Сотрудники Авито ведут свой telegram-канал ⭐️
И знаете, получается мегалампово и увлекательно. Всего через несколько постов начинаешь уже чувствовать себя частью их уютного офиса: рядом знакомые весёлые коллеги из постов, и вам точно есть что обсудить.
А вообще, хвалим и одобряем. Во-первых, смело и интересно. Во-вторых, для тех, кто рассматривает работу в компании, это возможность изучить культуру и атмосферу в команде ещё до трудоустройства.
🔥 Однозначно подписка — @TeamAvito
🔥🔥 Если думаешь о работе в Авито, то добавляй сразу — @avito_career
И знаете, получается мегалампово и увлекательно. Всего через несколько постов начинаешь уже чувствовать себя частью их уютного офиса: рядом знакомые весёлые коллеги из постов, и вам точно есть что обсудить.
А вообще, хвалим и одобряем. Во-первых, смело и интересно. Во-вторых, для тех, кто рассматривает работу в компании, это возможность изучить культуру и атмосферу в команде ещё до трудоустройства.
🔥 Однозначно подписка — @TeamAvito
🔥🔥 Если думаешь о работе в Авито, то добавляй сразу — @avito_career
👍1👎1
SQLModel использует аннотации типов Python, чтобы объединить Pydantic и SQLAlchemy и уменьшить дублирование кода при работе с SQL-базами.
* одна аннотация типа заменяет отдельные модели Pydantic и SQLAlchemy
* хорошо совместим с FastAPI, Pydantic и SQLAlchemy
* внутри работает на базе Pydantic и SQLAlchemy
* разумные настройки по умолчанию уменьшают количество шаблонного кода
https://github.com/fastapi/sqlmodel
* одна аннотация типа заменяет отдельные модели Pydantic и SQLAlchemy
* хорошо совместим с FastAPI, Pydantic и SQLAlchemy
* внутри работает на базе Pydantic и SQLAlchemy
* разумные настройки по умолчанию уменьшают количество шаблонного кода
https://github.com/fastapi/sqlmodel
❤2👍1
Готов к космическому разгону AI‑продукта?
Приходи на One Day Offer для Product Analysts! 🚀
20 июня команда GigaChat планирует найти будущего коллегу — продуктового аналитика, который поможет вывести LLM‑платформу на новую орбиту.
Ты будешь:
✔️ анализировать поведение пользователей;
✔️ проводить A/B‑тесты;
✔️ создавать дашборды;
✔️ работать с метриками.
А ещё ты станешь частью крупнейшего IT‑комьюнити.
Хочешь влиять на продукт для миллионов? Регистрируйся на One Day Offer прямо сейчас!
Приходи на One Day Offer для Product Analysts! 🚀
20 июня команда GigaChat планирует найти будущего коллегу — продуктового аналитика, который поможет вывести LLM‑платформу на новую орбиту.
Ты будешь:
✔️ анализировать поведение пользователей;
✔️ проводить A/B‑тесты;
✔️ создавать дашборды;
✔️ работать с метриками.
А ещё ты станешь частью крупнейшего IT‑комьюнити.
Хочешь влиять на продукт для миллионов? Регистрируйся на One Day Offer прямо сейчас!
❤1👍1👏1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Сэм Альтман сообщил сотрудникам, что выход на биржу откладывается на год. Поданный проспект эмиссии он назвал маневром для сохранения тактической свободы. В качестве альтернативы сотрудникам предложили выкупить их акции по цене $687,69 за штуку.
Задержка объясняется прогрессом в разработке самообучающегося ИИ. По мнению главы OpenAI, в период непредсказуемого развития технологий компании безопаснее оставаться непубличной.
Дополнительный фактор переноса - размещение акций Anthropic. Конкурент показывает лучшие метрики роста, тогда как OpenAI сжигает капитал.
В июне компания планирует выпустить новую модель с индексом 5.6, которую внутри оценивают как серьезный шаг вперед по сравнению с GPT-5.5.
theinformation.com
Данные компании разместят в сервисе Hugging Face Buckets, который оснащен встроенной CDN и оптимизирован для работы с весами моделей.
Главная причина миграции в отсутствии платы за исходящий трафик. Единое хранилище позволит Arcee AI избежать вендор-лока и запускать обучающие кластеры у любых облачных провайдеров без затрат на перенос данных.
