. Агент может находить нужные фрагменты через поиск, сокращая чтение файлов целиком.
https://github.com/xerj-org/xerj
4. gstack
Набор инструментов от Гарри Тана для планирования, дизайна, ревью, тестирования и выпуска изменений. Помогает выстроить процесс разработки с Claude Code.
https://github.com/garrytan/gstack
5. Orca
Среда для управления несколькими coding-агентами с доступом с компьютера и телефона. Поддерживает работу через собственные подписки.
https://github.com/stablyai/orca
Для памяти, контекста и поиска присмотритесь к первым трём. gstack и Orca пригодятся для организации работы, но сами по себе экономию токенов не гарантируют.
🔥10👍6❤4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новая модель редактирует картинки по текстовому запросу в разрешении др 2K и укладывается меньше чем в 8 секунд, а самые быстрые конфигурации отвечают за 4–5 секунд.
Это следующая модель после Krea 2, первой собственной модели компании, которую Krea выпустила в мае, а в июне открыла её веса.
Бета открылась 15 октября на сайте Krea, в API и у партнёров fal, Replicate, OpenRouter и Together AI.
Финальный релиз вместе с дополнительными бенчмарками компания обещает на следующей неделе.
Krea 3 меняет на изображении только то, что указано в запросе, и держит одинаковыми объекты, персонажей и надписи от кадра к кадру.
В одну правку можно подать до шести изображений-образцов и ссылаться на них в запросе по номерам.
Модель превращает наброски и мудборды в фотографии, работает с живописными, векторными и графическими стилями и позволяет рамкой указать, где разместить новый объект.
Дообучение LoRA под конкретный продукт, человека или стиль пока выдают по запросу.
В X компания пишет, что по качеству Krea 3 сопоставима с Nano Banana Pro и GPT Image 2.5, но ни тестов, ни баллов пока не приводит.
Правка в разрешении 1K стоит 3 цента, в 2K – 6 центов, если не подавать изображения-референсы.
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍4🔥4
Kandinsky 6.0 Video — новая линейка моделей генерации видео со звуком
Модели генерируют видео с диалогами, музыкой и звуками окружения. Аудиодорожка синхронизирована с происходящим в кадре, движения губ персонажей совпадают с речью. Это первая российская нейросеть, генерирующая видео с синхронным звуком.
— Флагман новой линейки, Kandinsky 6.0 Video Pro — показывает качество на уровне Veo 3.1 Audio, а среди открытых моделей уступает только MiniMax H3, достигая паритета с LTX 2.5.
— Есть компактная Video Lite (3B) для запуска дома — доступны пресеты для видеокарт с 16–32 ГБ VRAM.
Веса моделей доступны на Hugging Face, код — на GitHub и на GitVerse. Также опубликован подробный технический отчёт с описанием архитектуры, данных, процесса обучения и результатов тестирования. Модель можно попробовать бесплатно в ГигаЧате в разделе генерации видео.
Модели генерируют видео с диалогами, музыкой и звуками окружения. Аудиодорожка синхронизирована с происходящим в кадре, движения губ персонажей совпадают с речью. Это первая российская нейросеть, генерирующая видео с синхронным звуком.
— Флагман новой линейки, Kandinsky 6.0 Video Pro — показывает качество на уровне Veo 3.1 Audio, а среди открытых моделей уступает только MiniMax H3, достигая паритета с LTX 2.5.
— Есть компактная Video Lite (3B) для запуска дома — доступны пресеты для видеокарт с 16–32 ГБ VRAM.
Веса моделей доступны на Hugging Face, код — на GitHub и на GitVerse. Также опубликован подробный технический отчёт с описанием архитектуры, данных, процесса обучения и результатов тестирования. Модель можно попробовать бесплатно в ГигаЧате в разделе генерации видео.
👍15❤8🤣7🔥1
Space Bunny, который возглавил мировые рейтинги и прокачал более 200 трлн токенов, оказался ранней версией M3.1 Flash.
По данным MiniMax, модель набрала 62% на Automation-Bench, 30% на ALE, 74% на DeepSWE и 91% на BabyVision. Стоит она в треть от M3 и работает втрое быстрее.
API стоит 0,15 доллара за 1 млн входных токенов и 0,60 доллара за 1 млн выходных, чтение из кеша 0,015 доллара. Веса опубликуют 23 октября.
Попробовать можно через API, подписку M Plan и десктопный MiniMax Code .
Веса опубликуют 23 октября.
