Курсы по Claude code (а это основной инструмент, с которым я программирую) от стенфордского профессора Андрю Нг

И еще - развернутый пост, почти книга по Claude code

Кстати, посоветую как читать такие 👆документы. На английском, да и с кучей новой информации может быть сложновато.

Поэтому возьмите модель, которую используете, скормите ей документ, и попросите пересказывать по частям. По ходу задавайте вопросы.

Учтите, что за ответами модель может полезть в интернет, и это расходует кучу токенов, но оно стоит того. Просто для поиска в интернете используйте более дешевые модели

Основатель мессенджера Signal запускает приватного ИИ-помощника

Мокси Марлинспайк, основатель Signal, запускает проект Confer.

Пока модели ИИ облачные, но Мокси обещает скоро рассказать про локальные выводы без отправки данных.

Что предлагает Confer?

- Полное end-to-end шифрование разговоров с ИИ. Никто, включая саму команду Confer, не может прочитать ваши чаты. Но есть зависимость от Apple/Google/Microsoft для синхронизации ключей. Поэтому если взломают ваш облачный аккаунт — проблема.

- Управление ключами через passkeys: Face ID, Touch ID, Windows Hello. Доступ как при обычном логине в аккаунт, но с криптографической защитой.

- Ключи синхронизируются между устройствами через iCloud Keychain или Google Password Manager.

- Всё шифрование/дешифрование только на вашем устройстве.

Проект пока в ранней бете, но уже работает и доступен всем. Полная поддержка только на свежих системах: iOS 18+, macOS 15+, актуальный Android/Chrome.

Код проекта ещё не прошёл публичный аудит.

👨‍🎓 Harvard выложил в открытый доступ учебник по ML-системам и это редкий случай, когда материал действительно полезный.

В учебнике показан полный цикл: от понимания основ до построения продакшн-систем, которые можно запускать в реальном мире.

Что в книге и почему она стоит внимания:

- вы самостоятельно собираете autograd, оптимизаторы, attention и мини-PyTorch — чтобы увидеть, как устроены фреймворки изнутри

- разбираетесь в базах: батчи, архитектуры, процесс обучения
- учитесь оптимизировать производительность: работать с ускорителями, бенчмарками и настраивать модели

📚 То есть это не вводная книжка, а полноценный roadmap от теории к продакшну.


📌Репозиторий: https://github.com/harvard-edge/cs249r_book
📌PDF: https://mlsysbook.ai/assets/downloads/Machine-Learning-Systems.pdf

Прямо таки поток учебных материалов. Есть, что почитать на каникулах.

Но если вам мало, вот еще гайд по созданию агентов

И еще одна полезная ссылка. У этого парня на GitHub очень много крутых популярных репозиториев

Ну что, можно будет ч не ездить Клода доставку заказывать?

https://t.me/neuraldeep/1833

Специализированные модели-переводчики с 33 языков для локальной установки на 1,5В и 7В параметров - если кому-то надо лопатить много текстов. Работают на уровне гораздо более крупных, но универсальных моделей. Русский есть.

Всех с наступившим Новым годом!! На длинных выходных перешел на тариф Claude max - у меня большие планы ))

Китайцы выдали какую-то очень интересную модель на 40В параметров..

Инструкция по созданию агентов с Gemini 3

Этот пост не давал мне сегодня спать

https://t.me/seeallochnaya/3254

Любопытный подход. По мне, так и интернет поиске должно работать - берешь маленькую модель, чтобы она нашла все, что более-менее подходит, а большая модель изучала только эти ссылки и ничего другого.

С программированием тоже может работать, но тут уж лучше сразу писать хорошей моделью - больше времени и токенов на отладку потеряешь...

https://t.me/machinelearning_interview/2468