This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Разберем математику бесконечности Сатору Годжо, которая работает не как обычный щит.
Он не просто останавливает удар в последний момент. Идея в том, что пространство между атакой и Годжо как будто делится на всё более маленькие отрезки.
Сначала объект проходит половину расстояния. Потом половину оставшегося. Потом ещё половину. И так снова и снова.
Математически это похоже на бесконечную сумму: одна вторая, одна четвёртая, одна восьмая, одна шестнадцатая.
Объект всё ближе, но до контакта так и не доходит.
На практике атака как будто замедляется почти до нуля. Чем ближе она к Годжо, тем сильнее падает её эффективная скорость.
Поэтому Бесконечность — это не просто барьер. Это контроль пространства, где противник застревает в бесконечном приближении.
Он не просто останавливает удар в последний момент. Идея в том, что пространство между атакой и Годжо как будто делится на всё более маленькие отрезки.
Сначала объект проходит половину расстояния. Потом половину оставшегося. Потом ещё половину. И так снова и снова.
Математически это похоже на бесконечную сумму: одна вторая, одна четвёртая, одна восьмая, одна шестнадцатая.
Объект всё ближе, но до контакта так и не доходит.
На практике атака как будто замедляется почти до нуля. Чем ближе она к Годжо, тем сильнее падает её эффективная скорость.
Поэтому Бесконечность — это не просто барьер. Это контроль пространства, где противник застревает в бесконечном приближении.
❤3👍2🔥2
Хочешь, чтобы
request_id, user_id или trace_id были доступны в любом месте кода, но без прокидывания через 20 функций?Не делай так:
current_user = None
В async-приложении это ловушка. Один запрос может перезаписать данные другого.
Правильнее использовать
contextvars:
from contextvars import ContextVar
request_id = ContextVar("request_id", default="-")
async def handler(req):
token = request_id.set(req.headers["X-Request-ID"])
try:
await process_order()
finally:
request_id.reset(token)
async def process_order():
print("trace:", request_id.get())
Почему это круто:
1. значение живёт внутри текущего async-контекста
2. параллельные запросы не смешиваются
3. не нужно таскать
request_id по всем функциям4. идеально для логов, tracing, middleware и background tasks
Особенно полезно в FastAPI, aiohttp, Celery-like воркерах и сервисах с большим количеством async-задач.
threading.local() был норм для потоков.contextvars - нормальный инструмент для современного async Python.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍3🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Основы Git и GitHub за 30 секунд: настройка, коммиты, ветки, Pull Request
GitHub пугает новичков не сложностью, а количеством команд, в которых легко утонуть в первый же день. Эта шпаргалка собирает весь базовый путь от пустого терминала до открытого Pull Request, чтобы не держать всё в голове и не гуглить каждый шаг.
Сначала первая настройка: задаёшь имя и email, иначе коммиты уходят непонятно от кого. Дальше старт работы: клонируешь репозиторий, заходишь в папку и сразу создаёшь свою ветку под задачу. Потом ежедневный цикл, который повторяется каждый день: status, pull, add, commit, push. Проверил, обновил, добавил, закоммитил, отправил. Отдельно блок полезных команд на каждый день: log с графом, diff, stash, branch и переключение на main.
GitHub пугает новичков не сложностью, а количеством команд, в которых легко утонуть в первый же день. Эта шпаргалка собирает весь базовый путь от пустого терминала до открытого Pull Request, чтобы не держать всё в голове и не гуглить каждый шаг.
Сначала первая настройка: задаёшь имя и email, иначе коммиты уходят непонятно от кого. Дальше старт работы: клонируешь репозиторий, заходишь в папку и сразу создаёшь свою ветку под задачу. Потом ежедневный цикл, который повторяется каждый день: status, pull, add, commit, push. Проверил, обновил, добавил, закоммитил, отправил. Отдельно блок полезных команд на каждый день: log с графом, diff, stash, branch и переключение на main.
❤3👍3🔥1
tracesage добавляет локальный tracing без инфраструктуры для LangChain/LangGraph-агентов всего в две строки.
