Вышла новая версия Python 3.15, и в ней несколько заметных обновлений, особенно для тех, кто работает с производительностью и отладкой.
🔧 Главные изменения:
- Добавлен новый модуль profiling.sampling — инструмент статистического профилирования,
который позволяет анализировать производительность кода без пауз и overhead’а.
- Оптимизирована стандартная библиотека: многие функции теперь работают быстрее.
- Улучшен сборщик мусора и работа с памятью.
- Расширена поддержка аннотаций типов.
- Повышена стабильность и снижена нагрузка на интерпретатор при многопоточности.
📈 Зачем обновляться:
- Новый профайлер поможет находить узкие места в коде без остановки приложения.
- Версия стабильна и готова для продакшена.
- Меньше задержек, меньше overhead, лучше работа с async-кодом и большими данными.
Подробнее: https://docs.python.org/3.15/whatsnew/3.15.html
#Python #Update #Performance #Developers
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍26😱9❤6🔥4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧠 The Markovian Thinker: Революция в обучении LLM
The Markovian Thinker предлагает новый подход к обучению языковых моделей с использованием фиксированного размера состояния, что снижает вычислительные затраты. Метод Delethink разбивает генерацию на фиксированные части, позволяя модели эффективно продвигать мысли, сохраняя контекст.
🚀Основные моменты:
- Новый парадигма "Марковское мышление" для LLM.
- Метод Delethink использует фиксированные размеры контекста.
- Сравнение с LongCoT показывает лучшие результаты при меньших затратах.
- Поддержка масштабирования до 96K токенов.
- Применение в современных LLM, таких как GPT-OSS и Qwen3.
📌 GitHub: https://github.com/McGill-NLP/the-markovian-thinker
@pythonl
The Markovian Thinker предлагает новый подход к обучению языковых моделей с использованием фиксированного размера состояния, что снижает вычислительные затраты. Метод Delethink разбивает генерацию на фиксированные части, позволяя модели эффективно продвигать мысли, сохраняя контекст.
🚀Основные моменты:
- Новый парадигма "Марковское мышление" для LLM.
- Метод Delethink использует фиксированные размеры контекста.
- Сравнение с LongCoT показывает лучшие результаты при меньших затратах.
- Поддержка масштабирования до 96K токенов.
- Применение в современных LLM, таких как GPT-OSS и Qwen3.
📌 GitHub: https://github.com/McGill-NLP/the-markovian-thinker
@pythonl
👍12❤3
🤖 Dexter: Автономный финансовый исследователь
Dexter - это интеллектуальный агент, который анализирует финансовые данные, планирует задачи и учится на ходу. Он превращает сложные финансовые вопросы в четкие исследовательские планы, используя актуальные рыночные данные и самопроверку для достижения точных ответов.
🚀Основные моменты:
- Автоматическое планирование задач для сложных запросов
- Автономное выполнение с использованием финансовых инструментов
- Самопроверка и итерации для повышения точности
- Доступ к актуальным финансовым данным
- Защита от бесконечного выполнения задач
📌 GitHub: https://github.com/virattt/dexter
Dexter - это интеллектуальный агент, который анализирует финансовые данные, планирует задачи и учится на ходу. Он превращает сложные финансовые вопросы в четкие исследовательские планы, используя актуальные рыночные данные и самопроверку для достижения точных ответов.
🚀Основные моменты:
- Автоматическое планирование задач для сложных запросов
- Автономное выполнение с использованием финансовых инструментов
- Самопроверка и итерации для повышения точности
- Доступ к актуальным финансовым данным
- Защита от бесконечного выполнения задач
📌 GitHub: https://github.com/virattt/dexter
❤10👍3🔥2
В курсе собрали актуальную информацию по коллегу на Python и создании продвинутых ИИ помощников, основанных.
• Содержание: Курс включает 9 лекций, дополненных видеоматериалами, подробными презентациями и примерами кода. Обучение разработке ИИ-агентов доступно даже для новичков в кодировании.
• Темы: В лекциях рассматриваются такие темы, такие как RAG (Retrieval-Augmented Generation), эмбеддинги, агенты и протокол MCP.
Идеальный план на выходные - углубиться в ИИ!
https://github.com/orgs/azure-ai-foundry/discussions/166
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤21🔥5👍4
🔥 10 Python-библиотек, которые должен знать каждый разработчик LLM и GenAI
1️⃣ [LangChain](https://www.langchain.com/)
Фреймворк для создания LLM-приложений, агентов и инструментов.