На Hugging Face лаборатория поддерживает более 200 проектов. Среди них - файнтюн SuperNova на базе Llama 3.1, семейство моделей Trinity и открытый датасет The-Tome, включающий 1,75 млн образцов для обучения ИИ-агентов.
huggingface.co
Google обновила платформу NotebookLM. Система перешла на Gemini 3.5 и движок Antigravity, получила поддержку автономных агентов и возможность запуска кода.
Каждый блокнот теперь оснащается облачным инстансом, который включает более 100 скиллов для выполнения кода и анализа данных. В тестах новая архитектура превосходит предыдущую в 65% случаев по 5 ключевым метрикам.
В сервисе появилась возможность начинать исследования без загрузки данных через агентный поиск релевантных материалов. Результаты попадают в базу с сохранением атрибуции.
Расширились форматы экспорта: PDF-отчеты с графиками, структурированные данные, таблицы Excel, презентации PowerPoint, а также изображения с помощью Nano Banana.
Обновление доступно пользователям с подпиской AI Ultra и корпоративным клиентам.
blog.google
North Mini Code - open-source модель для программирования и координации агентов, построена на архитектуре MoE с 30 млрд общих и 3 млрд активных параметров. Модель обучена управлять субагентами, проектировать архитектуру систем и проводить код-ревью.
В бенчмарке Artificial Analysis Coding Index новинка набрала 33,4 балла. В сравнении с Devstral Small 2 на аналогичной аппаратной нагрузке пропускная способность генерации текста выше в 2,8 раза. Задержка между токенами ниже на 30% при сопоставимом времени до вывода первого токена.
Веса опубликованы на Hugging Face. Тестовый доступ открыт через API и платформу Model Vault.
cohere.com
Технология Sureel AI создает цифровые отпечатки аудиозаписей, декомпозируя их на базовые элементы. Алгоритмы определяют, попал ли контент артиста в тренировочный датасет ИИ-модели или использовался при генерации нового трека.
Дополнительный модуль системы выявляет дипфейки, клонирование голоса и копирование визуального стиля. Архитектура платформы поддерживает работу с видео и изображениями, в базе стартапа проиндексированы миллионы цифровых активов.
Лейбл сохранит проект как независимую платформу, рассчитывая сделать ее стандартом для музыкальной индустрии.
wmg.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍2🔥2🤬1
OptimizerDuck - open-source утилита, после которой CCleaner уже не нужен
OptimizerDuck собирает в одном приложении 30+ твиков системы: от отключения телеметрии, Copilot, Cortana и рекламного ID до тонкой настройки автозагрузки, служб, питания и задержек ввода.
Укаждой настройки есть рейтинг риска. То есть вы заранее видите, что безопасно применить, а где лучше подумать, вместо классического сценария «нажал всё подряд и потом откатываешь систему».
Что умеет:
* отключать телеметрию Windows, Cortana, Copilot и рекламный ID
* управлять автозагрузкой приложений
* настраивать службы хоста под объём RAM
* включать кастомный план питания для высокой производительности
* снижать задержку клавиатуры для игр
* применять GPU-твики, которые обычно правят вручную через реестр
Все изменения обратимы. Не понравилось, можно откатить назад. можно откатить назад.
https://github.com/itsfatduck/optimizerDuck
OptimizerDuck собирает в одном приложении 30+ твиков системы: от отключения телеметрии, Copilot, Cortana и рекламного ID до тонкой настройки автозагрузки, служб, питания и задержек ввода.
Укаждой настройки есть рейтинг риска. То есть вы заранее видите, что безопасно применить, а где лучше подумать, вместо классического сценария «нажал всё подряд и потом откатываешь систему».
Что умеет:
* отключать телеметрию Windows, Cortana, Copilot и рекламный ID
* управлять автозагрузкой приложений
* настраивать службы хоста под объём RAM
* включать кастомный план питания для высокой производительности
* снижать задержку клавиатуры для игр
* применять GPU-твики, которые обычно правят вручную через реестр
Все изменения обратимы. Не понравилось, можно откатить назад. можно откатить назад.
https://github.com/itsfatduck/optimizerDuck
👍8❤5🔥2🥰1
📚 Библиотека для работы с SQLite в C++26 с использованием рефлексии
Reflite — это библиотека на C++26, которая упрощает взаимодействие с SQLite, позволяя использовать обычные структуры как основу для выполнения запросов. Она поддерживает основные операции: вставка, удаление, выборка и обновление, избавляя от лишнего шаблона кода.
