Docker выкатили (https://www.docker.com/blog/docker-desktop-4-50/) обновление 4.50 — и оно прям заметно прокачивает локалку и рабочие процессы 🐳
Что завезли:
— Docker Debug теперь бесплатный: можно по шагам разбирать Dockerfile в VSCode или Cursor, без переключений и кривых логов;
— Локальные Compose-проекты стали легче подниматься в Kubernetes;
— Корпорации наконец перестанут страдать: централизованные политики, PAC-файлы, прокси-профили на macOS, поддержка нестандартных сертификатов;
— Появилась защита от случайных открытых портов в локальной сети и обновлённые Hardened Images с минимальными CVE;
— Каталог MCP вырос до 270+ серверов, плюс появилась нормальная навигация, поиск и подключения через OAuth;
— Агенты стали умнее: подбирают нужные MCP-инструменты сами, меньше жрут контекста и не тормозят;
— WSL2 и Windows-сборки стали стабильнее — пригодится тем, кто работает кроссплатформенно.
Обновляемся (https://docs.docker.com/desktop/release-notes/#4500) 🍆
@python_be1
Что завезли:
— Docker Debug теперь бесплатный: можно по шагам разбирать Dockerfile в VSCode или Cursor, без переключений и кривых логов;
— Локальные Compose-проекты стали легче подниматься в Kubernetes;
— Корпорации наконец перестанут страдать: централизованные политики, PAC-файлы, прокси-профили на macOS, поддержка нестандартных сертификатов;
— Появилась защита от случайных открытых портов в локальной сети и обновлённые Hardened Images с минимальными CVE;
— Каталог MCP вырос до 270+ серверов, плюс появилась нормальная навигация, поиск и подключения через OAuth;
— Агенты стали умнее: подбирают нужные MCP-инструменты сами, меньше жрут контекста и не тормозят;
— WSL2 и Windows-сборки стали стабильнее — пригодится тем, кто работает кроссплатформенно.
Обновляемся (https://docs.docker.com/desktop/release-notes/#4500) 🍆
@python_be1
# 🚀 HunyuanOCR: Многофункциональный OCR для документов
HunyuanOCR — это мощная система оптического распознавания текста, основанная на многомодальной архитектуре Hunyuan. Она обеспечивает высокую производительность при обработке сложных многоязычных документов и поддерживает широкий спектр задач, включая извлечение информации и перевод текста на фото.
🚀Основные моменты:
- 💡 Легковесная архитектура с 1 миллиардом параметров.
- 📄 Поддержка более 100 языков и множество OCR задач.
- ⚡ Эффективное "end-to-end" решение для быстрого распознавания.
- 🌍 Отличные результаты в сложных сценариях с несколькими языками.
📌 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR
#python
@python_be1
HunyuanOCR — это мощная система оптического распознавания текста, основанная на многомодальной архитектуре Hunyuan. Она обеспечивает высокую производительность при обработке сложных многоязычных документов и поддерживает широкий спектр задач, включая извлечение информации и перевод текста на фото.
🚀Основные моменты:
- 💡 Легковесная архитектура с 1 миллиардом параметров.
- 📄 Поддержка более 100 языков и множество OCR задач.
- ⚡ Эффективное "end-to-end" решение для быстрого распознавания.
- 🌍 Отличные результаты в сложных сценариях с несколькими языками.
📌 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR
#python
@python_be1
GitHub
GitHub - Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR
Contribute to Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR development by creating an account on GitHub.
Контент на вечер: сооснователь OpenAI Илья Суцкевер дал большое интервью блогеру Дваркешу Пателю.
Они обсуждали, как обойти текущие ограничения для обучения ИИ и приблизить его к человеку и почему люди все еще эффективнее моделей. Также Суцкевер покритиковал «крысиные бега» между топовыми ИИ-лабораториями.
Смотрим по ссылке (https://www.youtube.com/watch?v=aR20FWCCjAs).