Позволяет соединять языковые модели с базами данных, API и внешними сервисами.
Идеален для построения RAG-систем, чат-ботов и аналитических ассистентов.
2️⃣ [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph)
Надстройка над LangChain для создания сложных многоагентных систем.
Поддерживает условную логику, ветвления и сохранение состояния.
Используется для разработки автономных агентов, которые сотрудничают и планируют задачи.
3️⃣ [Docling](https://github.com/DS4SD/docling)
Инструмент для анализа и извлечения информации из документов.
Объединяет LLM, LangChain и RAG-подход для “умного” чтения PDF, таблиц и сканов.
Подходит для систем документооборота, юридических и научных данных.
4️⃣ [OpenAI Python SDK](https://github.com/openai/openai-python)
Официальная библиотека для работы с моделями GPT-4o, DALL-E, Whisper и другими API OpenAI.
Позволяет вызывать модели, генерировать текст, изображения и транскрибировать аудио в несколько строк кода.
Главный инструмент для интеграции мощных моделей в свои Python-приложения.
5️⃣ [Markitdown (Microsoft)](https://github.com/microsoft/markitdown)
Библиотека от Microsoft для создания интерфейсов LLM-приложений с использованием Markdown.
Позволяет описывать UI и рабочие процессы прямо в тексте — быстро, удобно и без JavaScript.
Полезна для автоматизации LLM-воркфлоу и простых чат-интерфейсов.
6️⃣ [Streamlit](https://streamlit.io/)
Фреймворк для построения интерактивных AI-дашбордов и веб-приложений.
Позволяет визуализировать результаты модели, строить формы ввода, графики и интерактивные элементы.
Отличный выбор для быстрой демонстрации или внутреннего прототипа GenAI-проекта.
7️⃣ [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/)
Высокопроизводительный фреймворк для создания REST и WebSocket API.
Идеален для деплоя ML и LLM моделей в продакшене.
Быстрый, типизированный и легко масштабируемый — стандарт де-факто в AI-бэкендах.
8️⃣ [Faiss](https://github.com/facebookresearch/faiss)
Библиотека для векторного поиска и кластеризации эмбеддингов.
Молниеносно ищет похожие тексты, изображения или документы в огромных наборах данных.
Необходима в RAG-системах, рекомендациях и семантическом поиске.
9️⃣ [SentenceTransformers](https://www.sbert.net/)
Набор моделей для генерации эмбеддингов предложений, текстов и документов.
Даёт качественные векторные представления для поиска, кластеризации и анализа смысловой близости.
Отлично работает вместе с Faiss и LangChain.
🔟 [MLflow](https://mlflow.org/)
Инструмент для трекинга экспериментов, управления моделями и деплоя ML-проектов.
Позволяет отслеживать метрики, сравнивать версии и хранить модели в централизованном реестре.
Незаменим при построении воспроизводимого и управляемого MLOps-процесса.
⚙️ Эти библиотеки формируют единый стек для создания LLM-агентов, RAG-систем, аналитических ассистентов и AI-сервисов — от эксперимента до продакшена.
@pythonl
1️⃣ [LangChain](https://www.langchain.com/)
Фреймворк для создания LLM-приложений, агентов и инструментов.
Позволяет соединять языковые модели с базами данных, API и внешними сервисами.
Идеален для построения RAG-систем, чат-ботов и аналитических ассистентов.
2️⃣ [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph)
Надстройка над LangChain для создания сложных многоагентных систем.
Поддерживает условную логику, ветвления и сохранение состояния.
Используется для разработки автономных агентов, которые сотрудничают и планируют задачи.
3️⃣ [Docling](https://github.com/DS4SD/docling)
Инструмент для анализа и извлечения информации из документов.
Объединяет LLM, LangChain и RAG-подход для “умного” чтения PDF, таблиц и сканов.
Подходит для систем документооборота, юридических и научных данных.
4️⃣ [OpenAI Python SDK](https://github.com/openai/openai-python)
Официальная библиотека для работы с моделями GPT-4o, DALL-E, Whisper и другими API OpenAI.
Позволяет вызывать модели, генерировать текст, изображения и транскрибировать аудио в несколько строк кода.
Главный инструмент для интеграции мощных моделей в свои Python-приложения.