🚀 Основные моменты:
- Легковесная библиотека в одном файле
- Поддержка операций INSERT, DELETE, SELECT, UPDATE
- Использует рефлексию для работы с типами структур
- Не требует полной реализации SQL, фокус на простоте
- Совместима с современными компиляторами C++26
📌 GitHub: https://github.com/KaruroChori/reflite
#cpp
Reflite — это библиотека на C++26, которая упрощает взаимодействие с SQLite, позволяя использовать обычные структуры как основу для выполнения запросов. Она поддерживает основные операции: вставка, удаление, выборка и обновление, избавляя от лишнего шаблона кода.
🚀 Основные моменты:
- Легковесная библиотека в одном файле
- Поддержка операций INSERT, DELETE, SELECT, UPDATE
- Использует рефлексию для работы с типами структур
- Не требует полной реализации SQL, фокус на простоте
- Совместима с современными компиляторами C++26
📌 GitHub: https://github.com/KaruroChori/reflite
#cpp
❤8👍3🔥3
Google Research представила Gemini-SQL2 - новую систему text-to-SQL на базе Gemini 3.1 Pro.
Она превращает вопросы на обычном языке в исполняемые SQL-запросы, позволяя получать данные из баз без ручного написания кода.
На бенчмарке BIRD система показала state-of-the-art результат - 80,04% execution accuracy.
BIRD реально запускает запрос и проверяет, возвращает ли он правильный результат.
https://x.com/GoogleResearch/status/2065475343205740911
Она превращает вопросы на обычном языке в исполняемые SQL-запросы, позволяя получать данные из баз без ручного написания кода.
На бенчмарке BIRD система показала state-of-the-art результат - 80,04% execution accuracy.
BIRD реально запускает запрос и проверяет, возвращает ли он правильный результат.
https://x.com/GoogleResearch/status/2065475343205740911
❤8🔥3👍2
Команда Tongyi Lab из Alibaba представила LOGOS, большую модель для всей естественной науки сразу.
Идея простая: если ChatGPT учится предсказывать следующее слово, то LOGOS так же предсказывает следующий кусочек белка, молекулы или реакции.
Разные научные объекты записываются одним общим языком токенов.
Плюс в том, что модель переносит знания между областями: понятое про молекулы помогает в работе с белками.
По словам авторов, на разных задачах LOGOS не уступает моделям, заточенным под конкретную область, а иногда и обходит их. Модель, код и статья уже выложены на HuggingFace, GitHub и arXiv.
🤗 HuggingFace: https://huggingface.co/LOGOS-Hub
💻 GitHub: https://github.com/LOGOS-Hub/LOGOS
📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2606.16905
Идея простая: если ChatGPT учится предсказывать следующее слово, то LOGOS так же предсказывает следующий кусочек белка, молекулы или реакции.
Разные научные объекты записываются одним общим языком токенов.
Плюс в том, что модель переносит знания между областями: понятое про молекулы помогает в работе с белками.
По словам авторов, на разных задачах LOGOS не уступает моделям, заточенным под конкретную область, а иногда и обходит их. Модель, код и статья уже выложены на HuggingFace, GitHub и arXiv.
🤗 HuggingFace: https://huggingface.co/LOGOS-Hub
💻 GitHub: https://github.com/LOGOS-Hub/LOGOS
📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2606.16905
❤4👍2🔥1
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.
❤11👍2👎1
QuestDB - это open-source база данных для time-series данных, созданная для высокоскоростной записи и SQL-запросов с низкой задержкой.
Внутри у неё многоуровневый storage engine и SIMD-ускоренное выполнение.
Что важно:
- Колоночное хранение данных
Параллельное векторное выполнение запросов и использование SIMD-инструкций для ускорения обработки.
- Многоуровневое хранение
От WAL до нативного колоночного формата и Parquet в object storage.
- SQL-расширения для time-series
Поддержка
- Интеграции
Поддерживает Postgres wire protocol и REST API, поэтому её проще подключать к существующей инфраструктуре.
https://github.com/questdb/questdb
Внутри у неё многоуровневый storage engine и SIMD-ускоренное выполнение.
Что важно:
- Колоночное хранение данных
Параллельное векторное выполнение запросов и использование SIMD-инструкций для ускорения обработки.
- Многоуровневое хранение
От WAL до нативного колоночного формата и Parquet в object storage.
