🚨 OpenAI выпустила HealthBench на Hugging Face!
🧑⚕️ Новый датасет создан для строгой оценки возможностей больших языковых моделей в области здравоохранения.
В него вошло 5 000 реалистичных медицинских диалогов, подготовленных при участии сотен врачей со всего мира.
⚡ Это важный шаг для применения ИИ в медицине — теперь модели будут проверяться не только на знания, но и на качество помощи человеку.
👉 Датасет доступен здесь: https://huggingface.co/datasets/openai/healthbench
🧑⚕️ Новый датасет создан для строгой оценки возможностей больших языковых моделей в области здравоохранения.
В него вошло 5 000 реалистичных медицинских диалогов, подготовленных при участии сотен врачей со всего мира.
⚡ Это важный шаг для применения ИИ в медицине — теперь модели будут проверяться не только на знания, но и на качество помощи человеку.
👉 Датасет доступен здесь: https://huggingface.co/datasets/openai/healthbench
❤3👍2🔥1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7😭3❤1
🧩 Streamdown: Markdown для AI-стриминга
Streamdown — это замена react-markdown, оптимизированная для потоковой передачи Markdown-контента от AI. Он обеспечивает плавное форматирование даже при неполных блоках, что делает его идеальным для интеграции с AI-решениями.
🚀 Основные моменты:
- 🔄 Обработка неполных Markdown блоков
- 🎨 Поддержка GitHub Flavored Markdown
- 🔢 Рендеринг математических формул с помощью KaTeX
- 🛡️ Безопасное рендеринг на основе harden-react-markdown
- ⚡ Оптимизированная производительность с мемоизацией
📌 GitHub: https://github.com/vercel/streamdown
Streamdown — это замена react-markdown, оптимизированная для потоковой передачи Markdown-контента от AI. Он обеспечивает плавное форматирование даже при неполных блоках, что делает его идеальным для интеграции с AI-решениями.
🚀 Основные моменты:
- 🔄 Обработка неполных Markdown блоков
- 🎨 Поддержка GitHub Flavored Markdown
- 🔢 Рендеринг математических формул с помощью KaTeX
- 🛡️ Безопасное рендеринг на основе harden-react-markdown
- ⚡ Оптимизированная производительность с мемоизацией
📌 GitHub: https://github.com/vercel/streamdown
GitHub
GitHub - vercel/streamdown: A drop-in replacement for react-markdown, designed for AI-powered streaming.
A drop-in replacement for react-markdown, designed for AI-powered streaming. - vercel/streamdown
❤2👍2
🚨 NEWS: xAI подала в суд на своего бывшего инженера Xuechen Li
Компания обвиняет его в краже технологий Grok и передаче их в OpenAI.
📌 Из иска:
> В июле он забрал секретные файлы после того, как продал акции xAI на $7 млн и принял оффер от OpenAI
> 14 августа Li признался в краже во время встречи
> Позже xAI обнаружила на его устройствах ещё больше украденных данных
> Компания требует компенсацию и запрет на переход Li в OpenAI
⚖️ Судебный процесс только начинается, но ставки очень высоки.
news: https://reuters.com/legal/litigation/musks-xai-sues-engineer-allegedly-taking-secrets-openai-2025-08-29/
Компания обвиняет его в краже технологий Grok и передаче их в OpenAI.
📌 Из иска:
> В июле он забрал секретные файлы после того, как продал акции xAI на $7 млн и принял оффер от OpenAI
> 14 августа Li признался в краже во время встречи
> Позже xAI обнаружила на его устройствах ещё больше украденных данных
> Компания требует компенсацию и запрет на переход Li в OpenAI
⚖️ Судебный процесс только начинается, но ставки очень высоки.
news: https://reuters.com/legal/litigation/musks-xai-sues-engineer-allegedly-taking-secrets-openai-2025-08-29/
❤3🔥2👍1🤡1
🔥 Подборка для LLM Fine-Tuning
На GitHub собрали огромную коллекцию датасетов, тулзов и концептов для тонкой настройки LLM.