5️⃣ [Markitdown (Microsoft)](https://github.com/microsoft/markitdown)
Библиотека от Microsoft для создания интерфейсов LLM-приложений с использованием Markdown.
Позволяет описывать UI и рабочие процессы прямо в тексте — быстро, удобно и без JavaScript.
Полезна для автоматизации LLM-воркфлоу и простых чат-интерфейсов.
6️⃣ [Streamlit](https://streamlit.io/)
Фреймворк для построения интерактивных AI-дашбордов и веб-приложений.
Позволяет визуализировать результаты модели, строить формы ввода, графики и интерактивные элементы.
Отличный выбор для быстрой демонстрации или внутреннего прототипа GenAI-проекта.
7️⃣ [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/)
Высокопроизводительный фреймворк для создания REST и WebSocket API.
Идеален для деплоя ML и LLM моделей в продакшене.
Быстрый, типизированный и легко масштабируемый — стандарт де-факто в AI-бэкендах.
8️⃣ [Faiss](https://github.com/facebookresearch/faiss)
Библиотека для векторного поиска и кластеризации эмбеддингов.
Молниеносно ищет похожие тексты, изображения или документы в огромных наборах данных.
Необходима в RAG-системах, рекомендациях и семантическом поиске.
9️⃣ [SentenceTransformers](https://www.sbert.net/)
Набор моделей для генерации эмбеддингов предложений, текстов и документов.
Даёт качественные векторные представления для поиска, кластеризации и анализа смысловой близости.
Отлично работает вместе с Faiss и LangChain.
🔟 [MLflow](https://mlflow.org/)
Инструмент для трекинга экспериментов, управления моделями и деплоя ML-проектов.
Позволяет отслеживать метрики, сравнивать версии и хранить модели в централизованном реестре.
Незаменим при построении воспроизводимого и управляемого MLOps-процесса.
⚙️ Эти библиотеки формируют единый стек для создания LLM-агентов, RAG-систем, аналитических ассистентов и AI-сервисов — от эксперимента до продакшена.
@pythonl
🔥14❤9👍4😢1
Когда вы пишете юнит-тесты, подключение к реальной БД — лишнее:
- это медленно,
- тесты становятся нестабильными,
- нужен живой сервер.
Решение — замокать вызов
pandas.read_sql и вернуть подставные данные.Пример функции:
def query_user_data(user_id):
query = f"SELECT id, name FROM users WHERE id = {user_id}"
return pd.read_sql(query, "postgresql://localhost/mydb")
Тест с моком:
from unittest.mock import patch
import pandas as pd
@patch("pandas.read_sql")
def test_database_query_mocked(mock_read_sql):
mock_read_sql.return_value = pd.DataFrame(
{"id": [123], "name": ["Alice"]}
)
result = query_user_data(user_id=123)
assert result["name"].iloc[0] == "Alice"
Теперь вместо запроса в реальную базу тест подставляет фейковые данные. Так можно проверить бизнес-логику функции быстро и надёжно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16❤9
Поговорим про деньги в IT?
Приглашаем опытных IT-специалистов пройти небольшой опрос про зарплаты и бенефиты в технологических компаниях. Это займёт не более 7 минут — а ваше мнение поможет одному крупному российскому работодателю делать актуальные оферы.
Пройти опрос можно здесь
Приглашаем опытных IT-специалистов пройти небольшой опрос про зарплаты и бенефиты в технологических компаниях. Это займёт не более 7 минут — а ваше мнение поможет одному крупному российскому работодателю делать актуальные оферы.
Пройти опрос можно здесь
❤6🔥5😢1🤩1
📊 Zabbix Notifications in Telegram
Инструмент для отправки уведомлений из Zabbix в Telegram с графиками и сообщениями. Поддерживает как личные, так и групповые чаты, а также каналы. Простая настройка и поддержка markdown/HTML.
🚀Основные моменты:
- Отправка графиков и уведомлений в Telegram
- Поддержка личных и групповых чатов
- Возможность использования emoji для обозначения серьезности
- Сохранение chatid в временный файл
- Простое управление через команды бота (в разработке)
📌 GitHub: https://github.com/ableev/Zabbix-in-Telegram
#python
Инструмент для отправки уведомлений из Zabbix в Telegram с графиками и сообщениями. Поддерживает как личные, так и групповые чаты, а также каналы. Простая настройка и поддержка markdown/HTML.
