Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Фреймворк для простого создания интерфейсов командной строки.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/click/
MCP выглядит как удобный способ структурировать LLM-приложение, но за это приходится платить. При этом попытки «ускорить систему» через C++, IPC или смену сериализации не всегда дают ожидаемый результат. В статье разбираю, где на самом деле возникает latency и почему архитектура оказывается важнее, чем выбор технологий.
Mistral 7B — одна из лучших открытых моделей на тот момент — на русском ошибался в склонениях, плохо следовал русскоязычным промптам и терял смысл в длинных диалогах. Стало понятно: придётся дообучать самим.
Два месяца назад я выложил первую версию MCP для КОМПАС-3D. Реакция была предсказуемая: “круто для демо, но в реальной работе не взлетит”. Тогда они были правы.Сейчас агент получает задачу, строит 3D-деталь, добавляет отверстия, проверяет дерево построения, сохраняет документ и возвращает скриншот.
WSPR — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) в 2008-2009 годах, с целью исследования распространения радиосигналов от коротковолновых передатчиков малой и сверхмалой мощности. В этой статье будут рассмотрены устройство и принципы работы протокола.Статья может быть интересна радиолюбителям, как знакомым, так и не знакомым с WSPR, а также тем, кто хочет понять устройство этого протокола.
Это инервью Гвидо ван Россума с core‑разработчиком Python Бреттом Кэнноном, в котором они обсудили начало и развитие карьеры Бретта как программиста и активного участника сообщества разработчиков Python, развитие самого языка, сложность управления большим сообществом, кризис PEP 572 >:=, выход Гвидо на пенсию в 2018 г. и к чему это привело.
Здесь мы рассматриваем фабрики в тестировании. На очень элементарных примерах, с использованием языка python и инструментов Django, pytest, factory_boy.
Сегодня я расскажу, как мы сделали самый быстрый и самый семантически корректный фреймворк для создания апишек на Джанго. Поговорим про конкурентов, покажу очень крутые интеграции, поделюсь своей философией и правилами, которые использовались для создания фреймоврка, ну накину на вентилятор для интереса.
В этой статье продолжаем борьбу с фильтрами по дате в Apache Superset. Сегодня разберем, как реализовать подобие логики remove_filter в старых версиях (до 5), чтобы виртуальный датасет не оборачивался фильтрами.
С помощью Python провел исследование космических адресов Алисы Селезневой. Вокруг нее было так много планет, неплохо исследованных, а посетила она только малую часть из них.
Существует стереотип, что современная наука об экзопланетах — это прерогатива NASA и ученых с миллионными грантами. Мы — команда обычных школьников и наш наставник — решили доказать, что для открытия новых миров достаточно ноутбука, Python и понимания того, что Машинное Обучение (ML) без физики — это просто генератор случайных чисел.Это история проекта ExoLogica AI: путь от сокрушительного провала на конференции до создания гибридного интеллекта, который видит то, что иногда пропускают профессиональные телескопы.
Все мы проходили через это: скармливаешь RAG‑системе сложный PDF на 50 страниц, а она в ответ либо галлюцинирует, либо вываливает на LLM простыню нерелевантного текста, съедая ваш бюджет на токены быстрее, чем вы успеваете сказать «GPT-4o». Проблема в том, что классический подход со статическим top_k — это костыль, который либо не додает контекста, либо вызывает у модели информационное «ожирение» (заполняет контекст нерелевантным мусором). Нашему RAG нужно помочь адаптироваться к безжалостной среде разрозненных документов!
Новый пайплайн аугментаций редко собирается за один раз: базовые кропы и отражения, потом куски из старых проектов, статей и соревнований — и в какой-то момент уже много трансформаций, а ясной логики выбора нет. Статья про то, как к этому подойти системно: зачем конкретная трансформация, что она симулирует, насколько сильно её включать и какое допущение о данных она закладывает.
Представитель ресурсоснабжающей организации установил новый счётчик МИР С-05.10-230-5(80)-G2Z1B-KNQ-S-D.
Мы недавно писали про обновление нашего публичного синтеза, silero-tts. В прошлый раз мы существенно увеличили скорость, качество и добавили поддержку омографов.В этот раз мы хотим вас порадовать особенной фичей, которая в большинстве случаев стабильно не работает даже в моделях синтеза, которые требуют для своей работы на 3-4 порядка больше вычислительных ресурсов и современные серверные видеокарты (наш синтез запускается даже на слабых процессорах).Как вы догадались, эта фича — это постановка вопросов.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
ИИ-агенты на базе больших языковых моделей могут управлять вашим календарем и почтой, заниматься инвестициями, вносить вклад в OpenSource-проекты и даже писать в свой блог о дискриминации ИИ-агентов. Но может ли ИИ-агент сыграть в визуальную новеллу?
Цель данной статьи в том, чтобы показать как через внедрение «типовых подходов» и вспомогательных библиотек/утилит очень сильно упрощается поддержка проекта в настоящем (при передаче другому человеку или разработке в команде) и в будущем (возобновили проект спустя время). Первое, что нужно сказать — проект на Python это не только сам Python, но и множество технологий используемых вместе (Git, Docker, и т.д.). В этой статье мы сконцентрируемся на самом проекте, а именно с чего начать, что прикрутить, что учитывать при разработке.
В этой статье я расскажу, как начал разрабатывать персонального ИИ-ассистента задолго до бума OpenClaw, с какими фундаментальными проблемами столкнулся и почему в итоге решил написать свой фреймворк. Вы узнаете, какие принципы работы ИИ-агента, как мне кажется, наиболее важны в современных агентских системах, как он обеспечивает безопасность и почему Python все-таки лучший выбор для подобных проектов. Если вы тоже пробовали подружиться с LLM-агентами, но сталкивались с перерасходом токенов, утечкой данных или проблемами их запуска, интеграции и модификации — возможно, этот проект окажется полезным. Но зачем?
Это вторая часть нашей реализации MCP на Open WebUI, которая строится для целей портфельной аналитики. Данная часть будет посвящена реализации самого агента: его общению с инструментами, вызову этих самых инструментов и планированию шагов по их вызовам. В этой статье будет рассмотрен наш путь по реализации данного агента: от наивного агента, которому просто дали пул инструментов и отправили в релиз до разделения агента на планировщик и исполнителя