📂 Всё аккуратно разложено по категориям:
- 🧮 Math & Logic
- 💻 Code
- 💬 Conversation & Role-Play
- 🤖 Agent & Function Calling
⚖️ Все датасеты доступны под свободными лицензиями (Apache 2.0, MIT, CC-BY-4.0 и др.).
👉 Репозиторий: https://github.com/mlabonne/llm-datasets
На GitHub собрали огромную коллекцию датасетов, тулзов и концептов для тонкой настройки LLM.
📂 Всё аккуратно разложено по категориям:
- 🧮 Math & Logic
- 💻 Code
- 💬 Conversation & Role-Play
- 🤖 Agent & Function Calling
⚖️ Все датасеты доступны под свободными лицензиями (Apache 2.0, MIT, CC-BY-4.0 и др.).
👉 Репозиторий: https://github.com/mlabonne/llm-datasets
❤3🔥2🥰2👍1
Отличный курс для тех, кто хочет разобраться в нейронках с нуля от Андрея Карпати (OpenAI/Tesla).
Внутри бесплатная серия лекций на YouTube (и репа на GitHub), где ты с нуля учишься собирать нейронки. Всё максимально hands-on:
Автор не просто рассказывает теорию, а пишет код вместе с тобой — от самых азов до тренировки сетей.
https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero/
Внутри бесплатная серия лекций на YouTube (и репа на GitHub), где ты с нуля учишься собирать нейронки. Всё максимально hands-on:
Автор не просто рассказывает теорию, а пишет код вместе с тобой — от самых азов до тренировки сетей.
https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero/
❤6🔥4👍3
Разработка сервиса с передовыми LLM-моделей в одном окне
Интересный кейс на Хабре — red_mad_robot провели технологический эксперимент и сделали AI-сервис Daisy — с большинством ведущих LLM и кастомной нейросетью для генерации изображений под капотом. В материале подробный рассказ, как выстраивать AI-based UX и объединить разные модули в многоуровневую архитектуру, описана маршрутизация и логические слои сервиса.
Для безопасности и точности ответов в Daisy собрали собственный контент-фильтр, который анализирует смысл запроса, а не просто ключевые слова. С учетом ложных срабатываний точность фильтра составила 87%.
📎 Читайте кейс полностью на Хабре: https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/941398/
Интересный кейс на Хабре — red_mad_robot провели технологический эксперимент и сделали AI-сервис Daisy — с большинством ведущих LLM и кастомной нейросетью для генерации изображений под капотом. В материале подробный рассказ, как выстраивать AI-based UX и объединить разные модули в многоуровневую архитектуру, описана маршрутизация и логические слои сервиса.
Для безопасности и точности ответов в Daisy собрали собственный контент-фильтр, который анализирует смысл запроса, а не просто ключевые слова. С учетом ложных срабатываний точность фильтра составила 87%.
📎 Читайте кейс полностью на Хабре: https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/941398/
❤4
FineVision — огромный open-source датасет для обучения современных Vision-Language моделей!
В цифрах это выглядит так:
🖼 17.3M изображений
📦 24.3M сэмплов
💬 88.9M диалоговых шагов
🔡 9.5B токенов ответов
✨ Несколько интересных находок из датасета:
Разнообразие доменов: от повседневных фото до сложных технических изображений.
Многоступенчатые диалоги помогают моделям лучше понимать контекст.
Сильный фокус на качество аннотаций и баланс данных.
👉 FineVision открывает новые возможности для исследований и создания ещё более умных VLM-моделей
http://huggingface.co/spaces/HuggingFaceM4/FineVision
В цифрах это выглядит так:
🖼 17.3M изображений
📦 24.3M сэмплов
💬 88.9M диалоговых шагов
🔡 9.5B токенов ответов
✨ Несколько интересных находок из датасета:
Разнообразие доменов: от повседневных фото до сложных технических изображений.
Многоступенчатые диалоги помогают моделям лучше понимать контекст.
Сильный фокус на качество аннотаций и баланс данных.