@python_be1
Они обсуждали, как обойти текущие ограничения для обучения ИИ и приблизить его к человеку и почему люди все еще эффективнее моделей. Также Суцкевер покритиковал «крысиные бега» между топовыми ИИ-лабораториями.
Смотрим по ссылке (https://www.youtube.com/watch?v=aR20FWCCjAs).
@python_be1
Полезное: нашли репозиторий, который превращает обычных разработчиков в ИИ-инженеров.
Внутри отборные научные статьи, блоги и схемы по ключевым темам: архитектура, токенизация, RAG, MCP — все, что вы пропустили или до чего не дошли. Короче, база.
Забираем (https://github.com/InterviewReady/ai-engineering-resources) ☕️
@python_be1
Внутри отборные научные статьи, блоги и схемы по ключевым темам: архитектура, токенизация, RAG, MCP — все, что вы пропустили или до чего не дошли. Короче, база.
Забираем (https://github.com/InterviewReady/ai-engineering-resources) ☕️
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚨 SQL Никогда НЕ ДЕЛАЙ ТАК #sql
НИКОГДА НЕ ЛОМАЙ ИНДЕКСЫ ФУНКЦИЯМИ: не оборачивай индексируемые поля в функции внутри WHERE.
Как только ты пишешь LOWER(), CAST(), COALESCE() или любые вычисления по колонке — индекс перестаёт работать, и запрос падает в полное сканирование таблицы.
Это одна из самых тихих причин, почему запросы внезапно превращаются в тормоза.
Вместо этого приводи значения заранее или используй функциональные индексы.
```
Плохо: индекс по email НЕ используется
SELECT *
FROM users
WHERE LOWER(email) = 'user@example.com';
— Хорошо: нормализуем значение заранее
SELECT *
FROM users
WHERE email = 'user@example.com';
— Или создаём функциональный индекс (PostgreSQL)
CREATE INDEX idx_users_email_lower ON users (LOWER(email));
```
@python_be1
НИКОГДА НЕ ЛОМАЙ ИНДЕКСЫ ФУНКЦИЯМИ: не оборачивай индексируемые поля в функции внутри WHERE.
Как только ты пишешь LOWER(), CAST(), COALESCE() или любые вычисления по колонке — индекс перестаёт работать, и запрос падает в полное сканирование таблицы.
Это одна из самых тихих причин, почему запросы внезапно превращаются в тормоза.
Вместо этого приводи значения заранее или используй функциональные индексы.
```
Плохо: индекс по email НЕ используется
SELECT *
FROM users
WHERE LOWER(email) = 'user@example.com';
— Хорошо: нормализуем значение заранее
SELECT *
FROM users
WHERE email = 'user@example.com';
— Или создаём функциональный индекс (PostgreSQL)
CREATE INDEX idx_users_email_lower ON users (LOWER(email));
```
@python_be1
Привет, друзья! Отличные новости! Наш чат, существующий с 2020 года, снова открыт для вас! Лучший чат для обсуждений с уклоном в тематику IT и программирования (хотя общаться можно абсолютно на любые темы) ждёт вас не зависимо от вашего уровня и знаний, главное быть адекватным и приятным собеседником. У нас вы сможете повысить свои навыки в программировании, поделиться опытом с другими, найти новых друзей да и просто отдохнуть в хорошей компании. Заходи по ссылке в закрепе моей страницы и добро пожаловать!
@python_be1
@python_be1
🚀 Step-Audio-R1 — первый аудио-LLM, который открыл масштабирование вычислений на этапе инференса для задач звука. Новый рубеж для моделей, работающих с живым аудио.
