Стас, а мы ближе чем ты думаешь 😁
https://tgpages.com/atlas/map/?utm_source=habr&x=-0.41&y=0.337&z=167.76
https://tgpages.com/atlas/map/?utm_source=habr&x=-0.41&y=0.337&z=167.76
😁7
Уф, ну вроде бы всё, обновил курс
https://stepik.org/a/119593
Обновил Dart часть, Flutter клиент пока не трогал. Может чуть позже сделаю 😁
https://stepik.org/a/119593
Обновил Dart часть, Flutter клиент пока не трогал. Может чуть позже сделаю 😁
Stepik: online education
RESTful бекенд на Dart и клиент на Flutter
Практический курс по созданию RESTful бэкенда на языке Dart. Вы разработаете два микросервиса (auth и data) с нуля: аутентификация через JWT, работа с PostgreSQL, кеширование в Redis, логирование, обработка запросов. Научитесь контейнеризировать сервисы с…
3🔥24
Forwarded from Flutter Observer
🚀 Exciting news! Flutter new version is out. Stay updated
Version: 3.41.2
Release date: 19.02.2026
Dart SDK version: 3.11.0
🌐 Release Notes
🌐 Changelog
🌐 Breaking changes
🌐 Tag
Version: 3.41.2
Release date: 19.02.2026
Dart SDK version: 3.11.0
🌐 Release Notes
🌐 Changelog
🌐 Breaking changes
🌐 Tag
👍9
Всем доброго вечера. В связи с тем, что телеграмм умирает. Буду дублировать новости на своей странице в VK.
Подпишитесь, на всякий случай …
https://vk.com/mobile_developing
Подпишитесь, на всякий случай …
https://vk.com/mobile_developing
😢12👍7🤣5
Тут NVIDIA открыла исходный код Personaplex — модели для голосового общения, которая работает в реальном времени и умеет поддерживать любую роль и голос.
Модель очень крутая.
Personaplex — это полнодуплексная (full-duplex) speech-to-speech модель на 7 млрд параметров, которая:
• слушает и говорит одновременно — как живой собеседник;
• работает с минимальной задержкой (~200 мс);
• поддерживает текстовые промпты для роли + аудио-примеры для голоса;
• понимает перебивания, паузы, междометия («угу», «ага», «понял»).
Держите ссылки
GitHub репозиторий
Страница исследования NVIDIA
Научная статья на arXiv
Модель на Hugging Face
Демка )))
⚠️ Важно: Для запуска нужен токен Hugging Face и согласие с лицензией модели. Полная инструкция — в README репозитория.
Модель очень крутая.
Personaplex — это полнодуплексная (full-duplex) speech-to-speech модель на 7 млрд параметров, которая:
• слушает и говорит одновременно — как живой собеседник;
• работает с минимальной задержкой (~200 мс);
• поддерживает текстовые промпты для роли + аудио-примеры для голоса;
• понимает перебивания, паузы, междометия («угу», «ага», «понял»).
Держите ссылки
GitHub репозиторий
Страница исследования NVIDIA
Научная статья на arXiv
Модель на Hugging Face
Демка )))
⚠️ Важно: Для запуска нужен токен Hugging Face и согласие с лицензией модели. Полная инструкция — в README репозитория.
GitHub
GitHub - NVIDIA/personaplex: PersonaPlex code.
PersonaPlex code. Contribute to NVIDIA/personaplex development by creating an account on GitHub.
🔥12
Анонс Genkit Dart: Создавайте полнофункциональные приложения для искусственного интеллекта с помощью Dart и Flutter
Статья - аннос, рассказывающая про GenKit Dart (пока правда в предварительной версии).
Но штука очень мощная, позволяет создавать потоки агентной работы, строить раги и еще много чего в удобном UI-интерфейсе.
Статья - аннос, рассказывающая про GenKit Dart (пока правда в предварительной версии).
Но штука очень мощная, позволяет создавать потоки агентной работы, строить раги и еще много чего в удобном UI-интерфейсе.
Medium
Announcing Genkit Dart: Build full-stack AI apps with Dart and Flutter
Announcing the preview launch of Genkit Dart, an open-source AI framework for building full-stack, AI-powered apps for any platform.
🔥8
Хотели прям по шагам посмотреть как работает GPT модель, вот здесь можно:
https://ko-microgpt.vercel.app/#hero
https://ko-microgpt.vercel.app/#hero
MICROGPT LAB
Interactive lab that visualizes how a MicroGPT tokenizes data, learns patterns, and generates names.
👍8❤2
Кто не знал, как правильно начать проект на Flutter, ловите Friflex CLI.
Пока позволяет быстро создать каркас приложения на Flutter и добавить каркас фичи в проект.