👉 FineVision открывает новые возможности для исследований и создания ещё более умных VLM-моделей
http://huggingface.co/spaces/HuggingFaceM4/FineVision
❤2👍2🔥1
🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
Python: www.tgoop.com/pythonl
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Собеседования DS: www.tgoop.com/machinelearning_interview
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
Devops: www.tgoop.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tgoop.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_1001_notes
Java: www.tgoop.com/java_library
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Golang: www.tgoop.com/Golang_google
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
ИИ: www.tgoop.com/vistehno
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tgoop.com/gamedev
Haskell: www.tgoop.com/haskell_tg
Физика: www.tgoop.com/fizmat
💼 Папка с вакансиями: www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
Python: www.tgoop.com/pythonl
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Собеседования DS: www.tgoop.com/machinelearning_interview
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
Devops: www.tgoop.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tgoop.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_1001_notes
Java: www.tgoop.com/java_library
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Golang: www.tgoop.com/Golang_google
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
ИИ: www.tgoop.com/vistehno
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tgoop.com/gamedev
Haskell: www.tgoop.com/haskell_tg
Физика: www.tgoop.com/fizmat
💼 Папка с вакансиями: www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
👍2
🛠️ Приложение CADAM: текст в 3D-модели
CADAM — это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое преобразует текст и изображения в 3D-модели. Использует AI для генерации, поддерживает экспорт в различные форматы и работает в браузере благодаря WebAssembly.
🚀 Основные моменты:
- AI-генерация 3D-моделей из текстовых описаний
- Интерактивные параметры для мгновенной настройки
- Экспорт в форматы .STL и .SCAD
- Полностью браузерное приложение
- Поддержка библиотек BOSL и MCAD
📌 GitHub: https://github.com/Adam-CAD/CADAM
CADAM — это веб-приложение с открытым исходным кодом, которое преобразует текст и изображения в 3D-модели. Использует AI для генерации, поддерживает экспорт в различные форматы и работает в браузере благодаря WebAssembly.
🚀 Основные моменты:
- AI-генерация 3D-моделей из текстовых описаний
- Интерактивные параметры для мгновенной настройки
- Экспорт в форматы .STL и .SCAD
- Полностью браузерное приложение
- Поддержка библиотек BOSL и MCAD
📌 GitHub: https://github.com/Adam-CAD/CADAM
👍3🔥1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
XLeRobot — это открытый проект, который позволяет собрать настоящего двухрукого мобильного робота своими руками.
Автор — студент Rice University Gaotian Wang, в проектеон сделал упор на доступность и практичность.
- Цена сборки ≈ $660 — полноценный робот с двумя руками и колесной базой.
- Можно собрать упрощённую версия за $250 на базе LeKiwi + SO-100, которая собирается быстрее.
- В комплекте: URDF-модели, симуляция, управление через VR, Joy-Con или Xbox-геймпад.
- Подходит для экспериментов в симуляции и переноса в реальный мир (**Sim2Real**).
взаимодействия с окружающей средой.
XLeRobot — это недорогая и открытая платформа для тех, кто хочет попробовать себя в робототехнике, исследовать управление, симуляцию и AI-алгоритмы на реальном роботе.
@ai_machinelearning_big_data
#robotics #opensource #AI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🤣2
Тонны промтов, гайдов и курсов в одном месте — запустилась первая соцсеть для экспериментов с ИИ.
То, что начиналось как простой обмен промтами, всего за пару месяцев превратилось в активное комьюнити.
Здесь есть удобный поиск, фильтры по темам, моделям и задачам, а лучшие находки сами выходят в топ благодаря участникам.
Не трать время на изобретение с нуля — скорее всего, кто-то уже придумал промт за тебя 😋
Присоединяйтесь — это именно то место, где стоит быть.
https://altsociety.ai/
То, что начиналось как простой обмен промтами, всего за пару месяцев превратилось в активное комьюнити.
Здесь есть удобный поиск, фильтры по темам, моделям и задачам, а лучшие находки сами выходят в топ благодаря участникам.
Не трать время на изобретение с нуля — скорее всего, кто-то уже придумал промт за тебя 😋
Присоединяйтесь — это именно то место, где стоит быть.
https://altsociety.ai/
❤3👍1
🤖 Легковесный AI-агент на C для командной строки
Agent-C — это ультралегкий AI-агент, который взаимодействует с OpenRouter API и выполняет команды оболочки. Он оптимизирован для работы на macOS и Linux, обеспечивая минимальный размер бинарников и эффективное управление памятью.
