🚀 Jina-OCR-v1 разбирает целые страницы в Markdown со скоростью 2,57 страницы/с
Jina AI представила Jina-OCR-v1 - OCR-модель для преобразования документов в структурированный Markdown.
Главное:
- 91,14 на OmniDocBench v1.6;
- 83,4 на olmOCR-Bench;
- на 7,4 пункта выше DeepSeek-OCR на olmOCR-Bench;
- до 2,57 страницы/с;
- лучший throughput среди 14 протестированных систем при concurrency 32;
- сохраняет текст, формулы, таблицы и порядок чтения за один проход.
Архитектура тоже интересная: модель на 3,4B параметров использует MoE и активирует около 570M параметров на токен. Для ускорения декодирования применяется FastMTP.
Подойдёт для PDF, научных статей, отчётов, таблиц и других сложных документов, где обычного OCR уже недостаточно.
Лицензия: CC BY-NC 4.0. Для коммерческого использования нужно отдельное разрешение.
ModelScope:
https://modelscope.ai/models/jinaai/
Paper: https://modelscope.ai/papers/2609.03
Jina AI представила Jina-OCR-v1 - OCR-модель для преобразования документов в структурированный Markdown.
Главное:
- 91,14 на OmniDocBench v1.6;
- 83,4 на olmOCR-Bench;
- на 7,4 пункта выше DeepSeek-OCR на olmOCR-Bench;
- до 2,57 страницы/с;
- лучший throughput среди 14 протестированных систем при concurrency 32;
- сохраняет текст, формулы, таблицы и порядок чтения за один проход.
Архитектура тоже интересная: модель на 3,4B параметров использует MoE и активирует около 570M параметров на токен. Для ускорения декодирования применяется FastMTP.
Подойдёт для PDF, научных статей, отчётов, таблиц и других сложных документов, где обычного OCR уже недостаточно.
Лицензия: CC BY-NC 4.0. Для коммерческого использования нужно отдельное разрешение.
ModelScope:
https://modelscope.ai/models/jinaai/
Paper: https://modelscope.ai/papers/2609.03
👍11❤9🔥5🎉1
Python примеры кода 2026 - практическое руководство на русском языке: разбор лучших примеров кода на Python, современные паттерны Python 3.12–3.14, чистый код, асинхронность, типизация, тестирование и задачи для практики с решениями. Подходит для начинающих, junior- и middle-разработчиков, а также для подготовки к собеседованию по Python.
Ключевые темы: примеры кода Python, лучшие практики Python 2026, python для начинающих, задачи по Python с решениями, чистый код на Python, асинхронный Python, asyncio примеры, типизация в Python, pytest примеры, FastAPI пример, парсинг на Python, подготовка к собеседованию Python, Python 3.14 новые
https://github.com/justxor/python-primery-koda-2026/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤6👍5
Проект закрывает инфраструктурную часть работы агентов: управление состоянием, инструментами, правами доступа, секретами и восстановлением после сбоев.
Возможности:
- долговечные сессии, события и контрольные точки;
- возобновление, прерывание и разветвление запусков;
- типизированные инструменты, политики и подтверждения действий;
- лимиты расходов и учёт стоимости запусков;
- работа с субагентами и фоновыми задачами;
- управление контекстом и его сжатие;
- изолированные окружения, хранилища и секреты;
- трассировка, тесты и evals;
- панель управления на FastAPI;
- OpenAI, Anthropic, Bedrock, Vertex и OpenAI-совместимые API.
Минимальный запуск:
pip install cayu pytest
cayu new myagent
cd myagent
pytest
cayu eval run
https://github.com/cayu-dev/cayu
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍5🔥4
Forwarded from Machine learning Interview
🔥 Бесплатный курс по Claude Code на русском: от установки до команды агентов
На GitHub выложили Claude Code PRO Course, бесплатный практический курс по Claude Code на русском языке. Он ведёт от первого запуска до настройки многоагентной работы в команде.
Внутри 12 модулей в четырёх уровнях сложности: основы, рабочий процесс, расширения и масштабирование. Сначала установка, промптинг, память проекта через CLAUDE.md, настройки и права доступа. Потом профессиональный рабочий процесс, скиллы и слэш-команды, сабагенты и хуки.
Дальше идут MCP, плагины и маркетплейсы, а в конце headless-режим, CI и GitHub Actions плюс продвинутые техники. Основной упор сделан на управление контекстом, разработку через тесты и автоматизацию через конфигурацию как код.
Теорией курс не ограничивается: есть 8 практических лабораторных, готовый стартовый набор, библиотека промптов и пример собственного плагина. Лицензия MIT.
https://github.com/justxor/claude-code-pro-course
@machinelearning_interview
На GitHub выложили Claude Code PRO Course, бесплатный практический курс по Claude Code на русском языке. Он ведёт от первого запуска до настройки многоагентной работы в команде.
Внутри 12 модулей в четырёх уровнях сложности: основы, рабочий процесс, расширения и масштабирование. Сначала установка, промптинг, память проекта через CLAUDE.md, настройки и права доступа. Потом профессиональный рабочий процесс, скиллы и слэш-команды, сабагенты и хуки.