🚀Основные моменты:
- Отправка графиков и уведомлений в Telegram
- Поддержка личных и групповых чатов
- Возможность использования emoji для обозначения серьезности
- Сохранение chatid в временный файл
- Простое управление через команды бота (в разработке)
📌 GitHub: https://github.com/ableev/Zabbix-in-Telegram
#python
😁8❤4👍4🔥3😱1
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новая версия делает работу с агентами и кодом ещё гибче и удобнее:
- Мульти-агенты - теперь можно запускать до 8 агентов параллельно, каждый работает в своей изолированной копии кода.
- Composer: первая собственная агентская модель Cursor, которая оптимизирована под длинный контекст и инструменты (с производительностью в ~4× выше, по сравнению с аналогичными по «интеллекту» моделями.)
- Backend-абстракция - легко переключаться между локальной системой, виртуальной машиной или базой данных.
- Встроенный Browser - агенты теперь сами тестируют веб-приложения, кликают по элементам
- Новый Code Review - удобный просмотр изменений без постоянных переключений между файлами.
- Sandboxed Terminals - команды выполняются в безопасной среде без доступа в интернет.
- Team Commands - единые команды и настройки для всей команды разработчиков.
- Voice Mode - управление агентом голосом и голосовые запросы.
- Ускоренный LSP - быстрее работает автодополнение и анализ кода в больших проектах.
- Plan Mode in Background - планирование и выполнение задач теперь можно разделять и выполнять параллельно.
- Cloud Agents - мгновенный запуск и высокая стабильность (99.9% аптайма).
- Enterprise-функции - централизованный контроль, hooks и аудит действий пользователей.
Подробнее: https://cursor.com/changelog/2-0
@ai_machinelearning_big_data
#Cursor
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17❤11🔥3😁1😢1
Python Software Foundation отказалась от гранта Национального научного фонда США на $1.5 млн из-за условий, запрещающих любые инициативы, которые продвигают или поддерживают DEI. Ограничение распространялось не только на работы по гранту, а на всю деятельность организации в период действия финансирования, что создавало юридические и финансовые риски.
Почему отказали:
- Условия противоречат миссии PSF, где ценности разнообразия, равенства и инклюзивности закреплены явно.
- В случае трактовки нарушения NSF может потребовать вернуть уже израсходованные средства.
- Организация не готова сворачивать DEI-политику ради получения финансирования.
На что планировалось потратить деньги:
- Построить проактивную защиту PyPI: проверка пакетов до публикации, а не после.
- Автоматическое ревью с анализом функциональности и сигнатур типовых вредоносных техник.
- Инструменты, пригодные для адаптации в других экосистемах пакетов вроде npm и crates.io.
Контекст:
- Сумма для PSF заметная: бюджет порядка нескольких миллионов долларов в год при небольшой команде.
- Отказ — это выбор в пользу долгосрочного доверия сообщества и сохранения открытой, инклюзивной культуры.
Вывод:
- Безопасность экосистемы — приоритет, но не ценой отказа от базовых принципов. PSF продолжит укреплять защиту цепочки поставки Python-пакетов без компромиссов с миссией.
Новость: https://pyfound.blogspot.com/2025/10/NSF-funding-statement.html
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤19😁7👍6🔥3😢2😱1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Прежде чем читать длиннющий релиз новой версии Python 3.14, посмотрите это видео Евгения Афонасьева, тимлида разработки Antifraud в Авито 🚀
За 12 минут он рассказал, какие фичи стоят внимания внедрения в работу, про небольшие, но приятные обновления тоже не забыл.
📺 Смотрим и обсуждаем по ссылке!
За 12 минут он рассказал, какие фичи стоят внимания внедрения в работу, про небольшие, но приятные обновления тоже не забыл.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥3
🤖 Красота! Теперь сделать собственного AI-агента стало проще простого
Достаточно выполнить:
>
и буквально за 6 строк кода на Python вы получите ИИ-агента, который может искать и получать информацию через Google Chrome MCP DevTools.
💡 Самое интересное — вы всего в 1–2 шагах от того, чтобы подключить Gepa и автоматически оптимизировать промпты вашего агента.
То есть агент не просто отвечает, а постепенно учится улучшать свои результаты.
🚀 Минимум кода — максимум возможностей.
#Python #AI #dspy #MCP #PromptEngineering #Gepa
https://github.com/mainak55512/qwe
@pythonl
Достаточно выполнить:
>
uv pip install mcp2py dspy и буквально за 6 строк кода на Python вы получите ИИ-агента, который может искать и получать информацию через Google Chrome MCP DevTools.