🛠️ Ключевые возможности:
- глубокое понимание аудиосигнала
- реакция в реальном времени
- масштабируемые цепочки рассуждений для аудио-задач
🔥 Производительность:
- превосходит Gemini 2.5 Pro и сопоставим с Gemini 3 на ключевых бенчмарках по аудио-reasoning
- 96% точности в режиме реального времени - выше, чем GPT Realtime и Gemini 2.5 Flash Native Audio Dialog
- латентность первого токена - всего 0.92 секунды
Step-Audio-R1 использует Modality-Grounded Reasoning Distillation (MGRD) - подход, при котором цепочки рассуждений привязываются не к "домыслам модели", а к реальным акустическим признакам сигнала.
То есть модель рассуждает, опираясь на звук, а не на абстракции из текста.
Это убирает галлюцинации, повышает надёжность и позволяет масштабировать глубину reasoning так же, как это делают текстовые R1-подобные модели, но теперь в аудио.
Новый этап: LLM, которые думают не только над текстом, но и над реальным звучанием мира.
👾Demo: https://stepaudiollm.github.io/step-audio-r1/
📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2511.15848
🐙 GitHub: https://github.com/stepfun-ai/Step-Audio-R1
@python_be1
🛠️ Ключевые возможности:
- глубокое понимание аудиосигнала
- реакция в реальном времени
- масштабируемые цепочки рассуждений для аудио-задач
🔥 Производительность:
- превосходит Gemini 2.5 Pro и сопоставим с Gemini 3 на ключевых бенчмарках по аудио-reasoning
- 96% точности в режиме реального времени - выше, чем GPT Realtime и Gemini 2.5 Flash Native Audio Dialog
- латентность первого токена - всего 0.92 секунды
Step-Audio-R1 использует Modality-Grounded Reasoning Distillation (MGRD) - подход, при котором цепочки рассуждений привязываются не к "домыслам модели", а к реальным акустическим признакам сигнала.
То есть модель рассуждает, опираясь на звук, а не на абстракции из текста.
Это убирает галлюцинации, повышает надёжность и позволяет масштабировать глубину reasoning так же, как это делают текстовые R1-подобные модели, но теперь в аудио.
Новый этап: LLM, которые думают не только над текстом, но и над реальным звучанием мира.
👾Demo: https://stepaudiollm.github.io/step-audio-r1/
📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2511.15848
🐙 GitHub: https://github.com/stepfun-ai/Step-Audio-R1
@python_be1
stepaudiollm.github.io
StepAudio R1 （Overview / Abstract / Leaderboard / Samples）
Step Audio R1
🔥 Вся историю Unix - от первых 2.5 тысяч строк на PDP-7 до 30 миллионов строк современного FreeBSD.
По сути, это Git-машина времени, восстановленная вручную из 24 исторических снапшотов.
Что внутри:
- Полвека разработки сведены в непрерывную линию: 1970 → 2018, без пропавших релизов и дыр в истории.
- Почти 500 000 коммитов, более 2000 мерджей и около 1000 авторов — самых первых нашли через архивные документы и письма.
- Полная эволюция Unix: PDP-7, версии V1–V7, Unix/32V, все ветки BSD, SCCS-история, 386BSD, вся линейка FreeBSD от 1.0 до текущего дерева.
- Восстановление сделано с максимальной точностью — код собрали по крупицам из разных систем.
- Репозиторий только для чтения: он не принимает пуши, а регулярно пересобирается с нуля, чтобы история оставалась чистой и неизменной.
Это, пожалуй, самый аккуратный и полный архив развития Unix, который можно открыть прямо в GitHub:
https://github.com/dspinellis/unix-history-repo
@python_be1
По сути, это Git-машина времени, восстановленная вручную из 24 исторических снапшотов.
Что внутри:
- Полвека разработки сведены в непрерывную линию: 1970 → 2018, без пропавших релизов и дыр в истории.
- Почти 500 000 коммитов, более 2000 мерджей и около 1000 авторов — самых первых нашли через архивные документы и письма.
- Полная эволюция Unix: PDP-7, версии V1–V7, Unix/32V, все ветки BSD, SCCS-история, 386BSD, вся линейка FreeBSD от 1.0 до текущего дерева.
