NVIDIA выкатила Nemotron 3 Ultra - открытую frontier-модель для агентов, которые работают долго, а не просто отвечают на один промпт и забывают контекст.

Ставка здесь не на красивые бенчмарки общего рассуждения, а на длинные агентные цепочки: планирование, вызов инструментов, работа с кодом, исследование документов и enterprise-сценарии, где задача тянется через десятки шагов.

Именно там обычно ломается экономика агентов. Каждый шаг - новый инференс. Чем длиннее траектория, тем выше задержка и итоговая стоимость. В демо это почти не видно, а в проде быстро превращается в главный счёт.

Поэтому самые интересные цифры у Nemotron 3 Ultra связаны с эффективностью:

- до 5x быстрее инференс
- до 30% дешевле на агентных задачах
- фокус на длинных рабочих сессиях
- открытая модель для команд, которым важен контроль над весами

Для продакшен-агентов это бьёт в больное место. Важен не только красивый ответ на одном запросе, а цена завершённой задачи: сколько стоила вся цепочка, сколько времени заняла и сколько раз агенту пришлось дергать модель.

Открытость тоже важна. Команды с собственной инфраструктурой получают больше контроля: можно дообучать под домен, гонять модель внутри периметра и не держать критичный агентный пайплайн полностью на чужом API.

Но радоваться цифрам стоит аккуратно. «До 5x» и «до 30%» почти всегда означают лучший сценарий на удобном профиле нагрузки. Реальный прирост зависит от ваших трасс, инструментов, длины контекста и количества шагов.

Проверять такую модель нужно не по latency одного запроса, а по cost-per-completed-task: сколько стоит агенту реально закрыть задачу от начала до конца.

https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-gtc-taipei-computex-2026-news/

Команда GigaChat зовёт на вечеринку для AI-разработчиков и исследователей 🎉

29 июля, Сбер.Среда, пространство «Оригинал» (м. «Курская», ул. Земляной Вал, 9А)

Без докладов, презентаций и официальных дискуссий – только общение с коллегами по индустрии, обсуждение рабочих задач и болей, новые знакомства и летний вечер на веранде.

Регистрация и подробности

Надеемся на хорошую погоду 🥳
До встречи!

SQL-совет: сравнивайте `NULL` через `IS NOT DISTINCT FROM`

Обычное сравнение ломается на NULL:

SELECT NULL = NULL;
-- NULL

Поэтому условие:

WHERE old_value = new_value

не считает два NULL равными.

В PostgreSQL используйте:

WHERE old_value IS NOT DISTINCT FROM new_value

Оператор работает как безопасный аналог =:

1 IS NOT DISTINCT FROM 1       -- true
NULL IS NOT DISTINCT FROM NULL -- true
1 IS NOT DISTINCT FROM NULL    -- false

Полезно при сравнении версий строк, поиске изменений и синхронизации таблиц:

SELECT *
FROM old_data o
JOIN new_data n USING (id)
WHERE o.email IS DISTINCT FROM n.email;

Запрос вернёт строки, где значение действительно изменилось, включая переходы NULL → значение и значение → NULL.

Бесплатный учебник по геометрии на целый университетский курс 📐

Euclidean Plane and its Relatives Антона Петрунина, профессора Penn State, можно легально скачать бесплатно. Книга рассчитана примерно на один семестр и строит геометрию строго через определения, аксиомы и доказательства.

Внутри:

евклидова геометрия: треугольники, подобие, параллельность;
инверсивная геометрия;
гиперболическая и нейтральная геометрия;
аффинная, проективная и сферическая геометрии;
комплексные координаты, построения и площади.

Автор специально сделал книгу минималистичной и достаточно строгой, предполагая, что читатель уже знаком с матанализом, вещественными числами и непрерывностью. Учебник распространяется по лицензии CC BY-SA.

Скачать книгу бесплатно: https://arxiv.org/pdf/1302.1630v19

Полный инженерный курс по AI-агентам на русском: от tool calling до production

Курс инженерный, а не обзорный. Здесь почти нет рассуждений о том, «изменит ли ИИ мир», зато есть: минимальные работающие реализации каждого механизма, лабораторные с критериями приёмки, шаблоны для копирования, чек-листы перед релизом, каталог антипаттернов и набор бенчмарков, по которым можно честно сравнить две версии своего агента.