Дальше идут MCP, плагины и маркетплейсы, а в конце headless-режим, CI и GitHub Actions плюс продвинутые техники. Основной упор сделан на управление контекстом, разработку через тесты и автоматизацию через конфигурацию как код.
Теорией курс не ограничивается: есть 8 практических лабораторных, готовый стартовый набор, библиотека промптов и пример собственного плагина. Лицензия MIT.
https://github.com/justxor/claude-code-pro-course
@machinelearning_interview
👍10❤8🔥4🎉1
webAI выпустила TwIL-LM3-Pro - компактную модель на 3,66B параметров специально для формальной логики.
Модель построена на базе IBM Granite 4.2 3B и дообучена для задач вроде:
- проверки, следует ли вывод из заданных предпосылок
- перевода текста в формальную логику
- semantic parsing
- формализации и критики доказательств в Lean
По тестам webAI, TwIL-LM3-Pro примерно на уровне Qwen3-8B по главному composite-метрику формальной логики, при этом параметров у неё меньше чем вдвое. Также она обходит публичный VibeThinker-3B по всем шести заявленным formal-задачам.
- 3,66B параметров
- Q4 GGUF весит всего 2,09 GiB
- достаточно около 4 GB VRAM
- можно запускать через
- данные остаются локально
Это не универсальный чат-бот, а узкоспециализированная reasoning-модель. Лицензия — non-commercial.
https://huggingface.co/webAI-Official/TwIL-LM3-Pro
Модель построена на базе IBM Granite 4.2 3B и дообучена для задач вроде:
- проверки, следует ли вывод из заданных предпосылок
- перевода текста в формальную логику
- semantic parsing
- формализации и критики доказательств в Lean
По тестам webAI, TwIL-LM3-Pro примерно на уровне Qwen3-8B по главному composite-метрику формальной логики, при этом параметров у неё меньше чем вдвое. Также она обходит публичный VibeThinker-3B по всем шести заявленным formal-задачам.
- 3,66B параметров
- Q4 GGUF весит всего 2,09 GiB
- достаточно около 4 GB VRAM
- можно запускать через
llama.cpp- данные остаются локально
Это не универсальный чат-бот, а узкоспециализированная reasoning-модель. Лицензия — non-commercial.
https://huggingface.co/webAI-Official/TwIL-LM3-Pro
❤12🔥5👍3😁1
🐍 Python тормозит? В 3.15 добавили инструмент, который покажет где
Tachyon (`profiling.sampling`) периодически снимает стек вызовов и определяет, где программа тратит время.
Работает отдельным процессом, с минимальным влиянием на приложение. Можно подключиться к запущенному сервису без перезапуска и изменения кода.
Что умеет:
• Строить flame graphs и тепловые карты строк.
• Показывать нагрузку в реальном времени.
• Анализировать
Подключение к процессу по PID:
🎙 В Talk Python разработчики рассказывают, как устроен профилировщик и как применять его на практике:
https://talkpython.fm/episodes/show/565/tachyon-python-3.15s-built-in-sampling-profiler
Tachyon (`profiling.sampling`) периодически снимает стек вызовов и определяет, где программа тратит время.
Работает отдельным процессом, с минимальным влиянием на приложение. Можно подключиться к запущенному сервису без перезапуска и изменения кода.
Что умеет:
• Строить flame graphs и тепловые карты строк.
• Показывать нагрузку в реальном времени.
• Анализировать
asyncio, ожидание I/O и удержание GIL.Подключение к процессу по PID:
python3.15 -m profiling.sampling attach 12345
🎙 В Talk Python разработчики рассказывают, как устроен профилировщик и как применять его на практике:
https://talkpython.fm/episodes/show/565/tachyon-python-3.15s-built-in-sampling-profiler
❤11🔥3🎉3👍2😁1
PyPy 8.0 выпустил первый интерпретатор с поддержкой Python 3.12, пока в бете, и подтянул совместимость с CPython.
https://pypy.org/posts/2026/09/pypy-v800-release.html
nonetrace при падении на None показывает, какая функция его вернула, и подсказывает исправление. Экономит кучу времени на отладке.
https://pypi.org/project/nonetrace/
since-cutoff находит API ваших зависимостей, которые поменялись после даты обучения вашей coding-модели, и генерирует по ним документацию. Хорошее лекарство от галлюцинаций Copilot и Claude Code на свежих библиотеках.
https://github.com/MohammadHijjawi97/since-cutoff
Hardware-agnostic модели в vLLM. Разбор от PyTorch о том, как vLLM запускает одни и те же модели на разных ускорителях без переписывания кода.
https://pytorch.org/blog/hardware-agnostic-models-in-vllm/
Bad evals, my own. Честный текст о том, как LLM-судьи выдают противоречивые оценки и вводят в заблуждение метриками. Пять упражнений на собственных ошибках.
https://digline.dev/blog/bad-evals-my-own/
CinderX от Meta: JIT и Static Python против CPython 3.14 на реальном сервисе.
