🚀 Обучение LLM-агентов для многоповоротного принятия решений

AgentGym-RL — это фреймворк для тренировки LLM-агентов, способных принимать решения в сложных многоповоротных сценариях с использованием методов усиленного обучения. Он предлагает разнообразные реальные сценарии и поддерживает популярные алгоритмы RL, улучшая производительность моделей до уровня коммерческих решений.

🚀 Основные моменты:
- Модульная система для гибкости и расширяемости.
- Поддержка различных реальных сред, включая веб-навигацию и глубокий поиск.
- Метод ScalingInter-RL для стабильного обучения агентов.
- Интерактивный интерфейс для визуализации взаимодействий.

📌 GitHub: https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RL

#python

@python_be1

Академия Алгоритмов и Систем делится новыми материалами по основам программирования на языке Python!

https://rutube.ru/plst/1188041/

Для кого эта серия?
🔥 Для новичков, начинающих свой путь в программировании.
🔥 Для тех, кто хочет расширить свои знания и умения в сфере IT.

Как часто выходят новые видео?
- Интервал публикации видео 1-5 дней!

Наслаждайтесь процессом обучения и создайте свой собственный путь в мире программирования! 🚀

@python_be1

https://rutube.ru/plst/1188041/

WeClone (https://github.com/xming521/WeClone) — комплексное решение для создания цифрового аватара на основе истории чатов

Настройте LLM с помощью журналов чатов, чтобы передать свой уникальный стиль, а затем привяжите его к чат-боту, чтобы оживить своего цифрового двойника.

Основные характеристики
▫️ Комплексное решение для создания цифровых аватаров, включающее экспорт данных чата, предварительную обработку, обучение модели и развертывание
▫️ Доработайте LLM, используя историю чатов с поддержкой модальных данных изображений, чтобы придать ему аутентичный «колорит»
▫️ Интеграция с Telegram и WhatsApp (скоро появится) для создания собственного цифрового аватара

🐱

@python_be1

🖥 Python: Совет по работе с серверами

Полезный совет Python-разработчиков, работающих с серверами

Когда вы управляете удалёнными серверами, часто приходится подключаться по SSH, выполнять команды и собирать логи. Банальные вызовы через subprocess или ручное использование ssh не дают гибкости. Куда интереснее использовать программируемое SSH-взаимодействие прямо из Python, с динамическим выполнением команд, обработкой stdout/stderr и тонкой настройкой соединения.

Трюк в том, чтобы работать с сервером так, будто вы пишете локальный скрипт: подключение по ключу, выполнение последовательности команд, сбор результатов и даже поднятие туннелей. Для этого можно использовать библиотеку paramiko. Её «фишка» — вы получаете прямой объект-канал для команд, что позволяет реализовать, например, автоматическое деплой-меню или собственный health-checker для кластера.

#Python #Программирование #Разработка #Python3 #Backend #Frontend #DataScience #MachineLearning #ArtificialIntelligence #DeepLearning #WebDevelopment #Django #Flask #FastAPI #API #REST #Scripting #Automation #DevOps #DataAnalysis #Pandas #NumPy #Matplotlib #Seaborn #Jupyter #BigData #CloudComputing #AWS #Azure #GoogleCloud #Testing #PyTest #UnitTest #CI_CD #Databases #SQL #NoSQL #MongoDB #PostgreSQL #SQLite #OpenSource #SoftwareEngineering #Coding #CleanCode #PythonLibraries #TensorFlow #PyTorch #ScikitLearn #NLP #ComputerVision

@python_be1

🌍📊 OmniWorld: Многофункциональный набор данных для 4D моделирования

OmniWorld — это обширный набор данных, предназначенный для 4D моделирования, включая геометрическую реконструкцию и генерацию видео. Он охватывает различные домены и форматы, обеспечивая богатую мультимодальность.

🚀Основные моменты:
- 4000+ часов данных, 600K+ последовательностей, 300M+ кадров
- Разнообразные источники: симуляторы, роботы, люди и интернет
- Высокое качество аннотаций для 4D моделирования и генерации видео

📌 GitHub: https://github.com/yangzhou24/OmniWorld

@python_be1

‍📈 Гайд по продвинутым вопросам для разработчика LLM

Собеседования на позицию разработчика больших языковых моделей (LLM) в топовых AI-компаниях предъявляют высокие требования к знаниям.

Кандидату необходимо понимать устройство архитектуры трансформеров, владеть методами эффективного обучения и инференса, разбираться в оптимизациях памяти и скорости (таких как LoRA, FlashAttention, vLLM, ZeRO), знать тонкости распределённого тренинга, принципов LLMOps (MLOps для больших моделей) и нюансов продакшн-развертывания LLM.

Также часто проверяют умение решать реальные задачи: от проектирования пайплайна для Sparse MoE до анализа проблем с памятью на GPU, понимания различий между методами обучения с подкреплением (RLHF vs DPO) и способов масштабирования моделей.

Этот гайд структурирован по ключевым темам, соответствующим областям знаний, которые обычно проверяются на собеседованиях. Для каждой темы мы рассмотрим, что пытаются проверить интервьюеры, приведём пример формулировки вопроса и дадим подробный разбор ответа с обсуждением трэйд-оффов, примеров кода или схем, где это уместно. Вы можете изучать материал по разделам, чтобы сфокусироваться на интересующей области.

👉 Гайд (https://uproger.com/gajd-po-prodvinutym-voprosam-dlya-razrabotchika-llm/)

@python_be1

🆕 PDF Arranger — лёгкий и удобный инструмент для работы с PDF.

