Open source — July 2026

GigaChat 3.5 Ultra Publicly Released — The New Generation of the Flagship Model

The GigaChat team has released GigaChat 3.5 Ultra as open source—a new 432B model under the MIT license. This is the first open-source hybrid of GatedDeltaNet and MLA scaled to hundreds of billions of parameters, featuring a proprietary training recipe we refined through more than 1,500 experiments. The model has grown in terms of code, mathematics, agent scenarios, and application domains—yet it’s 40% smaller than GigaChat 3.1 Ultra.

What’s inside:

🔘A proprietary hybrid MLA + Gated DeltaNet architecture with a dedicated stabilization framework, without which this hybrid setup would not train reliably at this scale; 🔘 Gated Attention: the model can locally down-weight overly strong signals from the attention layer; 🔘GatedNorm: normalization with an explicit gate that controls signal magnitude across features; 🔘Approximately 4x lower KV cache per token: with the same memory budget, the model can support 2.14x longer context and deliver a 20% throughput increase under load; 🔘Two MTP heads, enabling up to 2.2x faster generation; 🔘FP8 across all training stages with no quality degradation compared with bf16, enabled by custom Triton and CUDA kernels; 🔘A new online RL stage after SFT and DPO.

Results:

🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Base outperforms DeepSeek V3.2 Exp Base and DeepSeek V4 Flash Base on average across a set of general, math, and code benchmarks: 🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Instruct is comparable to DeepSeek V3.2 in terms of average score, despite having half the size; 🔘 According to the MiniMax-M2.7 LLM judge, the average win rate against GigaChat 3.1 Ultra is 75.9%, and against GPT-5 is 68.7%.

The entire stack — data (our own LLM-filtered Common Crawl, 600+ programming languages in the code), architecture, training methodology, and infrastructure — was built end-to-end by GigaChat team. ➡️ HuggingFace

📚 System Firmware: An Essential Guide to Open Source and Embedded Solutions (2022) ✍️Авторы: Subrata Banik, Vincent Zimmer

Эта книга — гид по системному firmware, где закрытые монстры (UEFI) встречаются с открытыми бойцами (coreboot, Slim Bootloader). Автор показывает, как из «чёрного ящика» сделать прозрачный, и главное — быстрый.

⚡️ Что внутри:

▪️Разбор популярных бутлоадеров и где они реально применяются ▪️Плюсы/минусы закрытых и открытых решений ▪️Гибридная модель: «немного проприетарного, немного open source — всё ради скорости» ▪️Оптимизация времени загрузки

👨‍💻 Для кого?

Embedded-разработчики, переходящие с закрытого исходного кода на open source для адаптации продуктов, а также разработчики open source прошивок.

Вторичная аудитория — инженеры по загрузчикам (UEFI, Slim Bootloader) и студенты, развивающие навыки разработки прошивок.

💡 Спойлер: будущее прошивок всё больше смотрит в сторону open source. Так что, возможно, твой следующий BIOS будет на GitHub.

🔗 Скачать

📲 Мы в MAX

👉 @bfbook

TypeScript 7.0 — самое радикальное обновление за 10 лет

TypeScript 7 ускоряет сборку и работу в IDE за счёт нативного порта, многопоточности и оптимизаций: полная сборка проекта до 8–12 раз быстрее, а цикл в --watch становится заметно короче. На реальных крупных open-source кодовых базах ускорение достигает почти 12×, а потребление памяти снижается на 6–26%.

https://habr.com/ru/companies/haulmont/articles/1057526

GigaChat 3.5 Ultra Publicly Released — The New Generation of the Flagship Model

The GigaChat team has released GigaChat 3.5 Ultra as open source—a new 432B model under the MIT license. This is the first open-source hybrid of GatedDeltaNet and MLA scaled to hundreds of billions of parameters, featuring a proprietary training recipe we refined through more than 1,500 experiments. The model has grown in terms of code, mathematics, agent scenarios, and application domains—yet it’s 40% smaller than GigaChat 3.1 Ultra.