Качество агента почти никогда не упирается в модель. Оно упирается в инженерию вокруг модели: как описаны инструменты, что попадает в контекст, где стоят проверки, что происходит при третьей подряд ошибке и сколько это стоит за тысячу запусков. Модель - двигатель. Курс -про всё остальное в автомобиле.

https://github.com/justxor/Aiagentsfullcourse

🐳 Почему localhost не работает в Docker

Приложение подключалось к PostgreSQL на компьютере. Перенесли его в контейнер, оставили localhost:5432 - получили Connection refused.

Одна из возможных причин: теперь этот адрес ведёт внутрь контейнера с приложением. Если PostgreSQL работает отдельно, приложение ищет базу не там.

Наруто и его клон сидят в разных комнатах. Для каждого «здесь» означает свою комнату. В обычной изолированной сети Docker похожая история: у каждого контейнера свой localhost.

Если база в соседнем контейнере

В общей сети Docker Compose сервисы доступны по именам. Если сервис PostgreSQL называется db, настройки приложения могут выглядеть так:

DB_HOST=db
DB_PORT=5432

Названия переменных зависят от приложения. Здесь важны адрес db и порт, который слушает PostgreSQL внутри контейнера.

Даже если у базы настроено:

ports:
  - "15432:5432"

из соседнего контейнера обращаемся к `db:5432`, а с компьютера - к `localhost:15432`.

Если база работает на компьютере

В Docker Desktop для доступа из контейнера к хосту предусмотрено имя:

host.docker.internal

В Docker Engine на Linux может понадобиться добавить в настройки сервиса приложения:

extra_hosts:
  - "host.docker.internal:host-gateway"

При этом PostgreSQL должен слушать доступный из контейнера адрес и разрешать такие подключения. Одной замены имени хоста недостаточно, если доступ закрывают настройки базы или файрвол.

Что проверить при Connection refused:

• Где запущена база: в этом контейнере, соседнем или на хосте?
• Правильно ли указаны адрес и порт?
• Есть ли у контейнеров общая сеть?
• Запущена ли база и готова ли принимать подключения?

Не каждая ошибка подключения связана с localhost, но после переноса приложения в Docker его стоит проверить одним из первых.

🔥 ChatGPT PRO на русском: открытый курс от первого промпта до агентов и Codex

На GitHub появился бесплатный практический курс по ChatGPT, целиком на русском. Он умещается в один репо, поэтому ничего не нужно ставить и регистрироваться не надо.

Программа идёт от простого к сложному в четыре уровня: база, работа, расширение и PRO. Всего в ней 13 модулей. Первые разбирают выбор между быстрыми и рассуждающими моделями, Deep Research, формулу промпта, память и проекты. Дальше идут анализ таблиц, Canvas, картинки и голос, а последние модули посвящены Custom GPTs, коннекторам, агентам, Codex и API.

Главная ценность курса в практике. В нём 10 лабораторных: библиотека промптов, аналитика без Excel, ресёрч с проверкой источников, свой GPT, постановка задач агенту, разработка через Codex и автоматизация через API. К ним прилагаются 15 готовых рецептов под типовые задачи и разбор антипаттернов в формате «как делают неправильно и как надо».

Отдельный модуль посвящён безопасности: prompt injection, утечки данных и проверка фактов за моделью.

Курс удобно дать новичкам в команде или пройти самому, чтобы закрыть пробелы по агентам и Codex.

https://github.com/justxor/ChatGPT_ru

🧮 Математика для ИИ на русском: от школьной базы до трансформеров и диффузии

Бесплатный курс-шпаргалка на GitHub, который связывает формулы с их применением в ML: интуиция → формула → иллюстрация → код на NumPy → задачи.

Внутри:
• Линейная алгебра, производные, вероятности и статистика.
• Backpropagation, оптимизаторы, функции потерь и attention.
• Генеративные модели, обучение с подкреплением, RAG и рекомендации.

Для практики: 26 Jupyter-ноутбуков с запуском в Colab, 60 задач с решениями и 160 вопросов с собеседований. Есть карточки Anki и глоссарий RU ↔ EN.

Если математика забылась, предусмотрен отдельный справочник с нуля: от дробей и процентов до интегралов и матриц.

https://github.com/justxor/math-for-ai-2026