Источник: http://platform.minimax.io
@ai_machinelearning_big_data
#MiniMax
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤1
DeepSeek V4.1 Flash 1017 теперь можно запустить у себя 🐳
Unsloth сжали модель до 1 бита: вес упал с 508 ГБ до 250 ГБ, почти вдвое. По их оценке, точность при этом сохранилась на уровне около 88,2%.
Для запуска нужно устройство с 128 ГБ+ оперативной памяти. Квантизованные GGUF-файлы уже лежат на Hugging Face, а в гайде от Unsloth расписано, как это всё поднять локально.
В Unsloth называют V4.1 Flash 1017 сильнейшей открытой моделью на сегодня. Это их оценка, независимых замеров рядом нет, так что цифры по точности лучше проверить на своих задачах.
Гайд: https://unsloth.ai/docs/models/deepseek-v4.1-flash
GGUF: https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF
Unsloth сжали модель до 1 бита: вес упал с 508 ГБ до 250 ГБ, почти вдвое. По их оценке, точность при этом сохранилась на уровне около 88,2%.
Для запуска нужно устройство с 128 ГБ+ оперативной памяти. Квантизованные GGUF-файлы уже лежат на Hugging Face, а в гайде от Unsloth расписано, как это всё поднять локально.
В Unsloth называют V4.1 Flash 1017 сильнейшей открытой моделью на сегодня. Это их оценка, независимых замеров рядом нет, так что цифры по точности лучше проверить на своих задачах.
Гайд: https://unsloth.ai/docs/models/deepseek-v4.1-flash
GGUF: https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF
🤣19🔥16❤1
🔬 ИИ на 27 млрд параметров предлагает научные гипотезы, которые совпадают с последующими исследованиями чаще, чем у GPT-6 и Claude Opus 5.
Авторы DiscoveryRSI сравнили гипотезы моделей с работами, опубликованными после даты отсечения обучающих данных. Доля совпадений:
• DiscoveryRSI-27B — 6,3%
• GPT-6 — 2,5%
• Claude Opus 5 — 2,3%.
Система развивает гипотезы, собирает доказательства, предлагает способы проверки и использует результаты предыдущих попыток, чтобы улучшать следующие. У каждой идеи должны быть план исследования, критерии проверки и альтернативные объяснения.
Совпадение с публикацией ещё не означает доказанное открытие. Но это интересная проверка того, способен ли ИИ предлагать направления, к которым позже приходят исследователи.
Модель и код доступны:
📄 https://arxiv.org/abs/2610.23839
💻 https://github.com/Gen-Verse/DiscoveryRSI
🔴 https://foundry-arena.rsi-arena.workers.dev/arena
Авторы DiscoveryRSI сравнили гипотезы моделей с работами, опубликованными после даты отсечения обучающих данных. Доля совпадений:
• DiscoveryRSI-27B — 6,3%
• GPT-6 — 2,5%
• Claude Opus 5 — 2,3%.
Система развивает гипотезы, собирает доказательства, предлагает способы проверки и использует результаты предыдущих попыток, чтобы улучшать следующие. У каждой идеи должны быть план исследования, критерии проверки и альтернативные объяснения.
Совпадение с публикацией ещё не означает доказанное открытие. Но это интересная проверка того, способен ли ИИ предлагать направления, к которым позже приходят исследователи.
Модель и код доступны:
📄 https://arxiv.org/abs/2610.23839
💻 https://github.com/Gen-Verse/DiscoveryRSI
🔴 https://foundry-arena.rsi-arena.workers.dev/arena
👍9❤6😁1🤣1
🧰 281 AI-инструмент для разработчика - с описаниями на русском
Awesome AI DevTools RU - каталог для тех, кто хочет разобраться, что подключить к своей работе: от помощника в редакторе до агентов, тестирования и локальных моделей.
Что внутри:
• AI-IDE и терминальные агенты - Cursor, Claude Code, Codex, Cline, Aider и другие.
• Код-ревью, тестирование и безопасность.
• MCP, навыки, управление контекстом и оркестрация агентов.
• Локальные модели, LLMOps и контроль расходов.
• Отдельный раздел с российскими сервисами.
У инструментов есть метки: открытый код, бесплатный тариф, локальные модели, свой API-ключ и поддержка MCP.
Помимо каталога - сравнительные таблицы, схемы выбора и готовые стеки под разные задачи. А ещё четыре урока: как выбрать инструмент, запустить модели локально, настроить MCP и разобраться в устройстве кодирующих агентов.