What’s inside:

🔘A proprietary hybrid MLA + Gated DeltaNet architecture with a dedicated stabilization framework, without which this hybrid setup would not train reliably at this scale; 🔘 Gated Attention: the model can locally down-weight overly strong signals from the attention layer; 🔘GatedNorm: normalization with an explicit gate that controls signal magnitude across features; 🔘Approximately 4x lower KV cache per token: with the same memory budget, the model can support 2.14x longer context and deliver a 20% throughput increase under load; 🔘Two MTP heads, enabling up to 2.2x faster generation; 🔘FP8 across all training stages with no quality degradation compared with bf16, enabled by custom Triton and CUDA kernels; 🔘A new online RL stage after SFT and DPO.

Results:

🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Base outperforms DeepSeek V3.2 Exp Base and DeepSeek V4 Flash Base on average across a set of general, math, and code benchmarks: 🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Instruct is comparable to DeepSeek V3.2 in terms of average score, despite having half the size; 🔘 According to the MiniMax-M2.7 LLM judge, the average win rate against GigaChat 3.1 Ultra is 75.9%, and against GPT-5 is 68.7%.

The entire stack — data (our own LLM-filtered Common Crawl, 600+ programming languages in the code), architecture, training methodology, and infrastructure — was built end-to-end by GigaChat team. ➡️ HuggingFace

Senior AI/ML Engineer Kazakhtelecom JSC 1,600,000 to 2,400,000 KZT NET per month Astana / Remote

Leading telecommunications company in Kazakhstan. AI solutions for Kazakhtelecom's Digital Office.

Responsibilities: • Design and build an LLM-based chatbot • Deploy and maintain AI systems • Select and integrate foundation models • Develop RAG pipelines and chatbot APIs • Optimize inference and response quality

Requirements: • 4+ years in AI/ML systems • Python, PyTorch, Transformers; LLMs and NLP • RAG architectures and vector databases • Production services and APIs • Docker and cloud infrastructure

Optional: • Open-source LLMs; LangChain or similar • GPU inference optimization • ML/AI platform design or technical project leadership

DSML Apply

#ИБ #ИИ 2026

Бизнес-разведка 3.0 + OSINT и AI

Автор: Доронин А. И.

В новом, восьмом издании книги детально рассматриваются проблемы теории и практики работы с разведывательной информацией, организации подразделений экономической разведки и контрразведки хозяйствующего субъекта, проведения информационно-поисковой, информационно-аналитической и кадровой работы. Особое внимание уделено исследованию практических аспектов применения открытых источников информации (англ. Open-Source INTelligence – OSINT) в работе корпоративных разведывательных органов. Подробно проанализированы преимущества и риски использования систем искусственного интеллекта в работе службы безопасности предприятия.

Книга предназначена для широкого круга читателей: собственников и руководителей предприятий; сотрудников государственных и корпоративных структур безопасности; студентов, аспирантов и преподавателей высших учебных заведений.

Коли Fable 5 стане локальною моделлю? Є цікавий прогноз У сабредітті r/LocalLLaMA спробували оцінити, скільки часу потрібно, щоб можливості топових закритих моделей стали доступними в open-source. Автор взяв кілька прикладів і порахував, через який проміжок…

Коли Fable 5 стане локальною моделлю? Є цікавий прогноз

У сабредітті r/LocalLLaMA спробували оцінити, скільки часу потрібно, щоб можливості топових закритих моделей стали доступними в open-source. Автор взяв кілька прикладів і порахував, через який проміжок після релізу з'являлася відкрита модель зі схожим рівнем якості:

🟡 GPT-3 — приблизно через 37 місяців 🟡 GPT-3.5 — через 17 місяців 🟡 GPT-4 — через 24 місяці 🟡 Claude 3.5 Sonnet — через 21 місяць

У середньому виходить майже 25 місяців.

Якщо цей тренд збережеться, то модель із можливостями, близькими до Fable 5, може з'явитися у відкритому доступі вже влітку 2028 року. Звісно, це не означає, що Anthropic відкриє ваги Fable 5. Йдеться про появу іншої open-source моделі, яка за практичними можливостями буде приблизно на тому ж рівні.

Також варто розуміти, що "працює локально" не означає запуск на будь-якому ноутбуці. Для цього, найімовірніше, знадобиться потужне залізо, великий обсяг пам'яті та квантована версія моделі.