Он записывает каждый chain, tool call и LLM call в SQLite, а затем показывает запуск в браузере как live graph и timeline.
Open source, установка через
https://github.com/kjgpta/tracesage
Он записывает каждый chain, tool call и LLM call в SQLite, а затем показывает запуск в браузере как live graph и timeline.
Open source, установка через
pip install, лицензия MIT.https://github.com/kjgpta/tracesage
❤4👍2
Многие знают
iter() только для списков, но у него есть второй режим:
iter(callable, sentinel)
Он вызывает функцию снова и снова, пока она не вернёт
sentinel.Например, читать большой файл кусками без
while True:
with open("video.mp4", "rb") as f:
for chunk in iter(lambda: f.read(8192), b""):
process(chunk)
Что происходит:
•
lambda читает по 8192 байта• когда файл закончится,
read() вернёт b""• цикл сам остановится
Выглядит мелко, но это чистый и питоновский способ убрать вечные:
while True:
chunk = f.read(8192)
if not chunk:
break
Редкая штука, которую приятно знать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍5🔥4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Шаринган разработчика: увидь, где код жрёт время, и бей туда
Оптимизация на языке Итачи. Не улучшай всё подряд, сначала увидь настоящий bottleneck. Включаешь профилировщик cProfile, собираешь статистику, сортируешь по cumtime и бьёшь в самую дорогую функцию. build_report на 78% времени это не догадка, а факт из профиля. Меньше слепых правок, больше точных ударов.
https://www.youtube.com/shorts/11O1Sadtcwc
Оптимизация на языке Итачи. Не улучшай всё подряд, сначала увидь настоящий bottleneck. Включаешь профилировщик cProfile, собираешь статистику, сортируешь по cumtime и бьёшь в самую дорогую функцию. build_report на 78% времени это не догадка, а факт из профиля. Меньше слепых правок, больше точных ударов.
https://www.youtube.com/shorts/11O1Sadtcwc
🥴6❤3👍2🔥1
Что выведет этот код?
Многие думают:
Но Python выведет:
Почему?
`lambda` не запоминает значение `i` в момент создания.
Она запоминает саму переменную.
Когда цикл закончился, `i` уже равно `2`.
Поэтому все функции смотрят на одно и то же последнее значение.
Правильный фикс:
```python
funcs = []
for i in range(3):
funcs.append(lambda i=i: i)
print([f() for f in funcs])
```
Теперь будет:
```python
[0, 1, 2]
```
Хитрость простая:
если создаёшь функцию в цикле — фиксируй значение через аргумент по умолчанию.
funcs = []
for i in range(3):
funcs.append(lambda: i)
print([f() for f in funcs])
Многие думают:
[0, 1, 2]
Но Python выведет:
[2, 2, 2]
Почему?
`lambda` не запоминает значение `i` в момент создания.
Она запоминает саму переменную.
Когда цикл закончился, `i` уже равно `2`.
Поэтому все функции смотрят на одно и то же последнее значение.
Правильный фикс:
```python
funcs = []
for i in range(3):
funcs.append(lambda i=i: i)
print([f() for f in funcs])
```
Теперь будет:
```python
[0, 1, 2]
```
Хитрость простая:
если создаёшь функцию в цикле — фиксируй значение через аргумент по умолчанию.
👍11❤2🔥1
Что выведет код?
Многие думают:
Но Python выведет:
Почему?
`t` — tuple, его нельзя менять.
Но внутри tuple лежит список, а список менять можно.
Оператор `+=` сначала мутирует список:
```python
[] -> [1]
```
А потом Python пытается записать результат обратно в tuple:
```python
t[0] = ...
```
И вот тут падает `TypeError`.
Итог странный: ошибка была, но данные уже изменились.
Главный урок:
immutable-контейнер не делает вложенные объекты immutable.
