Python/ django
59.8K subscribers
2.47K photos
189 videos
48 files
3.2K links
по всем вопросам @haarrp

@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - 📚

@pythonlbooks

РКН: clck.ru/3FmxmM
Download Telegram
Скажи мне 5 главных слов: на GitVerse появилось зеркало PyPI! 😎

Все нужные Python‑пакеты живут на российской платформе для разработчиков GitVerse — вы не потеряете доступ к ним, даже если основной PyPI решит «повиснуть».

А ещё такое зеркало — плюс к скорости: меньше сетевых прыжков — быстрее загрузка.

Ставьте его как основной источник или держите как резерв. Тут рассказали, как подключить зеркало!
🔥5😁42
Как создать аннотированный график с помощью #Python и matplotlib 🐍📊
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍146🔥1
Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код

Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.

Причина часто не в модели.

LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.

Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.

На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.

Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.

Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.

Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFHK9mww

Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHK9mww
😁31🎉1
📌 Mistral AI представила OCR 4.

Модель превращает документ в структуру:

• выделяет блоки через bounding boxes

• понимает типы элементов: заголовок, таблица, формула, подпись

• показывает confidence score по страницам и словам

• работает на 170 языках

Главная польза не в «распознать текст», а в том, чтобы дальше нормально использовать документы в RAG, enterprise search, редактировании, проверке человеком и агентных пайплайнах.

Mistral заявляет, что OCR 4 обошла конкурентов в слепом сравнении на 600+ реальных документах и набрала 85.20 на OlmOCRBench.

Модель можно запускать self-hosted в одном контейнере, чтобы документы не покидали вашу инфраструктуру.

Цена через API: $4 за 1000 страниц, через Batch API: $2 за 1000 страниц.


https://mistral.ai/news/ocr-4/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
3👍2🔥1