Еще хотел сказать, если вы любите вайб кодить, то необходимо сначала правильно создать каркас, и потом уже агенты отлично подхватывают скилы и генерят фичи.
В дальнейшем планы подключить агентов и так далее)))
https://github.com/smmarty/friflex_cli
Пока позволяет быстро создать каркас приложения на Flutter и добавить каркас фичи в проект.
Еще хотел сказать, если вы любите вайб кодить, то необходимо сначала правильно создать каркас, и потом уже агенты отлично подхватывают скилы и генерят фичи.
В дальнейшем планы подключить агентов и так далее)))
https://github.com/smmarty/friflex_cli
3🔥26👍4❤1
Я написал свою большую языковую модель, обучил ее на пьесе Шекспира, и она мне генерирует более-менее связный текст! И это на самом деле очень волнительно. ))
Если вы подумали, что я развернул модель с помощью Olama, то это не так.
Вы, наверно, заметили, что я сильно увлекаюсь большими языковыми моделями. Всё это время я кропотливо изучал математику LLM, да, именно математику. Это крайне важно для понимания, так как если поймете математику, то, по сути, вы поймете, как работают большие языковые модели.
Но у меня есть привычка, когда я что-то изучаю новое, я всего стараюсь вести конспект на Stepik, далее, если материал интересный, то я упаковываю всё это в виде курса.
И в целом получился очень большой курс по созданию LLM своими руками.
Этот курс немного сыроват, так как там очень много математики, и, соответственно, наверно, где-то есть ошибки. Хотя я всё решал на обычных листочках в клеточку с помощью калькулятора, чтобы лучше понять суть работы трансформера.
Также сейчас я работаю над книгой, где будет более лаконично всё разъяснено.
На курсе будет ссылка на закрытый чат, где можно будет спросить что-то по курсу.
Ну и, конечно, скидка моим подписчикам 20% по промокоду START
https://stepik.org/a/276236
Если вы подумали, что я развернул модель с помощью Olama, то это не так.
Вы, наверно, заметили, что я сильно увлекаюсь большими языковыми моделями. Всё это время я кропотливо изучал математику LLM, да, именно математику. Это крайне важно для понимания, так как если поймете математику, то, по сути, вы поймете, как работают большие языковые модели.
Но у меня есть привычка, когда я что-то изучаю новое, я всего стараюсь вести конспект на Stepik, далее, если материал интересный, то я упаковываю всё это в виде курса.
И в целом получился очень большой курс по созданию LLM своими руками.
Этот курс немного сыроват, так как там очень много математики, и, соответственно, наверно, где-то есть ошибки. Хотя я всё решал на обычных листочках в клеточку с помощью калькулятора, чтобы лучше понять суть работы трансформера.
Также сейчас я работаю над книгой, где будет более лаконично всё разъяснено.
На курсе будет ссылка на закрытый чат, где можно будет спросить что-то по курсу.
Ну и, конечно, скидка моим подписчикам 20% по промокоду START
https://stepik.org/a/276236
5🔥22❤6
Многие спрашивают, какую локальную модель лучше всего использовать на своем компьютере.
Вот отличное решение. Проанализирует, отсканирует и покажет, какая модель лучше всего подойдет для вашего компьютера.
https://github.com/AlexsJones/llmfit
Вот отличное решение. Проанализирует, отсканирует и покажет, какая модель лучше всего подойдет для вашего компьютера.
https://github.com/AlexsJones/llmfit
🔥5👍1
Все уже просмаковали опубликованный репозиторий Claude.
Ну, я тоже изучил репо, и вот что лично мне показалось самым интересным.
Сразу скажу: очень круто, что мы вообще увидели такую реализацию.
Такое не на вайбкодишь, даже если обложиться опусами :)
Что по коду:
1. Это реально агентная система, а не один бот. Внутри есть координатор, который поднимает субагентов параллельно, раздаёт им задачи и собирает результат обратно.
В промпте прямо сказано: «Parallelism is your superpower». Очень круто сделано.
2. Есть общий контекст, память для командной работы агентов, позволяет не запрашивать разрешения при коммуникации.
3. Внутри есть companion/buddy в CLI: он реагирует на происходящее и добавляет в интерфейсе анимации)).
4. Очень хорошо продуманы безопасность, permission flow, sandboxing и работа с публичными репами. Это надо брать всем на вооружение.
5. По масштабу это уже не агент, а целая система из агентов и инфраструктуры вокруг них.
6. Агент не тащит всю память подряд: он выбирает релевантные memory-файлы под конкретный запрос.
7. Tools и Skills подгружаются динамически, без жёсткой завязки на монолит.
8. Агент автоматически сворачивает историю диалога в резюме по мере приближения к лимиту токенов, причём через несколько уровней: от лёгкой очистки до полного саммари.
