Вайб Цех. Кодим на станках будущего
red_mad_robot открывают двери Вайб Цеха — места, где рождается новый стандарт разработки. Вместо станков — LLM, вместо чертежей — промпты.
Мастера из red_mad_robot, SberAI и Clоud.ru расскажут, как работает производство цифровых продуктов будущего. На сборочной линии обсудят:
01_Как промпты и LLM меняют работу инженера.
02_Рост производительности и новые возможности.
03_Вектор развития для разработчиков.
📅 25 октября, Санкт-Петербург
🎟 Ловите промокод на скидку
Стань мастером цифровой сборки!
red_mad_robot открывают двери Вайб Цеха — места, где рождается новый стандарт разработки. Вместо станков — LLM, вместо чертежей — промпты.
Мастера из red_mad_robot, SberAI и Clоud.ru расскажут, как работает производство цифровых продуктов будущего. На сборочной линии обсудят:
01_Как промпты и LLM меняют работу инженера.
02_Рост производительности и новые возможности.
03_Вектор развития для разработчиков.
📅 25 октября, Санкт-Петербург
🎟 Ловите промокод на скидку
PROMObigdatai и записывайтесь в цех: https://clck.ru/3PY7ty Стань мастером цифровой сборки!
🔥3🤡1
🤖 Tongyi DeepResearch: мощная языковая модель для глубокого поиска
Tongyi DeepResearch — это языковая модель с 30,5 миллиарда параметров, специально разработанная для глубоких информационно-ориентированных задач. Она демонстрирует выдающиеся результаты на различных бенчмарках, включая Humanity's Last Exam и WebWalkerQA, благодаря автоматизированному синтезу данных и передовым методам обучения с подкреплением.
🚀Основные моменты:
- Высокая производительность на сложных задачах поиска.
- Полностью автоматизированный процесс синтеза данных.
- Совместимость с несколькими парадигмами вывода.
- Эффективное обучение с использованием данных агентных взаимодействий.
📌 GitHub: https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch
#python
Tongyi DeepResearch — это языковая модель с 30,5 миллиарда параметров, специально разработанная для глубоких информационно-ориентированных задач. Она демонстрирует выдающиеся результаты на различных бенчмарках, включая Humanity's Last Exam и WebWalkerQA, благодаря автоматизированному синтезу данных и передовым методам обучения с подкреплением.
🚀Основные моменты:
- Высокая производительность на сложных задачах поиска.
- Полностью автоматизированный процесс синтеза данных.
- Совместимость с несколькими парадигмами вывода.
- Эффективное обучение с использованием данных агентных взаимодействий.
📌 GitHub: https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch
#python
GitHub
GitHub - Alibaba-NLP/DeepResearch: Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent - Alibaba-NLP/DeepResearch
❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚨 Одним выстрелом сгенерировал эмулятор Nintendo с (очень вероятно что это Gemini 3.0 Pro.)
Если так, то Gemini 3.0 разнесёт всех конкурентов.
Попросили модель сделать ретро Nintendo-сим с играми, *без внешних ассетов*.
Результат?
Через 1 минуту — готовая полноценная сцена.
Ни одна другая модель пока не показывает такого уровня стабильности и точности при генерации.
Автор выложил промпт и пруф *one-shot-генерации* в треде — и это даже не лучший результат, готовится ещё более сильная версия с чуть изменённым промптом.
Пост: https://x.com/chetaslua/status/1978438353918779461
#Gemini #GoogleAI #AIGeneration #AIModels #Multimodal #TextToGame
Если так, то Gemini 3.0 разнесёт всех конкурентов.
Попросили модель сделать ретро Nintendo-сим с играми, *без внешних ассетов*.
Результат?
Через 1 минуту — готовая полноценная сцена.
Ни одна другая модель пока не показывает такого уровня стабильности и точности при генерации.
Автор выложил промпт и пруф *one-shot-генерации* в треде — и это даже не лучший результат, готовится ещё более сильная версия с чуть изменённым промптом.