https://dev.to/deadlovelll/speeding-up-a-python-service-with-cinderx-jit-and-static-typing-53bh
Из проектов для агентов стоит взглянуть на Strands harness-sdk, открытый SDK для продакшен-агентов на Python и TypeScript с любой моделью и облаком, и на DeepTeam, фреймворк для red-teaming LLM и агентов.
https://github.com/strands-agents/harness-sdk
https://github.com/confident-ai/deepteam
Для обучения пригодятся OpenArch с современными LLM-архитектурами, написанными с нуля на PyTorch, и Reef, инфраструктура для continual learning и самоулучшающихся агентов.
https://github.com/anuj0456/OpenArch
https://github.com/Human-Agent-Society/reef
И приятная мелочь: домен subprocess.run ведёт прямо на документацию subprocess.run().
https://pythonhub.dev/digest/2026-10-04/
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥4👍2🎉1
🐍 Какая зависимость держит ваш Django на старой версии?
django-upgrade-report читает зависимости проекта, проверяет заявленную совместимость на PyPI и составляет план обновления:
- Какие пакеты блокируют переход.
- Что можно обновить заранее.
- Что нужно обновлять одновременно с Django.
- Где потребуется ручная проверка.
Поддерживает lock-файлы uv, Poetry, PDM, Pipenv и
Запуск из папки проекта:
Отчёт можно сохранить в HTML, Markdown или JSON и подключить к CI. Совместимость оценивается по метаданным пакетов, поэтому тесты проекта всё равно нужны.
https://github.com/derblub/django-upgrade-report
django-upgrade-report читает зависимости проекта, проверяет заявленную совместимость на PyPI и составляет план обновления:
- Какие пакеты блокируют переход.
- Что можно обновить заранее.
- Что нужно обновлять одновременно с Django.
- Где потребуется ручная проверка.
Поддерживает lock-файлы uv, Poetry, PDM, Pipenv и
requirements.txt. Подбирает минимальную подходящую версию пакета, чтобы сократить масштаб изменений.Запуск из папки проекта:
uvx django-upgrade-report
Отчёт можно сохранить в HTML, Markdown или JSON и подключить к CI. Совместимость оценивается по метаданным пакетов, поэтому тесты проекта всё равно нужны.
https://github.com/derblub/django-upgrade-report
❤7👍3🔥3
Вместо проверок «после релиза» всё встроено в пайплайн: код проходит SAST, контейнеры сканируются, инфраструктура проверяется на комплайенс. В итоге релизы выходят быстрее и при этом безопаснее.
Этому и учит курс DevSecOps от Академии Codeby на практике:
Инженеры, которые умеют встраивать безопасность в CI/CD, сегодня в дефиците на стыке ИБ и DevOps — компании поняли, что «сначала сделать, потом чинить» обходится дороже.
Бесплатная консультация — @CodebyAcademyBot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍2🔥2
🐍 Python Workers в Cloudflare вышли в GA
Cloudflare официально сделала Python полноценным поддерживаемым языком для Workers. Теперь Python-код можно запускать в production на edge-инфраструктуре Cloudflare и напрямую связывать с Workers AI, R2, D1, Hyperdrive, Durable Objects, Queues и Workflows.
Что добавили:
- поддержка FastAPI, Django, Flask и других ASGI/WSGI-фреймворков;
- нативные Python bindings без ручной конвертации объектов в JavaScript;
- работа с PostgreSQL и MySQL через Hyperdrive;
- поддержка сетевых библиотек и TCP-сокетов;
- возможность запускать OpenAI SDK, LangChain и MCP прямо внутри Python Workers.
Под капотом Python запускается через Pyodide/WebAssembly, а для пакетов с C/C++/Rust-расширениями Cloudflare продвигает стандарт PyEmscripten / PEP 783.
Можно собирать на Python API, AI-агентов, MCP-серверы, RAG и event-driven пайплайны без отдельного сервера.
Анонс Cloudflare - https://blog.cloudflare.com/python-workers-ga/
Cloudflare официально сделала Python полноценным поддерживаемым языком для Workers. Теперь Python-код можно запускать в production на edge-инфраструктуре Cloudflare и напрямую связывать с Workers AI, R2, D1, Hyperdrive, Durable Objects, Queues и Workflows.
Что добавили:
- поддержка FastAPI, Django, Flask и других ASGI/WSGI-фреймворков;
- нативные Python bindings без ручной конвертации объектов в JavaScript;
- работа с PostgreSQL и MySQL через Hyperdrive;
- поддержка сетевых библиотек и TCP-сокетов;
- возможность запускать OpenAI SDK, LangChain и MCP прямо внутри Python Workers.
Под капотом Python запускается через Pyodide/WebAssembly, а для пакетов с C/C++/Rust-расширениями Cloudflare продвигает стандарт PyEmscripten / PEP 783.
Можно собирать на Python API, AI-агентов, MCP-серверы, RAG и event-driven пайплайны без отдельного сервера.
Анонс Cloudflare - https://blog.cloudflare.com/python-workers-ga/
🔥3❤2👍2