Звичайно, це лише екстраполяція на основі кількох попередніх релізів, а не точний прогноз. Але тенденція виглядає цікавою: розрив між найкращими закритими моделями та open-source поступово скорочується.

tl;dr: senior/staff SWE, agentic search; relocation to Amsterdam/London/NY or remote

Хотите быстро делать крутые фронтирные штуки в стартапе, но немного скучаете по ДМС, сыркам на кофепойнте и ликвидным стокам? Принесли вам лучшее из двух миров: стартап внутри Nebius🧪

Стартап — это Tavily. В те далёкие времена, когда чатгпт ещё не умел ходить в интернет (то есть где-то в 2023), он появился как едва ли не первая опенсорсная реализация дипресёрча. А потом вырос в полноценный слой доступа к информации в интернете для агентов — со своим веб-индексом и ранжированием, заточенным не под людей, а под AI. За два года Tavily успел собрать миллионы пользователей, стать практически дефолтным поисковиком в LangChain, поднять $25M, и недавно — влиться в Nebius ❤️

Про Небиус вы и так знаете. Амстердамский AI cloud, который предоставляет компаниям GPU-инфраструктуру. Инженерное наследие Яндекса, $2B инвестиций от NVIDIA, а среди клиентов — Meta, Microsoft и Cursor.

Теперь, чтобы стать топ-1 агентским поиском, у них есть почти всё. Нужны только ещё несколько офигенных senior / staff инженеров: ⚙️ те, кто делает рантайм-часть — принимает запрос, достаёт, ранжирует и отдаёт документы под жёсткими требованиями к latency и throughput; 📁 те, кто отвечает за индексинг — строит сам индекс, считает фичи для ранжирования, занимается форматами хранения; 📍 те, кто знает, как обойти весь интернет, и обрабатывает данные в реалтайме.

Поэтому, если вы строили: ⭕очень высоконагруженные, low-latency системы (например, DBMS, query-движки, storage, HFT-инфру); ⭕или рекомендательные системы и рекламными движки; ⭕или веб-кроулеры; ⭕или большие оффлайн дата-пайплайны (поисковики, соцсети, маркетплейсы; Spark, MapReduce и вот это всё); ⭕или датасеты для претрейна LLM, или онлайн-датапайплайны (Apache Beam, Kafka, Flink); ⭕или делали что-то ещё, что вам кажется релевантным — напишите нам! Если сомневаетесь, напишите тоже, и мы разберёмся вместе.

На все роли нужны минимум 5 лет опыта (лучше больше) с C++, Rust и/или Golang и готовность много делать руками.

Можно переехать в Амстердам, Лондон, NY или Тель-Авив; если вы очень хороши и находитесь в другой части Европы или США — можно иногда обсудить и удалёнку.

Пишите Феде @owlkov 😏

Где-то год назад я воспроизводила что-то, не помню что. Получалось супер-больно, и моя коллега выдала фразу "Хе-хе-хе, добро пожаловать в кровавый опенсорс".

Времени прошло немного, но за это время эту фразу я прям прочувствовала. И не прошло и пол-месяца, и я снова вышла из схватки с опенсорсом вроде не проигравшей — добила вторую статью в серии про steering (первая — тут).

И вот, Хабр 2: https://habr.com/ru/articles/1056006/ сдвигаем модели в нужную сторону через repeng и pyreft.

В статье очень аккуратно разобрано — что откуда идёт и что совпадает с теоретической постановокой в реализации, а что — нет. Есть красивая сводная таблица, математика, и единорог (на картинке он, да).

Ссылка на ноутбук в коллаб. Ссылка на ноутбук на гитхаб.

А пару тысяч вас я отметила печеньками, жесть, друзья, спасибо! 🔥

Un youtuber brasileño replica Photoshop en GIMP: es gratis, open source y Adobe no puede hacer nada para evitarlo https://www.xataka.com/aplicaciones/youtuber-brasileno-replica-photoshop-gimp-gratis-open-source-adobe-no-puede-hacer-nada-para-evitarlo

#вакансия #удаленно@javascript_jobs 🦀 Software Engineer · Computer Vision · Rust/C++

Level: Junior–Mid Type: Long-term hourly · Fully remote · Flexible hours

About the role

We’re building a high-performance computer vision system that detects and recognizes objects on fast-moving trains and trucks. The application runs on Linux and is built with Rust/C++ and OpenCV.