💡 Самое интересное — вы всего в 1–2 шагах от того, чтобы подключить Gepa и автоматически оптимизировать промпты вашего агента.
То есть агент не просто отвечает, а постепенно учится улучшать свои результаты.
🚀 Минимум кода — максимум возможностей.
#Python #AI #dspy #MCP #PromptEngineering #Gepa
https://github.com/mainak55512/qwe
@pythonl
❤13👍5🔥2
Короче, ищем менторов — Senior Python-разработчиков
Ищем в ШОРТКАТ — менторскую платформу от команды разработчиков из бигтеха. Мы помогаем найти крутую работу, апнуть грейд или сменить стек.
Что надо будет делать: проводить тестовые собесы → оценивать грейд → помогать разбираться в сложных темах.
Что взамен:
- От 40К за 5-7 часов работы в неделю
- Доступ к обучению и комьюнити сильных менторов из Яндекс, Uber, VK, Сбер
- Возможность выступать на эфирах, куда уже приходят 500+ разработчиков, и стать заметнее на рынке
Заполняй форму — свяжемся и расскажем подробности ➡️https://tally.so/r/mD602X
Реклама.
О рекламодателе.
Ищем в ШОРТКАТ — менторскую платформу от команды разработчиков из бигтеха. Мы помогаем найти крутую работу, апнуть грейд или сменить стек.
Что надо будет делать: проводить тестовые собесы → оценивать грейд → помогать разбираться в сложных темах.
Что взамен:
- От 40К за 5-7 часов работы в неделю
- Доступ к обучению и комьюнити сильных менторов из Яндекс, Uber, VK, Сбер
- Возможность выступать на эфирах, куда уже приходят 500+ разработчиков, и стать заметнее на рынке
Заполняй форму — свяжемся и расскажем подробности ➡️https://tally.so/r/mD602X
Реклама.
О рекламодателе.
❤2
Управление мониторами с Monitor Control 🖥️
Приложение для управления внешними мониторами через системный трей. Позволяет настраивать яркость, громкость и переключать источники входа с плавной анимацией и поддержкой нескольких мониторов.
🚀Основные моменты:
- Управление яркостью и громкостью с анимацией
- Переключение между HDMI, DisplayPort и USB-C
- Поддержка нескольких мониторов
- Современный интерфейс в системном трее
- Автоматическое обновление информации о мониторах
📌 GitHub: https://github.com/Toxblh/Monic
@pythonl
Приложение для управления внешними мониторами через системный трей. Позволяет настраивать яркость, громкость и переключать источники входа с плавной анимацией и поддержкой нескольких мониторов.
🚀Основные моменты:
- Управление яркостью и громкостью с анимацией
- Переключение между HDMI, DisplayPort и USB-C
- Поддержка нескольких мониторов
- Современный интерфейс в системном трее
- Автоматическое обновление информации о мониторах
📌 GitHub: https://github.com/Toxblh/Monic
@pythonl
❤4🔥3👍2
Forwarded from VK Team
Конкурс для тех, кто не боится высоких нагрузок 😎
Мы в VK вовсю готовимся к Highload++. Привезём много крутого — и вы обязаны это увидеть.
Поэтому мы решили разыграть 2 билета на ивент 💙
Условия простые:
✅подпишитесь на каналы @vkjobs, @backendhubvk и @frontendhubvk
✅нажмите кнопку «Участвовать»
✅увеличьте свои шансы и пригласите друга — вместе веселее!
Информацию об организаторе, правилах и призах ищите здесь, а результаты конкурса мы подведём 1 ноября. Удачи!
Участников: 0
Призовых мест: 2
Дата розыгрыша: 16:00, 01.11.2025 MSK (2 дня)
Мы в VK вовсю готовимся к Highload++. Привезём много крутого — и вы обязаны это увидеть.
Поэтому мы решили разыграть 2 билета на ивент 💙
Условия простые:
✅подпишитесь на каналы @vkjobs, @backendhubvk и @frontendhubvk
✅нажмите кнопку «Участвовать»
✅увеличьте свои шансы и пригласите друга — вместе веселее!
Информацию об организаторе, правилах и призах ищите здесь, а результаты конкурса мы подведём 1 ноября. Удачи!
Участников: 0
Призовых мест: 2
Дата розыгрыша: 16:00, 01.11.2025 MSK (2 дня)
❤1