Пост: https://x.com/chetaslua/status/1978438353918779461
#Gemini #GoogleAI #AIGeneration #AIModels #Multimodal #TextToGame
❤5👍1🔥1
🧬 ShinkaEvolve: Эволюция программ с помощью ИИ
ShinkaEvolve — это фреймворк, который сочетает большие языковые модели с эволюционными алгоритмами для автоматизации научных открытий. Он позволяет улучшать научный код, используя креативные возможности ИИ и оптимизацию через эволюцию, поддерживая параллельную оценку кандидатов.
🚀 Основные моменты:
- Комбинирует LLM и эволюционные алгоритмы.
- Поддерживает параллельную оценку на локальных машинах и кластерах.
- Хранит архив успешных решений для передачи знаний.
- Оптимизирует производительность при сохранении корректности кода.
- Идеален для научных задач с доступными проверяющими.
📌 GitHub: https://github.com/SakanaAI/ShinkaEvolve
#python
ShinkaEvolve — это фреймворк, который сочетает большие языковые модели с эволюционными алгоритмами для автоматизации научных открытий. Он позволяет улучшать научный код, используя креативные возможности ИИ и оптимизацию через эволюцию, поддерживая параллельную оценку кандидатов.
🚀 Основные моменты:
- Комбинирует LLM и эволюционные алгоритмы.
- Поддерживает параллельную оценку на локальных машинах и кластерах.
- Хранит архив успешных решений для передачи знаний.
- Оптимизирует производительность при сохранении корректности кода.
- Идеален для научных задач с доступными проверяющими.
📌 GitHub: https://github.com/SakanaAI/ShinkaEvolve
#python
🚀 Baidu представила самую эффективную мультимодальную модель в мире
Она называется PaddleOCR-VL - монстр с 0,9 млрд параметров, который превосходит GPT-4o, Gemini 2.5 и все существующие Doc-AI-модели.
Модель понимает 109 языков, распознаёт текст, таблицы, формулы и графики, при этом работает *быстрее систем, которые в 10 раз больше по размеру.*
Секрет успеха:
- 🧠 Динамический визуальный энкодер в стиле NaViT
- 💬 Языковая модель ERNIE-4.5-0.3B
- 🧾 Интеллектуальная система разметки PP-DocLayoutV2, устраняющая галлюцинации
Всё с открытым исходным кодом и менее 1 млрд параметров.
Это не просто эффективная модель — это новый эталон мультимодального ИИ.
🔗 https://huggingface.co/PaddlePaddle
Она называется PaddleOCR-VL - монстр с 0,9 млрд параметров, который превосходит GPT-4o, Gemini 2.5 и все существующие Doc-AI-модели.
Модель понимает 109 языков, распознаёт текст, таблицы, формулы и графики, при этом работает *быстрее систем, которые в 10 раз больше по размеру.*
Секрет успеха:
- 🧠 Динамический визуальный энкодер в стиле NaViT
- 💬 Языковая модель ERNIE-4.5-0.3B
- 🧾 Интеллектуальная система разметки PP-DocLayoutV2, устраняющая галлюцинации
Всё с открытым исходным кодом и менее 1 млрд параметров.
Это не просто эффективная модель — это новый эталон мультимодального ИИ.
🔗 https://huggingface.co/PaddlePaddle
❤11🤓2
SQL-инъекции остаются одной из самых частых и опасных уязвимостей в веб-приложениях. Ошибка в одном запросе — и злоумышленник получает доступ к базе данных, паролям и пользовательским данным.
В этом материале — полный практический разбор:
как именно происходят SQL-инъекции, какие ошибки разработчиков к ним приводят, как их распознать в коде и главное — как защититься.
Разберём реальные примеры на Python, PHP и Go, посмотрим, как атакующий «взламывает» запрос, и научимся писать безопасный код с параметризованными запросами и ORM.