🚀Основные моменты:
- Выполнение команд оболочки через AI-ответы
- Минимальный размер: 4.4KB для macOS, ~16KB для Linux
- Эффективное управление памятью с помощью скользящего окна
- Кроссплатформенная поддержка
📌 GitHub: https://github.com/bravenewxyz/agent-c
#c
Agent-C — это ультралегкий AI-агент, который взаимодействует с OpenRouter API и выполняет команды оболочки. Он оптимизирован для работы на macOS и Linux, обеспечивая минимальный размер бинарников и эффективное управление памятью.
🚀Основные моменты:
- Выполнение команд оболочки через AI-ответы
- Минимальный размер: 4.4KB для macOS, ~16KB для Linux
- Эффективное управление памятью с помощью скользящего окна
- Кроссплатформенная поддержка
📌 GitHub: https://github.com/bravenewxyz/agent-c
#c
❤3👍2
AI нельзя напрямую сравнивать с привычными историческими технологиями — оно развивается и впервые становится качественно иной технологией, способной превосходить человека во всех областях.
По данным Revelio Labs, с января 2023 года число вакансий для начинающих специалистов в США сократилось примерно на 35%, и в этом значительную роль сыграл AI.
Особенно сильно снижение ощущают молодые люди 16–24 лет: рынок труда в США переживает самый сложный период со времён пандемии.
Однако главный вопрос — не текущие проблемы занятости, а прогнозы о том, что AI может вытеснить значительную часть стартовых должностей в будущем.
#AI #JobMarket #FutureOfWork #Automation
По данным Revelio Labs, с января 2023 года число вакансий для начинающих специалистов в США сократилось примерно на 35%, и в этом значительную роль сыграл AI.
Особенно сильно снижение ощущают молодые люди 16–24 лет: рынок труда в США переживает самый сложный период со времён пандемии.
Однако главный вопрос — не текущие проблемы занятости, а прогнозы о том, что AI может вытеснить значительную часть стартовых должностей в будущем.
#AI #JobMarket #FutureOfWork #Automation
❤4👍3🔥2🤡1
Forwarded from Golang
Также представлена новая команда
genkit init:ai-tools
для лёгкой интеграции с AI-ассистентами в процессе разработки. 🔑 Что нового в Genkit Go 1.0
1. Production-ready
API признан стабильным: все программы, написанные на Genkit 1.*, будут работать и собираться в будущих минорных версиях.
2. Type-safe AI-flows
- Определение “flows” через Go-структуры и JSON Schema.
- Повышенная типобезопасность, тестируемость, наблюдаемость и удобство при деплое.
3. Унифицированный интерфейс моделей
Поддержка разных провайдеров (Google AI, Vertex AI, OpenAI, Ollama и др.) через единый API — легко переключаться между ними.
4. Tool calling, RAG и мультимодальность
- Вызов внешних инструментов (tool calling).
- Retrieval-augmented generation (RAG).
- Поддержка мультимодальных сценариев (текст, изображения и др.).
5. Инструменты для разработчиков
- Независимая CLI-утилита для локальной разработки.
- Developer UI: тестирование промтов, отладка flows, отслеживание производительности и трассировка.
6. Команда `genkit init:ai-tools`
Автоматическая интеграция с AI-ассистентами разработки: Gemini CLI, Firebase Studio, Claude Code, Cursor и др.
7. Примеры кода
В официальной документации показано, как определять flows, запускать HTTP endpoints, работать с моделями и инструментами.
🚀 Почему это важно
- Быстрая и безопасная разработка AI-приложений на Go.
- Унифицированный API позволяет экспериментировать и менять провайдеров без переписывания логики.
- Встроенные dev-инструменты ускоряют отладку и интеграцию.
- Подходит как для прототипов, так и для production-решений.