- Восстановление сделано с максимальной точностью — код собрали по крупицам из разных систем.
- Репозиторий только для чтения: он не принимает пуши, а регулярно пересобирается с нуля, чтобы история оставалась чистой и неизменной.
Это, пожалуй, самый аккуратный и полный архив развития Unix, который можно открыть прямо в GitHub:
https://github.com/dspinellis/unix-history-repo
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🕔 Как сделать задержку в Python разными способами
В Python есть несколько способов сделать задержку, и каждый подходит под разные задачи.
Обычная пауза - через time.sleep().
Неблокирующая задержка - через asyncio.sleep() в асинхронном коде.
Точная задержка в цикле — через time.perf_counter().
Выбирайте под свой сценарий. Подписывайся, больше фишек каждый день !
@python_be1
В Python есть несколько способов сделать задержку, и каждый подходит под разные задачи.
Обычная пауза - через time.sleep().
Неблокирующая задержка - через asyncio.sleep() в асинхронном коде.
Точная задержка в цикле — через time.perf_counter().
Выбирайте под свой сценарий. Подписывайся, больше фишек каждый день !
@python_be1
Анекдот: юзеры массово не могут зайти в Windows — после обновы пропала (https://www.ixbt.com/news/2025/11/30/microsoft-windows-11.html)... кнопка ввода пароля
Обновление KB5064081 снова «улучшило» систему: на экране блокировки внезапно исчезла кнопка для ввода пароля. Она невидимая, но формально существует.
Фикс от «майков» убил: нужно просто ткнуть в пустоту и надеяться, что попадёте. Проблема затронула тех, кто ставит предварительные обновления.
Пока не обновляемся🫡
@python_be1
Обновление KB5064081 снова «улучшило» систему: на экране блокировки внезапно исчезла кнопка для ввода пароля. Она невидимая, но формально существует.
Фикс от «майков» убил: нужно просто ткнуть в пустоту и надеяться, что попадёте. Проблема затронула тех, кто ставит предварительные обновления.
Пока не обновляемся🫡
@python_be1
iXBT.com
Microsoft снова немного «сломала» Windows 11. Кнопка для ввода пароля на экране блокировки может исчезнуть из-за обновления KB5064081
Очередное обновление Windows сломало очередную функцию системы. На сей раз сложно придётся тем, у кого ОС защищена паролем. Microsoft признала, что обновление KB5064081 немного затруднит вход в систему с помощью пароля.
⚡️ Annotation Toolkit помогает дизайнерам прямо в макете объяснить, как должны работать элементы интерфейса.
Проще говоря, он позволяет:
- подписывать элементы: что кликается, что меняется, как ведёт себя при разной ширине экрана;
- сразу указать требования по доступности: например, какой alt-текст нужен или что должно быть доступно с клавиатуры;
- убрать путаницу при передаче макета разработчикам, чтобы они точно понимали задумку.
Почему это важно:
Почти половина ошибок по доступности появляется только потому, что дизайнеры и разработчики по-разному понимают поведение элемента. Если зафиксировать эти детали заранее - проблемы просто не возникнут.
https://github.blog/enterprise-software/collaboration/level-up-design-to-code-collaboration-with-githubs-open-source-annotation-toolkit/
@python_be1
Проще говоря, он позволяет:
- подписывать элементы: что кликается, что меняется, как ведёт себя при разной ширине экрана;
- сразу указать требования по доступности: например, какой alt-текст нужен или что должно быть доступно с клавиатуры;
- убрать путаницу при передаче макета разработчикам, чтобы они точно понимали задумку.
Почему это важно:
Почти половина ошибок по доступности появляется только потому, что дизайнеры и разработчики по-разному понимают поведение элемента. Если зафиксировать эти детали заранее - проблемы просто не возникнут.
https://github.blog/enterprise-software/collaboration/level-up-design-to-code-collaboration-with-githubs-open-source-annotation-toolkit/
@python_be1
Ого, китайцы релизнули две новые опенсорс модели DeepSeek — и они показывают результат на уровне и даже лучше GPT-5 High и Gemini 3 Pro.