9. Агент обязан писать минимально необходимый код, в промте прямо написано:
- не делай больше, чем просили;
- не добавляй защитный код про запас;
- никаких абстракций ради абстракций;
и там же есть метрика, где антропик видит, когда клод усложнил код.
10. Есть флаг ANTI_DISTILLATION_CC, который включается по определенному алгоритму, когда он включён, Claude Code отправляет в API-запросах anti_distillation: ['fake_tools'], что заставляет сервер переводить инструменты в безопасный режим и будет помешивать некую логику для защиты от датасета и внутренних компонентов агента.
11. Для внешних реп у внутренней сборки Anthropic он включён по умолчанию: Claude получает жёсткие ограничения не светить внутренние кодовые имена/инфру и не добавлять AI-атрибуцию в commit/PR текст.
Причём в коде прямо отмечено: force-OFF нет, а CLAUDE_CODE_UNDERCOVER=1 — это только принудительно включить режим.
12. API-запросы содержат плейсхолдер cch=00000. До отправки эти пять нулей заменяются вычисленным хешем. Сервер валидирует хеш, подтверждая, что запрос пришёл именно от настоящего бинарника Claude Code, а не от поддельного клиента.
13. Каждая bash-команда проходит через 23 пронумерованных проверки безопасности, включая 18 заблокированных Zsh-встроенных команд
14. Ну и самое веселое, есть детектор раздражения, который отправляются в антропик, но при этом на агента это не влияет)). И сделан он с помощью простых регулярок, дешево и сердито)
Эта утечка, как камаз перевернутый с пряниками)) Кто знает, тот поймет.
Ну, я тоже изучил репо, и вот что лично мне показалось самым интересным.
Сразу скажу: очень круто, что мы вообще увидели такую реализацию.
Такое не на вайбкодишь, даже если обложиться опусами :)
Что по коду:
1. Это реально агентная система, а не один бот. Внутри есть координатор, который поднимает субагентов параллельно, раздаёт им задачи и собирает результат обратно.
В промпте прямо сказано: «Parallelism is your superpower». Очень круто сделано.
2. Есть общий контекст, память для командной работы агентов, позволяет не запрашивать разрешения при коммуникации.
3. Внутри есть companion/buddy в CLI: он реагирует на происходящее и добавляет в интерфейсе анимации)).
4. Очень хорошо продуманы безопасность, permission flow, sandboxing и работа с публичными репами. Это надо брать всем на вооружение.
5. По масштабу это уже не агент, а целая система из агентов и инфраструктуры вокруг них.
6. Агент не тащит всю память подряд: он выбирает релевантные memory-файлы под конкретный запрос.
7. Tools и Skills подгружаются динамически, без жёсткой завязки на монолит.
8. Агент автоматически сворачивает историю диалога в резюме по мере приближения к лимиту токенов, причём через несколько уровней: от лёгкой очистки до полного саммари.
9. Агент обязан писать минимально необходимый код, в промте прямо написано:
- не делай больше, чем просили;
- не добавляй защитный код про запас;
- никаких абстракций ради абстракций;
и там же есть метрика, где антропик видит, когда клод усложнил код.
10. Есть флаг ANTI_DISTILLATION_CC, который включается по определенному алгоритму, когда он включён, Claude Code отправляет в API-запросах anti_distillation: ['fake_tools'], что заставляет сервер переводить инструменты в безопасный режим и будет помешивать некую логику для защиты от датасета и внутренних компонентов агента.
11. Для внешних реп у внутренней сборки Anthropic он включён по умолчанию: Claude получает жёсткие ограничения не светить внутренние кодовые имена/инфру и не добавлять AI-атрибуцию в commit/PR текст.
Причём в коде прямо отмечено: force-OFF нет, а CLAUDE_CODE_UNDERCOVER=1 — это только принудительно включить режим.
12. API-запросы содержат плейсхолдер cch=00000. До отправки эти пять нулей заменяются вычисленным хешем. Сервер валидирует хеш, подтверждая, что запрос пришёл именно от настоящего бинарника Claude Code, а не от поддельного клиента.
13. Каждая bash-команда проходит через 23 пронумерованных проверки безопасности, включая 18 заблокированных Zsh-встроенных команд
14. Ну и самое веселое, есть детектор раздражения, который отправляются в антропик, но при этом на агента это не влияет)). И сделан он с помощью простых регулярок, дешево и сердито)
Эта утечка, как камаз перевернутый с пряниками)) Кто знает, тот поймет.
❤15🔥1
Мне кажется, что подписки Pro в Claude будет хватать только на то, чтобы вывести Hello World в терминале. 😡
😁10