Если внутри tuple лежит list, этот list всё ещё можно изменить.
t = ([],)
try:
t[0] += [1]
except TypeError as e:
print("Ошибка:", type(e).__name__)
print(t)
Многие думают:
Ошибка: TypeError
([],)
Но Python выведет:
Ошибка: TypeError
([1],)
Почему?
`t` — tuple, его нельзя менять.
Но внутри tuple лежит список, а список менять можно.
Оператор `+=` сначала мутирует список:
```python
[] -> [1]
```
А потом Python пытается записать результат обратно в tuple:
```python
t[0] = ...
```
И вот тут падает `TypeError`.
Итог странный: ошибка была, но данные уже изменились.
Главный урок:
immutable-контейнер не делает вложенные объекты immutable.
Если внутри tuple лежит list, этот list всё ещё можно изменить.
👍13
В
Важно: это не compile-time regex.
Он не компилирует регулярку на этапе сборки.
Смысл другой: макрос закрывает частый паттерн, когда вы используете что-то вроде
То есть вместо ручной обёртки вокруг lazy-инициализации теперь есть более удобный встроенный способ.
PR: github.com/rust-lang/regex/pull/1371
regex 1.13 появился макрос regex!.Важно: это не compile-time regex.
Он не компилирует регулярку на этапе сборки.
Смысл другой: макрос закрывает частый паттерн, когда вы используете что-то вроде
std::sync::LazyLock, чтобы регулярное выражение компилировалось примерно один раз, а не при каждом вызове.То есть вместо ручной обёртки вокруг lazy-инициализации теперь есть более удобный встроенный способ.
PR: github.com/rust-lang/regex/pull/1371
OvisOCR2 вышел на ModelScope.
Это компактная OCR-модель на 0.8B параметров для page-level document parsing: на вход подаётся изображение страницы, на выходе получается структурированный Markdown в нормальном порядке чтения.
Формулы модель отдаёт в LaTeX, таблицы в HTML, визуальные области помечает image tags с bbox-координатами.
По заявленным результатам OvisOCR2 набрала 96.58 overall на OmniDocBench v1.6 и стала первой end-to-end моделью, которая заняла первое место в лидерборде, где раньше доминировали pipeline-системы.
На PureDocBench тоже сильный результат: 75.06 Avg3. Это важнее, чем просто победа на одном бенчмарке, потому что документный парсинг давно страдает от переобучения под популярные наборы.
Модель сделана на базе Qwen3.5-0.8B и дообучалась через SFT, RL и OPD. Для деплоя есть поддержка vLLM, лицензия Apache 2.0.
https://modelscope.ai/models/ATH-MaaS/OvisOCR2
Это компактная OCR-модель на 0.8B параметров для page-level document parsing: на вход подаётся изображение страницы, на выходе получается структурированный Markdown в нормальном порядке чтения.
Формулы модель отдаёт в LaTeX, таблицы в HTML, визуальные области помечает image tags с bbox-координатами.
По заявленным результатам OvisOCR2 набрала 96.58 overall на OmniDocBench v1.6 и стала первой end-to-end моделью, которая заняла первое место в лидерборде, где раньше доминировали pipeline-системы.
На PureDocBench тоже сильный результат: 75.06 Avg3. Это важнее, чем просто победа на одном бенчмарке, потому что документный парсинг давно страдает от переобучения под популярные наборы.
Модель сделана на базе Qwen3.5-0.8B и дообучалась через SFT, RL и OPD. Для деплоя есть поддержка vLLM, лицензия Apache 2.0.
https://modelscope.ai/models/ATH-MaaS/OvisOCR2
👍2🔥2😐1
Forwarded from Machine learning Interview
Kimi K3 может стать моментом DeepSeek 2.0
Первые бенчмарки выглядят очень сильно. Kimi K3 уже называют моделью, которая сокращает разрыв между китайскими open-weight моделями и закрытыми флагманами США. FT пишет, что K3 должна превзойти Opus 4.8 в ряде бенчмарков, но при этом всё ещё не дотягивает до закрытой Fable.