✨ Возможности:
- Объединение и разделение файлов
- Поворот и обрезка страниц
- Перестановка и удаление страниц
- Интуитивный drag-and-drop интерфейс

💻 Доступен для Linux, Windows (включая портативную версию) и BSD.
Полностью опенсорс (GPL-3.0).

Идеален, если нужно быстро подготовить PDF к печати или презентации — без сложных настроек.

📌 GitHub (https://github.com/pdfarranger/pdfarranger)

#PDF #opensource #Linux #devtools

@python_be1

🖥 Полезный совет по ускорению Python-кода

Многие считают, что list comprehension всегда оптимален. Но при больших объёмах данных связка map + filter может быть быстрее: она выполняется на уровне C и не создаёт лишних промежуточных структур.

Когда нужно одновременно фильтровать и преобразовывать элементы, map + filter часто выигрывает по скорости.

#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP,

@python_be1

Kreuzberg (https://github.com/Goldziher/kreuzberg) — платформа для интеллектуального анализа документов на Python.

Извлечение текста, метаданных и структурированной информации из документов различных форматов с помощью единого расширяемого API.

Создана на основе проверенных платформ с открытым исходным кодом, включая Pandoc, PDFium и Tesseract.

🐱

@python_be1

🖥 Новинка: `pyx` — Python-native пакетный реестр от Astral (в Beta)
Что такое `pyx`:
- Python-native registry, часть платформы Astral и продвинутый бэкенд для `uv`.
- Обеспечивает более быструю, безопасную и GPU-осознанную работу с пакетами (как приватными, так и публичными, включая PyPI и PyTorch).

Почему это важно:
- Следует философии Astral: поддержка open-source, без превращения инструментов в конкурирующие SaaS-продукты.
- Первый шаг к вертикальной интеграции с существующими open-source инструментами.
- Уже в бета-версии с ранними партнёрами — Ramp, Intercom и fal.

Впечатление:
`pyx` выглядит как обдуманный, open-source-ориентированный подход к packaging infrastructure, который может сделать разработку Python-экосистемы быстрее и мощнее.

https://simonwillison.net/2025/Aug/13/pyx/#atom-tag

@python_be1

🐐 В 2009 году Дженсен Хуанг объяснял, что такое CUDA. Если бы ты вложил $10,000 в Nvidia, сегодня это было бы около $8.8 млн.

@python_be1

В копилку полезного для питонистов: нашёл классный визуализатор памяти для Python. С его помощью можно наглядно посмотреть, как работают ссылки, изменяемые типы данных, поверхностное и глубокое копирование.

Полезно и для учебы, и для отладки. Забираем c GitHub (https://github.com/bterwijn/memory_graph), можно потыкать онлайн (https://memory-graph.com/)

@python_be1

📄 LIMI: Less Is More for Agency

Исследование показывает, что агентным ИИ важнее качество данных, а не их количество.

Ключевые факты:
- 78 тщательно подобранных демо дали 73,5% на AgencyBench — больше, чем модели, обученные на 10k примеров.
- Результаты выше, чем у SOTA: Kimi-K2 (24,1%), DeepSeek (11,9%), Qwen3 (27,5%), GLM-4.5 (45,1%).
- Формулируется принцип Agency Efficiency: автономность ИИ рождается из стратегической выборки данных, а не из их масштаба.

repo: https://github.com/GAIR-NLP/LIMI
model: https://huggingface.co/GAIR/LIMI
data: https://huggingface.co/datasets/GAIR/LIMI

@python_be1

В копилку инструментов для ML: NN-SVG (https://alexlenail.me/NN-SVG/)

Инструмент позволяет рисовать архитектуры нейросетей не вручную, а параметрически. Поддерживает три вида:

- Полносвязные сети (FCNN)
- Сверточные сети (по примеру LeNet)
- Глубокие нейросети (по примеру AlexNet)

Фигуры можно кастомизировать по цветам, размерам и раскладке, а результат экспортируется в SVG. Исходники открытые (https://github.com/alexlenail/NN-SVG)

@python_be1

С этим промтом ChatGPT найдёт работу мечты с достойной зарплатой. Прикрепляем резюме и отправляем:

```
Используя функцию Deep Search, найди вакансии, которые могли бы быть релевантны с таким резюме на этих сайтах. Оформи в таблицу: компания, вакансия, уровень релевантности от 1 до 5.
```

Осталось указать нужные сайты по поиску работы, а остальное за вас сделает ИИ. [спойлер: Безработица ВСЁ][спойлер: 😁]

@python_be1

Делаем дипфейки прямо в браузере: нашли сервис AI faceswap (https://aifaceswap.io/).

Работает просто: закидываете оригинальную фотку и фотку нужного лица, а на выходе получаете картинку-дипфейк.

Лимитов и подписок нет — развлекаемся (https://aifaceswap.io/).

@python_be1

🔥 Python: склейка TCP-пакетов

Когда отправляешь ты в сокет много маленьких кусочков - уходит куча мелких TCP-пакетов это работает медленнее и с задержками.

Решение: склеивай данные и отправляй одним блоком.

На Linux можно сказать ядру «подожди, я ещё допишу» команда MSG MORE.

Итог: меньше пакетов, быстрее отклик.

#Python #Программирование #Разработка #Python3 #Backend #Frontend #DataScience #MachineLearning #ArtificialIntelligence #DeepLearning #WebDevelopment #Django #Flask #FastAPI #API #REST #Scripting #Automation #DevOps #DataAnalysis #Pandas #NumPy #Matplotlib #Seaborn #Jupyter #BigData #CloudComputing #AWS #Azure #GoogleCloud #Testing #PyTest #UnitTest #CI_CD #Databases #SQL #NoSQL #MongoDB #PostgreSQL #SQLite #OpenSource

@python_be1