You’ll join a small team of engineers and ML specialists, working directly with the technical lead on software that powers logistics, automation, tracking, and access control for ports, railways, and industrial facilities.

This is not an ML research role. Our ML team trains the models—you’ll focus on everything around them: recognition quality, algorithms, tooling, performance, and developer experience.

What you’ll do

Improve recognition quality through data analysis and application logic Build internal tools, scripts, and developer utilities Refactor and optimize existing systems for performance and stability Contribute to other engineering projects when needed (web, mobile, embedded, infrastructure)

Depending on the project, you may also work with Go, Python, React/TypeScript, SQL/Postgres, and Linux tooling.

We’re looking for someone with

Strong Rust, C++, or equivalent systems programming skills Solid Linux, Git, and command-line experience Basic understanding of ML or data analysis Good written and spoken English

We value engineers who are curious, take ownership, debug systematically, communicate well, and enjoy solving challenging real-world problems.

Nice to have

OpenCV, CUDA, deep learning, or custom ML model training Linux internals, performance optimization, or low-level debugging Docker, networking, distributed systems, or embedded development Strong personal or open-source projects

Why Bravora?

We’re a small, fully remote engineering team where you’ll have real ownership, direct impact, and plenty of room to grow. We actively modernize our stack, encourage AI-assisted development, and provide access to state-of-the-art LLM tools.

Interested?

Send us your CV, GitHub or portfolio (if available), your earliest start date, expected hourly rate, and a few sentences about why this role interests you. @darun193

Яндекс объединил девелоперов и вендоров в консорциум для создания строительной LLM. Об этом рассказала Анастасия Лесик, руководитель внешних стратегических инициатив Yandex Crowd Solutions, а также писал у себя в канале Игорь Рогачев

🟣 Разработки в области ИИ и машиночитаемости данных ведутся повсеместно, но для системного отраслевого решения нужна консолидация данных, экспертизы и инвестиций — именно это стало драйвером создания консорциума. К нему уже присоединились ФСК, ПИК, Самолет, Sminex, РЖД, Нанософт, SIGNAL, AIRI и Главгосэкспертиза.

🟣 Цель — объединить размеченные датасеты, отраслевую экспертизу и совместные R&D-инвестиции. Первый результат — проработка архитектуры open-source LLM для строительных задач, уже запущены пилоты по проверке архитектурных решений на соответствие нормам. Дальше — ядро для массовой автоматизации стройки.

Консорциум открыт для новых участников с юридически чистыми данными. Контакт Анастасии Лесик в презентации ниже.

«ИИ и роботы в стройке» в MAX

🔖 How to Reduce the Cost of LLM Inference by up to 90%

If your AI agents are constantly sending the same context, consider using LMCache. 🚀

This open-source system manages a KV cache, allowing you to reuse already computed representations instead of recalculating them for each request. 🧠

As a result: ⚡️ Up to 14x faster Time To First Token; ⚡️ Up to 4x faster decoding; ⚡️ Significant savings in GPU resources and inference costs. 💰

⛓️ Link to GitHub https://github.com/LMCache/LMCache

#LLM #AIOptimization #LMCache #GPU #CostReduction #AIEngineering

✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk

⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A

У мережі завірусився безкоштовний open-source аналог Claude, Cursor і Codex для вайбкодингу.

Що вміє:

• За простим промптом генерує готовий код для сайтів, застосунків, ігор та інших проєктів. • Працює повністю безкоштовно — без підписок, пробних періодів і прихованих обмежень. • Запускається прямо в браузері, тож нічого встановлювати на комп'ютер не потрібно.

Якщо давно хотіли спробувати вайбкодинг без платних сервісів — схоже, це один із найцікавіших варіантів.

🤖 БотGPT // Новини

#ReDigest

Продолжаем субботнюю рубрику, тут я кратко рассказываю про новости из мира технологий и AI, которые привлекли мое внимание.

Дайджест недели:

- OpenAI выпустила семейство GPT-5.6: Sol под кодинг и агентов, Terra на каждый день, Luna дешевая, у всех миллион контекста. Из нового - режим ultra и Programmatic Tool Calling.