Opus 4.8 вышла в конце мая, Anthropic позиционировала её как заметное обновление для agentic-задач, reasoning и работы с инструментами. Если Kimi K3 действительно обходит её в части тестов, тезис «Китай стабильно отстаёт на 6–8 месяцев» становится всё слабее.
Отдельно Kimi-K3 уже вышла на первое место в Frontend Code Arena с 1679 pts, обойдя Claude Fable 5. В frontend она стала №1 в 6 из 7 доменов: Brand & Marketing, Reference-Based Design, Data & Analytics, Consumer Product, Simulations и Content Creation Tools.
Конечно, бенчмарки ещё нужно проверять реальным использованием: coding agents, большие репозитории, 3D, интерфейсы, долгие задачи, стабильность и цена.
Китайские модели всё ближе к frontier-уровню американских закрытых.
Kimi K3 - не Fable и не Mythos. Но она уже слишком близко к топовым западным моделям, чтобы относиться к ней как к «ещё одной open model».
kimi.com/code/docs/en/kimi-code/models
Первые бенчмарки выглядят очень сильно. Kimi K3 уже называют моделью, которая сокращает разрыв между китайскими open-weight моделями и закрытыми флагманами США. FT пишет, что K3 должна превзойти Opus 4.8 в ряде бенчмарков, но при этом всё ещё не дотягивает до закрытой Fable.
Opus 4.8 вышла в конце мая, Anthropic позиционировала её как заметное обновление для agentic-задач, reasoning и работы с инструментами. Если Kimi K3 действительно обходит её в части тестов, тезис «Китай стабильно отстаёт на 6–8 месяцев» становится всё слабее.
Отдельно Kimi-K3 уже вышла на первое место в Frontend Code Arena с 1679 pts, обойдя Claude Fable 5. В frontend она стала №1 в 6 из 7 доменов: Brand & Marketing, Reference-Based Design, Data & Analytics, Consumer Product, Simulations и Content Creation Tools.
Конечно, бенчмарки ещё нужно проверять реальным использованием: coding agents, большие репозитории, 3D, интерфейсы, долгие задачи, стабильность и цена.
Китайские модели всё ближе к frontier-уровню американских закрытых.
Kimi K3 - не Fable и не Mythos. Но она уже слишком близко к топовым западным моделям, чтобы относиться к ней как к «ещё одной open model».
kimi.com/code/docs/en/kimi-code/models
👍4❤1
В Python есть словарь, который умеет менять порядок элементов без пересоздания - OrderedDict из collections.
Например, move_to_end() перемещает ключ в конец:
from collections import OrderedDict
data = OrderedDict([
("python", 1),
("django", 2),
("fastapi", 3),
])
data.move_to_end("python")
print(data)
# django, fastapi, python
А с last=False ключ можно отправить в начало:
data.move_to_end("fastapi", last=False)
Обычные dict тоже сохраняют порядок вставки, но OrderedDict полезен, когда порядок нужно активно менять: для LRU-кэшей, очередей, приоритетов и истории действий.
Например, move_to_end() перемещает ключ в конец:
from collections import OrderedDict
data = OrderedDict([
("python", 1),
("django", 2),
("fastapi", 3),
])
data.move_to_end("python")
print(data)
# django, fastapi, python
А с last=False ключ можно отправить в начало:
data.move_to_end("fastapi", last=False)
Обычные dict тоже сохраняют порядок вставки, но OrderedDict полезен, когда порядок нужно активно менять: для LRU-кэшей, очередей, приоритетов и истории действий.
👍3🔥3❤1
Каким будет вывод этого кода?
Anonymous Quiz
13%
['AB', 'CD']
60%
['ab', 'cd', 'AB', 'CD']
3%
['ab', 'cd']
17%
Нет правильного варианта
7%
Посмотреть ответ
🔥17
🔥 За одну неделю вышло сразу 6 интересных open-weight моделей
Пока все ждут веса Kimi K3 и Ling 3.0, Sebastian Raschka обновил свою LLM Architecture Gallery свежими релизами. И там есть несколько необычных решений.