Это не теория, а руководство, которое поможет понять уязвимость изнутри и навсегда закрыть её в своих проектах.
👉 Читать гайд
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Один One Day Offer вам или целых три — всем? 😉
25 октября Сбер проведёт сразу три экспресс-отбора кандидатов в две команды: GigaData и Kandinsky. Чем вам предстоит заниматься 👇
✔️ Развивать GigaData — внутреннюю платформу Сбера, которая обрабатывает петабайты данных и миллиарды запросов в сутки. One Day Offer для Python‑разработчиков.
✔️ Работать над Kandinsky — обучать большие модели с нуля, собирать и подготавливать данные, исследовать самые эффективные методы дообучения моделей.
— One Day Offer для Machine Learning Engineers с опытом в Deep Learning и компьютерном зрении (CV).
— One Day Offer для Research и Deep Learning Engineers.
Выбирайте то, что больше подходит под ваши навыки, и регистрируйтесь на One Day Offer!
25 октября Сбер проведёт сразу три экспресс-отбора кандидатов в две команды: GigaData и Kandinsky. Чем вам предстоит заниматься 👇
✔️ Развивать GigaData — внутреннюю платформу Сбера, которая обрабатывает петабайты данных и миллиарды запросов в сутки. One Day Offer для Python‑разработчиков.
✔️ Работать над Kandinsky — обучать большие модели с нуля, собирать и подготавливать данные, исследовать самые эффективные методы дообучения моделей.
— One Day Offer для Machine Learning Engineers с опытом в Deep Learning и компьютерном зрении (CV).
— One Day Offer для Research и Deep Learning Engineers.
Выбирайте то, что больше подходит под ваши навыки, и регистрируйтесь на One Day Offer!
👍3
🔍 Глубокое исследование проблем с ACPI на ноутбуках ASUS ROG
Этот репозиторий посвящен анализу проблем с производительностью на ноутбуках ASUS ROG, вызванным ошибками в прошивке ACPI. Исследуются причины задержек и прерываний, влияющих на работу системы, включая аудио и графику. Используются инструменты для диагностики и трассировки, чтобы выявить корень проблемы.
🚀Основные моменты:
- Анализ проблем с производительностью на ASUS ROG.
- Использование LatencyMon для выявления задержек.
- Трассировка ACPI с помощью ETW для детального анализа.
- Обнаружение системных ошибок и их влияние на работу GPU.
📌 GitHub: https://github.com/Zephkek/Asus-ROG-Aml-Deep-Dive
#c
Этот репозиторий посвящен анализу проблем с производительностью на ноутбуках ASUS ROG, вызванным ошибками в прошивке ACPI. Исследуются причины задержек и прерываний, влияющих на работу системы, включая аудио и графику. Используются инструменты для диагностики и трассировки, чтобы выявить корень проблемы.
🚀Основные моменты:
- Анализ проблем с производительностью на ASUS ROG.
- Использование LatencyMon для выявления задержек.
- Трассировка ACPI с помощью ETW для детального анализа.
- Обнаружение системных ошибок и их влияние на работу GPU.
📌 GitHub: https://github.com/Zephkek/Asus-ROG-Aml-Deep-Dive
#c
❤2👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Быстрее, умнее, точнее
VK запустил RecSys Challenge — соревнование по разработке алгоритмов рекомендаций.
Участникам предстоит решить одну из самых сложных проблем рекомендательных систем: предсказать, кому зайдёт ролик, который никто ещё не видел.
В основе датасет VK-LSVD:
40 млрд взаимодействий
20 млн роликов
Формат:
Студенты, исследователи, ML-инженеры — welcome
Призовой фонд — 2 500 000 рублей 💸
Читайте подробнее и регистрируйтесь до 15 декабря на сайте соревнования.
VK запустил RecSys Challenge — соревнование по разработке алгоритмов рекомендаций.
Участникам предстоит решить одну из самых сложных проблем рекомендательных систем: предсказать, кому зайдёт ролик, который никто ещё не видел.