- OpenAI выкатила GPT-Live - модель слушает и говорит одновременно, держит паузы и перебивания.

- Meta выпустила Muse Spark 1.1 и открыла Meta Model API: агентная модель под кодинг и управление компьютером, контекст 1 млн токенов, веса закрыты.

- Meta также запустила Muse Image и превью Muse Video - генерация и редактирование изображений, уже в Meta AI, Instagram и WhatsApp.

- SpaceXAI выкатила Grok 4.5 - обучена совместно с Cursor на реальных сессиях разработчиков, класс Opus, но дешевле и быстрее.

- OpenAI запустила ChatGPT Work - ответ Claude Cowork, туда же переехал Codex. Заодно OpenAI закрывает браузер Atlas.

- Anthropic вывела Claude Cowork на web и мобильные: работа продолжается в фоне при закрытом ноуте. 90%+ использования - не кодинг, а knowledge work.

- В Claude Code завезли встроенный браузер на десктопе и команду /checkup: диагностирует сетап, выпиливает неиспользуемые скиллы и MCP, дедуплицирует CLAUDE.md. В самом Claude тем временем появился Reflect - аналитика твоей работы с моделью, вплоть до оценки навыка делегирования задач.

- Anthropic нашла в моделях J-space - пространство, где модель держит мысли, не озвучивая их. Отключаешь его - пропадает многошаговое рассуждение.

- Apple подала в суд на OpenAI за кражу коммерческой тайны.

- Microsoft сокращает 4800 человек, из них 3200 в Xbox. Связывает это с AI-трансформацией.

- Nvidia запускает revenue-sharing: стартапы получают доступ к железу и кредиты в обмен на процент выручки.

- Vercel купила Better Auth. Интересна ставка на agent identity.

- Любопытная статья от Lenny про то как IT работники раскалываются на две группы - усиленные AI против выбитых им. Выгорание растет, оптимизм падает.

- Популярный тезис недели: конкуренция дальше решается данными, а не компьютом - юнит-экономикой их добычи и датасетами из физического мира.

- Tencent выложил Hy3 - MoE на 295B (21B активных), тягается с моделями в 2-5 раз больше. Apache 2.0, до 21 июля бесплатно на OpenRouter.

- Cognition (Devin) выпустила SWE-1.7 на базе Kimi K2.7: фронтир-уровень за $1.97 за задачу.

- ByteDance релизнула Seedream 5.0 Pro под коммерческий дизайн: инпэйнт, слои, хорошая работа с текстом.

- Anthropic показала экономику паттерна "дорогая модель оркестрирует, дешевые исполняют": 96% качества за 46% цены. Сообщество завернуло идею в pilotfish.

- Anthropic рассказала, как гонять Claude Fable на поиск "неизвестных" в проекте - дешевый способ вскрыть проблемы до старта.

- TypeScript 7.0 переписанный на Go вышел - 8-12x ускорение на полных сборках.

- Microsoft открыл Flint - язык визуализации данных под агентов: 30+ типов диаграмм, рендер в Vega-Lite и ECharts, подключается через MCP.

- Cloudflare сделал Drop: перетащил папку в браузер - получил статический сайт.

- pxpipe (вышел еще в мае, разошелся сейчас из-за Fable) - прокси, который упаковывает редко меняющийся контекст в PNG перед отправкой в Claude Code - и т.к. картинка дешевле текста, цены сессии могут падать в 5-10 раз.

- В твиттере разошлись две подборки agent skills: 31 скилл под оркестрацию агентов, ресерч и ops, и 75 скиллов под дизайн, моушен и лендинги.

- OpenScience - опенсорсная альтернатива Claude Science: несколько моделей и 250+ скиллов.

- Dayflow - сам ведет журнал рабочего дня по тому, что было на экране.

- 👍 Boring Computers - поднять агенту vm компьютер, а потом уничтожить его. Быстрый и с удобным API.

- 🤩 Годный гайд - приватный медицинский ассистент целиком на своей машине на MedGemma, Ollama и Open WebUI.

- 🔥 Потрясающий технический разбор переезда Bun на Rust от автора Bun.