Полезная закладка, когда хочется собрать рабочее окружение с ИИ, а не устанавливать всё подряд.
💻 https://github.com/justxor/awesome-ai-devtools-ru
Awesome AI DevTools RU - каталог для тех, кто хочет разобраться, что подключить к своей работе: от помощника в редакторе до агентов, тестирования и локальных моделей.
Что внутри:
• AI-IDE и терминальные агенты - Cursor, Claude Code, Codex, Cline, Aider и другие.
• Код-ревью, тестирование и безопасность.
• MCP, навыки, управление контекстом и оркестрация агентов.
• Локальные модели, LLMOps и контроль расходов.
• Отдельный раздел с российскими сервисами.
У инструментов есть метки: открытый код, бесплатный тариф, локальные модели, свой API-ключ и поддержка MCP.
Помимо каталога - сравнительные таблицы, схемы выбора и готовые стеки под разные задачи. А ещё четыре урока: как выбрать инструмент, запустить модели локально, настроить MCP и разобраться в устройстве кодирующих агентов.
Полезная закладка, когда хочется собрать рабочее окружение с ИИ, а не устанавливать всё подряд.
💻 https://github.com/justxor/awesome-ai-devtools-ru
🔥4🥰1🥴1💊1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Спустя 2 месяца после старта открытой беты состоялся релиз HappyShrimp 1.0 - генеративной модели, создающей законченные музыкальные композиции по тексту.
HappyShrimp использует сквозную архитектуру, в которой трек создается как единое целое, позволяя избежать механического звучания голоса, рассинхронизацию текста с ритмом и нецелостную структуру трека.
Модель умеет работать с абстрактными запросами, самостоятельно определяя жанр и инструменты под заданное настроение или контекст.
Для управления предусмотрены расширенные параметры: указание темпа, тональности, состав инструментовки, пол и манера вокалиста, а также кривая эмоционального развития композиции.
Вместе с моделью Alibaba объявила о партнерстве с лейблом Taihe Music Group, а в ближайшее время планирует выпустить отдельное мобильное приложение.
Все тексты, музыка, аранжировка и вокал для демо-ролика были созданы в HappyShrimp 1.0.
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍6🔥5
Представьте проблему: «Один рекомендательный пайплайн решает сразу несколько разных задач — показ по известным интересам, исследование новых интересов, поддержка новых авторов. Как вы будете их разводить?»
В AI VK это сделали через стримы — отдельные пайплайны, имеющие общую кодовую базу, но разные конфигурации.
В статье — подробный разбор подхода.
В AI VK это сделали через стримы — отдельные пайплайны, имеющие общую кодовую базу, но разные конфигурации.
В статье — подробный разбор подхода.
❤1👍1🔥1
MemT-1.0-Nano — открытая ИИ-модель со встроенной долговременной памятью.
Она записывает информацию из диалога во внутреннее состояние и использует её в следующих ответах — без повторной загрузки всей переписки в контекст. Память можно сохранить и восстановить в новой сессии.
— Основа — Qwen3.6-35B-A3B.
— 36 млрд параметров, из них 3 млрд активных.
— При истории в 128 тысяч токенов состояние памяти занимает примерно в 66 раз меньше места, чем полный KV-кэш, по данным разработчиков.
Это подход к созданию ассистентов и агентов, которые используют прошлый опыт без постоянного раздувания контекста. Но в задачах на точное извлечение деталей из длинной истории лучшие системы с текстовой памятью пока впереди.
https://huggingface.co/MemTensor/MemT-1.0-Nano
Она записывает информацию из диалога во внутреннее состояние и использует её в следующих ответах — без повторной загрузки всей переписки в контекст. Память можно сохранить и восстановить в новой сессии.
— Основа — Qwen3.6-35B-A3B.
— 36 млрд параметров, из них 3 млрд активных.
— При истории в 128 тысяч токенов состояние памяти занимает примерно в 66 раз меньше места, чем полный KV-кэш, по данным разработчиков.
Это подход к созданию ассистентов и агентов, которые используют прошлый опыт без постоянного раздувания контекста. Но в задачах на точное извлечение деталей из длинной истории лучшие системы с текстовой памятью пока впереди.
https://huggingface.co/MemTensor/MemT-1.0-Nano
🔥17🥰2👏1
Anthropic на четыре месяца отложила широкий доступ к моделям уровня Mythos ради усиления киберзащиты.
По словам Дарио Амодеи, Mythos изначально планировали выпустить в феврале 2026 года, но компании потребовалось дополнительное время на защитные механизмы.