Так, DeepSeek-V3.2 Special обгоняет GPT-5 High сразу в нескольких категориях, включая кодинг и агентные задачи. А в олимпиадных бенчмарках по математике и информатике модель не просто берёт золото — она показывает результаты выше всех западных моделей.
DeepSeek-V3.2 уже доступна бесплатно в DeepSeek Chat (https://www.deepseek.com/) и HF. (https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Speciale) А звездочка Special пока только через API. Позиционируются обе, кстати, как модели для агентов.
Китайцы не дают Google и OpenAI отдыхать 😁
@python_be1
Так, DeepSeek-V3.2 Special обгоняет GPT-5 High сразу в нескольких категориях, включая кодинг и агентные задачи. А в олимпиадных бенчмарках по математике и информатике модель не просто берёт золото — она показывает результаты выше всех западных моделей.
DeepSeek-V3.2 уже доступна бесплатно в DeepSeek Chat (https://www.deepseek.com/) и HF. (https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Speciale) А звездочка Special пока только через API. Позиционируются обе, кстати, как модели для агентов.
Китайцы не дают Google и OpenAI отдыхать 😁
@python_be1
Топовые модели ИИ оказались либералами с приоритетами далекими от реальных граждан — и это тревожно.
Рассказываем об эксперименте:
🟢 6 моделей заставили проголосовать на выборах в 8 странах. Как вы уже поняли — их выбор оказался дружно смещен в сторону лево-либеральных взглядов.
🟢 Нюанс в том, что модели при выборе понижали реальные заботы граждан — иммиграционный контроль, преступность и стоимость жизни люди называли главными проблемами. А ИИ считали, что в приоритете зеленые инвестиции и военные конфликты.
🟢 Единственной белой вороной оказался Grok — у него либерально-правые взгляды. И, на удивление, в 6 из 8 стран его голос совпал с реальными результатами выборов.
🟢 Устойчивые предпочтения моделей в политике пугают исследователей — 1 из 10 избирателей уже советуются (https://algosoc.org/results/1-in-10-dutch-citizens-are-likely-to-ask-ai-for-election-advice-this-is-why-they-shouldnt?utm_source=chatgpt.com) с ИИ перед голосованием.
Посмотреть какие модели за кого голосовали можно тут, (https://llm-politics.foaster.ai/) а заодно почитать иногда просто безумные предложения ИИ по новым законам.
Жаль только, что среди стран нет России, было бы любопытно посмотреть 😁
@python_be1
Рассказываем об эксперименте:
🟢 6 моделей заставили проголосовать на выборах в 8 странах. Как вы уже поняли — их выбор оказался дружно смещен в сторону лево-либеральных взглядов.
🟢 Нюанс в том, что модели при выборе понижали реальные заботы граждан — иммиграционный контроль, преступность и стоимость жизни люди называли главными проблемами. А ИИ считали, что в приоритете зеленые инвестиции и военные конфликты.
🟢 Единственной белой вороной оказался Grok — у него либерально-правые взгляды. И, на удивление, в 6 из 8 стран его голос совпал с реальными результатами выборов.
🟢 Устойчивые предпочтения моделей в политике пугают исследователей — 1 из 10 избирателей уже советуются (https://algosoc.org/results/1-in-10-dutch-citizens-are-likely-to-ask-ai-for-election-advice-this-is-why-they-shouldnt?utm_source=chatgpt.com) с ИИ перед голосованием.
Посмотреть какие модели за кого голосовали можно тут, (https://llm-politics.foaster.ai/) а заодно почитать иногда просто безумные предложения ИИ по новым законам.
Жаль только, что среди стран нет России, было бы любопытно посмотреть 😁
@python_be1