1. Nanbeige 4.2 3B
Берёт один стек из 22 Transformer-блоков и прогоняет его дважды. Получается эффективная глубина 44 блока без удвоения весов: больше compute, но почти тот же parameter footprint.
2. Laguna S 2.1
118B MoE, всего 8B активных параметров и контекст 1M токенов. Poolside позиционирует её для долгих coding-agent задач, причём модель помещается на одном DGX Spark.
3. Motif 3 Beta
314B-A13B MoE с новой Grouped Differential Latent Attention: latent-compression внимания дополняется группировкой heads и механизмом подавления «шума».
4. Solar Open 2
250B-A15B от Upstage. Архитектура чередует 3 linear-attention слоя и 1 GQA, что помогает довести контекст до 1M токенов.
5. Antares 1B
Маленькая security-модель Cisco на базе Granite 4.0. Её дообучили через SFT + GRPO для поиска уязвимых участков кода через терминал. Хороший пример того, насколько далеко можно увести специализированную модель всего на 1B параметров.
6. BTL-3
Всего лишь rank-32 LoRA поверх Qwen3.6-27B, заточенная под coding agents и structured tool calling. Авторы заявляют 88,5% на BFCL v4 AST и 95,12% HumanEval pass@1.
Open-weight экосистема сейчас интересна именно разнообразием архитектур: looped transformers, sparse MoE, linear attention, специализированные SLM и обычные LoRA-адаптеры развиваются одновременно.
Все схемы и сравнения:
https://sebastianraschka.com/llm-architecture-gallery/
Пока все ждут веса Kimi K3 и Ling 3.0, Sebastian Raschka обновил свою LLM Architecture Gallery свежими релизами. И там есть несколько необычных решений.
1. Nanbeige 4.2 3B
Берёт один стек из 22 Transformer-блоков и прогоняет его дважды. Получается эффективная глубина 44 блока без удвоения весов: больше compute, но почти тот же parameter footprint.
2. Laguna S 2.1
118B MoE, всего 8B активных параметров и контекст 1M токенов. Poolside позиционирует её для долгих coding-agent задач, причём модель помещается на одном DGX Spark.
3. Motif 3 Beta
314B-A13B MoE с новой Grouped Differential Latent Attention: latent-compression внимания дополняется группировкой heads и механизмом подавления «шума».
4. Solar Open 2
250B-A15B от Upstage. Архитектура чередует 3 linear-attention слоя и 1 GQA, что помогает довести контекст до 1M токенов.
5. Antares 1B
Маленькая security-модель Cisco на базе Granite 4.0. Её дообучили через SFT + GRPO для поиска уязвимых участков кода через терминал. Хороший пример того, насколько далеко можно увести специализированную модель всего на 1B параметров.
6. BTL-3
Всего лишь rank-32 LoRA поверх Qwen3.6-27B, заточенная под coding agents и structured tool calling. Авторы заявляют 88,5% на BFCL v4 AST и 95,12% HumanEval pass@1.
Open-weight экосистема сейчас интересна именно разнообразием архитектур: looped transformers, sparse MoE, linear attention, специализированные SLM и обычные LoRA-адаптеры развиваются одновременно.
Все схемы и сравнения:
https://sebastianraschka.com/llm-architecture-gallery/
👍2❤1
Один из лучших курсов со Stepik - Rust для тех, кто уже пишет прод 🦀
Когда начинаешь думать не только «работает ли код», но и что происходит с памятью, аллокациями, потоками и ошибками под нагрузкой - Rust становится особенно интересным.
На курсе разберёшь язык через реальные механики:
ownership, borrowing, lifetimes, traits, generics, error handling, модули, тесты и сетевое программирование.
После каждого блока - код и задача с автопроверкой.
Подойдёт разработчикам на Go, C++, Java, Python, JavaScript и других языках.