В основе датасет VK-LSVD:
40 млрд взаимодействий
20 млн роликов
Формат:
Студенты, исследователи, ML-инженеры — welcome
Призовой фонд — 2 500 000 рублей 💸
Читайте подробнее и регистрируйтесь до 15 декабря на сайте соревнования.
📢 Hugging Face запускает *FineWiki Viewer*
Сегодня Hugging Face сообщает о выпуске интерактивного инструмента *FineWiki Viewer* - визуальной оболочки для работы с датасетом FineWiki, содержащим в себе качественно извлечённые данные из Википедии на более чем 300 языках.
То есть теперь исследователи и инженеры могут не просто скачивать сырые тексты, а исследовать язык-данные визуально: искать темы, оценивать баланс языков и анализировать структуру.
Новая возможность - ещё один шаг Hugging Face в построении “Экосистемы данных для открытой модели ИИ”, где не только модели, но и доступные и хорошо документированные данные становятся первым ресурсом.
https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceFW/finewiki-viewer
Сегодня Hugging Face сообщает о выпуске интерактивного инструмента *FineWiki Viewer* - визуальной оболочки для работы с датасетом FineWiki, содержащим в себе качественно извлечённые данные из Википедии на более чем 300 языках.
То есть теперь исследователи и инженеры могут не просто скачивать сырые тексты, а исследовать язык-данные визуально: искать темы, оценивать баланс языков и анализировать структуру.
Новая возможность - ещё один шаг Hugging Face в построении “Экосистемы данных для открытой модели ИИ”, где не только модели, но и доступные и хорошо документированные данные становятся первым ресурсом.
https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceFW/finewiki-viewer
huggingface.co
FineWiki Viewer - a Hugging Face Space by HuggingFaceFW
Viewer to explore the finewiki dataset
🔥5❤3👍1
LongCat представила VitaBench - бенчмарк для реальных сценариев работы AI-агентов
Команда LongCat выпустила VitaBench - открытый набор тестов, оценивающий, как искусственные агенты справляются с задачами из реальной жизни: доставка еды, рестораны и путешествия.
Бенчмарк проверяет три ключевых способности — рассуждение, использование инструментов и адаптивное взаимодействие.
Результаты более 20 лучших моделей оказались низкими: средний успех 30% между сценариями и 48% внутри одного. Даже топовые reasoning-модели показывают нестабильность — идеальных результатов (4 из 4 успешных запусков) нет вовсе.
Авторы отмечают, что агенты пока не готовы к надёжной работе в продакшене, но VitaBench помогает точно измерять прогресс и сложность агентных задач.
🌐 Project & Leaderboards: http://vitabench.github.io
💻 Code: https://github.com/meituan-longcat/vitabench
🤗 Dataset: https://huggingface.co/datasets/meituan-longcat/VitaBench
Команда LongCat выпустила VitaBench - открытый набор тестов, оценивающий, как искусственные агенты справляются с задачами из реальной жизни: доставка еды, рестораны и путешествия.
Бенчмарк проверяет три ключевых способности — рассуждение, использование инструментов и адаптивное взаимодействие.
Результаты более 20 лучших моделей оказались низкими: средний успех 30% между сценариями и 48% внутри одного. Даже топовые reasoning-модели показывают нестабильность — идеальных результатов (4 из 4 успешных запусков) нет вовсе.
Авторы отмечают, что агенты пока не готовы к надёжной работе в продакшене, но VitaBench помогает точно измерять прогресс и сложность агентных задач.
🌐 Project & Leaderboards: http://vitabench.github.io
💻 Code: https://github.com/meituan-longcat/vitabench
🤗 Dataset: https://huggingface.co/datasets/meituan-longcat/VitaBench
Meituan LongCat Team
VitaBench: Benchmarking LLM Agents with Versatile Interactive Tasks in Real-world Applications
VitaBench is a challenging benchmark that evaluates agents on versatile interactive tasks grounded in real-world settings, comprising 66 tools and 400 tasks.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Неожиданный поворот: облачный провайдер Cloud.ru запустил телемагазин с комиком Ильей Макаровым.