👤Віталік Бутерін: Дискусія навколо ШІ — це зіткнення двох протилежних світоглядів

🤖Суть суперечок про штучний інтелект зводиться до двох абсолютно різних бачення майбутнього:

➡️Сценарій №1: Швидкий прорив. Якщо суперінтелект (ASI) стане реальністю вже у 2030–2040 роках, то рішення пригальмувати розробки виглядає цілком логічним і виправданим.

➡️Сценарій №2: Звичайна еволюція. Якщо ШІ — це просто черговий технологічний інструмент, то будь-які заборони та обмеження лише зіграють на руку корпораціям і державам, дозволивши їм монополізувати владу.

🤔«Я не знаю, який із цих варіантів виявиться правдою». — Віталік Бутерін

⚪️Оскільки майбутнє туманне, засновник Ethereum пропонує універсальну стратегію — інвестувати в технології, які будуть корисними за будь-якого розкладу.

✅Що потрібно розвивати вже зараз:

🟢Open Source: відкритий вихідний код для прозорості та доступності.

🟢Криптографію: для надійного захисту даних та приватності.

🟢Безпечне залізо: апаратне забезпечення, стійке до кіберзагроз.

🟢Універсальні технології: рішення, що посилюють безпеку цифрового світу загалом.

🌟Досконалого плану переходу людства в епоху суперінтелекту (ASI) просто немає. Наразі ми змушені обирати менше з двох зол, балансуючи між «наївним» та «ще більш наївним» підходами до майбутнього.

🔥CryptoFace🔥

И таааааак сойдет😅

Давно ничего не постил. За это время успел увидеть как все резко стали экспертами по мультиагентным системам, MCP, A2A и еще двадцати новым аббревиатурам которые появляются быстрее чем новые модели у OpenAI ⭕️

Но как бы то ни было, жизнь ироничная штука. В какой-то момент я тоже решил посмотреть, что вообще происходит в мире AI для Offensive Security. Перетестил разные инструменты, поковырял open-source проекты и понял, что почти везде мне чего-то не хватает: где-то архитектуры, где-то удобного workflow, где-то агент просто забывает, что было пять сообщений назад 🥱

Так появился PentestCode - форк OpenCode, заточенный под пентест. Вместо того чтобы тратить недели на TUI, авторизацию и поддержку десятков LLM-провайдеров, я решил сосредоточиться на архитектуре и воркфлоу агента 😎

Пока успел реализовать engagements со своим состоянием, общий контекст для всех субагентов, Task Graph для планирования, автоматический импорт результатов популярных инструментов, построение Attack Path и память между агентами. Сейчас проекту очень нужно много тестов, предложений и замечаний поэтому я буду очень признателен за обратную связь в лс или в issues на github 👋

👩‍💻 Установка:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/s0ld13rr/pentestcode/main/install.sh | bash

👀Использование:

pentestcode auth login pentestcode # launch TUI pentestcode -s <session-id>

💻 PentestCode: https://github.com/s0ld13rr/pentestcode

Буду рад если поставите звезду на гитхабе и поделитесь с друзьями/коллегами 😉

P.S Проект еще очень молодой поэтому могут быть недочеты за фиксом можно в лс

🧢 s0ld13r

Подкаст про управление разработкой в новой реальности

ВК | ТГ

Меня пригласили поучаствовать в подкасте, чтобы обсудить разработку с ИИ и управление разработкой с ИИ.

Участники: - Кирилл Меньшов, старший вице-президент и руководитель блока «Технологии» Сбера - Дмитрий Иванов, руководитель SourceCraft в Яндексе - Я, опенсорс разработчик

Поговорили про важные вопросы: - Сможем ли программировать на русском? Или его тоже потребуется формально верифицировать? - Как обеспечить должный уровень ИБ, когда софт пишут агенты? - Как оставить себе "план б", если код все-таки придется смотреть? - Как расти в новом мире как инженер? - Откуда брать новых senior разработчиков? И нужны ли они? - Как починить найм? И почему резюме скорее всего скоро будет не особо нужно

Как вы знаете, я занимаю довольно нейтрально-реалистичную позицию в ИИ вопросах: есть такие-то плюсы и минусы, такие-то риски, такие-то косты, такие-то процессы. В подкасте старался как раз доносить её :)

Полезные ссылки из выпуска: - Концепция AI-Disrupt PDLC: https://aipdlc.ru/ru - Язык формальной верификации: https://lean-lang.org - Tokenmaxxing: https://tokenmaxxing.com - Прибыльны ли ИИ компании? https://isaiprofitable.com - Наши скиллы для агентов в DMR

Обсуждение: Что вы думаете? Какие у вас есть страхи / предвкушения от нового ИИ мира разработки? Готовы ли вы программировать на русском языке? Потребуется ли нам смотреть в код?