⚡ Старт сразу
💻 Упор на практику
Освой Rust так, чтобы после курса открыть новый проект и реально понимать, что пишешь и почему это работает: https://stepik.org/a/294885/
Когда начинаешь думать не только «работает ли код», но и что происходит с памятью, аллокациями, потоками и ошибками под нагрузкой - Rust становится особенно интересным.
На курсе разберёшь язык через реальные механики:
ownership, borrowing, lifetimes, traits, generics, error handling, модули, тесты и сетевое программирование.
После каждого блока - код и задача с автопроверкой.
Подойдёт разработчикам на Go, C++, Java, Python, JavaScript и других языках.
⚡ Старт сразу
💻 Упор на практику
Освой Rust так, чтобы после курса открыть новый проект и реально понимать, что пишешь и почему это работает: https://stepik.org/a/294885/
❤2👍1🔥1
«Сэр… всё кончено. Китайцы выложили веса Kimi K3 в открытый доступ»
Moonshot AI опубликовала Kimi K3 на Hugging Face — мультимодальную MoE-модель с 2,8 трлн параметров, из которых на токен активируются около 104 млрд.
Что внутри:
контекст до 1 млн токенов;
работа с текстом и изображениями;
длительные агентные задачи и вызов инструментов;
программирование, исследование репозиториев и работа с терминалом;
нативная квантизация MXFP4.
На Terminal-Bench 2.1 авторы заявляют 88,3 балла, а на FrontierSWE — 81,2. Результаты получены в собственном агентном окружении Kimi Code, поэтому сравнивать их нужно с учётом harness.
Веса доступны по лицензии Kimi K3 License. Это уже не экспериментальная модель «для посмотреть», а открытый 3T-класс, который можно разворачивать через vLLM или SGLang.
Moonshot AI опубликовала Kimi K3 на Hugging Face — мультимодальную MoE-модель с 2,8 трлн параметров, из которых на токен активируются около 104 млрд.
Что внутри:
контекст до 1 млн токенов;
работа с текстом и изображениями;
длительные агентные задачи и вызов инструментов;
программирование, исследование репозиториев и работа с терминалом;
нативная квантизация MXFP4.
На Terminal-Bench 2.1 авторы заявляют 88,3 балла, а на FrontierSWE — 81,2. Результаты получены в собственном агентном окружении Kimi Code, поэтому сравнивать их нужно с учётом harness.
Веса доступны по лицензии Kimi K3 License. Это уже не экспериментальная модель «для посмотреть», а открытый 3T-класс, который можно разворачивать через vLLM или SGLang.
❤6🔥1
One Day Offer: заходи в команду, которая двигает финансы на терабайтах данных! 🔥
На связи блок «Финансы» в Сбере! Мы строим системы, которые автоматизируют казначейство, риск‑менеджмент, отчётность — и добавляем AI для точных прогнозов.
На One Day Offer мы хотим найти коллег сразу в 3 продуктовые команды. Базовый стек и уровень задач одинаковы — выбирай направление по душе:
✔️ BigData: Spark (batch+streaming), сложные SQL‑оптимизации, DWH/Data Lake.
✔️ Микросервисы: Python (FastAPI/Django), API, интеграции с системами.
От тебя ждём: Python от 5 лет, экспертный SQL, PySpark, SOLID/asyncio, HDFS/Kafka.
👉 Регистрируйся по ссылке. Встречаемся 8 августа!
На связи блок «Финансы» в Сбере! Мы строим системы, которые автоматизируют казначейство, риск‑менеджмент, отчётность — и добавляем AI для точных прогнозов.
На One Day Offer мы хотим найти коллег сразу в 3 продуктовые команды. Базовый стек и уровень задач одинаковы — выбирай направление по душе:
✔️ BigData: Spark (batch+streaming), сложные SQL‑оптимизации, DWH/Data Lake.
✔️ Микросервисы: Python (FastAPI/Django), API, интеграции с системами.
От тебя ждём: Python от 5 лет, экспертный SQL, PySpark, SOLID/asyncio, HDFS/Kafka.
👉 Регистрируйся по ссылке. Встречаемся 8 августа!