📌 Официальный анонс: https://developers.googleblog.com/en/announcing-genkit-go-10-and-enhanced-ai-assisted-development/?linkId=16710004Нужно
@Golang_google
#Genkit #GoLang #GoogleAI #AIDevelopment #OpenSource #RAG
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍2🔥2
🧩 Высокопроизводительный инструмент для дедупликации текста
Этот репозиторий предлагает оптимизированное решение для удаления дубликатов в больших текстовых наборах. Он сочетает в себе точную дедупликацию с помощью Content-Defined Chunking и обнаружение почти идентичных документов с использованием SimHash и Faiss. Сердце проекта написано на C++ и использует параллельные вычисления для максимальной производительности.
🚀 Основные моменты:
- Многоступенчатая дедупликация: точная и почти идентичная.
- Высокопроизводительный C++ код с параллельной обработкой.
- Интеграция с Python через чистый API.
- Эффективен для очистки данных перед обучением моделей.
📌 GitHub: https://github.com/conanhujinming/text_dedup
#cpp
Этот репозиторий предлагает оптимизированное решение для удаления дубликатов в больших текстовых наборах. Он сочетает в себе точную дедупликацию с помощью Content-Defined Chunking и обнаружение почти идентичных документов с использованием SimHash и Faiss. Сердце проекта написано на C++ и использует параллельные вычисления для максимальной производительности.
🚀 Основные моменты:
- Многоступенчатая дедупликация: точная и почти идентичная.
- Высокопроизводительный C++ код с параллельной обработкой.
- Интеграция с Python через чистый API.
- Эффективен для очистки данных перед обучением моделей.
📌 GitHub: https://github.com/conanhujinming/text_dedup
#cpp
GitHub
GitHub - conanhujinming/text_dedup: High-Performance Text Deduplication Toolkit
High-Performance Text Deduplication Toolkit. Contribute to conanhujinming/text_dedup development by creating an account on GitHub.
❤4🔥3🥰1
Создавая будущее: магистратура по прикладному ИИ
Нейросети пишут код, создают контент и даже помогают в разработке лекарств. Спрос на ИИ-специалистов взлетел на 80% всего за год. А IT-гиганты, банки и телеком охотятся за талантами.
Станьте таким специалистом с онлайн-магистратурой «Прикладной искусственный интеллект» от УрФУ и Нетологии. Это программа, где вы не просто учитесь, а решаете реальные задачи от Яндекса, МТС Банка и Dodo Brands. Где вместо скучных лекций — проекты и хакатоны, а преподаватели — практики из ведущих компаний.
За 2 года вы научитесь:
Использовать Python и его библиотеки.
Генерировать гипотезы и подбирать алгоритмы для разных моделей.
Строить конвейеры обработки данных.
Автоматизировать ML-пайплайн.
А ещё узнаете, как ИИ применяют в медицине, e-commerce и банковском секторе. Потому что будущее AI — не только в IT.
Эта программа — одна из немногих, куда можно поступить в сентябре. Если после летнего отдыха вы полны сил и готовы к новому, сделайте уверенный шаг в ИИ-сферу.
Подать документы можно до 18 сентября.
Узнайте подробности по ссылке: https://netolo.gy/emS1
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125. Erid:2VSb5xqAdd3
Нейросети пишут код, создают контент и даже помогают в разработке лекарств. Спрос на ИИ-специалистов взлетел на 80% всего за год. А IT-гиганты, банки и телеком охотятся за талантами.
Станьте таким специалистом с онлайн-магистратурой «Прикладной искусственный интеллект» от УрФУ и Нетологии. Это программа, где вы не просто учитесь, а решаете реальные задачи от Яндекса, МТС Банка и Dodo Brands. Где вместо скучных лекций — проекты и хакатоны, а преподаватели — практики из ведущих компаний.
За 2 года вы научитесь:
Использовать Python и его библиотеки.
Генерировать гипотезы и подбирать алгоритмы для разных моделей.
Строить конвейеры обработки данных.
Автоматизировать ML-пайплайн.
А ещё узнаете, как ИИ применяют в медицине, e-commerce и банковском секторе. Потому что будущее AI — не только в IT.
Эта программа — одна из немногих, куда можно поступить в сентябре. Если после летнего отдыха вы полны сил и готовы к новому, сделайте уверенный шаг в ИИ-сферу.
Подать документы можно до 18 сентября.
Узнайте подробности по ссылке: https://netolo.gy/emS1
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125. Erid:2VSb5xqAdd3