- SQL-расширения для time-series
Поддержка
ASOF JOIN, SAMPLE BY и LATEST ON.- Интеграции
Поддерживает Postgres wire protocol и REST API, поэтому её проще подключать к существующей инфраструктуре.
https://github.com/questdb/questdb
❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вы можете выучить SQL по «Тетради смерти»
О времена, о нравы)
О времена, о нравы)
👍12❤5😁5🔥3👎2
OpenAI выпустила полную версию GPT-5.5-Cyber - своей самой продвинутой модели для авторизованной защитной кибербезопасности.
Новая модель набрала 85,6% на CyberGym и обошла:
• Mythos 5 — 83,8%
• раннюю версию GPT-5.5-Cyber — 81,9%
• GPT-5.5 — 81,8%
• GPT-5.4 — 79,0%
• Claude Opus 4.7 — 73,1%
https://x.com/sama/status/2069121360744550796
Новая модель набрала 85,6% на CyberGym и обошла:
• Mythos 5 — 83,8%
• раннюю версию GPT-5.5-Cyber — 81,9%
• GPT-5.5 — 81,8%
• GPT-5.4 — 79,0%
• Claude Opus 4.7 — 73,1%
https://x.com/sama/status/2069121360744550796
❤3👍2🔥2🤔2🤯1
Мы вообще понимаем, насколько Месси статистически ненормален?
Я наткнулся на цифру: по голам + ассистам за 90 минут он почти на 6 стандартных отклонений выше среднего нападающего из топ-лиг.
Для контекста: это уже не «очень сильный игрок».
Это уровень, который статистика почти не ожидает увидеть при жизни одного поколения.
Вот почему спор про Месси часто ломается: его сравнивают как футболиста, а он по цифрам ближе к аномалии.
Мы реально застали сбой системы.
Или всё ещё есть сомневающиеся?
Я наткнулся на цифру: по голам + ассистам за 90 минут он почти на 6 стандартных отклонений выше среднего нападающего из топ-лиг.
Для контекста: это уже не «очень сильный игрок».
Это уровень, который статистика почти не ожидает увидеть при жизни одного поколения.
Вот почему спор про Месси часто ломается: его сравнивают как футболиста, а он по цифрам ближе к аномалии.
Мы реально застали сбой системы.
Или всё ещё есть сомневающиеся?
🔥28👍5🥰2❤1
Как называется роль (пользователь) в PostgreSQL, которая обладает всеми правами доступа и может обходить любые проверки разрешений?
Anonymous Quiz
22%
Admin
25%
Root
14%
Owner
38%
Superuser
👍11🔥3😁3❤1
⚡️ SQL-трюк, который редко используют: `IS DISTINCT FROM`
Проблема обычного сравнения:
не возвращает
Вместо этого можно писать так:
Зачем это нужно:
1. обновляешь строку только если значение реально изменилось
2. корректно работаешь с
3. не плодишь лишние записи в WAL
4. не триггеришь лишние
Особенно полезно в API, где фронт постоянно присылает одни и те же данные.
Маленький оператор, который делает SQL сильно аккуратнее.
Проблема обычного сравнения:
NULL <> 'new value'
не возвращает
true. В SQL NULL ломает привычную логику сравнений.Вместо этого можно писать так:
UPDATE users
SET email = :new_email
WHERE id = :id
AND email IS DISTINCT FROM :new_email;
Зачем это нужно:
1. обновляешь строку только если значение реально изменилось
2. корректно работаешь с
NULL3. не плодишь лишние записи в WAL
4. не триггеришь лишние
updated_at, triggers и replication eventsОсобенно полезно в API, где фронт постоянно присылает одни и те же данные.
Маленький оператор, который делает SQL сильно аккуратнее.
👍16❤5🤯1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
SQL-инъекция за 40 секунд: Лайт против L
Разбираем SQL-инъекцию на пальцах в формате Лайт против L. Что это такое, как обычная строка ввода меняет логику запроса, к чему это приводит и какими способами реально закрыть дыру. Коротко, по делу и так, чтобы запомнилось.
Больше таких видео: https://www.youtube.com/shorts/c4gBi094jkU
@sqlhub
Разбираем SQL-инъекцию на пальцах в формате Лайт против L. Что это такое, как обычная строка ввода меняет логику запроса, к чему это приводит и какими способами реально закрыть дыру. Коротко, по делу и так, чтобы запомнилось.
Больше таких видео: https://www.youtube.com/shorts/c4gBi094jkU
@sqlhub
👍5❤3🔥3