Этот контраст между юмором и технологиями работает отлично: Илья просто и понятно объясняет, как запускать передовые AI-сценарии: с помощью AI анализировать данные и автоматизировать процессы, даже если вы не техлид.
Cloud.ru доказывает, что их сервисы — это действительно просто и удобно.
Узнайте, как про AI рассказывают с шутками (и без багов)
Реклама. ООО «Облачные технологии», ИНН: 7736279160. Erid: 2W5zFHrkSfS. 0+
Этот контраст между юмором и технологиями работает отлично: Илья просто и понятно объясняет, как запускать передовые AI-сценарии: с помощью AI анализировать данные и автоматизировать процессы, даже если вы не техлид.
Cloud.ru доказывает, что их сервисы — это действительно просто и удобно.
Узнайте, как про AI рассказывают с шутками (и без багов)
Реклама. ООО «Облачные технологии», ИНН: 7736279160. Erid: 2W5zFHrkSfS. 0+
😁3👎2❤1🔥1
🔍 Главное
- Локальное распознавание речи на базе Whisper
- Визуальное редактирование и синхронный предпросмотр
- Экспорт в SRT / JSON
- Кастомизация стилей и поддержка разных языков
👉 Репозиторий: https://github.com/x007xyz/flycut-caption
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
GitHub - x007xyz/flycut-caption: A complete video subtitle editing React component with AI-powered speech recognition and visual…
A complete video subtitle editing React component with AI-powered speech recognition and visual editing capabilities. - x007xyz/flycut-caption
👍2
Forwarded from Machinelearning
🧠 Андрей Карпаты научил nanochat считать буквы - и объяснил, как расширять способности модели.
Карпаты показал, как добавить новую функцию в мини-LLM nanochat d32, чьи размеры он сравнил с «мозгом пчелы».
Он обучил модель считать, сколько раз буква r встречается в слове strawberry - и использовал этот пример, чтобы показать, как можно наделять маленькие языковые модели новыми навыками через синтетические задачи.
Он использует задачу SpellingBee, которая генерирует диалоги вида:
> «Сколько букв r в слове strawberry?»
и правильные ответы.
После этого модель дообучается (**SFT**) или проходит обучение с подкреплением (RL), чтобы закрепить навык.
Далее модель проходит дообучение (SFT) или обучение с подкреплением (RL), чтобы закрепить навык.
Карпаты объясняет, что для маленьких моделей важно продумывать всё до мелочей, как разнообразить запросы, как устроена токенизация и даже где ставить пробелы.
Он показывает, что рассуждения лучше разбивать на несколько шагов, тогда модель легче «понимает» задачу.
Nanochat решает задачу двумя способами:
— логически, рассуждая пошагово,
— и через встроенный Python-интерпретатор, выполняя вычисления прямо внутри чата.
🧩 Идея в том, что даже крошечные LLM можно «научить думать», если правильно подготовить примеры и синтетические данные.
📘 Полный разбор: github.com/karpathy/nanochat/discussions/164
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Karpathy #Nanochat #LLM #SFT #RL #MachineLearning #OpenSource
Карпаты показал, как добавить новую функцию в мини-LLM nanochat d32, чьи размеры он сравнил с «мозгом пчелы».
Он обучил модель считать, сколько раз буква r встречается в слове strawberry - и использовал этот пример, чтобы показать, как можно наделять маленькие языковые модели новыми навыками через синтетические задачи.
Он использует задачу SpellingBee, которая генерирует диалоги вида:
> «Сколько букв r в слове strawberry?»
и правильные ответы.
После этого модель дообучается (**SFT**) или проходит обучение с подкреплением (RL), чтобы закрепить навык.
Далее модель проходит дообучение (SFT) или обучение с подкреплением (RL), чтобы закрепить навык.