Буду рад услышать все самые полярные мнения!

erid: 2VfnxvSxct3 Реклама. ПАО "СБЕРБАНК", ИНН 7707083893, 18+

Python-разработчик в Yandex DataLens #гибрид #офис Компания: Яндекс

☑️Какие задачи вас ждут -Строить гибкий API для решения задач анализа данных, оптимизировать построение модели данных Датасеты — это способ объединить большое количество данных в модель, которая независимо от источника данных позволяет строить запросы к нему благодаря универсальному API. Датасеты должны быстро работать с любым количеством полей: это достигается различными оптимизациями и несколькими уровнями кеширования. Помимо развития API датасетов, мы также наполняем сервис и другими возможностями, улучшающими пользовательский опыт (это, к примеру, экспорты, алертинг, публичный API). -Разрабатывать коннекторы для подключения к новым источникам Мы постоянно увеличиваем набор доступных коннекторов к источникам данных, чтобы покрывать больше сценариев аналитики. Задача подключения каждого нового источника по-своему уникальна: необходимо не только разобраться в тонкостях его работы, но и продумать взаимодействие с коннектором с точки зрения пользователя. -Работать над масштабированием, стабильностью и скоростью работы сервиса Наша команда отвечает за все этапы жизни сервиса, от проектирования и разработки до развёртывания и поддержания работоспособности всех окружений. Мы сами обслуживаем как DataLens внутри Яндекса — одну из крупнейших инсталляций среди подобных инструментов, так и DataLens в Yandex Cloud — крупнейший облачный сервис аналитики и визуализации в России. Оптимизация пайплайнов CI/CD, улучшение инструментов мониторинга, развитие средств диагностики без прямого доступа к инсталляции и данным пользователей — в наших планах всегда находится место для актуальных инфраструктурных задач. -Развивать ядро сервиса в опенсорсе, чтобы открыть новые возможности для его расширения Чтобы каждый желающий мог добавить в сервис новый коннектор или иную функциональность, собрать и настроить систему под свои требования, необходимо поддерживать и развивать модульную архитектуру кода: выделять общие части, предоставляя точки для расширения.

☑️Мы ждем, что вы -Разрабатывали на Python или готовы перейти на него с другого языка -Работали с реляционными базами данных -Строили и поддерживали отказоустойчивые системы

☑️Будет плюсом, если вы -Работали с Flask, AIOHTTP, SQLAlchemy -Знакомы с Docker, Terraform, Kubernetes -Работали с другими облаками -Интересуетесь анализом и визуализацией данных и работали с другими BI-системами

Откликнуться

════════════ 👉 Лучший сервис для оплаты зарубежных подписок, вещей, услуг и всего остального ════════════

✔️ curl - один из самых недооценённых проектов в истории софта.

Первый релиз вышел 20 марта 1998 года. Его запустил один разработчик - Daniel Stenberg.

Прошло больше 27 лет, а он всё ещё поддерживает проект.

Сегодня curl работает на миллиардах устройств и поставляется почти везде:

* macOS * основные Linux-дистрибутивы * Windows 10 и новее * серверы * контейнеры * embedded-системы * CI/CD пайплайны

Ирония в том, что многие пользуются curl каждый день, даже не думая об этом.

Одна маленькая CLI-утилита стала невидимой инфраструктурой интернета.

Вот так выглядит настоящий open source: без хайпа, без миллиардных раундов, но с кодом, который держит половину мира.