Амодеи также заявил, что дистилляция - обучение других моделей на ответах Claude - не представляет серьёзной коммерческой угрозы. Больше его беспокоит безопасность: вместе со способностями можно перенести в другую модель опасные возможности, не сохранив ограничения.
Отдельно он сообщил, что Anthropic блокировала предполагаемые попытки использовать её модели для разработки биологического оружия.
https://x.com/DarioAmodei/status/2112732230124818891
По словам Дарио Амодеи, Mythos изначально планировали выпустить в феврале 2026 года, но компании потребовалось дополнительное время на защитные механизмы.
Амодеи также заявил, что дистилляция - обучение других моделей на ответах Claude - не представляет серьёзной коммерческой угрозы. Больше его беспокоит безопасность: вместе со способностями можно перенести в другую модель опасные возможности, не сохранив ограничения.
Отдельно он сообщил, что Anthropic блокировала предполагаемые попытки использовать её модели для разработки биологического оружия.
https://x.com/DarioAmodei/status/2112732230124818891
❤8👍7❤🔥4💊3😁1💯1
🧮 Большую часть математики можно формализовать за три года. Но что мы получим на выходе?
Такую перспективу описывают Кевин Баззард, Джереми Авигад и другие математики в блоге Xena.
Формализовать - значит перевести определения, теоремы и доказательства на язык вроде Lean, чтобы компьютер мог проверять логические шаги.
Авторы видят в ИИ возможность резко ускорить эту работу. Но предупреждают: миллионы строк проверенного кода могут оказаться бесполезными, если на них невозможно строить новые исследования.
Нужны понятные определения, документация, совместимость библиотек и повторное использование результатов.
Уже есть два подхода:
• Tau Ceti - единая библиотека: математики задают план, ИИ пишет код, другие ИИ проверяют.
• Formal Frontier - система агентов, превращающая математические тексты в связанные формальные библиотеки.
Компьютерная проверка доказывает корректность формального утверждения. Ценность для науки появляется, когда результат можно понять, исследовать и использовать дальше.
📖 https://xenaproject.wordpress.com/2026/10/16/how-to-formalize-all-of-mathematics/
Такую перспективу описывают Кевин Баззард, Джереми Авигад и другие математики в блоге Xena.
Формализовать - значит перевести определения, теоремы и доказательства на язык вроде Lean, чтобы компьютер мог проверять логические шаги.
Авторы видят в ИИ возможность резко ускорить эту работу. Но предупреждают: миллионы строк проверенного кода могут оказаться бесполезными, если на них невозможно строить новые исследования.
Нужны понятные определения, документация, совместимость библиотек и повторное использование результатов.
Уже есть два подхода:
• Tau Ceti - единая библиотека: математики задают план, ИИ пишет код, другие ИИ проверяют.
• Formal Frontier - система агентов, превращающая математические тексты в связанные формальные библиотеки.
Компьютерная проверка доказывает корректность формального утверждения. Ценность для науки появляется, когда результат можно понять, исследовать и использовать дальше.
📖 https://xenaproject.wordpress.com/2026/10/16/how-to-formalize-all-of-mathematics/
👍8❤6🔥3
📚️️️️️️ ИИ самостоятельно нашёл и доказал новые математические закономерности
Исследователи Google DeepMind и Кембриджа создали агента на базе Gemini, который обнаружил точные правила поведения 11 машин Тьюринга на границе задачи Busy Beaver.
Машина Тьюринга - простейшая модель компьютера. Даже программа с шестью состояниями может вести себя настолько сложно, что неизвестно, остановится ли она вообще.
Агент искал закономерности в работе таких программ, формулировал гипотезы и строил доказательства. Затем проверял их в Lean — системе, которая строго проверяет математические рассуждения.
Результат - компактные правила, позволяющие описывать сразу множество шагов программы вместо пошагового перебора.
Остановятся ли эти 11 машин, пока неизвестно. Но теперь их поведение получило точное математическое описание. Это шаг к ИИ, который самостоятельно находит предмет для исследования и доводит гипотезу до проверенного результата.
https://arxiv.org/abs/2610.22603
Исследователи Google DeepMind и Кембриджа создали агента на базе Gemini, который обнаружил точные правила поведения 11 машин Тьюринга на границе задачи Busy Beaver.
Машина Тьюринга - простейшая модель компьютера. Даже программа с шестью состояниями может вести себя настолько сложно, что неизвестно, остановится ли она вообще.