Карпаты объясняет, что для маленьких моделей важно продумывать всё до мелочей, как разнообразить запросы, как устроена токенизация и даже где ставить пробелы.
Он показывает, что рассуждения лучше разбивать на несколько шагов, тогда модель легче «понимает» задачу.
Nanochat решает задачу двумя способами:
— логически, рассуждая пошагово,
— и через встроенный Python-интерпретатор, выполняя вычисления прямо внутри чата.
🧩 Идея в том, что даже крошечные LLM можно «научить думать», если правильно подготовить примеры и синтетические данные.
📘 Полный разбор: github.com/karpathy/nanochat/discussions/164
@ai_machinelearning_big_data
#AI #Karpathy #Nanochat #LLM #SFT #RL #MachineLearning #OpenSource
🔥6❤1
Профессиональный гайд по работе с ChatGPT (2025)
Как использовать ChatGPT не просто как «умного собеседника», а как полноценного помощника для программирования, маркетинга, аналитики и обучения?
Мы разберём, какие версии модели существуют, какие плагины открывают новые возможности, как строить промпты так, чтобы получать точные и полезные ответы, и как интегрировать ChatGPT в рабочие процессы.
Если у вас нет доступа к chatgpt можете использовать бесплатногного бота в телеге: , чтобы потестить все техники из статьи или воспользоваться обычной версией с помощью всем известного обхода блокировки.
Не будем тянуть время, Поехали!
📌 Гайд
Как использовать ChatGPT не просто как «умного собеседника», а как полноценного помощника для программирования, маркетинга, аналитики и обучения?
Мы разберём, какие версии модели существуют, какие плагины открывают новые возможности, как строить промпты так, чтобы получать точные и полезные ответы, и как интегрировать ChatGPT в рабочие процессы.
Если у вас нет доступа к chatgpt можете использовать бесплатногного бота в телеге: , чтобы потестить все техники из статьи или воспользоваться обычной версией с помощью всем известного обхода блокировки.
Не будем тянуть время, Поехали!
📌 Гайд
👎3
Black-box Optimization of LLM Outputs by Asking for Directions
В статье показан способ «взломать» закрытые модели, заставить их делать то, что они не должны, например, писать вредоносные инструкции или обходить защиту.
Самое интересное - для взлома не нужны никакие внутренние данные модели, вроде вероятностей или оценок уверенности. Достаточно только её обычных текстовых ответов, которые любой пользователь может получить.
Как это работает?
Атакующий предлагает модели два варианта (например, два промпта или два изображения) и спрашивает:
Модель честно отвечает - и этим помогает атакующему выбрать «лучший» вариант. Потом процесс повторяется: из нового варианта делают ещё два, снова спрашивают - и так шаг за шагом подбираются к промпту, который заставляет модель нарушить свои правила.
Результаты впечатляют (или пугают):
• Успешность атак — от 98% до 100%.
• Часто хватает меньше 200 запросов.
• Работает даже без доступа к коду или внутренностям модели.
• Подходит не только для текста, но и для изображений и других задач.
Самый парадоксальный момент: чем умнее и мощнее модель, тем легче её обмануть таким способом. Потому что она лучше понимает нюансы и охотнее участвует в «диалоге», помогая уточнять цель — даже если эта цель вредоносная.
Если система безопасности полагается только на то, «что модель выдаёт в ответ», - этого уже недостаточно. Нужно также анализировать как пользователь взаимодействует с моделью: например, часто ли он просит сравнивать варианты, уточнять или «подкручивать» ответы. Такие паттерны могут быть признаком атаки.
arxiv.org/abs/2510.16794
В статье показан способ «взломать» закрытые модели, заставить их делать то, что они не должны, например, писать вредоносные инструкции или обходить защиту.
Самое интересное - для взлома не нужны никакие внутренние данные модели, вроде вероятностей или оценок уверенности. Достаточно только её обычных текстовых ответов, которые любой пользователь может получить.
