Forwarded from Machinelearning
🔧 Google открыла Harness²: ИИ-агент сам улучшает свою рабочую среду
Результат агента зависит не только от модели, но и от её окружения: системного промпта, инструментов, памяти, навыков и субагентов. Всё это называют harness.
Harness² позволяет менять эту конфигурацию под новую задачу без переобучения модели.
Агент предлагает правки, пробует несколько вариантов на одной задаче, сравнивает поведение запусков и собирает улучшенную конфигурацию. Для этого ему не нужен заранее известный правильный ответ или внешний проверяющий.
После задачи система сохраняет выбранную конфигурацию и выводы, подтверждённые запусками. Следующий цикл улучшений начинается уже с этим опытом.
В тестах с Gemini 3.5 Flash и GLM-5 один шаг улучшения дал прирост до 11,5 балла на WorkBuddy-Bench, 4,5 балла на JobBench и 11,8 процентного пункта по partial pass rate на LAB. Дополнительные итерации повышали результаты.
Конфигурации можно проверять параллельно или дорабатывать последовательно. Поддерживаются OpenCode и Codex.
https://github.com/google-research/harness2
@ai_machinelearning_big_data
#harness
Результат агента зависит не только от модели, но и от её окружения: системного промпта, инструментов, памяти, навыков и субагентов. Всё это называют harness.
Harness² позволяет менять эту конфигурацию под новую задачу без переобучения модели.
Агент предлагает правки, пробует несколько вариантов на одной задаче, сравнивает поведение запусков и собирает улучшенную конфигурацию. Для этого ему не нужен заранее известный правильный ответ или внешний проверяющий.
После задачи система сохраняет выбранную конфигурацию и выводы, подтверждённые запусками. Следующий цикл улучшений начинается уже с этим опытом.
В тестах с Gemini 3.5 Flash и GLM-5 один шаг улучшения дал прирост до 11,5 балла на WorkBuddy-Bench, 4,5 балла на JobBench и 11,8 процентного пункта по partial pass rate на LAB. Дополнительные итерации повышали результаты.
Конфигурации можно проверять параллельно или дорабатывать последовательно. Поддерживаются OpenCode и Codex.
https://github.com/google-research/harness2
@ai_machinelearning_big_data
#harness
👍4❤2
Как закомментировать в Python: 5 способов для строки и нескольких строк
Как закомментировать в Python одну или несколько строк: 5 способов, горячие клавиши в VS Code, PyCharm, IDLE и Jupyter, docstring и частые ошибки.
https://uproger.com/kak-zakommentirovat-v-python/
Как закомментировать в Python одну или несколько строк: 5 способов, горячие клавиши в VS Code, PyCharm, IDLE и Jupyter, docstring и частые ошибки.
https://uproger.com/kak-zakommentirovat-v-python/
❤1👍1
В PyPI-пакет и Docker-образ с LiteLLM подставлено вредоносное ПО
Зафиксирована публикация в репозитории PyPI вредоносного выпуска библиотеки LiteLLM, насчитывающей 23 млн загрузок в неделю, а также подстановка вредоносного кода в официальный Docker-образ проекта. Это не первый подобный инцидент с LiteLLM - в марте этого года атакующие уже публиковали вредоносные выпуски после перехвата учётных данных сопровождающего. На этот раз атакующие разместили версию LiteLLM 1.107.0, в которую был встроен вредоносный код для организации удалённого выполнения команд, а также поиска и отправки учётных данных, ключей и токенов доступа.
Полный текст:
https://opennet.ru/66525/
https://opennet.me/66525/
Зафиксирована публикация в репозитории PyPI вредоносного выпуска библиотеки LiteLLM, насчитывающей 23 млн загрузок в неделю, а также подстановка вредоносного кода в официальный Docker-образ проекта. Это не первый подобный инцидент с LiteLLM - в марте этого года атакующие уже публиковали вредоносные выпуски после перехвата учётных данных сопровождающего. На этот раз атакующие разместили версию LiteLLM 1.107.0, в которую был встроен вредоносный код для организации удалённого выполнения команд, а также поиска и отправки учётных данных, ключей и токенов доступа.
Полный текст:
https://opennet.ru/66525/
https://opennet.me/66525/
❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Что написано в коде посадки на Луну
«Burn, baby, burn» в исходниках Apollo 11
В описании нет фразы «мало кто знает»: код опубликован с 2016 года и много раз попадал в новости, так что она была бы неточной.
https://youtube.com/shorts/_OxbZRkuW-w?si=7JhapKUNAuac2eUy
«Burn, baby, burn» в исходниках Apollo 11
В описании нет фразы «мало кто знает»: код опубликован с 2016 года и много раз попадал в новости, так что она была бы неточной.
https://youtube.com/shorts/_OxbZRkuW-w?si=7JhapKUNAuac2eUy
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Что написано в коде посадки на Луну
«Burn, baby, burn» в исходниках Apollo 11
https://youtube.com/shorts/_OxbZRkuW-w?si=7JhapKUNAuac2eUy
«Burn, baby, burn» в исходниках Apollo 11
https://youtube.com/shorts/_OxbZRkuW-w?si=7JhapKUNAuac2eUy
Если давно хотел разобраться в теме, но постоянно откладывал или терялся среди десятков материалов, этот курс на Stepik поможет выстроить обучение последовательно.
Что получишь:
- Понятные объяснения без лишней воды.
- Практические задания для закрепления знаний.
- Возможность учиться в удобном темпе.
- Структурированный подход вместо хаотичного поиска информации.
Подойдёт тем, кто начинает с нуля или хочет систематизировать знания.
Начни прокачивать навыки уже сейчас:
https://stepik.org/course/303477/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
H3 Flex - открытая модель для генерации видео, которая сокращает рендеринг с 50 до 6 шагов. Архитектура дообучена на базе MiniMax H3 с применением метода обучения на базе предпочтений.
На DiT-денойзинг 15-секундного ролика в 768p уходит 7 секунд. По данным Pika, H3 Flex работает в 1,8 раза быстрее и обходится на 80% дешевле версии H3 Max.
Модель экспортирует пять независимых аудиодорожек (диалоги, саундтрек, спецэффекты, шумы, эмбиент) и принимает до 12 референсов, включая скетчи, аудиосэмплы и мудборды.
Поддерживается генерация черновиков, точечное редактирование персонажей или движений камеры, а также апскейл до 4K.
H3 Flex заняла восьмое место в общем рейтинге видеомоделей DesignArena.
Код инференса и веса модели опубликованы в открытом доступе, плюс запущен API.
Стоимость генерации начинается от 1 цента за секунду в режиме Text-to-Video до 3 центов при генерации видео по референесу.
Интеграция в платформу Pika.art запланирована на 2 ноября.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
4 года программирования в университете за 60 секунд
От Hello World до диплома: переменные, рекурсия, сортировки, графы, указатели, потоки, SQL, git, компиляторы и нейросети за одну минуту. Вся программа computer science, которую проходят за четыре курса.
От Hello World до диплома: переменные, рекурсия, сортировки, графы, указатели, потоки, SQL, git, компиляторы и нейросети за одну минуту. Вся программа computer science, которую проходят за четыре курса.
❤2👍1