Агент искал закономерности в работе таких программ, формулировал гипотезы и строил доказательства. Затем проверял их в Lean — системе, которая строго проверяет математические рассуждения.
Результат - компактные правила, позволяющие описывать сразу множество шагов программы вместо пошагового перебора.
Остановятся ли эти 11 машин, пока неизвестно. Но теперь их поведение получило точное математическое описание. Это шаг к ИИ, который самостоятельно находит предмет для исследования и доводит гипотезу до проверенного результата.
https://arxiv.org/abs/2610.22603
🔥10❤6👍3🤣2💊1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Опенсорс фреймворк от CopilotKit для Intelligent UI, и он уже в топ-5 трендов GitHub 🔥
Идея в том, что агент отвечает на запрос не текстом, а живым интерфейсом: интерактивными графиками, 3D-сценами, формами, симуляциями и визуализациями алгоритмов. Всё рендерится в песочнице прямо в чате.
Под капотом Next.js 16 с React 19, бэкенд на LangChain Deep Agents, который подгружает визуализационные скиллы по требованию, и отдельный MCP-сервер. Через него дизайн-систему и сборщик HTML можно подключить к Claude Desktop, Claude Code и Cursor. Лицензия MIT, запускается командами make setup и make dev.
В анонсе пишут про работу с любым LLM и любым агентным фреймворком. В README по умолчанию стоит Claude, для OpenAI достаточно ключа, а для остальных провайдеров нужно править модель в коде. Слабые модели, по словам авторов, часто ломают вёрстку.
Авторы уверяют, что к 2027 году такой агентный слой будет в каждом приложении. Спорно, но направление понятно: интерфейс всё чаще генерируется под задачу, а не рисуется заранее.
Источник: https://github.com/CopilotKit/OpenIntelligentUI
@machinelearning_interview
#ui
Идея в том, что агент отвечает на запрос не текстом, а живым интерфейсом: интерактивными графиками, 3D-сценами, формами, симуляциями и визуализациями алгоритмов. Всё рендерится в песочнице прямо в чате.
Под капотом Next.js 16 с React 19, бэкенд на LangChain Deep Agents, который подгружает визуализационные скиллы по требованию, и отдельный MCP-сервер. Через него дизайн-систему и сборщик HTML можно подключить к Claude Desktop, Claude Code и Cursor. Лицензия MIT, запускается командами make setup и make dev.
В анонсе пишут про работу с любым LLM и любым агентным фреймворком. В README по умолчанию стоит Claude, для OpenAI достаточно ключа, а для остальных провайдеров нужно править модель в коде. Слабые модели, по словам авторов, часто ломают вёрстку.
Авторы уверяют, что к 2027 году такой агентный слой будет в каждом приложении. Спорно, но направление понятно: интерфейс всё чаще генерируется под задачу, а не рисуется заранее.
Источник: https://github.com/CopilotKit/OpenIntelligentUI
@machinelearning_interview
#ui
❤6🔥4🥰1
Задача IMO 2007, на которой 473 школьника получили ноль
Шестая задача IMO 2007 о покрытии точек куба плоскостями: 473 участника из 520 получили ноль, полный балл у пятерых, среди них будущий филдсовский лауреат Петер Шольце. Разбираем условие и решение.
В июле 2007 года в Ханое прошла 48-я Международная математическая олимпиада (IMO). За медали боролись 520 школьников со всего мира. Шестая задача, последняя во втором туре, оказалась настоящей мясорубкой: 473 участника получили за неё ноль баллов, и только пятеро набрали полные семь. Одним из этих пятерых был 19-летний Петер Шольце из Германии. В 2018 году он получил Филдсовскую премию, самую престижную награду в математике.
Читать дальше: https://uproger.com/zadacha-imo-2007-scholze/
Шестая задача IMO 2007 о покрытии точек куба плоскостями: 473 участника из 520 получили ноль, полный балл у пятерых, среди них будущий филдсовский лауреат Петер Шольце. Разбираем условие и решение.
В июле 2007 года в Ханое прошла 48-я Международная математическая олимпиада (IMO). За медали боролись 520 школьников со всего мира. Шестая задача, последняя во втором туре, оказалась настоящей мясорубкой: 473 участника получили за неё ноль баллов, и только пятеро набрали полные семь. Одним из этих пятерых был 19-летний Петер Шольце из Германии. В 2018 году он получил Филдсовскую премию, самую престижную награду в математике.
Читать дальше: https://uproger.com/zadacha-imo-2007-scholze/
❤7🔥4👍2