Как это работает?
Атакующий предлагает модели два варианта (например, два промпта или два изображения) и спрашивает:
«Какой из этих двух вариантов ближе к тому, что я хочу?»
Модель честно отвечает - и этим помогает атакующему выбрать «лучший» вариант. Потом процесс повторяется: из нового варианта делают ещё два, снова спрашивают - и так шаг за шагом подбираются к промпту, который заставляет модель нарушить свои правила.
Результаты впечатляют (или пугают):
• Успешность атак — от 98% до 100%.
• Часто хватает меньше 200 запросов.
• Работает даже без доступа к коду или внутренностям модели.
• Подходит не только для текста, но и для изображений и других задач.
Самый парадоксальный момент: чем умнее и мощнее модель, тем легче её обмануть таким способом. Потому что она лучше понимает нюансы и охотнее участвует в «диалоге», помогая уточнять цель — даже если эта цель вредоносная.
Если система безопасности полагается только на то, «что модель выдаёт в ответ», - этого уже недостаточно. Нужно также анализировать как пользователь взаимодействует с моделью: например, часто ли он просит сравнивать варианты, уточнять или «подкручивать» ответы. Такие паттерны могут быть признаком атаки.
arxiv.org/abs/2510.16794
🛠️📊 Логирование разработки с AI-поддержкой
Dev3000 собирает полную хронологию разработки вашего веб-приложения, включая логи сервера, события браузера и автоматические скриншоты. Этот инструмент упрощает отладку, позволяя AI-ассистентам, таким как Claude, анализировать все данные в одном месте.
🚀Основные моменты:
- Хранит логи с временными метками для легкого доступа.
- Автоматически создает скриншоты при навигации и ошибках.
- Интеграция с AI для мгновенной отладки.
- Поддерживает фильтрацию и поиск по логам.
- Визуальный интерфейс для просмотра логов.
📌 GitHub: https://github.com/vercel-labs/dev3000
#javascript
Dev3000 собирает полную хронологию разработки вашего веб-приложения, включая логи сервера, события браузера и автоматические скриншоты. Этот инструмент упрощает отладку, позволяя AI-ассистентам, таким как Claude, анализировать все данные в одном месте.
🚀Основные моменты:
- Хранит логи с временными метками для легкого доступа.
- Автоматически создает скриншоты при навигации и ошибках.
- Интеграция с AI для мгновенной отладки.
- Поддерживает фильтрацию и поиск по логам.
- Визуальный интерфейс для просмотра логов.
📌 GitHub: https://github.com/vercel-labs/dev3000
#javascript
MiniMax Speech 2.6 - генератор речи студийного качества
⚡ <250 мс — сверхнизкая задержка для живого диалога в реальном времени
🧠 Умная нормализация текста - корректно читает URL, email, даты, числа и спецсимволы
🎙️ Полный клон голоса + Fluent LoRA - естественная интонация, эмоции и плавность голоса
🌍 40+ языков с поддержкой inline code-switching (переключение языков внутри фразы)
👉 Попробовать: https://minimax.io/audio
🔌 API: WebSocket T2A Docs
⚡ <250 мс — сверхнизкая задержка для живого диалога в реальном времени
🧠 Умная нормализация текста - корректно читает URL, email, даты, числа и спецсимволы
🎙️ Полный клон голоса + Fluent LoRA - естественная интонация, эмоции и плавность голоса
🌍 40+ языков с поддержкой inline code-switching (переключение языков внутри фразы)
👉 Попробовать: https://minimax.io/audio
🔌 API: WebSocket T2A Docs
www.minimax.io/audio
MiniMax Audio | AI Audio Generator - Create Lifelike Speech & Music
Experience MiniMax Audio, your AI Audio Generator. Instantly convert text into lifelike speech with 300+ voices across 32 languages, and generate original, high-quality music. Perfect for voiceovers, soundtracks, multimedia content, and more.