🔥 Latest AI Updates (July 2026)

OpenAI GPT-5.6 Launch • OpenAI launches GPT-5.6, its most advanced AI model, on Thursday (July 9, 2026) • Previously delayed due to U.S. government concerns over national security risks • U.S. Department of Commerce approved broad GPT-5.6 rollout

SpaceX AI Grok 4.5 Model • SpaceX AI launches Grok 4.5 AI model on Wednesday • Company's most intelligent offering to date designed for coding and agentic tasks • Grok 4.5 enters private beta at SpaceX and Tesla with 1.5T parameters • Includes Cursor training data

OpenAI GPT-Live Voice Models • OpenAI launched GPT-Live on Wednesday • New family of voice models capable of listening and speaking simultaneously in real time

OpenAI IPO Funding • Bank of America extended first $520 million credit line to OpenAI • First loan to AI company preparing for initial public offering

Meta Canada Data Center • Meta announced it will build C$13 billion data center in central Alberta, Canada • First data center in Canada as rapidly builds out computing capacity for global AI boom

Mistral Robotics Model • Paris-based Mistral AI unveiled its first robotics model on Wednesday • Europe's leading AI company pushing into factories, warehouses, and industrial automation

Claude Code Security Alert (China) • Chinese cybersecurity platform warned of serious security "backdoor" risk in Anthropic's Claude Code • China issued security alert over Anthropic's AI coding tool

China AI Chip Restrictions • China plans to let top AI firms buy limited Nvidia H200 chips • China appears intent on pulling "silicon curtain" around its own AI technology including open-source models • Beijing looking at curbing overseas access to China's top AI models

French Nvidia Probe • French competition authority's Nvidia probe nearing end

SK Hynix US Listing • Demand for SK Hynix's U.S. share offering was more than seven times oversubscribed

Bezos Blue Origin Funding • Jeff Bezos' Blue Origin seeking first outside funding at $130 billion valuation • Aiming to raise $10 billion in funding round

White House AI Model Standards • White House advances voluntary AI model standards due August 1

Anthropic Fable 5 • Fable 5 restored globally July 1 after export controls lifted

Meituan Open Source • Meituan LongCat-2.0 open-sourced

AI Became More Useful and More Controlled • Practical agent tools, tighter access rules, and massive compute deals in July 2026

Double Tap ♥️ For More

Les meilleurs navigateurs d'IA agentique à surveiller en 2026✨

👽Perplexity Comet

📝 Votre assistant IA qui navigue, recherche et exécute des tâches pour vous—il suffit de demander.

🧠 ChatGPT Atlas

📝 ChatGPT devient votre navigateur et gère le web pendant que vous vous détendez.

💬 Dia Browser

✏️ Discutez avec vos onglets, écrivez plus intelligemment et planifiez plus rapidement—l'IA intégrée dans votre flux.

🤖Microsoft Edge Copilot

📝 Copilot lit vos onglets, répond instantanément et accomplit le travail sur-le-champ.

🛡BrowserOS

📝 Un navigateur IA privé et open-source qui automatise les tâches localement—pas de fuites de données.

🌐 Opera Neon

😀 Un navigateur IA de nouvelle génération qui recherche, construit, achète et travaille même hors ligne.

🚀 Genspark AI Browser

😀Un navigateur entièrement agentique qui exécute des recherches approfondies et des flux de travail en mode automatique.

Les meilleurs navigateurs d'IA agentique à surveiller en 2026✨

👽Perplexity Comet

📝 Votre assistant IA qui navigue, recherche et exécute des tâches pour vous—il suffit de demander.

🧠 ChatGPT Atlas

📝 ChatGPT devient votre navigateur et gère le web pendant que vous vous détendez.

💬 Dia Browser

✏️ Discutez avec vos onglets, écrivez plus intelligemment et planifiez plus rapidement—l'IA intégrée dans votre flux.

🤖Microsoft Edge Copilot

📝 Copilot lit vos onglets, répond instantanément et accomplit le travail sur-le-champ.

🛡BrowserOS

📝 Un navigateur IA privé et open-source qui automatise les tâches localement—pas de fuites de données.

🌐 Opera Neon

😀 Un navigateur IA de nouvelle génération qui recherche, construit, achète et travaille même hors ligne.

🚀 Genspark AI Browser

😀Un navigateur entièrement agentique qui exécute des recherches approfondies et des flux de travail en mode automatique.